Herzlich willkommen zum Thema SPSS

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1 Herzlich willkommen zum Thema SPSS (SUPERIOR PERFORMING SOFTWARE SYSTEM) Qualitative und quantitative Forschungsmethoden Qualitative Methoden: Qualitative Verfahren werden oft benutzt, wenn der Forschungsgegenstand neu ist oder um das Forschungsgebiet zu explorieren und Hypothesen zu entwickeln. Quantitative Methoden: Quantitative Methoden setzen Hypothesen voraus, die dann getestet werden. Quantitative Methoden zielen auf eine systematische Messung und Auswertung von sozialen Fakten mit Hilfe verschiedener Erhebungsinstrumente ab. 1

2 Skalenniveau Messniveau Mögliche empirische Aussagen Beispiele Nominalskalierte Variablen Gleichheit und Ungleichheit Geschlecht, Automarke, Partei, Haustier (nur 2 Kategorien = dichotome Variable) Ordinalskalierte Variablen: Intervallskalierte Variablen: Gleichheit und Ungleichheit Ordnung Gleichheit und Ungleichheit Ordnung Gleichheit von Differenzen Rauchergewohnheiten, Einkommenskategorien, Schulnoten, soziale Schichtung Intelligenzquotient (IQ), Leistungspunktwerte, Celsiustemperaturskala Verhältnisskalierte Variablen: Gleichheit und Ungleichheit Ordnung Gleichheit von Differenzen Gleichheit von Quotienten Alter, Größe, Gewicht, Reaktionszeit, Anzahl der Kinder Statistik Modalwert: der Wert, der am häufigsten vorkommt Median: teilt die geordneten Werte in zwei gleich große Teile Mittelwert: arithmetische Mittel Geometrische Mittel: ist die n-te Wurzel aus dem Produkt der Werte Varianz: Streuungsmaß; die Summe aller quadrierten Abweichungen vom arithmetischen Mittel dividiert durch die Gesamtanzahl. Die Varianz ist 0, wenn alle Werte mit dem Mittelwert identisch sind und wird um so größer, je größer die Streuung ist. Standardabweichung: Streuungsmaß; Wurzel aus der Varianz; hat dieselben Maßeinheiten wie die Originaldaten! Die Standardabweichung ist 0, wenn alle Werte mit dem Mittelwert identisch sind und wird um so größer, je größer die Streuung ist. 2

3 Beispiel: Varianz und Standardabweichung Berechnung der Varianz und der Standardabweichung Werte Abweichung quadr. Abweichung Werte Abweichung quadr. Abweichung Mittelwert Summe Mittelwert Summe Varianz: 238 Varianz: 2 Standardab.: 15, Standardab.: 1, Statistik Standardfehler: Maß für die Abweichung des Stichprobenmittelwerts vom Populationsmittelwert (Mittelwert der Grundgesamtheit). Minimum: der kleinste Wert Maximum: der größte Wert Spannweite: Maximum - Minimum Schiefe: Maß für die Abweichung einer Häufigkeitsverteilung von einer symmetrischen Verteilung! positive Schiefe Spitze bei den kleinen Werten = linksgipflig, negative Schiefe Spitze bei den großen Werten = rechtsgipflig, Kurtosis (Exzeß): Maß für die Breitgipfligkeit (negativer Wert) oder die Schmalgipfligkeit (positiver Wert) einer Verteilung! Perzentilwerte: Ein Perzentilwert P einer Verteilung ist der Wert auf der Messskala, unter dem P% und über dem (100-P)% der Messwerte liegen. Z.B. liegen unterhalb des 10. Perzentilwerts 10%, darüber 90% der Werte 3

4 Sinnvolle Parameter Messniveau sinnvolle Parameter Lageparameter Streuungsparameter Nominal Modalwert Häufigkeitsverteilung Ordinal Median (Perzentile) Quartilsabstand Intervall Arithmetisches Mittel Varianz Standardabweichung Spannweite Verhältnis Geometrisches Mittel Varianzkoeffizient Normalverteilung: 4

5 Die gebräuchlichsten Testnormskalen im Vergleich Die gebräuchlichsten Testnormskalen im Vergleich Testnormskala Mittelwert Standardabweichung z-skala 0 1 Z-Skala IQ-Skala T-Skala C-Skala 5 2 Stanine-Skala 5 2 5

6 Beispiel: Sportmotorische Tests Klug&Fit 8-Minuten-Lauf (Universität Salzburg) Abhängige und unabhängige Stichproben: Abhängige (gebundene, gepaarte) Stichprobe: jedem Wert der einen Stichprobe kann eindeutig ein Wert der anderen Stichprobe zugeordnet werden. Z.B. Messung eines Merkmals zu mehreren Zeitpunkten oder matched pairs: Paare werden derart gebildet, dass sich ein Paar hinsichtlich wichtiger sonstiger relevanter Einflussfaktoren nicht unterscheidet verbunden Stichprobe Unabhängige Stichprobe: eine eindeutige Wertezuordnung zwischen den Stichproben ist nicht möglich. Z.B. verschiedene Probanden 6

7 Hypothesen Hypothese 0 (Nullhypothese): Die beiden Stichproben entstammen der gleichen Grundgesamtheit (d.h. der Mittelwertsunterschied ist zufällig zustande gekommen. Hypothese 1 (Alternativhypothese): Die beiden Stichproben entstammen verschiedenen Grundgesamtheiten (d.h. der Mittelwertsunterschied ist nicht zufällig zustande gekommen) Um zu entscheiden, ob H 1 als statistisch gesichert angenommen werden kann oder H 0 beibehalten werden soll, wird ein Signifikanztest durchgeführt. Irrtumswahrscheinlichkeit p Mit Hilfe verschiedenster Verfahren kann die so genannte Irrtumswahrscheinlichkeit berechnet werden. Es ist dies die Wahrscheinlichkeit, sich zu irren, wenn man die Nullhypothese verwirft und die Alternativhypothese annimmt. 0 p 1 p > 0,05 p 0,05 p 0,01 p 0,001 nicht signifikant n.s. signifikant* sehr signifikant** höchst signifikant*** 7

8 Einseitige Prüfung: Zweiseitige Prüfung: 8

9 Übersicht über die gängigen Mittelwerttests Intervallskalierte, normalverteilte Variablen: (parametrische Tests) Anzahl der miteinander zu vergleichenden Stichproben Abhängigkeit Test 2 unabhängig t-test nach Student 2 abhängig t-test für abhängige Stichproben > 2 unabhängig einfache Varianzanalyse (ANOVA) > 2 abhängig einfache Varianzanalyse mit Meßwiederholungen Übersicht über die gängigen Mittelwerttests Ordinalskalierte oder nicht-normalverteilte intervallskalierte Variablen: (nichtparametrische Tests) Anzahl der miteinander zu vergleichenden Stichproben Abhängigkeit Test 2 unabhängig U-Test nach Mann und Whitney 2 abhängig Wilcoxon-Test > 2 unabhängig H-Test nach Kruskal Wallis > 2 abhängig Friedman-Test 9

10 Kodierplan Bevor die erhobenen Daten in eine SPSS-Datendatei eingegeben werden, ist in einem Kodierplan für jede Variable festzulegen, wie die Angaben der Befragten numerisch zu behandeln bzw. zu verschlüsseln sind. Bei metrischen Daten (Alter, Größe, Gewicht) liegen die Daten meist bereits als direkt eingebbare Zahlen vor, bei anderen Merkmalen (Geschlecht, Schulabschluss, Studienfach) ist dagegen zu überlegen, nach welchen Regeln den Kreuzen oder Angaben der Personen Zahlen zugewiesen werden. Es erleichtert die Eingabe von Daten, wenn die Kodierungen in einem Fragebogen bereits so weit wie möglich aufgedruckt sind! SPSS-Daten Editor: Dateneingabe Spalten: Variablen Zeilen: Fälle Datenansicht: Eingabe der Daten Variablenansicht: Name Typ Spaltenformat (Variablenbreite) Dezimalstellen Variablenlabel Wertelabels Fehlende Werte (dies geschieht automatisch, wenn keine Werte eingetragen sind!) Spalten Ausrichtung Messniveau 10

11 SPSS-Viewer: Datenausgabe Alle Ergebnisse statistischer Prozeduren, Diagramme und sonstige Meldungen werden im SPSS-Viewer angezeigt. Er besteht aus der Gliederungsansicht und dem Inhaltsfenster. In der Gliederungsansicht kann man Objekte wegschalten (Doppelklick!) Symbolleiste SPSS Geh zu Fall Variable einfügen Fälle gewichten Alle Variablen anzeigen Datei speichern Zuletzt verwendete Dialogfelder Variable Wertelabels Drucken Wiederholen Fälle einfügen Fälle auswählen Datei öffnen Rückgängig machen Suchen Datei aufteilen Variablen-Sets verwenden 11