SPSS

Umfassendes Handbuch zu Statistik und Datenanalyse

Felix Brosius

• Verlag: MITP Verlag
• Jahr: 2018
• Thema: Computer Science
• ISBN drucken:
  9783958456686
• Thema: Software Development
• eBook-ISBN:
  9783958456709

Fundierte Einführung in SPSS und in die Statistik von der Kreuztabelle über die Clusteranalyse bis zur Diagrammerstellung Alle statistischen Verfahren mit praxisnahen Beispielen Zum Download: alle in den Beispielen verwendeten Daten sowie ein Zusatzkapitel SPSS – oder IBM SPSS Statistics, wie es inzwischen korrekt heißt – ist ein umfangreiches Programm zur statistischen Datenanalyse, das nun in der Version 25 vorliegt. In diesem Buch wird das Programm umfassend beschrieben – von der Bedienung der Oberfläche über die Dateneingabe bis hin zur Durchführung und Interpretation statis-tischer Analysen und dem Erstellen von Grafiken. Die umfangreichen statistischen Analysemethoden bilden den Schwerpunkt des Buches. Sie erfahren nicht nur, wie die statistischen Verfahren mit SPSS durchgeführt werden, sondern auch, für welche Art von Fragestellung die einzelnen Methoden geeignet sind, welche Voraussetzungen die zu untersuchenden Daten erfüllen müssen und wie die Analyseergebnisse korrekt interpretiert werden. Dabei werden sämtliche Verfahren des Basismoduls abgedeckt, beginnend mit einfachen Auswertungen anhand von Häufigkeits- und Kreuztabellen oder T-Tests bis zu den anspruchsvollen Methoden wie verschiedenen Regressionsverfahren, der Diskriminanz-, Faktoren- oder Clusteranalyse, Allgemeinen Linearen Modellen oder der Multi-dimensionalen Skalierung. Die einzelnen statistischen Verfahren von SPSS werden jeweils in einem eigenen Kapitel beschrieben. Jedes dieser Kapitel folgt einem einfachen Prinzip: Zunächst wird das statistische Verfahren anhand eines oder mehrerer Beispiele mit »Daten aus dem echten Leben« erläutert. Im Anschluss da-ran wird in jedem Kapitel die Vorgehensweise zum Durchführen der Verfahren mit SPSS beschrieben. Zum Download unter www.mitp.de/668: Alle Daten aus dem Buch, so dass Sie die Beispiele Schritt für Schritt nachvollziehen können, sowie ein Zusatzkapitel zu Funktionen. Für SPSS ab Version 22 und höher Aus dem Inhalt: Installation und Deinstallation von SPSS Daten eingeben und bearbeiten Einlesen und Exportieren von Daten Daten transformieren und aufbereiten Datendateien umstrukturieren Verschmelzen und Aggregieren von Datendateien Umfangreiche Funktionsbibliothek Viewer für Ausgabedateien und Pivot-Tabellen Programme schreiben mit der Befehlssyntax Beispiele für Syntaxprogramme Grundlagen der statistischen Verfahren Häufigkeits- und Kreuztabellen Regressionsanalyse, Clusteranalyse, Faktorenanalyse Allgemeine Lineare Modelle Multidimensionale Skalierung Reliabilitätsanalyse Zweistufige Clusteranalyse Ordinale Regression Diagramme erstellen und bearbeiten

Kapitel 1: Überblick

SPSS – oder IBM SPSS Statistics, wie es inzwischen korrekt heißt – ist ein umfangreiches Programm zur statistischen Datenanalyse, das inzwischen in der Version 25 vorliegt. Das gesamte Programmpaket von SPSS setzt sich aus mehreren Modulen zusammen. Ein Basismodul stellt die grundlegenden Funktionen von SPSS – einfache und fortgeschrittene Methoden zur Datenanalyse und umfangreiche Grafikmöglichkeiten zur Verfügung. Die grundlegenden Funktionen des Programms umfassen unter anderem einen eigenen Daten-Editor, mit dem Daten manuell eingegeben oder aus bereits bestehenden Dateien verschiedener Formate eingelesen werden können. Da die im Basismodul enthaltenen statistischen Prozeduren nicht nur einfache Verfahren wie Häufigkeits- und Kreuztabellen oder T-Tests bereitstellen, sondern auch anspruchsvolle Methoden wie die multiple lineare Regression oder auch die Diskriminanz-, Faktoren- oder Clusteranalyse sowie Allgemeine Lineare Modelle und die Multidimensionale Skalierung umfassen und auch die umfangreichen Grafikmöglichkeiten im Basismodul enthalten sind, werden zahlreiche Anwender nur dieses Modul benötigen. Durch weitere Module lassen sich die Funktionen von SPSS um zusätzliche statistische Verfahren ergänzen, die jeweils auf sehr spezielle Fragestellungen ausgerichtet sind. Aus diesem Grund beschränkt sich auch das vorliegende Buch auf die Darstellung der Möglichkeiten des Basismoduls. Die folgende Übersicht skizziert den Aufbau des Buches und gibt einen kurzen Überblick über die einzelnen Abschnitte, der zugleich eine Zusammenfassung der Möglichkeiten des SPSS-Basismoduls darstellt. Am Ende dieser Übersicht finden Sie eine Beschreibung der Daten, die in den diversen Beispielen dieses Buches verwendet werden.

Grundlagen – SPSS installieren und kennenlernen

Nachdem in Kapitel 2 kurz die Vorgehensweise zur Installation und Deinstallation von SPSS sowie die grundlegende Organisation des Programms beschrieben werden, führt Sie Kapitel 3 anhand eines einfachen Beispiels durch eine vollständige Datenanalyse mit SPSS – beginnend mit der Dateneingabe bis zur Auswertung und Interpretation der Ergebnisse. Wenn Sie gerade neu beginnen, mit SPSS zu arbeiten, möchte ich Ihnen dieses Kapitel ganz besonders ans Herz legen, denn hier sollten Sie in kompakter Form sehr schnell lernen, wie SPSS organisiert und zu bedienen ist.

Datendateien verwalten, Daten eingeben und importieren

Die Kapitel 4 bis 6 erläutern im Detail den Umgang mit dem Daten-Editor und die Vorgehensweise zum Eingeben und Importieren von Daten. Kapitel 4, Datendateien, beschreibt die Verwaltung (Öffnen, Schließen, Speichern) von Datendateien inklusive der Möglichkeiten, Daten in einem fremden Format wie beispielsweise als Excel- oder Textdatei zu speichern. In Kapitel 5, Daten eingeben und bearbeiten, wird die Struktur einer Datendatei am Beispiel der Eingabe eines Fragebogens in den Daten-Editor erläutert. Anschließend erfolgt eine systematische Darstellung der Dateneingabe und -bearbeitung im Daten-Editor von SPSS. In Kapitel 6, Daten aus externen Quellen einlesen, erfahren Sie, wie Sie Daten aus Drittanwendungen wie Excel oder einer Datenbank sehr einfach importieren können.

Ergebnisse bearbeiten und verwalten

Die meisten Ergebnisse der statistischen Prozeduren werden von SPSS in spezielle Dateien geschrieben, die mit dem sogenannten Viewer (früher von SPSS als Ausgabenavigator bezeichnet) betrachtet und verändert werden können. Die Möglichkeiten des Viewers und seine Bedienung werden in Kapitel 7, Der Viewer für Ausgabedateien, erläutert.

Ein Großteil der Ergebnisse wird im Viewer in sogenannten Pivot-Tabellen präsentiert. Diese sind nicht nur, wie der Name bereits sagt, pivotierbar, sondern können auch in vielerlei Hinsicht formatiert werden, sodass sich präsentationsreife Ergebnistabellen erstellen lassen. Die Handhabung dieser Pivot-Tabellen wird in Kapitel 8, Pivot-Tabellen, behandelt.

Befehlssprache von SPSS

Alle statistischen Verfahren können bei SPSS nicht nur über Menübefehle und Dialogfelder aufgerufen, sondern auch mittels einer speziellen Befehlssprache ausgeführt werden. Diese Sprache bietet den Vorteil, dass sich damit die Spezifikationen eines statistischen Verfahrens speichern und später jederzeit wieder abrufen lassen. Der Einstieg in die Befehlssprache wird dem Anwender dadurch erleichtert, dass statistische Verfahren zunächst anhand der Dialogfelder spezifiziert werden können, um die dort vorgenommenen Einstellungen anschließend von SPSS automatisch in die Befehlssprache übersetzen zu lassen.

Kapitel 9, Programme schreiben mit der SPSS-Befehlssyntax, enthält eine Einführung in den Umgang mit der Befehlssprache von SPSS. In Kapitel 10, Beispiele für Syntaxprogramme, finden Sie eine Reihe von Anwendungsbeispielen für häufig benötigte Vereinfachungen, Automatisierungen und Makrofunktionen unter Verwendung der Syntax.

Datenaufbereitung

SPSS bietet auch die Möglichkeit, umfangreiche Berechnungen und Transformationen an den Daten in einer Datendatei vorzunehmen. Eine solche Datenaufbereitung ist häufig als vorbereitender Schritt für die eigentliche Datenanalyse erforderlich. Die Möglichkeiten, die SPSS dazu bietet, werden in den Kapiteln 11, Datentransformationen, und 12, Fälle aufbereiten, beschrieben. Für derartige Datenmanipulationen werden von SPSS unter anderem zahlreiche mathematische und statistische Funktionen sowie Funktionen zum Bearbeiten von Textwerten angeboten. Eine ausführliche Darstellung dieser Funktionen mit Erläuterungen und Beispielen finden Sie in dem Zusatz-Kapitel 44, Funktionen, das im Internet unter der Adresse www.mitp.de/668 zum Download bereitsteht.

Kapitel 13, Datendateien transponieren und umstrukturieren, erläutert die Möglichkeiten zum Ändern der Struktur einer bestehenden Datendatei. In Kapitel 14, Verschmelzen und Aggregieren von Datendateien, wird die Vorgehensweise beschrieben, mit der zwei Datendateien in einer Datei zusammengefasst werden können. Zusätzlich wird erläutert, wie aus einer umfangreichen Datendatei eine neue Datei mit aggregierten Werten erstellt wird.

Statistische Prozeduren

Die einzelnen statistischen Prozeduren von SPSS werden jeweils in einem eigenen Kapitel beschrieben. Jedes dieser Kapitel folgt grundsätzlich der gleichen Vorgehensweise: Zunächst wird das statistische Verfahren mittels eines oder mehrerer Beispiele erläutert. Alle Beispiele können anhand von Beispieldaten, die im Internet zum Download bereitstehen, nachvollzogen werden. Die Beschreibung der statistischen Verfahren kann sich dabei immer nur auf eine grundlegende Einführung beschränken, denn für zahlreiche Methoden, wie die Regressions- oder die Faktorenanalyse, wären jeweils eigene Erläuterungen im Umfang dieses Buches erforderlich, um den Verfahren wirklich gerecht zu werden. Glücklicherweise gibt es für jedes dieser Verfahren zahlreiche sehr gute Lehrbücher, von denen einige im Literaturverzeichnis genannt werden.

Im Anschluss an die Erläuterung der statistischen Verfahren wird in jedem Kapitel die Vorgehensweise zum Durchführen der Verfahren mit SPSS beschrieben. Die Kapitel 15 bis 38 widmen sich den verschiedenen statistischen Prozeduren, beginnend mit den einfachen Verfahren, die dem Auflisten von Fällen oder dem Erstellen von Häufigkeits- und Kreuztabellen dienen, bis hin zu den anspruchsvollen Verfahren des Basismoduls von SPSS wie der Regressionsanalyse, der Clusteranalyse oder der Faktorenanalyse sowie den in aktuellen Versionen von SPSS verfügbaren Allgemeinen Linearen Modellen, der Multidimensionalen Skalierung, der Reliabilitätsanalyse, der zweistufigen Clusteranalyse und der ordinalen Regression.

Grafiken

SPSS bietet umfangreiche Grafikmöglichkeiten. Diagramme werden wie andere Ergebnisse der statistischen Prozeduren mithilfe von Dialogfeldern angefordert und in die Ausgabedateien des Viewers geschrieben. Das sogenannte Grafikkarussell, das einigen Anwendern möglicherweise noch von früheren SPSS-Versionen bekannt ist, gibt es damit in den jüngeren Versionen nicht mehr. Obwohl die Diagramme nun also wie jeder Output bei SPSS automatisch in die Ausgabedatei eingefügt werden, stellt SPSS weiterhin einen speziellen Diagramm-Editor zur Verfügung, mit dem die Grafiken bearbeitet und formatiert werden können. Kapitel 39, Diagramme erstellen und bearbeiten, gibt zunächst einen Überblick über die Vorgehensweise zum Erstellen und Bearbeiten der Diagramme, bevor anschließend ausgewählte Grafiktypen in jeweils einem eigenen Kapitel detaillierter behandelt werden. Zum Teil werden dabei verwandte Diagrammarten gemeinsam betrachtet, so etwa Balken-, Linien-, Flächen- und Kr...

Inhaltsverzeichnis

• Impressum
• Kapitel 1: Überblick
• Kapitel 2: Grundlagen
• Kapitel 3: Eine einfache Datenanalyse mit SPSS
• Kapitel 4: Datendateien
• Kapitel 5: Daten eingeben und bearbeiten
• Kapitel 6: Daten aus externen Quellen einlesen
• Kapitel 7: Der Viewer für Ausgabedateien
• Kapitel 8: Pivot-Tabellen
• Kapitel 9: Programme schreiben mit der SPSS-Befehlssyntax
• Kapitel 10: Beispiele für Syntaxprogramme
• Kapitel 11: Datentransformationen
• Kapitel 12: Fälle aufbereiten
• Kapitel 13: Datendateien transponieren und umstrukturieren
• Kapitel 14: Verschmelzen und Aggregieren von Datendateien
• Kapitel 15: Fall-Listen und OLAP-Cubes erstellen
• Kapitel 16: Häufigkeitstabellen
• Kapitel 17: Deskriptive Maßzahlen und Verhältnisstatistiken
• Kapitel 18: Explorative Datenanalyse
• Kapitel 19: Kreuztabellen und Chi-Quadrat-Test
• Kapitel 20: Mehrfachantworten
• Kapitel 21: Mittelwertvergleiche
• Kapitel 22: T-Test
• Kapitel 23: Einfaktorielle Varianzanalyse
• Kapitel 24: Korrelationen
• Kapitel 25: Partielle Korrelationen
• Kapitel 26: Lineare Regression
• Kapitel 27: Kurvenanpassung
• Kapitel 28: Ordinale Regression
• Kapitel 29: Allgemeines lineares Modell – Univariat
• Kapitel 30: Diskriminanzanalyse
• Kapitel 31: Distanz- und Ähnlichkeitsmaße
• Kapitel 32: Clusteranalyse
• Kapitel 33: K-Means-Cluster – Clusterzentrenanalyse für große Dateien
• Kapitel 34: Two-Step-Clusteranalyse
• Kapitel 35: Faktorenanalyse
• Kapitel 36: Reliabilitätsanalyse
• Kapitel 37: Multidimensionale Skalierung
• Kapitel 38: Nichtparametrische Tests
• Kapitel 39: Diagramme erstellen und bearbeiten
• Kapitel 40: Balken-, Linien-, Flächen- und Kreisdiagramme
• Kapitel 41: Streudiagramme
• Kapitel 42: Histogramme, Boxplots, Verteilungsdiagramme und Bevölkerungspyramiden
• Kapitel 43: Zeitreihen: Autokorrelation und Kreuzkorrelation
• Literaturverzeichnis