SPSS 24 für Dummies

Felix Brosius

• Verlag: Wiley-VCH
• Jahr: 2017
• ISBN drucken: 9783527714063
• eBook-ISBN: 9783527813049
• Auflage: 1
• Thema: Informatik
• Thema: Informatik Allgemein

Statistische Analyse statt Datenchaos

Ob Kundendaten Oder Absatzzahlen, Umfrageergebnisse oder wissenschaftliche Studien - große Datenmengen lassen sich am besten mit SPSS untersuchen, dem am häufigsten eingesetzten Softwaretool zur statistischen Datenanalyse. Mit »SPSS 24 für Dummies« erhalten Sie eine unterhaltsam geschriebene und zugleich sehr fundierte Einführung in dieses mächtige Programm. Werten Sie Daten professionell aus, kommen Sie auf dieser Basis zu belastbaren Ergebnissen, die Grundlage für Ihre Entscheidungen sein können, und machen Sie so umfangreiche Datenmengen zu wichtigen Informationsquellen.

Sie erfahren

• Wie Sie Datendateien anlegen und bearbeiten
• Welches die wichtigsten statistischen Analyseverfahren sind
• Wie Sie zu Ihren Daten diverse Diagramme erstellen
• Wie Sie Ergebnistabellen nachträglich hübsch formatieren

Teil III

Jetzt wird's ernst: Statistische Datenanalyse

In diesem Teil …

fängt es erst einmal ganz harmlos an mit der Berechnung einfacher statistischer Kennzahlen wie dem Mittelwert oder der Varianz.

steigert sich dann das Niveau über die detaillierte Analyse stetiger Variablen und die Erstellung von Häufigkeitstabellen bis hin zu echten statistischen Signifikanztests wie dem Chi‐Quadrat‐Test für eine Kreuztabelle oder dem T‐Test für Mittelwertvergleiche.

wird der absolute Höhepunkt wird mit der Regressionsanalyse erreicht – seit Jahren die unangefochtene Königsdisziplin der Statistik, noch weit vor der Clusteranalyse, die natürlich auch nicht vergessen wird.

Kapitel 8

Kennzahlen und Grafiken für einen ersten Überblick

In diesem Kapitel

Kennzahlen für intervallskalierte Variablen ­berechnen

Verschiedene Fallgruppen miteinander ­vergleichen

Mittelwert, Standardabweichung und Varianz

Konfidenzintervall des Mittelwerts

Boxplot‐Diagramme

Median, Perzentile, Ausreißer und Extremwerte

Auch jede noch so komplexe und aufwendige Datenanalyse beginnt zumeist damit, dass man zunächst einmal für die einzelnen Variablen, die man untersuchen möchte, einige ganz einfache Kennzahlen ermittelt. Eine solche Berechnung einfacher Kennzahlen wie Mittelwert, Streuung oder Varianz einer Variablen ist mit SPSS auf verschiedenen Wegen möglich. Solche Kennzahlen stehen vor allem für metrische, intervallskalierte Variablen zur Verfügung und beschreiben in erster Linie zwei Eigenschaften der Variablen:

Lage. Wie hoch sind die Werte in der Variablen so im Allgemeinen?

Streuung. Wie unterschiedlich sind die Werte, die eine Variable enthält?

Sehr hilfreich ist dabei, dass man diese Kennzahlen mit SPSS auch sehr einfach für verschiedene Fallgruppen aus der Datendatei getrennt berechnen kann, beispielsweise bei Personendaten getrennt für Männer und Frauen oder bei regionalen Daten getrennt nach Bundesländern und so weiter.

Wenn Sie viel mit Kindern oder Vorständen zu tun haben, werden Sie vermutlich wissen, dass Bilder häufig sehr viel besser ankommen als Zahlen. In der Datenanalyse tragen Sie diesem Umstand Rechnung, indem Sie Ihre Kennzahlen nicht nur berechnen, sondern auch als Grafik aufmalen. Für die einfachen Kennzahlen zur Beschreibung der Lage und Streuung einer Variablen werden vor allem Boxplot‐Diagramme immer wieder gerne genommen.

Lage und Streuung einer Variablen bestimmen

Das folgende und alle weiteren Beispiele in diesem Kapitel verwenden die Datendatei survey_sample.sav. Diese Datei ist neben vielen anderen Beispieldaten im Lieferumfang von SPSS enthalten und wurde bei der Installation von SPSS mit auf die Festplatte kopiert. Sie sollten diese Datei in dem Programmverzeichnis von SPSS und dort in dem Unterverzeichnis Samples oder Samples\German finden. Um die folgenden Beispiele nachzuarbeiten, öffnen Sie die Datei einfach wie üblich mit dem Befehl Datei|Öffnen|Daten. Die Datei enthält einen Auszug aus den Ergebnissen einer in den USA durchgeführten repräsentativen Bevölkerungsbefragung.

Kennzahlen berechnen

In der Datei survey_sample.sav sind für insgesamt 2.832 Personen zahlreiche verschiedene Merkmale wie Alter, Familienstand, Schulabschluss, Einkommensniveau, Angaben zum Freizeitverhalten und so weiter aufgeführt. Unter anderem ist dort auch für jede Person angegeben, wie viele Stunden sie am Tag vor dem Fernseher verbringt. Die Variable, in der diese Information steht, heißt tvhours. Wenn man sich nun das erste Mal mit dieser Variablen beschäftigt, ist es zunächst einmal interessant, wie hoch denn wohl der durchschnittliche tägliche TV‐Konsum unter den Befragten ist. Und weil sich Menschen ja auch immer für alle möglichen Abweichungen vom Normalfall interessieren, sollte man auch mal die geringste und die höchste Fernsehnutzung sowie generell die Streuung der Werte ermitteln. Dies alles ist in SPSS mit einem einzigen Befehl möglich:

1. Befehl aufrufen. Wählen Sie in der Datendatei, für die Sie die Kennzahlen berechnen möchten, den Menübefehl Analysieren|Deskriptive Statistiken|Deskriptive Statistik. Dieser Befehl öffnet das Dialogfeld aus Abbildung 8.1.

Abbildung 8.1: Dialogfeld der Prozedur

2. Variablen auswählen. In diesem Dialogfeld werden in der linken Variablenliste sämtliche numerischen Variablen aus der aktuellen Datendatei aufgeführt. Wählen Sie hier die Variable(n) aus, für die Sie Ihre Kennzahlen berechnen möchten, und verschieben Sie sie mit der Pfeil‐Schaltfläche in das rechte Feld Variable(n). In Abbildung 8.1 ist auf diese Weise die Variable tvhours ausgewählt.

3. Kennzahlen auswählen. Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche Optionen, mit der Sie das Dialogfeld aus Abbildung 8.2 öffnen. Hier können Sie ankreuzen, welche Kennzahlen berechnet werden sollen. In diesem Beispiel werden der Mittelwert, die Standardabweichung, die Varianz und die Spannweite (der Bereich) der Werte berechnet. Außerdem soll SPSS den kleinsten und den größten in der Variablen vorkommenden Wert ermitteln (hier also den niedrigsten und den höchsten täglichen TV‐Konsum).

Abbildung 8.2: Dialogfeld zum Auswählen der zu berechnenden Kennzahlen

4. Berechnung starten. Wenn Sie die Kennzahlen ausgewählt haben, schließen Sie das Dialogfeld mit der Schaltfläche Weiter und das Hauptdialogfeld mit der Schaltfläche OK. Daraufhin wird die Berechnung der Kennzahlen gestartet. Das Ergebnis wird als Tabelle in die aktive Ausgabedatei geschrieben. Wenn derzeit noch keine Ausgabedatei geöffnet ist, wird von SPSS automatisch eine neue geöffnet. Das Ergebnis für dieses Beispiel ist in Abbildung 8.3 wiedergegeben.

Kennzahlen interpretieren

Die Ergebnistabelle in Abbildung 8.3 ist vom Aufbau sehr einfach und sofort zu verstehen: Für die Variable tvhours wurden die verschiedenen angeforderten Kennzahlen berechnet, sowie eine zusätzliche Kennzahl N, die gar nicht verlangt wurde. Zur Bezeichnung der Variablen tvhours wird in der Tabelle die Variablenbeschriftung Wie viele Stunden Fernsehen pro Tag angegeben; wenn Sie hier lieber den Variablennamen sehen möchten, können Sie die Tabellenbeschriftungen in den Grundeinstellungen von SPSS ändern. Wie dies geht, ist im Detail in Kapitel 24 beschrieben.

Abbildung 8.3: Kennzahlen für die Variable (täglicher TV‐Konsum in Stunden)

Anzahl der Fälle N. Die Kennzahl in der ersten Spalte mit der Überschrift N wurde nicht angefordert, sondern von SPSS automatisch berechnet. N bezeichnet einfach nur die Anzahl der Fälle (hier die Anzahl der Personen), die die Grundlage für die Berechnung der Kennzahlen gebildet haben. Alle in der Tabelle aufgeführten Kennzahlen wurden also anhand von 2.337 Personen ermittelt.

Der Wert von 2.337 mag zunächst überraschen, da die Datendatei ja insgesamt Daten für 2.832 Personen enthält. Die Abweichung kommt dadurch zustande, dass nicht jede der befragten Personen die Frage nach dem täglichen Fernsehkonsum beantwortet hat. Einige...

Inhaltsverzeichnis

• Cover
• Über den Autor
• Teil I: SPSS kennen lernen
• Teil II: Die Basis jeder Analyse – Datendateien anlegen und bearbeiten
• Teil III: Jetzt wird's ernst: Statistische Datenanalyse
• Teil IV: Malen nach Zahlen
• Teil V: Ergebnisse professionell gestalten und nutzen
• Teil VI: Der Top‐Ten‐Teil
• Stichwortverzeichnis
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