Auswertung mit dem Statistikprogramm SPSS:

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1 Auswertung mit dem Statistikprogramm SPSS: Seite 1 Einführung SPSS Was ist eine Fragestellung? Beispiel Welche statistische Prozedur gehört zu welcher Hypothese? Statistische Berechnungen mit SPSS Fragen zu Übung 2 Einführung SPSS Seite 2 Wie sehen Datendateien aus? " Datenansicht und Variablenansicht " Informationen in der Variablenansicht: Name, Typ, Variablenlabel, Wertelabel, fehlende Werte, Messniveau Deskriptive Statistik Funktion Transformieren Inferenzstatistik (hypothesenprüfend)

2 Deskriptive Statistik mit SPSS Seite 3 Berechnen statistischer Kennwerte (Mittelwert, Standardabweichung, Varianz) " SPSS: Analysieren # Deskriptive Statistiken # Deskriptive Statistiken Häufigkeitsverteilung " SPSS: Analysieren # Deskriptive Statistiken # Häufigkeiten Korrelation " SPSS: Analysieren # Korrelation # Bivariat Funktion transformieren Seite 4 Skalen bilden " SPSS: Transformieren # Berechnen # Funktion MEAN $ Reliabilität des Fragebogens kann durch Skalenbildung sichergestellt werden

3 Was ist eine Fragestellung? Seite 5 Untersuchungsaufgabe von Übung 2 1. Hypothesen testen 2. Methoden überprüfen Fragestellung = Was interessiert mich? Hypothese beschreibt " wie ich die Fragestellung auf die erhobenen Daten anwende " welche Daten ich verwende Beispiel Seite 6 Fragestellung 1: " Ergeht es Führungskräften in Reorganisations- und Personalabbauprozessen besser als Mitarbeitenden? $ Hypothese 1: " Führungskräfte bewerten die betriebliche Veränderung positiver als Mitarbeitende ohne Führungsfunktion. " Oder: Führungskräfte und Mitarbeitende ohne Führungsfunktion bewerten die betriebliche Veränderung unterschiedlich. = Unterschiedshypothese: 2 oder mehr Gruppen unterscheiden sich in bestimmten Merkmalen

4 Beispiel Seite 7 Fragestellung 2: " Wirken sich Reorganisations- und Personalabbauprozesse auf die Leistungsfähigkeit der Beschäftigten aus? $ Hypothese 2: " Je negativer die Bewertung der betrieblichen Veränderung ist, umso geringer ist die Leistungsfähigkeit. " Oder: Die Bewertung der betrieblichen Veränderung und der Leistungsfähigkeit hängen zusammen. = Zusammenhangshypothese: Zwischen 2 oder mehr Merkmalen besteht ein Zusammenhang Welche Statistik für welche Hypothese? Seite 8 Hypothese 1: " Führungskräfte bewerten die betriebliche Veränderung positiver als Mitarbeitende ohne Führungsfunktion. Statistisches Verfahren: t-test " SPSS: Analysieren # Mittelwerte vergleichen # t-test bei unabhängigen Stichproben Variablen: " Testvariablen: 9 Variablen zu betrieblicher Veränderung (flex2-10) oder 3 Skalen aus flex2-10 " Gruppenvariable: Führungsfunktion Interpretation " Wie lässt sich die Fragestellung beantworten und welche Alternativerklärungen gibt es?

5 Welche Statistik für welche Hypothese? Seite 9 Hypothese 2: " Je negativer die Bewertung der betrieblichen Veränderung ist, umso geringer ist die Leistungsfähigkeit. Statistisches Verfahren: Regression " SPSS: Analysieren # Regression # linear Variablen: " Abhängige Variable: Effizienz = Mittelwert der Variablen pe1-6 gebildet via MEAN(pe1, pe2, pe3, pe4, pe5, pe6) " Unabhängige Variablen: 9 Variablen zu betrieblicher Veränderung (flex2-10) oder 3 Skalen aus flex2-10 Interpretation " Wie lässt sich die Fragestellung beantworten und welche Alternativerklärungen gibt es? Weitere Prozeduren von SPSS: ANOVA (analysis of variance) Seite 10 Statistisches Verfahren: Varianzanalyse " SPSS: Analysieren # Mittelwerte vergleichen # einfaktorielle ANOVA Hypothese 3: " Mitarbeitende verschiedener Abteilung fühlen sich unterschiedlich stark ausgebrannt. Variablen: " Abhängige Variablen: 3 Burnoutskalen (emotionale Erschöpfung, Effizienz, Zynismus) " Faktor (=Gruppenvariable): Abteilung $ Post Hoc Test, um Gruppen zu unterscheiden Interpretation " Wie lässt sich die Fragestellung beantworten und welche Alternativerklärungen gibt es?

6 Weitere Prozeduren von SPSS: MANOVA (multivariate analysis of variance) Seite 11 Statistisches Verfahren: Varianzanalyse " SPSS: Analysieren # allgemeines lineares Modell # multivariat Hypothese 3: " Mitarbeitende verschiedener Abteilung fühlen sich unterschiedlich stark ausgebrannt. Variablen: " Abhängige Variablen: 3 Burnoutskalen (emotionale Erschöpfung, Effizienz, Zynismus) " Faktor (=Gruppenvariable): Abteilung $ Post Hoc Test, um Gruppen zu unterscheiden Vorteil gegenüber ANOVA " MANOVA berichtet ein Testergebnis für alle Variablen Skalenbildung mit SPSS: Faktoren- und Reliabilitätsanalyse Seite 12 Hypothese 4: " Aus den Fragen flex2-10 lassen sich sinnvolle Skalen bilden Statistisches Verfahren: Faktorenanalyse " SPSS: Analysieren # data reduction # factor - Variablen: flex Rotation: Varimax - Extraction: principal components, number of factors: 3 Ergebnis: 3 Skalen " Verbesserung (flex8-10), Information + Mitbestimmung (flex2-5), höhere Arbeitsdruck und neue Aufgaben (flex6-7) Statistisches Verfahren: Reliabilitätsanalyse " SPSS: Analysieren # scale # reliability analysis - Items: flex8-10 Ergebnis: gute Reliabilität für Skalen Verbesserung und Information + Mitbestimmung

7 Hintergrundinformation Fragetypen / Skalenniveaus Seite 13 Nominalskala Muttersprache: & Deutsch & Französisch & Italienisch & Andere % Berechnung von Häufigkeiten, verteilungsfreie Verfahren Ordinalskala Alter: & 30 und jünger & & & 51 und älter % Berechnung von Häufigkeiten und Summenhäufigkeiten, verteilungsfreie Verfahren Hintergrundinformation Fragetypen / Skalenniveaus Seite 14 Intervallskala Nie Selten Gelegentli ch Oft Immer Wie oft haben Sie sich im letzten Jahr ernsthaft überlegt Ihren Arbeitgeber zu verlassen? % Berechnung von arithmetischem Mittel, Varianz etc. Verhältnisskala Alter: % Berechnung von arithmetischem Mittel, Varianz etc. Die Zulässigkeit statistischer Prozeduren hängt u.a. vom Skalenniveau ab

8 Hintergrundinformation Deskriptive Statistik Seite 15 Masse der zentralen Tendenz: " Modus = häufigster Wert % bei Nominal- und Ordinalskala " Median 50% der Daten liegen über/unter diesem Wert, % bei asymmetrischen Verteilungen " Arithmetisches Mittel % bei Intervall- und Verhältnisskala Streuungsmasse: " Varianz = quadrierte Abweichungen der einzelnen Werte vom arithmetischen Mittel " Standardabweichung = Quadratwurzel der Varianz Korrelation = Zusammenhang zweier Variablen Hintergrundinformation Signifikanztests Seite 16 Voraussetzung für einige Verfahren: Normalverteilung " Symmetrische Verteilung, glockenförmiger Verlauf " Median = Modalwert = arithmetisches Mittel " 68% der Werte liegen innerhalb 1 Standardabweichung vom arithmetischen Mittel % Verteilung der Daten sollte überprüft werden, bevor ein Verfahren gewählt wird

9 Hintergrundinformation Signifikanztests Seite Statistische Hypothese formulieren: " Nullhypothese H 0 : kein Effekt / Unterschied zwischen Mittelwerten - Beispiel: Mitarbeitende mit deutscher und französischer Muttersprache unterscheiden sich nicht in ihrer Absicht, das Unternehmen zu verlassen. " Alternativhypothese H 1 : Effekt / Unterschied zwischen Mittelwerten - Beispiel: Mitarbeitende mit deutscher Muttersprache äussern häufiger als Mitarbeitende mit französischer Muttersprache die Absicht, das Unternehmen zu verlassen (gerichtete Hypothese) 2. Festlegen der Wahrscheinlichkeit (Signifikanzniveau: 1% = sehr signifikant, 5% = signifikant) 3. Hypothesenprüfung: Kann H 0 beibehalten werden oder muss sie zugunsten von H 1 verworfen werden? Hintergrundinformation Fehler beim statistischen Schluss Seite 18 In der Population gilt die H 0 H 1 Entscheidung aufgrund der Stichprobe zugungsten H 0 H 1 Richtige Entscheidung -Fehler "-Fehler Richtige Entscheidung

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