Univariate Kennwerte mit SPSS

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Sara Kuntz
vor 7 Jahren
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1 Univariate Kennwerte mit SPSS In diesem Paper wird beschrieben, wie eindimensionale Tabellen und Kennwerte mit SPSS erzeugt werden. Eine Herleitung der Kennwerte und eine inhaltliche Interpretation der Ergebnisse ist nicht intendiert. Anmerkung: Die Beispiele sind der Datei POKIV_Terror_V13.SAV entnommen. Fragebogen und Codeplan stehen im Aktenordner im CIP-Pool. Alle Datenanalysen werden über Analysieren aufgerufen. Nominalskalenniveau Auf Nominalskalenniveau können Tabellen (Häufigkeiten, ) erzeugt werden. Als Kennwert kann der Modus bestimmt werden. Diese Tabellen werden über Deskriptive Statistiken - Häufigkeiten aufgerufen. Beispiel: Es sollen die Häufigkeiten von F41 (Familienstand), F42 (höchster allgemeiner Schulabschluss) und der neu erzeugten Variablen F41dicho berechnet werden.

2 Die betreffenden Variablen werden im linken Feld markiert und über den Pfeil in das rechte Feld transportiert. Auch hier können Sie über OK sofort berechnen lassen oder Sie können den Befehl in das Syntaxfenster übertragen. FREQUENCIES VARIABLES=f41 f42 f42dicho /ORDER= ANALYSIS. Die Originaltabellen sehen wie folgt aus: Häufigkeiten Statistiken N f42 Welchen höchsten allgemeinen Schulabschl f42dicho Schulabs chluss (dichotom f41 Welchen Familienstand haben Sie? uss isiert) Häufigkeitstabelle 2

3 f41 Welchen Familienstand haben Sie? 1.00 Ich bin verheiratet und lebe 2.00 Ich bin verheiratet und lebe 3.00 Ich bin ledig 4.00 Ich bin geschieden 5.00 Ich bin verwitwet 9.00 keine Angabe Häufigkeit Prozent e Kumulierte f42 Welchen höchsten allgemeinen Schulabschluss 2.00 Hauptschulabschluss ( Volksschulabschluss) 3.00 Realschulabschluss (mittlere 4.00 Abschluss der Polytechnischen 5.00 Fachhochschulreife 6.00 Allg. oder fachgebundene Fachschulreife 7.00 Anderer Abschluss 9.00 keine Angabe Häufigkeit Prozent e Kumulierte f42dicho Schulabschluss (dichotomisiert) 1.00 keine Hochschulreife 2.00 Hochschulreife System Häufigkeit Prozent e Kumulierte Der Modus muss nicht extra berechnet werden, es ist direkt aus den Tabellen ablesbar, da er die Kategorie mit den höchsten Werten ist. Beim Familienstand ist es die Kategorie ledig, beim Schulabschluss die Hochschulreife. Bei der dichotomisierten Variablen kann gut die Wirkung der Kategorienzusammenfassung gesehen werden. 3

4 Über die Optionen Diagramme und Format können Sie zusätzlich Balkendiagramme und Änderungen in der Reihenfolge der Kategorien erzeugen. Ordinalskalenniveau Zusätzlich zu den Häufigkeiten und dem Modus, können der Median und der Interquartilsabstand berechnet werden. Im Grunde haben wir es bei der Variablen Schulabschluss auch schon mit einer ordinal skalierten Variablen zu tun, wenn die Kategorie anderer Abschluss nicht berücksichtigt wird. Beispiel: Neben dem Schulabschluss sollen die Kennwerte der Frage 21 ( In welchem Umfang beeinflusst unsere Kultur andere Völker? ) berechnet werden. f21 Unsere Kultur beeinflusst andere Völker 1.00 sehr stark 2.00 nicht so stark 3.00 kaum 4.00 überhaupt nicht 5.00 kann ich nicht beantworten 9.00 keine Angabe e Kumulierte Häufigkeit Prozent Ein erster Blick auf die Tabelle zeigt, dass die Kategorie 5 kann ich nicht beantworten aus der Analyse entfernt werden muss, wenn es sich um Ordinalskalenniveau handelt. Es wird der Wert 5 auf missing gesetzt. In diesem Fall können Sie in dieselbe Variable umkodieren. Der neue Wert ist 9, da dieser Wert der Code für einen fehlenden Wert ist. Alternativ können Sie den Wert auch im Variablenansichtsfenster als zusätzlichen Missingwert definieren. Die Berechnung des Median kann mit zwei Prozeduren geschehen: 4

1.) Wieder über Deskriptive Statistik - Häufigkeiten. Sie tragen die Variable V21 ein und klicken dann auf Statistik Hier rufen die den Median und die Quartile auf (Häkchen).

5 1.) Wieder über Deskriptive Statistik - Häufigkeiten. Sie tragen die Variable V21 ein und klicken dann auf Statistik Hier rufen die den Median und die Quartile auf (Häkchen). Wenn Sie weiterhin die Häufigkeitstabelle wollen, sehen die Ergebnisse wie folgt aus: Häufigkeiten Statistiken f21 Unsere Kultur beeinflusst andere Völker N Median Perzentile f21 Unsere Kultur beeinflusst andere Völker 1.00 sehr stark 2.00 nicht so stark 3.00 kaum 4.00 überhaupt nicht 9.00 keine Angabe e Kumulierte Häufigkeit Prozent Der Median ist 2, der IQR ergibt sich aus 3.Quartil 1. Quartil, also = 1. 5

2) Sie analysieren über explorative Datenanalyse Wie immer markieren Sie die Variable V21 im Variablenfenster, die über den Pfeil in das Fenster Abhängige Variablen geschoben wird.

6 2) Sie analysieren über explorative Datenanalyse Wie immer markieren Sie die Variable V21 im Variablenfenster, die über den Pfeil in das Fenster Abhängige Variablen geschoben wird. Sie können auch schon den Box-Plot aufrufen: Klicken Sie auf Diagramme, es öffnet sich ein neues Fenster, entfernen Sie hier das Häkchen von Stengel-Blatt. Dann Weiter und OK. Die Ergebnistabelle zeigt mehrere Kennwerte, von denen nur die fett markierten Kennwerte für Ordinalskalenniveau gültig sind. 6

7 Univariate Statistiken f21 Unsere Kultur beeinflusst andere Völker Mittelwert 95% Konfidenzintervall des Mittelwerts Untergrenze Obergrenze Standardf Statistik ehler % getrimmtes Mittel Median Varianz Standardabweichung Minimum Maximum Spannweite Interquartilbereich Schiefe Kurtosis ,00 3,50 3,00 Der Box-Plot selbst ist nicht sehr aussagekräftig, man kann aber erkennen, dass 50 % und mehr aller Fälle im Bereich zwischen 2 und 3 liegen, mindestens 50 % der Fälle die Werte 1 und 2 angekreuzt haben. 2,50 2,00 1,50 1,00 Unsere Kultur beeinflusst andere Völker Metrisches Skalenniveau Auf metrischem Skalenniveau kommen noch die Kennwerte arithmetischer Mittelwert und Standardabweichung hinzu. Beispiel: Wir wollen uns die Kennwerte der drei Subskalen Angst vor terroristischen Bedrohungen, Terrorpersistenz und Reiseangst wg. Terror anschauen. Auch diese Kennwerte können Sie über Deskriptive Statistiken - Häufigkeiten erhalten. 7

8 Über Statistik kommen Sie in das Kennwertefenster, in dem Sie wie in der Abbildung gezeigt die Häkchen setzen. Bevor Sie auf OK klicken, sollten die Anzeige der eigentlich überflüssigen Häufigkeitstabelle ausschalten, indem Sie das Häkchen entfernen. Die Ergebnisse der nicht redigierten Tabelle sehen wie folgt aus: Statistiken N Mittelwert Median Modus Standardabweichung Varianz Schiefe Standardfehler der Schiefe Kurtosis Standardfehler der Kurtosis atb_skal reiseang Angst vor terrpers Reiseangst terroristischen Terrorper wg. Bedrohungen sistenz Terrorismus Spannweite Minimum Maximum Perzentile Sie können über diese Prozedur auch Histogramme aufrufen: 8

40 30 Angst vor terroristischen Bedrohungen Beispiel: ATB-Skala Das Histogramm der ATB-Skala zeigt eine linkssteile Verteilung, die sich auch im Schiefemaß 0.749 zeigt.

9 40 30 Angst vor terroristischen Bedrohungen Beispiel: ATB-Skala Das Histogramm der ATB-Skala zeigt eine linkssteile Verteilung, die sich auch im Schiefemaß zeigt. Häufigkeit ,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Angst vor terroristischen Bedrohungen Mean = 2,4691 Std. Dev. = 1,02362 N = 355 2) Sie können diese Kennwerte auch über die schon gezeigte Prozedur Explorative Datenanalyse aufrufen. 3) Beim Vergleich von mehreren Variablen ist die Prozedur Deskriptive Statistiken auch günstig, da hier die Variablen in einer Tabelle zusammengefasst werden und auch z-werte berechnet werden können. 9

Sie setzen ein Häkchen für die Speicherung der z-werte (standardisierte Werte) und über Optionen klicken Sie neben der Voreinstellung Mittelwert, Standardabweichung, Minimum und Maximum auch die

10 Sie setzen ein Häkchen für die Speicherung der z-werte (standardisierte Werte) und über Optionen klicken Sie neben der Voreinstellung Mittelwert, Standardabweichung, Minimum und Maximum auch die Anzeigenreihenfolge Absteigende Mittelwerte an. Hierdurch werden die drei Variablen in ihrer Reihenfolge geordnet. Deskriptive Statistik reiseang Reiseangst wg. Terrorismus terrpers Terrorpersistenz pazifism Pazifismus (Ablehnung von Kriegen) e Werte (Listenweise) N Minimum Maximum Mittelwert Standardab weichung Die unredigierte Tabelle zeigt die Skalen gemäß der Höhe ihrer Mittelwerte an. Auch können Sie sehen, dass nur bei 343 Personen alle Skalenwerte vorgelegen haben. Die z-werte werden als drei neue Variablen an die Datenmatrix angehängt. 10

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