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Diagramme 03_diagramme1 Gliederung Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte – Balkendiagramme – Polygon – Kreisdiagramm Diagramme für Verteilungen –

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Präsentation zum Thema: "Diagramme 03_diagramme1 Gliederung Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte – Balkendiagramme – Polygon – Kreisdiagramm Diagramme für Verteilungen –"—  Präsentation transkript:

1 Diagramme 03_diagramme1 Gliederung Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte – Balkendiagramme – Polygon – Kreisdiagramm Diagramme für Verteilungen – Histogramm – Boxplot – Stem-and-Leaf Plot Diagramme für Mittelwerte – Balkendiagramme – Liniendiagramme Diagramme für Zusammenhänge – Scatterplot

2 Diagramme Darstellungsformen für Daten: – Tabellen (z.B. Häufigkeiten, Prozent, kumulierte Prozent) – Kennwerte (z.B. Mittelwert und Standardabweichung) – Diagramme Ziel ist immer eine übersichtliche Darstellung der tatsächlichen Daten. Es muss vermieden werden, durch eine geschönte Darstellung ein falsches Bild zu vermitteln. 03_diagramme2

3 Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte Balkendiagramme Häufigkeiten können über Balkendiagramme dargestellt werden Für jeden vorkommenden Wert einer Variablen wird ein Balken verwendet Die Höhe des Balkens gibt die Anzahl der Personen an, die den entsprechenden Variablenwert aufweisen Daher sind solche Balkendiagramme vorwiegend für diskrete Variablen mit wenigen Stufen geeignet. 03_diagramme3

4 Balkendiagramme in SPSS Menu: Diagramme > Diagrammerstellung… Auswahl: Balken Elementeigenschaften: – Statistik: Anzahl Variable auswählen – Niveau: Nominal oder Ordinal – In das Feld X-Achse schieben OK Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte 03_diagramme4

5 Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte 03_diagramme5 Balkendiagramme in SPSS

6 Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte Polygone Ein Polygon (Vieleck) zeigt Häufigkeiten für alle in einer Verteilung vorkommenden Werte eines Merkmals. Dabei werden die Merkmalsausprägungen wiederum auf der Abszisse (x-Achse) und die Häufigkeit auf der Ordinate (y-Achse) dargestellt. Polygone sind ebenfalls vorwiegend für diskrete Variablen geeignet. In der Psychologie werden Polygone kaum verwendet 03_diagramme6

7 Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte Polygone in SPSS Menu: Diagramme > Diagrammerstellung… Auswahl: Fläche Elementeigenschaften: – Statistik: Anzahl Variable auswählen – Niveau: Nominal oder Ordinal – In das Feld X-Achse schieben OK 03_diagramme7

8 Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte Polygone in SPSS 03_diagramme8 Achtung: Leere Kategorien werden übersprungen Man sieht nicht, ob jemand z.B. 35 war. Daher: Besser Histogramme verwenden

9 Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte Kreisdiagramme Kreisdiagramme können verwendet werden, um die Häufigkeiten oder Prozentwerte darzustellen. Dabei repräsentiert die Größe eines Kreissegments die Anzahl der Probanden mit einem bestimmten Wert. Kreissegments sind vorwiegend für diskrete Variablen mit wenig Kategorien geeignet. In der Psychologie werden Kreisdiagramme selten verwendet 03_diagramme9

10 Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte Kreisdiagramme in SPSS Menu: Diagramme > Diagrammerstellung… Auswahl: Kreis/Polar Elementeigenschaften: – Statistik: Anzahl Variable auswählen – Niveau: Nominal oder Ordinal – In das Feld Aufteilen nach… schieben OK 03_diagramme10

11 Diagramme für Häufigkeiten und Prozentwerte Kreisdiagramme in SPSS 03_diagramme11 Nachbearbeitung der Diagramme: Doppelklick auf das Diagramm Menu > Elemente > Datenbeschriftung einfügen

12 Diagramme für Verteilungen Histogramme Histogramme sind sehr ähnlich wie Balkendiagramme oder Polygone. Die Höhe eines Balkens gibt wieder die Anzahl der Personen an, die entsprechende Variablenwerte aufweisen Aber: Histogramme sind (auch) für kontinuierliche Variablen geeignet. Es werden nun automatisch Kategorien gebildet, d.h. ein Balken repräsentiert nicht mehr einen exakten Variablenwert, sondern fasst nahe beieinanderliegende Werte zusammen. 03_diagramme12

13 Histogramme in SPSS Menu: Diagramme > Diagrammerstellung… Auswahl: Histogramm Elementeigenschaften: – Statistik: Histogramm Variable auswählen – Niveau: Ordinal oder Skala – In das Feld X-Achse schieben OK Diagramme für Verteilungen 03_diagramme13

14 Diagramme für Verteilungen Histogramme in SPSS 03_diagramme14

15 Diagramme für Verteilungen Histogramme in SPSS 03_diagramme15

16 Diagramme für Verteilungen Boxplots Boxplots stellen verschiedene Kennwerte graphisch dar Man sieht den Median, den Interquartilabstand, den Range und sogenannte Ausreißer- und Extremwerte Boxplots sind vorwiegend für kontinuierliche, intervallskalierte Variablen geeignet. In der Psychologie werden Boxplots vor allen für die Ausreißeranalyse verwendet 03_diagramme16

17 Diagramme für Verteilungen Ausreißer- und Extremwerte Ausreißer- und Extremwerte sind Werte, die sich deutlich von den anderen vorkommenden Werten unterscheiden Vor einer statistischen Analyse sollten die Daten von Probanden mit Ausreißer- oder Extremwerten entfernt werden, da diese das Ergebnis stark verzerren können. Beispiel: – In einer Reaktionszeitaufgabe haben alle Personen Werte zwischen 600 und 800 ms. – Nur eine Person hat einen Wert von 5 Sekunden. 03_diagramme17

18 Diagramme für Verteilungen Ausreißer- und Extremwerte Ab wann sollte ein Wert ausgeschlossen werden? Strenges Kriterium: Ausreisserwerte – Werte die mehr als das 1.5 fache des Interquartilabstands (IQA) unter dem ersten Quartil (Q 1 ) oder über dem dritten Quartil (Q 3 ) liegen Liberales Kriterium: Extremwerte – Werte die mehr als das 3 fache des Interquartilabstands (IQA) unter dem ersten Quartil (Q 1 ) oder über dem dritten Quartil (Q 3 ) liegen Beispiel: Q 1 = 750 ms; Q 3 = 950 ms; – IQA:200 ms – Ausreißer:RT 1250 – Extremwerte:RT _diagramme18

19 Boxplots in SPSS Menu: Diagramme > Diagrammerstellung… Auswahl: Boxplot Elementeigenschaften: – Statistik: Boxplot Variable auswählen – Skala(!) – In das Feld X-Achse schieben OK Diagramme für Verteilungen 03_diagramme19

20 Diagramme für Verteilungen Boxplots in SPSS 03_diagramme20 Max = 29 Q 3 = Md = Q 1 = Min = 15 IQA = 5.25 Ausreißer bei 12 Range

21 Diagramme für Verteilungen Boxplots in SPSS 03_diagramme21 Ausreißer bei 1050 Extremwert bei 1320 Extremwert bei 420 Extremwert bei 150

22 Diagramme für Verteilungen Stem-and-Leaf Plot Im Stem-and-Leaf-Plot werden die exakten Werte aller Probanden abgebildet. Es handelt sich um einen Kompromiss aus graphischer Darstellung (Histogramm) und numerischer Darstellung (Tabelle) Häufigkeiten werden dabei durch die Anzahl von hintereinander stehender Ziffern in einer Zeile dargestellt Jede Zeile ist folgendermaßen aufgebaut: – Ganz vorne steht immer der Anfang der Zahl (stem), den alle Probanden in der Zeile gemeinsam haben. – Anschließen wird für jeden Wert, der in diese Zeile gehört, nur die letzte Ziffer dargestellt (leaf) 03_diagramme22

23 Diagramme für Verteilungen Stem-and-Leaf Plot – Beispiel Selbst eingeschätztes Wissen über Psychologie 03_diagramme Alle Personen, die Werte von angegeben haben: 5 Personen haben Wert 40 1 Person hat Wert 42 1 Person hat Wert 45

24 Diagramme für Mittelwerte Balkendiagramm (für Mittelwerte) Mit Balkendiagrammen kann man natürlich nicht nur Häufigkeiten, sondern auch andere Kennwerte darstellen. Häufig werden Mittelwerte abgebildet. Dies ist dann sinnvoll, wenn verschiedene Gruppen (oder Bedingungen) miteinander verglichen werden. Natürlich muss man das Skalenniveau des dargestellten Kennwertes beachten. 03_diagramme24

25 Diagramme für Mittelwerte Balkendiagramm (für Mittelwerte) in SPSS: Gruppenvergleiche Menu: Diagramme > Diagrammerstellung… Auswahl: Balken Elementeigenschaften: – Statistik: Mittelwert Gruppenvariable – Niveau: Nominal – In das Feld X-Achse schieben Abhängige Variable – Niveau: Skala – In das Feld Y-Achse schieben OK 03_diagramme25

26 Diagramme für Mittelwerte Balkendiagramm (für Mittelwerte) in SPSS: Gruppenvergleiche 03_diagramme26 Zusatzoption: Elementeigenschaften Fehlerbalken anzeigen Standardabweichung Multiplikator 1

27 Diagramme für Mittelwerte Balkendiagramm (für Mittelwerte) in SPSS: Vergleich von Variablen Menu: Diagramme > Diagrammerstellung… Auswahl: Balken Elementeigenschaften: – Statistik: Mittelwert Abhängige Variablen – Niveau: Skala – Mehrere AVs in das Feld Y-Achse schieben OK 03_diagramme27

28 Diagramme für Mittelwerte Balkendiagramm (für Mittelwerte) in SPSS: Vergleich von Variablen 03_diagramme28 Zusatzoption: Elementeigenschaften Fehlerbalken anzeigen Standardabweichung Multiplikator 1

29 Diagramme für Mittelwerte Liniendiagramm (für Mittelwerte) Statt Balkendiagramme kann man auch Liniendiagramme verwenden. Dies ist aber nicht unbedingt zu empfehlen, da suggeriert wird, dass die Gruppenvariable kontinuierlich sei, bzw. dass es Abstufungen zwischen den verglichenen Variablen gibt. 03_diagramme29

30 Diagramme für Zusammenhänge Streudiagramme (Scatterplots) Oft sollen Zusammenhänge zwischen zwei kontinuierlichen, intervallskalierten Daten darzustellen. Dies mach man mit Streudiagrammen Dabei wird jede Person als Punkt in einer Punktewolke dargestellt Die Koordinaten des Punktes auf der x-Achse und der y-Achse geben die Werte auf den zwei Variablen wieder 03_diagramme30

31 Diagramme für Zusammenhänge Streudiagramme (Scatterplots) Menu: Diagramme > Diagrammerstellung… Auswahl: Streu-/Punktediag. Elementeigenschaften: – Statistik: Wert Variablen – Niveau: Skala – In die Felder X-Achse und Y-Achse schieben OK 03_diagramme31

32 Diagramme für Zusammenhänge Streudiagramme (Scatterplots) 03_diagramme32

33 Diagramme für Zusammenhänge Streudiagramme (Scatterplots) 03_diagramme33 Positiver Zusammenhang von Alter und RT: Ältere Menschen brauchen länger für die Bearbeitung einer Aufgabe (fiktive Daten)

34 Zusammenfassung Es gibt zahllose Möglichkeiten, Daten graphisch darzustellen. Es ist wichtig, eine möglichst übersichtliche Form zu wählen Diagramme zur Darstellung von Häufigkeiten werde in der Psychologie eher selten verwendet (oft besser: Tabellen) Um die Verteilung von kontinuierlichen Daten zu veran- schaulichen, sind Histogramme besonders gut geeignet. Ein besonderer Vorteil von Boxplots ist, dass sie auf Ausreißer und Extremwerte hinweisen. Mittelwerte können sehr gut mit Balkendiagrammen dargestellt werden. Scatterplots veranschaulichen Zusammenhänge zwischen zwei Merkmalen. 03_diagramme34


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