Datenanalyse mit SPSS

Kapitelübersicht


Kapitel 1

Allgemeines zur Statistiksoftware und zum Umgang mit dem Programm


Zusammenfassung

Bei dem Programm-Paket der Firma SPSS® handelt es sich um eine im wissenschaftlichen Kontext oft eingesetzte Statistik-Software, welche auf einem „Standard-PC“ problemlos einsetzbar ist. Der Anwender kann hierbei empirisch erhobene Daten in eine tabellenförmige Struktur umwandeln, wobei den möglichen Merkmalsausprägungen im Allgemeinen Zahlen zugeordnet werden. Das Programm erlaubt neben der Eingabe und Verwaltung von Daten auch ihre Analyse sowie eine Ausgabe der Ergebnisse und vieles mehr, was in den folgenden Kapiteln ausführlich erläutert wird.

 

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Kapitel 2

Erstellung einer Datendatei


Zusammenfassung

In diesem Kapitel wurden die Erstellung einer Datendatei und die Eingabe von Daten mit dem Programm-Paket SPSS besprochen. Wichtig ist hierbei, dass vor der eigentlichen Eingabe der Daten eine korrekte und ausführliche Definition der Variablen (Merkmalsausprägung = Zahl) und ein Labeling der Zahlen erfolgt. Dies erleichtert die richtige Dateneingabe und die Bearbeitung der Daten durch andere oder zu einem späteren Zeitpunkt. Die durch Definition der Variablen und Eingabe der Daten entstandene Datei kann mit anderen Dateien zusammengefügt werden. Innerhalb einer Datei können Daten sortiert werden. Nach der Dateneingabe kann der Anwender sich über den Menüpunkt FÄLLE ZUSAMMENFASSEN einen Überblick über die Daten verschaffen. Dies ist allerdings nur bei kleinen Datensätzen sinnvoll.

 

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Kapitel 3

Einfache Berechnungen


Zusammenfassung

In diesem Kapitel wurden die Berechnungsmöglichkeiten über den COMPUTE-Befehl besprochen. Hierbei wurden insbesondere die vielen Möglichkeiten der Skalenberechnung (Mittelwerte aus Items) dargestellt, wobei hier die Vorteile der Berechnung mit der Syntax betont wurden. Mittels des FILTER-Befehls können Teilstichproben im Datensatz erzeugt werden. Der RECODE-Befehl erlaubt die Umkodierung von Werten in dieselbe oder eine andere Variable. Der Anwender von SPSS muss sich der Probleme und Grenzen der verschiedenen Vorgehensweisen zum Umgang mit fehlenden Werten bewusst sein.

 

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Kapitel 4

Explorative Datenanalyse und Erstellung von Grafiken


Zusammenfassung

In diesem Kapitel wurden die Notwendigkeit und die Möglichkeiten der explorativen Datenanalyse vorgestellt. Die Qualität jedes Datensatzes sollte vor der „eigentlichen“ Datenanalyse überprüft werden, damit die Aussagekraft der Ergebnisse nicht durch Ausreißer oder fehlerhafte Dateneingaben eingeschränkt wird. Auch werden auf diesem Wege die Voraussetzungen der später eingesetzten statistischen Verfahren überprüft (z. B. die Normalverteilungsannahme). Neben der Verteilung der Merkmale ist auch die Verteilung fehlender Werte hoch relevant für die Datenauswertung. Sind diese Fehlwerte im Datensatz als zufällig anzusehen, so kann eine Ersetzung erfolgen. Insbesondere wenn viele Lücken im Datensatz sind, reduziert sich die Analysestichprobe. Abschließend wurden in diesem Kapitel die Möglichkeiten der grafischen Darstellungen von Ergebnissen besprochen.

 

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Kapitel 5

Arbeiten mit einem Datensatz


Zusammenfassung

In diesem Kapitel wurden primär der Im- und Export von Daten vorgestellt. Insbesondere beim Einlesen von Textdaten muss auf die korrekte Zuordnung von Werten zu Variablen geachtet werden. Neben dieser Datenverwaltung gibt es noch mehrere Möglichkeiten des Exports von Daten und Ergebnissen, beispielsweise als PDF-Datei, Powerpoint-Präsentation oder Word-Datei.

 

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Kapitel 6

Deskriptive Statistik


Zusammenfassung

In diesem Kapitel wurden die Möglichkeiten von SPSS zur Berechnung von deskriptiven Statistiken vorgestellt. Hierbei wurden für nominalskalierte Variablen primär die Anwendungen von Häufigkeitsverteilungen für eine Variable und die Erstellung von Kreuztabellen zur Darstellung von zwei nominalskalierten Variablen vorgestellt. Für intervallskalierte Variablen wurde neben der Ermittlung von Mittelwerten auch die Berechnung anderer Kennwerte wie beispielsweise Modalwert, Median und Standardabweichung dargestellt. Abgeschlossen wurde das Kapitel mit der Ermittlung von Korrelationen in Abhängigkeit von den jeweiligen Voraussetzungen.

 

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Kapitel 7

Inferenzstatistik 


Zusammenfassung

In diesem Kapitel wurden die grundlegenden inferenzstatistischen Prüfverfahren besprochen. Hierbei wurden die Kapitel 7.1 bis 7.3 so aufgebaut, dass jeweils von Nominalskalenniveau über Ordinalskalenniveau zum Intervallskalenniveau vorgegangen wurde. In Kapitel 7.1 wurden Verfahren für eine Stichprobe vorgestellt, während in den beiden folgenden Abschnitten die Verfahren für unabhängige Stichproben (Kapitel 7.2) und für abhängige Stichproben (Kapitel 7.3) vorgestellt wurden. Abgeschlossen wurde dieses Kapitel mit einfachen und multiplen Regressionsanalysen.

 

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Kapitel 8

Testkonstruktion


Zusammenfassung

Als Voraussetzung für die Validität eines psychometrischen Messverfahrens muss mittels einer Reliabilitätsanalyse überprüft werden, ob die Items eines Fragebogens möglichst viel gemeinsame Varianz besitzen, was bedeutet, dass das zugrunde gelegte Konstrukt (latente Merkmal) gut gemessen wurde. Gegebenenfalls muss mit Hilfe der korrigierten Item-zu-Skalen-Korrelation entschieden werden, welche Items bei der Skalendefinition nicht berücksichtigt werden können. Analog zur Bewertung der Reliabilität eines Fragebogens kann auch die Übereinstimmung zwischen mehreren Beurteilern mit Hilfe der Intra-Klassen-Korrelation erfasst werden.

 

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Kapitel 9

Faktorenanalyse


Zusammenfassung

Mit Hilfe der in diesem Kapitel vorgestellten explorativen Faktorenanalyse können viele korrelierte Variablen in wenigen Faktoren gebündelt werden. Bei der Durchführung einer explorativen Faktorenanalyse gibt es mehrere Entscheidungsmöglichkeiten bezüglich des Extraktions- und Rotationsverfahrens. Primär muss der Anwender entscheiden, ob er eine Hauptkomponenten- oder eine Hauptachsenanalyse durchführt. Die Anzahl der Faktoren wird meist nach dem Kaiser-Guttman-Kriterium oder dem Scree-Plot gewählt. Zur Bewertung der Passung der Variablen wird die Kommunalität als die durch alle Faktoren erklärbaren Varianzanteile an dieser Variablen herangezogen. Ein Faktor wird hingegen mittels des Eigenwerts bewertet, welcher die durch den Faktor an allen Variablen erklärte Varianz beschreibt. Nach der Extraktion sollte ein orthogonales (rechtwinkliges) oder obliques (schiefwinkliges) Rotationsverfahren eingesetzt werden.

 

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