Herzlich Willkommen zur Übung 1 Einführung in Starter im Rahmen der
Vorlesung Marktforschung von Professor Teichert. Wir werden uns heute Starter
als Marktforschungsstatistik-Tool näher anschauen und auch in einem weiteren Übungseinheiten noch tiefer anschauen.
Und das werden wir in einem konkreten Fall bei Spiel machen.
Das Fallbeispiel hat das Thema World of Mouth oder auch Weiterempfehlungsverhalten auf Deutsch.
Und wir werden uns weiterempfehlungsverhalten ganz genau anschauen im Rahmen dieser Übungsreihe.
Heute werden wir einfach uns einen Überblick über den Datensatz verschaffen und
den weiteren Übungsanheiten, gucken wir, welche Faktoren wollen beeinflussen?
Welche, warum Typen es gibt? Welche Weiterempfehlungstypen,
es gibt, wir identifizieren Facetten von Wom, Mittels Faktorenanalyse.
Und ganz zum Schluss gucken wir noch mal, wie,
welche Bedingungen, welche Prozesse, welche Konsequenzen,
Word of Mouth oder Weiterempfehlungsverhalten hat mittels einer Strukturgleichungsmodellierung.
Falls es Fragen zu dieser Übung gibt, bitte einfach
eine E-Mail an casten.raschatvise.unim-hamburg.de. Anregungen sind natürlich auch willkommen,
wenn ihr weitere Informationen braucht über den Arbeitsbereich Marketing-Innovation,
könnt ihr gerne unter dieser E-Mail-Adresse nachschauen
So, wir wollen heute Starter grundlegend kennenlernen. Das heißt,
wir werden erstmal den Aufbau der Software anschauen. Wir werden versuchen,
Daten und Variablen zu verändern, werden diskriptive Statistiken berechnen.
Und wir werden auch heute schon erste Hypothesen testen,
weil das ist das, was man mit Starter eigentlich machen möchte.
Um das zu machen, wollen wir Starter erstmal öffnen.
Um Starter zu öffnen, kann man ganz einfach über sein
Startmenü gehen. Ich gehe einfach mal über meinen Programmeordner.
Ich habe hier einen Ordner Starter 12 und eine Starter Excel.
Ich klicke auf diese Starter Excel und schon geht Starter auf
Wir sehen hier ein Fenster mit vielen kleinen Unterfenstern,
links ist unser Kommando, Sammlungsfenster. Hier unten ist das eigentliche Kommandofenster.
Hier ist das Fenster, in dem alles angezeigt wird.
Sogar die Telefonnummer von der Starter Corporation. Ich kann mal oben
rechts werden die Variablen angezeigt, die im Datensatz drin sind.
Wir haben noch keinen Datensatz, deswegen ist ja um nichts drin.
Und hier unten sind die Properties, also die Eigenschaften dieser Variablen,
die Variablen einfach beschreiben und den Datensatz,
also die Daten auch.
Das ist die spannende Frage,
wie kriegen wir eigentlich Daten in Starter rein
Da gibt es mehrere Wege, ich zeige euch zwei.
Wir können erst mal Sachen importieren aus Access-Breadsheets oder irgendwelchen anderen CSV-Dateien oder anderen Dateiformaten.
Wir nehmen jetzt einmal einen Access-Spreadsheet. Wir müssen das Access-Spreadsheet
natürlich haben. Ich habe da eins vorbereitet, das heißt Wom.
Wir öffnen das. Und hier wird uns ein kleines Preview
gezeigt, was in den Daten jetzt drin ist.
Wir sehen 317 Spalten sind es. Hier sind die Spalten
immer die Variablen, die da drin sind.
Und wir wollen die Variablen, aber tatsächlich auch als Variablen ein Start-up haben.
Deswegen klicke ich hier importverse throw as variable names an.
Und jetzt wird nicht mehr A, B, C,
D und so weiter da stehen, sondern tatsächlich die variablen Namen.
Und jede weitere Zeile ist dann ein Teilnehmer an dieser World of Mouth-Studie.
Wir drücken auf okay. Und schon haben wir hier unseren
ersten Kommando-Befehl drin. Import, Axel, First Row,
Variables. Gut, Variablen sind drin. Wir können hier
uns einen kleinen Überblick verschaffen. Wow, wahnsinnig viele Variablen.
Wir sehen hier unten bei der Data-File, das sind 317
Und wir sehen 909 Teilnehmer an dieser Studie.
Und wir sehen hier, dass die Variablen auch Namen haben.
Und die Namen, die variablen Namen, entsprechend den Labeln.
Der ist Kauf wegen Wom, heißt auch Kauf irgendeinen Wom in einer Beschreibung.
Das bringt uns jetzt leider nicht so viel,
weil spätestens bei CE Head 1 hört es auf.
Da weiß nur noch ich, was es bedeutet.
Und jeder, der sonst mit dem Datensatz arbeiten sollte,
weiß es nicht mehr.
Deswegen gibt es noch eine zweite Möglichkeit, Daten in Starter
zu laden.
Und zwar über den Umweg SBSS
Man kann Daten in SPSS sehr gut spezifizieren.
Man kann Wertelabels in variablen Namen, variablen Labels vergeben.
Und das ist einfach eine Information, die äußerst wertvoll ist,
wenn man den Datensatz nicht so gut kennt.
Also ähnlich selber gemacht hat. Und wir wollen jetzt mal
so einen Datensatz anschauen. Jetzt fragt mich Starter,
ob wir die Daten verlieren möchten. Ja,
die möchten wir verlieren, weil wir wollen eine neue reinladen.
Und zwar eine DTA-Datei. Das ist die Data-Set-Datei-Endung von Starter
. Wir haben hier Wom Data Raw,
also Rohdaten Wom, die öffnen wir jetzt einfach mal
Und wir sehen ja schon,
wir haben jetzt hier nicht nur den variablen Name,
CE Head 1, sondern wir haben noch einen Itemkürzel,
Q12 R1, also so ist diese Variable benannt.
Und sie heißt, bereitet mir Spaß. Da könnt ihr
jetzt noch ein bisschen mehr drinstehen, wenn man wollte,
aber ich weiß, das ist das Customer Experience, hedonisch gemessen.
Das heißt, wie viel Spaß bereitet mir der Einkauf?
Gucken nochmal den Datensatz an,
der hat jetzt nur noch 181 Variablen,
weil da eben nur noch Rohdaten drin sind,
keine weiterverarbeiteten Daten
Wir haben aber immer noch 949 Variablen, Observation,
also Personen, die an der Studie teilgenommen haben.
Der Datensatz ist 2,41 Megabyte groß. Aber wir haben
64 Megabyte zur Verfügung, also keine Sorge. Gut,
wir können jetzt die Daten auch nochmal anschauen,
ob die tatsächlich so sind, wie sie sein sollten.
Und das machen wir mit dem Data-Editor. Hier sind zwei kleine Möglichkeiten,
die Daten anzuschauen, die hinter diesen Variablen hier liegen.
Und wir können die einmal nur browsen, also durchschauen,
suchen oder wie können sie editieren?
Ich gehe mal auf den Editor
Und hier geht schon eine Tabelle auf. Wir sehen hier
jede Zeile eine Versuchungsperson, also müssten hier 949 Zeilen drin sein.
Wir sehen, das ist der Fall, perfekt.
Stimmt. Und wir haben hier 181 Spalten.
Das nehme ich mal an, dass das korrekt ist.
Und wir sehen, dass da hier gar keine Zahlen drin sind,
sondern Texte. Gucken wir nochmal bei CE hedonisch,
also Consumer, Customer Experience, hedonisch an.
Hier ist das Item, Einkaufen bereitet mir Spaß,
trifft voll zu,
hat Person 1 gesagt
Trifft gar nicht zu, hat Person 5 gesagt.
Dass da Texte drinsteht, ist für Starter überhaupt kein Problem,
der rechnet das in Zahlen um. Die Texte kommen aus der Wertespezifikation,
die man in SBSS vorgenommen hat. Es ist äußerst sinnvoll,
weil man dann auch weiß, was zum Beispiel eine Eins,
nämlich trifft ganz und gar nicht zu oder trifft gar nicht zu,
was das überhaupt bedeutet.
Ja, dann hat man nicht das Problem,
dass man raten muss, ist das jetzt viel oder wenig.
Man weiß, es ist entweder trifft voll zu oder trifft
gar nicht zu. Was ist ein Problem für Starter
ist,
sind die roten
Variablenbeschreibungen. Die roten Variablenbeschreibungen sind String-Dateien. STR werden die
abgekürzt. Und es sind einfach nur Texte. Die nicht
in Zahlen umgewandelt sind. Und mit diesen Texten kann Starter
nicht rechnen. Das heißt, man müsste diese Texte weiterverarbeiten,
damit Starter damit rechnen kann. Das machen wir jetzt nicht
. Aber man sollte es auf jeden Fall wissen,
wenn man irgendwann mal Probleme hat und Starter irgendwas nicht rechnen kann,
sollte man schauen, ob die Daten richtig spezifiziert sind.
Okay, hier gibt es noch jede Menge andere Möglichkeiten.
Man kann sortieren, filtern und so weiter.
Man kann auch ändern, Produktkategorie ist die Nummer 8.
Die könnte ich jetzt ändern von 1 bis 10, glaube ich.
Dann würde er was anderes auftauchen, das möchte ich aber nicht.
Nahrungsmittel hat die 1. Technische Geräte hat die 2. Automobil die 4.
Das könnte ich jetzt hier editieren, aber der Datensatz ist soweit,
ist gut, deswegen lasse ich das.
Was noch sehr sinnvoll ist bei Starter, ist die sogenannte Lockfile.
Und diese Lockfile, die nimmt einfach alles auf, was wir machen.
Ich habe hier schon zwei Lockfiles, deswegen überschreibe ich die eine.
Einfach mal overright Existing File. Und diese Lockfile,
die jetzt hier in diesem Ordner bei mir liegt,
Die nimmt alles auf, was in diesem Fenster hier passiert.
Das heißt, sowohl Kommandos, die hier drin sind,
als auch Berechnungen, die wir noch machen werden,
werden in diesem Lockfile aufgenommen.
Was weiterhin eine sehr sinnvolle Sache ist bei Starter,
die wir heute aber nicht nutzen, ist die sogenannte DuFile.
DuFile Editor. Und in diesem DuFile kann man praktisch die
besten Sachen seiner Berechnung speichern, um sie späteren Zeitpunkt einfach zu wiederholen.
Weil bis Starter speichert man eigentlich keine Outputs,
also keine Berechnungsergebnisse ab, sondern einfach nur Berechnungsvorschriften.
Und wird die dann immer wieder durchführen, wenn man die Ergebnisse
wieder braucht. Und das kann man hier einfach machen,
indem man gute Berechnungen oder Kommandos einfach reinkopiert.
Zum Beispiel hier der Importbefehl, den kopiere ich einfach rein.
Und was beim Importbefehl jetzt ein bisschen trivial ist,
aber bei anderen Befehlen sehr sinnvoll.
Man kann diese Befehle beschreiben, indem man Sternchen davor setzt,
dann wird die Schrift grün. Das heißt,
die wird nicht als Befehl identifiziert und geht einfach mit durch
das Kommando durch, ohne dass sie was macht.
Man kann also hier einfach beschreiben,
was passiert in diesem nächsten Befehl
Dieser Buffet importiert die Daten. Ja, das ist jetzt
in dem Fall, wie gesagt, relativ sinnlos.
Macht aber Sinn, wenn man komplizierte Berechnungen durchführt.
Gut, brauchen wir nicht. Deswegen heute nicht.
Deswegen lassen wir das mal. Und als nächstes gucken wir
uns an, wie wir Daten und Variablen verändern.
Wir wollen Daten und Variablen verändern,
wenn uns zum Beispiel eine variable Name viel zu lang ist.
Wie zum Beispiel hier bei der variabler Antwortzeit in Minuten.
Und das mache ich relativ einfach,
indem ich hier auf dieses Fensterchen gehe
Das ist ja der variablen Manager.
Und wenn ich hier die variable Anfahrtszeit in Minuten anklicke,
dann kommt hier die Eigenschaft dieser Variable und hier kann ich verändern.
Ich nenne die Antwortzeit Minuten jetzt einfach nur noch Antwortzeit.
Damit ich nicht so viel tippen muss. Und werde dieses Appline. Ja,
wenn man eine Plei drückt, dann wird diese Änderung umgesetzt.
Gut, jetzt haben wir schon unser erste Variable verändert.
Wir wollen aber noch weitergehen. Wir wollen nämlich die Antwortzeit
Mal tatsächlich wissen, wie die Antwortzeit verteilt ist.
Wir haben nämlich hier Q1, also Question One,
bis Question 33, R10. Das sind, ich schätze mal,
so 178 Fragen, die beantwortet wurden.
Und ich will einfach mal wissen,
wie lange das so im Schnitt gedauert hat,
bis dir die Person diese Fragen beantwortet haben.
Deswegen gehe ich auf Statistics. Summarys. Und
ich will jetzt eine Summary-Statistik der Antwortzeit haben.
Und wir können hier die variable Antwortzeit kannst du einfach reinladen.
Ja, mir noch mehr Möglichkeiten, was wir machen möchten.
Time-Settings haben wir nicht. Wir können hier noch Interaktionseffekte mit
anderen Variablen berechnen. Das möchten wir aber nicht.
Wir wollen nur Antwortzeit und wir wollen Standard Display.
Und wir submitten das. Damit das Fenster offen bleibt.
Und schon haben wir hier eine kleine Übersicht,
statistische Übersicht über die Antwortzeit. Das heißt,
wir wissen, 27,98 Minuten hat man im Mittel gebraucht,
um diese Fragen zu beantworten.
Standardabweichung 44 Minuten ist ziemlich hoch
Und Minimum hat jemand sieben Minuten gebraucht, maximum 522 Minuten.
Das macht mich dann ziemlich stutzig,
weil für 150 Fragen braucht man eigentlich keine 522 Minuten.
Ja, wir müssen jetzt, ich vermute,
dass hier viele Ausreißer drin sind, also Leute,
die den Fragebogen nicht konstant durchgeführt haben,
sondern immer wieder Pause gemacht haben oder was weiß ich was.
Und diese Leute, die möchte ich gerne aus dem Datensatz
draus haben, weil ich denke,
dass sie die Antworten verfälschen
Ja, jetzt die Frage, wie machen wir das?
Weil wir löschen keine Daten. Die Daten könnten immer noch irgendwie wertvoll sein.
Wenn die einmal gelöscht sind, dann sind sie weg.
Deswegen arbeiten wir mit Filtervariablen. Das heißt,
wir werden jetzt eine neue Variable, eine Filtervariable generieren.
Das machen wir, indem wir hier auf Data klicken.
Eine Creator Change-Data anklicken. Und wir wollen eine
neue Variable gründen. Der variablen Name ist Filter-Ausreißer
Und wir geben dieser Variable erstmal den Wert null. Okay. Das heißt,
wir haben hier in unserer Variablenliste, die hier rechts ist,
eine neue Variable, die heißt jetzt Filter, Ausreißer.
Gut. Jetzt die Frage, was machen wir mit dieser Filterausreißer Variable?
Noch ist die überall null. Das bringt uns erstmal gar nichts
. Wir müssen die jetzt weiter spezifizieren, diese Variable.
Das heißt, wir gehen wieder auf Data,
Greater Change Data, Change Contents of Fariable.
Und zwar genau dieser Variable, die wir gerade gegründet haben,
die Filterausreißer Variable
Der neue Content soll eine Eins sein, aber nicht für alle,
sonst wäre er wieder keine Informationen in der Variable, sondern nur für bestimmte.
Personen. Und das ist der Fall,
wenn die Antwortzeit größer als 27 Minuten,
was der Mittelwert ungefähr ist, plus 44 Minuten,
was eine Standardabweichung ist, ist.
Das heißt, alle Leute,
die jetzt länger als 27 plus 44 Minuten gebraucht haben,
die kriegen jetzt
eine Eins
Und hier sind 45 Real Changes Made. Das heißt,
45 Leute haben jetzt eine Eins bekommen. Ja,
wir können jetzt nochmal relativ schnell uns die Ausreißer-Variable,
die Filter-Ausreißer-Variable anschauen, in denen wir einfach tappen.
Und dann nehmen wir hier die Variable mit diesem Fall in dieses Kommandofenster rein.
Hier ist jetzt reingekommen, indem wir uns anschauen,
wie die Nullen und Einsen verteilt sind.
Das heißt, 4,74 Prozent sind Ausreißer nach meiner Definition.
95 Prozent sind immer noch drin. 45 Leute würde ich
jetzt nicht mehr in der weiteren Auswertung betrachten
So, wir wollen jetzt uns Mittelwert- und Abweichungsmaße und Tabellen- und Grafiken anschauen.
Und natürlich sollte das äußerst sinnvoll sein, was wir machen.
Das heißt, wir gucken uns jetzt nicht nur die Ausreißer,
die Filterausreißer oder die Antwortzeit als Mittelwert oder Grafik oder Tabelle
an, sondern wir gucken uns mal Warm-Facetten an.
Hier sind jede Menge Variablen, die mit Wom bezeichnet sind.
Und man sieht hier proaktiv, reaktiv Umfang, Gezieltheit,
Detail,
Detailiertheit von Wom
Aufforderungscharakter von Wom, also vom Weiterempfehlungsverhalten und so weiter.
Das heißt, wir haben hier schon sehr viele Facetten,
das Weiterempfehlungsverhalten drin gemessen. Und wir sehen auch,
dass zum Beispiel die Emotionalität von Wom mit fünf Fragen gemessen wurde.
Jetzt wollen wir nicht eine Beschreibung jeder einzelnen Variable haben,
sondern wir wollen einen Indikator für die Emotionalität haben,
der über diese fünf Items indiziert, wie emotional man weiterempfiehlt.
Das machen wir ganz einfach, indem wir wieder
eine Variable generieren. Und jetzt kommt ein Riesenvorteil von Starter
Das ist eigentlich eine syntaxbasierte Software ist.
Syntax heißt, es ist so ein bisschen programmiertechnisch.
Das heißt, wir wissen jetzt mittlerweile, dass Generate,
der Befehl, für die Generierung einer neuen Variable ist.
Den benutzen wir. Wir generieren jetzt nämlich eine neue Variable,
die Vom Emo heißt. Und da Starter auch einfach nur
ein riesen Taschenrechner ist, nehmen wir jetzt einfach diese Vom Emo-Variablen,
die wir hier mit Steuerung alle markieren.
Und mit dem Pfeil alle hier reinladen.
Und additiv verknüpfen
Das heißt, wir setzen inzwischen jede Variable hier ein.
Plus. Und dann diese Summe dieser fünf Variablen durch fünf
teilen. So generieren wir eine Variable, die den Mittelwert
aller fünf Emotionsmessungen, die Weiterempfehlungsverhalten betreffen, darstellt.
So, wir haben Wom-Emo und drei Missing Values.
Missing Values ist nicht so schlimm. Die explodieren wir einfach
in allen weiteren Berechnungen, genauso wie die Ausreißer.
Jetzt ist es natürlich interessant, sich, warum Emo
mal anzuschauen
Und das ist immer rechts, ist sinnvoll, wenn man
einen Boxplot macht. Den Blog-Boxplot finden wir hier bei Grafiken
. Wir sind jede Menge anderer Grafiken auch aufgeführt.
Jede Menge Möglichkeiten. Wir wollen jetzt den Boxplot haben.
Und wir wollen diesen Boxplot. Für warm Emer. Und
wenn ich hier einmal draufklicke, dann ist das hier oben
in der Variablenliste drin. Ich könnte jetzt noch mehrere Variablen
anklicken. Wir wollen aber nur warm Emer. Das soll
uns erst mal reichen. Wir klicken auf Suppen mit,
sind mit, gebt denen Befehl an das Kommandozentrum.
Und schon bekommen wir hier
eine Darstellung von Vamemo
Wir sehen hier, im Median sind es 3,2,
also 50 Prozent haben unter 3,2 Emotionalität weiterempfohlen.
50 Prozent über 3,2, eine Range von 1 bis 5,
also die Skala wurde komplett ausgenutzt und Standardabweichung,
die zwischen 2,8 und 3,8 hin und her geht.
Das ist schon mal relativ informativ. Wir wissen,
das Item ist ganz gut, dieser Mittelwert ist ganz gut.
Wir haben keine Deckeneffekte, damit sie oben hängen oder Bohneneffekte,
dann würde der Median hier unten hängen.
Wir wollen aber noch mehr wissen,
wir wollen wissen
Wie die Ausreißer auf vom Emo einwirken.
Deswegen klicken wir hier auf Bye. Und wir wollen Subgraph
haben. Und zwar Subgraphs für die Ausreißer. Ja.
Das können wir jetzt erstmal submitten. Und wir sehen,
dass die Ausreißer, die wir mit eins tituliert haben,
eigentlich keinen Unterschied machen zu Nicht-Ausreißern.
Sie haben hier eine kleinere Range,
aber das macht zu den statistischen Mittelwerts in den Standard dabei,
Jungs, Maaßen eigentlich keinen Einfluss.
Das heißt, die Ausreißer haben oft diese Messung erst mal keinen Einfluss.
Können wir erst mal wieder schließen. Wir wissen jetzt,
dass die Ausreißer keinen Einfluss auf die Emotionalität des Weiterempfehlungsverhaltens haben.
Deswegen können wir hier den Subgraph mit Ausreißer wieder rausnehmen.
Jetzt ist eine kleine Explorative Hypothese von mir,
dass das Geschlecht eventuell einen Einfluss auf die Emotionalität des Weiterempfehlungsverhaltens hat.
Mein ganz unwissende Annahme dabei ist,
dass Frauen wahrscheinlich emotionaler weiterempfehlen
als Männer
Deswegen nehmen wir jetzt hier Subgraphs, also unter einzelne Abbildungen für Männer und Frauen.
Und bei IF, der Grafik, sagen wir jetzt,
die Ausreißer müssen immer noch raus. Filter, Ausreißer,
kleiner Eins. Kleiner Eins deswegen, weil alle Leute,
die eine Null bei dieser Variable haben, die sind keine Ausreißer.
Das heißt, alle, die kleine Eins sind,
die bleiben in dieser Auswertung, in dieser Grafik drin.
Wie ist da mitten das wieder an das Kommandozentrum und sehen hier,
dass es eigentlich keine großen Unterschiede gibt zwischen männlich und weiblich, erstaunlicherweise.
Männliche haben sogar eine positiv größere Range, was die Emotionalität angeht.
Und weibliche Teilnehmer haben eine größere Standard,
da war ich irgendwas, was die Emotionalität angeht.
Also meine Hypothese ist auf den ersten Blick definitiv nicht bestätigt.
Hier sehen wir noch, was die Graph Spy sind,
also diese beiden was diese beiden Grafiken unterscheidet, nämlich das Geschlecht.
Bitte geben Sie Ihr Geschlecht an. Hier sehen wir unsere Variable,
warum Emo die von 1 bis 5 gemessen wurde.
Können diese Grafik jetzt auch noch weiter verändern,
indem wir hier auf Stop-Graph-Editor klicken?
Können jede Menge Titel und so weiter und so fort.
Größen. Wir können alles mögliche erinnern, das könnt ihr
einfach ausprobieren. Wir können es natürlich auch abspeichern und dann
später in ein hoher Dokument einfügen, diese Grafik.
Das macht jetzt keinen Sinn, weil diese beiden Grafiken sich eigentlich nicht unterscheiden.
Das heißt, weiblich und männlich bezüglich der Emotionalität von Weiterempfehlungsverhalten
, das ändert sich nicht groß.
Das unterscheidet sich nicht. Deswegen schließen wir einfach, ohne abzuspeichern.
Okay. Wir haben jetzt schon Mittelwerte und Abweichungsmaße berechnet.
Wir haben Boxplots, also Grafiken erstellt, Tabellen.
Eine Tabelle haben wir auch erstellt, die Tabulator, die Tab-Tabelle.
Und jetzt wollen wir das alles mal miteinander vereinen und zu den Unterschiedshypothesen kommen.
Das heißt, wir wollen jetzt auf Grundlage des Datenniveaus Äh,
Tests durchführen. Ein Chief-Quadrat-Test. Und zwei T-Tests. Und
zur Grundlage des Datenniveaus habe ich hier noch ein paar Informationen vorbereitet.
Wir haben verschiedene Datenniveaus, einmal die Nominalskala, Ordinalskala,
Interlat-Skala und Verhältnisskala. Nominalskalen sind einfach, ähm, Unterschiede
. Das heißt, es gibt nur Äpfel oder Birnen.
Es gibt Äpfel oder Zitronen. Es gibt kein größer oder
kleiner. Das ist bei der Ordinalskala anders.
Hier gibt es ein größer oder kleiner
Allerdings muss das, was zwischengrößer oder kleiner,
ein kleinerer Apfel oder ein größerer Apfel, das wird nicht näher spezifiziert.
Man weiß nur, dass es größer ist.
Man weiß nicht, wie viel größer es ist.
Zum Beispiel dieser Apfel. Wie viel mehr Gewicht dafür zum Beispiel hat.
Das ist bei der Intervallen und der Verhältnisskala anders,
bei der Hinterwandelverhältnisskala, hat man auch einen ganz genauen Unterschied,
zum Beispiel zwischen dem Gewicht, zwischen zwei Äpfeln.
Der eine wiegt 27,423 Gramm mehr als der andere Apfel.
Das ist der Königsweg der Messung, der steht uns leider nicht immer zur Verfügung.
Deswegen müssen wir uns auf jeden Fall anschauen, mit welchen Skalen wir arbeiten.
Und netterweise ist der Statistics Tape herum von Stardue,
auch nach diesen Skalen auch aufgeteilt.
Wir haben hier Binary Outcomes, also kategoriale Daten, originale Outcomes.
Also Rangordnungsdaten, Count Outcomes und wir haben lineare Modelle,
die mit den Verhältnis- und Intervallskalen arbeiten.
Wir werden uns jetzt erstmal Count Outcomes anschauen und dazu
werden wir uns Tables anschauen
Ganz einfache Tables, und zwar With Measures of Association.
Und wir wollen jetzt einfach mal wissen,
ob sich Alter und Geschlecht in unserer Stichprobe signifikant verändert.
Und zwar mit einem Piercens CheeseSquade-Test. Und wir wollen
die relativen Häufigkeiten der Spalte haben, was das bedeutet.
Dazu kommen wir gleich. Wir sind mitten das erstmal.
Wir kommen sofort von Starter
eine Tabelle
Hier wird dir gezeigt, was die Frequent,
was die Keys sind, für die beiden Zahlen, die hier stehen.
Oben steht immer die Frequency unten, die relative Häufigkeit der Spalte.
Und das heißt, es äddet sich ab, die relative Häufigkeit,
es tummiert sich unten zu 100 Prozent, weil bei den beiden Spalten.
Und hier kann man es auf den relativen Häufigkeiten sehr schnell sehen,
ob es da signifikante Unterschiede sind. Und hier zwischen 16 und 23,
das könnte bedeutsam sein, ist es aber nicht,
weil wir hier ein Pierce & Cheese Quadrat,
C-Quadrate-Test haben, laufen lassen und wir sehen die Wahrscheinlichkeit,
dass wir uns irren, liegt bei 76 Prozent.
Wenn es was heißt, die Wahrscheinlichkeit, dass wir uns irren.
Dazu habe ich auch noch mal kurz was vorbereitet.
Es gibt nämlich null Hypothesen und Forschungshypothesen und die null Hypothese besagt eigentlich immer,
dass wir keinen Unterschied haben zwischen zum Beispiel der Altersverteilung und dem Geschlecht.
Das heißt, wir haben sowohl gleichaltige Männer als auch gleichaltige Frauen.
Die Alternativhypothese würde behaupten, wir haben zum Beispiel mehr
ältere Männer und mehr jüngere Frauen
Das heißt, das Geschlecht führt zu einer signifikanten Veränderung der Altersstrukturverteilung.
Das haben wir ja eigentlich gerade mit diesem Chiefs-Quadrat Chi-Quadratteste getestet.
Und was jetzt dieser Alphafehler, dieser Prozentssatz,
den wir hier unten haben, ich zeige nochmal,
diese Irrtumswahrscheinlichkeit, 0,76, also 76 Prozent Irrtumswahrscheinlichkeit,
das ist ein Irrtumswahrscheinlichkeit, die der sogenannte alte Alphafehler darstellt.
Das heißt, wenn die H0,
das heißt Alter und Geschlecht beeinflussen sich nicht,
tatsächlich zutrifft, Ich lehne sie aber ab,
dann irre ich mich mit einem Alphafehler,
mit einer Ernteungswahrscheinlichkeit von 76 Prozent, wenn ich diese Hanull ablehne.
Wenn ich sage, die sind unterschiedlich,
dann irre ich mich mit 76 Prozent.
Und das ist einfach verdammt viel Irrtumswahrscheinlichkeit. Das ist sehr
wahrscheinlich, dass ich mich irre, nämlich 76 Prozent.
Und das wird von der Scientific Community nicht akzeptiert,
von der Scientific Community wird maximal 5 Prozent Irrtumswahrscheinlichkeit akzeptiert.
Und dass es damit überhaupt nicht gereicht. Das heißt,
man muss erreicht, das heißt,
man muss hier immer darauf achten,
dass hier die 5 Prozent
tatsächlich auch erreicht sind
Okay, wir wollen jetzt nicht nur die Statistiks von Alter
und Geschlecht haben, sondern auch mal von Alter und Schulabschluss.
Das heißt, wir gehen wieder zu Tablear Lay too to
way Tables und die Roe variable, also die Spaltenvariable,
die Spaltenvariable, Alter wird gleich bleiben.
Die Zeilenvariable natürlich und Carlum heißt die Spalte,
die ändern wir jetzt und zwar in Schulabschluss.
Wir wollen gucken, ob sich das Alter mit dem
Schulabschluss verändert
Und wenn wir uns das mal angucken,
dann sehen wir sofort auf den ersten Blick,
wir haben hier eine Irrtumswahrscheinlichkeit von 0,00. Hier geht es noch weiter.
Irgendwann muss ein Eins kommen, weil es gibt keine Nullwahrscheinlichkeit.
Und wir sehen also, dass sich die Altersstruktur mit dem Schulabschluss verändert.
Jetzt gucken wir uns die Daten mal genauer an.
Wo ist denn eigentlich diese Veränderung? Und dazu schaut man
sich immer die Relativen, die Column Percentages an,
die relativen Veränderungen,
weil wir ja absolute unterschiedliche Werte in diesen Zeilen haben
Wir haben zum Beispiel relativ viele 45 bis 54-Jährige und relativ wenige 16- bis 24-Jährige.
Deswegen muss man sich immer die relativen Werte angucken.
Und wir sind hier schon bei Fachabi,
dass es ziemlich viele Leute gibt zwischen 16 und 24,
die dieses Fachabi haben.
Und relativ wenige ältere Leute gibt, die dieses Fachabi haben.
Und andersrum, bei Hauptschule und Realschule sehen wir das von
16 bis 34 Jahre, relativ wenige Hauptschule und Realschlafs
Aber hier relativ viele 35 bis 65-jährige Hauptschul-Realschüsselabschluss haben.
Das ist ziemlich erfreulich. Das heißt, die neuere Generation,
die bekommt auf jeden Fall eine höhere Schulabschlüsse.
Ob das jetzt eine bessere Bildung ist, sei dahingestellt.
Jetzt wollen wir zur Veranschaulichungszwecken aus dieser Tabelle, die eigentlich
relativ interessant ist, auch nochmal kurz eine Grafik machen.
Da wird wir das nochmal üben. Wir wollen jetzt
einen Peitschart, also ein Kuchendiagramm machen.
Und wir wollen hier
eine Category-Variable
Schulabschluss. Und wir wollen Subgraphs für das Alter.
Und jetzt können wir hier noch mit If, die Ausreißer,
die wir nicht vergessen sollten, wieder rausschmeißen.
Das heißt, Filterausreißer, die Variable sollte kleiner eins sein.
Wir sind Matten an unser Kommandozentrum und gucken mal,
was rauskommt. Und wir sehen hier,
dass die Altersstruktur in verschiedenen Kuchendiagrammen, wir sehen hier,
wenn eine Farbe dominiert,
dann gibt es hier Unterschiede und hier dominiert grün
Bei jungen Leuten, Fachabitur. Und bei älteren Leuten dominiert Rot und Orange
. Das heißt Fachhochschulstudium und Realschule. So kann man sich
schnell ein differenzierteres Bild von so einer relativ komplexen Tabelle,
wie wir sie hier haben, das kann ich mal schließen,
wie wir sie hier haben,
kann man sich dann ein schönes Bild machen und nochmal genau überlegen,
was die Zahlen, die hier in der Tabelle sind,
eigentlich bedeuten.
Okay, die Tabelle interessiert uns jetzt nicht weiter.
War sehr informativ. Das war es dann aber auch.
Und wir gucken uns jetzt nochmal an
Welche Hypothesenteste es eigentlich gibt und was wir gerade gemacht haben.
Wir haben nämlich hier den C-Quadrattest gemacht.
Wir haben unabhängige Stichproben gehabt, unabhängig deswegen,
weil es verschiedene Altersstrukturen waren, die nichts miteinander zu tun haben.
Man kann nicht gleichzeitig 16 und 65 Jahre alt sein.
Deswegen ist das unabhängig. Und das heißt, wir haben
zwei Stichproben gehabt und wir haben nicht parametrische Daten gehabt.
Deswegen nicht parametrisch, weil es einfach nur Häufigkeiten waren.
Und damit macht man einen C-Quadrattest. Jetzt wollen wir uns
nochmal die parametrischen Tests, also mit metrischen Daten angucken,
metrische Daten sind
Intervallskalen, Daten, Verhältniskalen, Daten. Und hier wollen
wir uns mal Messwertpaare. Und auch unabhängige Stichproben anschauen.
Und einfach unseren Datensatz näher kennenzulernen. Dazu gehen wir wieder auf Statistics.
Summary's Tables Test. Und gehen auf Classical Tests auf Hypothesis.
Und wir wollen jetzt ein Two Group Mean Comparison Test.
Und zwar ist der Variablen Name, den wir testen möchten
, ist Die war um Emotionalität.
Die haben wir uns ja schon angeschaut. Die Vermutung ist,
dass es da keinen Unterschied zwischen Geschlecht gibt.
Wir wollen es aber nicht nur vermuten, aufgrund einer Grafik,
sondern wir wollen es mal berechnen.
Natürlich nehmen wir unsere Ausreißer raus, indem wir hier eine Restriction einführen.
Filter aus Reißer. Kleiner Eins. So, alles korrekt
. Dann ist halt mitten wieder an die Kommandozentrale.
Und schon bekommen wir das Ergebnis dieses T-Dests.
Und wir haben hier erstmal eine Übersicht.
Wir haben weiblich gegen männlich getestet
Wir haben 448 weibliche Teilnehmer, 453 männliche Teilnehmer.
Und wir sehen hier einen Mittelwert und Standardabweichung dieser Wom-Emotionalität von weiblich und männlich.
Und man sieht schon auf den ersten Blick 3,18 gegen 3,15,
gibt eine Differenz von 0,25. Und das ist wirklich nicht viel
. Und hier unten sehen wir auch wieder unsere Fehlerwahrscheinlichkeiten.
Diesmal aufgeteilt in die Differenz des kleinen Null.
Die Differenz ist ungleich null und die Differenz ist größer null.
Und die Fehlerwahrscheinlichkeiten sind immer ziemlich viel größer als fünf Prozent
Mit 33, 66 und 66 Prozent. Und das heißt,
es bringt uns im Endeffekt diese Berechnung gar nichts.
Das heißt, diese grafische Überprüfung mit den Boxplots,
die wir gemacht haben, die bestätigt sich jetzt hier mit diesem Tee-Test.
Das heißt, die Emotionalität zwischen Frauen und Männern,
die ist gleich. Können wir nicht anders sagen.
Gut, das haben wir jetzt rausgefunden mit einem Two-Group-Mean-Comparison-Test.
Jetzt wollen wir nochmal einen Pad-Comparison-Test machen.
Das heißt, Pad, da sind die Beobachtungen abhängig.
Das heißt, wir testen ein und dieselbe Person nur über
verschiedene Beobachtungen hinweg
Das machen wir wieder mit den Classical Tests of Hypen Theses.
Und wir nehmen jetzt Mean Comparison Test Paddata.
Wir wollen einfach mal wissen, ob sich die Emotionalität von
dem Item 1 und 2 unterscheiden.
Jetzt müssen wir erst mal suchen in der Emotionalität,
in dieser variablen Liste.
Hier ist Emo 1. Opser.
Und hier ist vom Emo
Natürlich nehmen wir die Ausreißer wieder mit raus. Schau noch mal,
ob alles korrekt ist. 95 Prozent Confidences. Ich glaube,
das heißt, wir testen auf eine 5 Prozent Fehlerwahrscheinlichkeit.
Irrtungswahrscheinlichkeit. Alles korrekt. Wir gucken, ob sich das tatsächlich ändert.
Und wir sehen, wir haben hier 901 Beobachtungen.
Das heißt, hier männlich und weiblich wieder Combined zusammengeführt.
Und diese 901 bei der EMO1-Messung liegt bei 2,9
im Mittel
Und die Emo2-Messung bei 3,42. Ja, und wir sehen hier,
dass die Fehlerwahrscheinlichkeiten bei null liegen, außer bei der Fehlerwahrscheinlichkeit,
dass die Differenz größer null ist.
Wir wissen also, diese Differenz ist signifikant unterschiedlich von null und signifikant kleiner als null.
Das heißt, wir wissen, Emo1 ist signifikant kleiner gemessen
als Emo2. Das ist erstmal nur eine kleine Hinweis,
was Tee-Tests mit gepaarten Stichproben, alles wozu die da sind.
Wir wissen jetzt, dass Emo1 und Emo2 unterschiedliche Sachen messen
Mittels einer Faktorenanalyse könnten wir jetzt weiter testen. Ob diese Messung
überhaupt Sinn macht, das werden wir in späteren Übungseinheiten machen.
Heute sind wir erst mal fertig. Wir haben viel gemessen
. Wir haben Starter kennengelernt. Und wenn es Fragen oder
Anregungen gibt, dann bitte eine E-Mail an casten.rash.viso.unim-hamburg.de.
Bis zum nächsten Mal.