Willkommen zum 5. SPSS-Einführungsvideo. In diesem Video geht es um
die Beschreibung der Daten und die einfache Datenanalyse.
Nachdem die Daten in SPSS eingetragen, bereinigt und manipuliert sind,
möchten wir endlich herausfinden, welche Erkenntnisse unsere Daten zu bieten haben.
Dazu beschreiben wir zunächst, was wir vorfinden,
mithilfe von Häufigkeitstabellen und Kreuztabellen. Lernen den Befehl zum Mittelwertvergleich
kennen und schauen uns abschließend verschiedene Formen der grafischen Darstellung an.
Die dazugehörigen Befehle werden dabei natürlich ausführlich erläutert.
Damit sind wir bei der Datenanalyse angekommen. Nachdem wir
den letzten Videos die Variablen und Daten in SPSS eingetragen,
gelabelt und bereinigt haben. Nach der Arbeit in diesem Video
werden wir erste Erkenntnisse in den Daten finden und beschreiben können.
Im ersten Schritt werden wir uns den Befehl für Häufigkeitstabellen und
seine verschiedenen Fähigkeiten ansehen. Dieser Befehl eignet sich besonders gut dazu,
einen ersten Blick auf die Daten zu werfen und nach sich abzeichnenden Tendenzen zu suchen,
um die mit anderen Befehlen dann genauer unter die Lupe zu nehmen.
Da er so einfach und praktisch ist,
haben wir ihn auch schon häufiger in den anderen Videos verwendet
und eigentlich wisst ihr schon grob, wie er funktioniert.
Den Befehl werden wir in unserem Datensatz wieder beispielhaft verwenden und
uns dabei verschiedene Parameter bestimmter Variablen in Tabellen anzeigen lassen.
Anschließend werden wir Kreuztabellen kennenlernen, ihre Funktionen genauer anschauen und
ihren Befehl und dessen Variationen anschauen. Kreuztabellen sind ebenfalls ein
einfaches Instrument, Zusammenhängen in den Daten sichtbar zu machen.
Schließlich werden wir uns mit dem Mittelwertvergleich beschäftigen,
der ähnlich wie die Kreuztabellen nach Zusammenhängen sucht,
aber in anderen Fällen zum Einsatz kommt.
Hier spielen die Skalniveau ist wieder eine Rolle.
Am Schluss zeigen wir euch einen Ausfall an grafischen Darstellungen,
die er von SPSSS anfordern könnt und die ebenfalls verschiedene
Fähigkeiten haben
Häufigkeitstabellen sind die tabellarische Darstellung der Ausprägung in einer Variable,
mit den jeweiligen Häufigkeiten. In etwa so,
als würde ich beim Durchschauen der Fragebögen nur auf die Frage 4
-1 achten und alle Antwortmöglichkeiten aufschreiben und Strichliste führen,
welche wie oft gefallen ist.
Der Befehl ist analog zu den Befehlen des letzten Videos folgendermaßen aufgebaut.
Auf das Befehlswort hier Frequencies folgt der Name der gewünschten Variable
und ein Punkt. Flas PSS reicht auch Frag als Befehlswort.
Wir testen mal Frequencies 4-1. Jetzt sehen wir in einer
kleinen Tabelle zunächst die Anzahl der gültigen und fehlenden Fälle.
In der großen Tabelle sehen wir links die verschiedenen Antwortmöglichkeiten,
hier unsere Skala von 1 stimme gar nicht zu bis 6 stimmenvoll und ganz zu.
Dann, wie häufig welche Antwort auftauchte. Erst in absoluten Häufigkeiten,
also der realen Anzahl der Menschen,
die mit 4 geantwortet haben, da sind 17,
dann der Prozentanteil 13 Prozent und die gültigen Prozente,
hier 13,7 Prozent
Bei den gültigen Prozenten werden die Missing Values,
also die keine Angaben und weiß nichts aus der Gesamtanteil ausgeschlossen.
Kumulierte Prozente addieren immer die Anteile der vorangegangenen Kathorien auf.
Hier sind es also 66,3 Prozent der Leute, die mit
vier oder niedriger bewertet haben. In der Tabelle wird aber
nicht nur die Häufigkeit der Antworten angezeigt, wenn man will,
kann man sich noch sehr viele andere Maße anzeigen lassen.
Diese Maße müssen nach einem Gleichzeichen hinter dem Statistics Unterbefehl
aufgeschrieben werden
Beispiel den Mittelwert der Antworten, beziehungsweise Codes, Mean,
den Modalwert, also den häufigsten Wert in der Verteilung,
Mode, den Median,
der wäre ja genau in der Mitte des Antwortenbereichs liegt.
Die Range, also die Größe des Antwortenbereichs,
das Minimum der kleinste vorgekommene Antworten wäre der Frage,
das Maximum der größte vorgekommene,
die Standarderweichung ist ein Maß für die Abweichung der einzelnen Messwerte
zum Mittelwert.
Zur Erinnerung, die Standardabweichung berechnet man über die Quadratwurzel
der Varianz
Die Varianz, die Standarderweichung im Quadrat, oder alle 15
verfügbaren Statistiken auf einmal all. Und Parameter in den Frequencies-Befehl einzubauen,
muss man nach der Variable ein Slash-Zeichen setzen,
hinter das man Statistiks ist gleich und die Begriffe der Maße schreibt,
die man angezeigt haben will.
Also zum Beispiel slash Mean, Median Range.
Außerdem kann man sich die Häufigkeiten auch in einem Balkendiagramm,
einem Kuchendiagramm oder einem Histogramm anzeigen lassen.
Davor fügt man einfach ein weiteres Slash-Zeichen nach der Statistiks,
ist gleich Option ein und dann Bartscheid, Peitscheid oder Histogramm.
Wie ihr schon wisst, kann man sich auch direkt von
mehreren Variablen die Häufigkeitstabelle anzeigen lassen.
Also zum Beispiel Fraquencies V41, V42, V43 Punkt.
Den Frequencies Befehl kann man getrost einmal für jede Variable durchführen.
Wenn man gar nicht weiß, wo man nach Auffälligkeiten schauen soll.
Im letzten Video haben wir den Frequencies Befehl zum Beispiel genutzt,
um zu schauen, ob der IF-Befehl so funktioniert hat, wie wir wollen.
Und wie oft welche Kategorie der neuen Variablen vorkommt.
Der Befehl dazu fängt wie gewohnt an mit Frequencies,
alter, und nun setzen wir noch ein Slash Satistics,
ist gleich Mean Mode, STDD e.V. auch für die Standarderweichung hinten dran.
Außerdem slash histogramm, Punkt.
Das schauen wir uns jetzt in der Ausgabe an
Und wir sehen nun wieder oben die kleine Tabelle mit den
gültigen Fällen, aber darunter jetzt die angeforderten Parameter.
Das durchschnittliche Alter liegt bei 43,82 Jahren, der Modus,
also der häufigste Welt, ist 40.
Die Standardweichung liegt bei 12,18 Jahren. Im Durchschnitt schwankt also
das Alter der Person um rund 12 Jahre um das durchschnittliche Alter von 43 Jahren.
Außerdem können wir uns noch das Histogramm dazu anschauen.
Da zeigt die X-Achse das Alter, die Y-Achse die Häufigkeit.
Und wir kriegen einen guten Überblick über das Alter unserer Befragten
Kommen wir nur zu einer komplexeren Tabelle, der Kreuztabelle.
Eine Kreuztabelle lässt uns zwei Variablen kombinieren und den Zusammenhang analysieren.
Man kann sie für jedes Skal-Niveau benutzen. Bei metrischen Variablen,
bei denen man die Ausprägungen nicht in Bereiche eingeteilt hat,
wird eine Kreuztabelle allerdings schnell unübersichtlich.
Zur Erinnerung, Daten können vier Skal-Niveaus haben. Nominal,
original, Intervall und Ratio. Bei nominalen Daten kann nur Zwischenzuständen
unterschieden werden. Das gilt zum Beispiel für das Geschlecht.
Man kann männlich, weiblich und andere unterscheiden,
sie aber nicht in eine logische Reihenfolge bringen.
Ordinale Daten können dagegen logisch geordnet werden.
Wie zum Beispiel Ränge beim Militär. Ein Offizier ist höher
als ein Untereffizier, worin dieses höher besteht,
kann man aber
nichts sagen
Bei den metrischen Variablen kann der Abstand zwischen den Auspackungen genau benannt werden.
Eine Person mit dem IQ120 hat zehn IQ-Punkte mehr als eine mit
einem IQ von 110. Haben die Daten dann noch einen logischen Nullpunkt?
Sind sie Ratio skaliert? Null die Kuh existieren nicht.
Entgegen kann jemand null Euro verdienen. Intervall und Ratiubeln zusammen,
die metrischen Daten, mit denen wir rechnen dürfen.
Wir möchten jetzt wissen, ob der Anteil der Personen,
die angegeben haben, Opfer von Gewalt geworden zu sein,
das ist Variable 7-1,
bei Frauen höher ist als bei Männern,
das Variable 9-3 zum Geschlecht.
Um eine Kreuztabelle anzeigen zu lassen, brauchen wir
das Befehlswort Cross-Tapes. Danach nennen wir erst die abhängige Variable
Das ist die Variable, über die
wir etwas in Abhängigkeit von der anderen Variable herausfinden möchten.
Also die zu erklärende Variable. Und nach dem Wort bei
die unabhängige Variable. Das ist die Variable,
deren Einfluss wäre, auf die abhängige Variable prüfen.
Also die, nach deren Kategorien aufgeteilt wird. Abschließend schreibt man noch die Spezifikation,
ihr erinnert euch nach dem Slash-Zeichen kommen Unterbefehle,
slash Sales ist gleich Count Collum dazu.
Mit Count fordern wir dabei die absoluten Häufigkeiten an.
Mit Collum, die Spaltenprozente. Statt der absoluten Häufigkeiten
könnte man durch einfaches Weglassen von Count Prozente anzeigen lassen.
Da setzt man Collum dann durch Row,
werden die Reihenprozente angezeigt,
mit Todelead-Tabellenprozente
In der Statistik gibt es eine Konvention,
die unabhängigen Variablen in einer Kreuztabelle in die Spalten zu schreiben.
Die Spaltenprozente sind so am aussagekräftigsten. Daher ist Slash Sales
gleich Count Colim in der Regel die standardmäßige Einstellung.
Ein Exil brauchen wir nicht, da nicht in den Daten verändert wird.
Wir wollen die Antworten, ob mein Opfer von Gewalt
geworden ist, nach dem Geschlecht aufteilen.
Deshalb schreiben wir Crosstapes, dann unsere abhängige Variable,
die Opfer von Gewaltvariable 7-1 bei unabhängige Variable.
Das ist V93 zum Geschlecht.
Slash Sales Count Colim
Mit Slash Statistics ist gleich, kann man sich noch zusätzlich
Zusammenhangsmaße, Michi-Quadrat, Lampter und andere anzeigen lassen.
Die sollen in diesem Video aber keine Rolle spielen.
Wir schauen uns die Kreuztabelle an. Und wenn man aus
einer Kreuzerwelle schlau werden will, schaut man sich zuerst an,
wie viele Fälle in welchem Feld auftauchen.
Wir sehen, es sind 45 Männer,
50 Frauen von insgesamt 97 Personen und zwei andere natürlich.
Dann haben wir 92 Personen,
die keine Opfer von Gewalt geworden sind und fünf Personen,
die Opfer von Gewalt
geworden sind
Dann schaut man in die Kategorien rein. Wir haben eben 44 Männer,
die kein Opfer von Gewalt sind und einen,
der Opfer von Gewalt wurde. Beide Frauen 47 von 50,
die kein Opfer von Gewalt wurden und 3 von 50.
Die Opfer von Gewalt wurden. Das sind bei den Männern
2,2 Prozent Opfer von Gewalt und bei den Frauen sechs Prozent.
Wir haben also geschaut, wo treten viele und wo wenige Fälle
auf. Dann haben wir die Zeilen angeschaut und vergleichen hier
die Männerprozentzahl 2,2 Prozent mit der Frauenzahl sechs Prozent.
Nun kann man einen Zusammenhang vermuten. Wir würden jetzt vermuten,
Frauen werden häufiger Opfer von Gewalt als Männer und man könnte sogar vermuten,
Leute, die nicht männlich, weiblich, sondern andere sind,
werden es noch sehr viel häufiger Opfer von Gewalt.
Jetzt denkt ihr euch vielleicht, aber ist dieser Zusammenhang bei 100 Fällen nicht zufällig?
Kann es nicht mal zufällig in die eine oder andere Richtung schwanken,
zwei Prozent und sechs Prozent,
das ist doch kein großer Unterschied zwischen Männern und Frauen, oder?
Wir können durchaus diese Aussagen für unsere Stichprobe machen.
Nicht jedoch für die dahinterstehende Grundgesamtheit. Würden wir
auf die Grundgesamtheit schließen wollen, müssten wir uns zusätzlich
inferenzstatistische Methoden anschauen
Die in diesen Videos zu zeigen würde, aber zu weit gehen.
Wir können euch aber einen Tipp geben, wenn eure Kategorie,
wie bei uns die, der von Gewaltbetroffenen,
im Vergleich zu der Gesamtheit der Befragten sehr klein ist,
wirken sich normale Schwankungen besonders stark aus.
Dann ist es schwierig, aufgrund der geringen Fallzahl von einem Zusammenhang auszugehen.
Dann bleibt einem nur übrig, die Zahlen neutral zu beschreiben
und das Problem der kleinen Kategorie offen zu reflektieren.
Nun wollen wir euch noch abschließend zeigen, was passiert,
wenn man mit metrischen Variablen eine Kreuztabelle macht.
Zum Beispiel wollen wir nun untersuchen, ob ein Zusammenhang zwischen
der Höhe des Nettohaushaltseinkommens und Opfer von Gewalt zu werden besteht.
Genauer, ob unter den Opfern von Gewalt,
eventuell eher Personen mit höherem Nettohaushaltseinkommen sind.
Dabei ist die abhängige Variable V&97 zum Nettoeinkommen und unabhängige Variable
ist wieder V-7-1. Denn bei Fehl dazu haben wir schon vorbereitet.
Wie wir sehen, ist es bei so vielen verschiedenen Werten
sehr schwer, wenn nicht unmöglich, einen Zusammenhang zu erkennen.
Einen Weg, die Tabelle übersichtlicher zu machen, ist,
metrische Angaben zu kategorisieren.
Zum Beispiel mit dem Recode oder IF-Befehl, wie im letzten Video.
Damit kann man die Zeilen oder Spalten beschränken.
Doch wie ihr vielleicht aus der Vorlesung wisst,
verliert man nur beim Kategorisieren immer an Informationen
Deshalb wäre es doch am praktischsten,
einfach das durchschnittliche Nettoeinkommen der Opfer von Gewalt,
mit dem der bisher verschont gebliebenen zu vergleichen.
Das ermöglicht uns der Means-Tables-Befehl, mit dem sich Statistiken,
wie zum Beispiel Mittelwerte, aber auch mediale,
minimal oder maximal eine abhängigen Variable, getrennt nach den Kategorien einer unabhängigen Variable vergleichen lassen.
Dabei muss die abhängige Variable allerdings metrisch sein,
sonst darf man ja keinen Mittelwert berechnen.
Der Befehl baut sich wie bekannt auf. Zuerst das Befehlswort,
Means-Tables ist gleich abhängige Variable,
hier mit AV abgekürzt,
bei unabhängige Variable
mit Ufer abgekürzt
Für unser Beispiel haben wir also die Variablen 9,7 zum Haushaltsnettoeinkommen
als abhängige und die Variable 7,1 zur Frage,
ob man schon einmal Opfer von Gewalt wurde, als unabhängige Variable.
Deshalb lautet der Befehl, Means Tables ist gleich V9,7 bei V7,1, Punkt.
Den vorbereiteten Befehl wollen wir jetzt von SPSS ausführen lassen. Wir sehen,
dass der Mittelwert das Haus als Nettoeinkommens derjenigen befragten,
die Angabe schon einmal Opfer von Gewalt geworden zu sein,
bei rund 1.400 Euro liegt.
Der der Person, die angegeben haben,
noch kein Opfer von Gewalt geworden zu sein,
bei rund 2.800 Euro
Allerdings ist die Standardabweichung der Gewaltopfer mit 1.880 Euro sehr groß.
Die Fallanzahl ist außerdem bei Gewaltopfern sehr gering.
Sie liegt bei fünf Personen. Auch hier kann man
nur eine Aussage über die Stichprobe machen.
Nicht aber auf Zusammenhänge in der Grundgesamtheit schließen.
Dafür werden Methoden der Inferenzstatistik benötigt. Nun wäre es schön,
sich diesen Mittelwertvergleich auch in einem Balkendiagramm anzeigen zu lassen.
Wie schon erwähnt,
kann man sich die Häufigkeiten der Ausprägung in einer Variable
ganz einfach mit dem Frequencies Befehl als Balken- oder Tortendiagramm
sowie als Histogramm
anzeigen lassen
Allerdings geht das mit dem Frequencies-Befehl nur für die Ausprägungen einer Variable.
Es gibt allerdings noch andere Wege zu grafischen Darstellungen.
Einer passt perfekt zu unserem Vorhaben. Um einen Balkendiagramm mit Mittelwerten anzeigen zu lassen,
braucht man den Befehl, Graph slash bar, simpel,
ist gleich mean, in Klammern abhängige Variable, bei unabhängige Variable.
Für unser Vorhaben setzen wir also wie gehabt V97 und V71
ein und schicken den Befehl ab.
Wir sehen, die Balken stellen genau die Mittelwerte dar,
die wir freuen in der Tabelle gesehen haben,
nämlich 2800 bzw. 1400 Euro
Nun kann man sich aber auch die Mittelwerte für verschiedene Variablen anzeigen lassen.
Der Befehl dazu geht folgendermaßen. Graph war simpel,
ist gleich min, Variable X, min,
Variable Y, min, Variable Z und so weiter.
Je nachdem, von wie vielen Variablen ihr die Mittelwerte sehen wollt.
So können wir uns zum Beispiel für die verschiedenen Fragen zur Beurteilung von Sicherheitsmaßnahmen,
die haben ja alle die gleiche Skala,
die Mittelwerte anzeigen lassen und auf einen Blick vergleichen.
Außerdem gibt es noch das gruppierte Balkendiagramm.
Mit diesen kann man sich sozusagen eine Kreuztabelle als Balkendiagramm
anzeigen lassen
Der Befehl dazu geht so. Graph slash Bar grouped
ist gleich Percent bei VX, bei VY.
Wir nehmen das gleiche Beispiel wie vorhin und wollen die Variable
Opfer von Gewalt aufgeteilt nach dem Geschlecht anzeigen lassen.
Hier bilden die Balken die Spaltenprozente aus der Kreuztabelle ab.
Und wir können sehen, dass sie mit den Ergebnissen aus der Kreuztabelle übereinstimmen.
Ein einfaches Balkendiagramm, wie er es über den Frequencies-Befehl erstellen könnt,
lässt sich übrigens auch mit dem Graph-Befehl anfordern.
Graph slash Bar simpel ist gleich per cent bei Variable X.
Hier haben wir uns die Variable zum Geschlecht anzeigen lassen.
Heute haben wir gelernt, wie man in den aufbereiteten und manipulierten Daten nach Zusammenhängen sucht.
Dabei haben wir es zunächst auf die grundlegenden Möglichkeiten der tabellarischen Darstellung konzentriert.
Es lassen sich einerseits verschiedene Parameter der Häufigkeitsverteilung eine Variable darstellen.
Andererseits lassen sich Zusammenhänge zwischen den Ausprägungen verschiedener Variablen beleuchten.
Für die Beschränkung auf eine Variable nutzt man den Frequencies-Befehl.
Wenn es um Zusammenhänge geht, nutzt man Kreuztabellen mit dem
Cross-Selbstbefehl und Mittelwertvergleiche mit dem Means-Tables-Befehl. Außerdem haben wir gezeigt,
wie man diese Erkenntnisse über die Häufigkeitsverteilung einer Variable und über
grundlegende Zusammenhänge zwischen zwei Variablen grafisch darstellen kann.
Die Häufigkeitsverteilung einer Variable lässt sich sowohl mit dem Frequencies-Befehl als auch mit dem Graph-Befehl darstellen.
Letzterer kann zwar nur die Darstellung in Balken,
dafür aber auch Funktionen wie Mittelwerte von einer oder mehreren Variablen anzeigen.
Außerdem keine gruppierte Variablen darstellen, sozusagen eine Kreuzttabelle grafisch abbilden,
sowohl in deren Hähäuflichkeiten als auch deren Funktionen. Wir hoffen,
wie wir konnten euch mit diesen Videos das Handwerkszeug an die Hand geben,
um die Fragebögen eurer Forschungsarbeit erfolgreich mit SPSPSSSS bearbeit arbeiten und analysieren zu können.
Vielleicht bieten unsere Videos suchen, um die Grape Variablen,
um die Variablen mot modras we motiefen völöt.
Dass des des des des darst sich auch de de de
d Vant des vo des.
me. met met modes me. Tät de de de
de de de de de prapt de me.
S pla V. de d d de de de de me
d ven. I d d d d not.
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d d d. Den.
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