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SPSS für Windows Auswertung von Marktforschungsdaten mit SPSS für Windows WINDER Thomas 369 46 26-11 Porzellangasse 32, 1090 Wien.

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Präsentation zum Thema: "SPSS für Windows Auswertung von Marktforschungsdaten mit SPSS für Windows WINDER Thomas 369 46 26-11 Porzellangasse 32, 1090 Wien."—  Präsentation transkript:

1 SPSS für Windows Auswertung von Marktforschungsdaten mit SPSS für Windows WINDER Thomas Porzellangasse 32, 1090 Wien

2 SPSS für Windows Inhalte der Lehrveranstaltung SPSS nallgemeine Einführung in SPSS nDatendefinition nEinlesen von Daten nDatenbereinigung ndeskriptive Datenanalyse nMittelwertvergleiche (T-Test) nZusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nMittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nAuswertung der Daten aus der Marktforschungsübung

3 SPSS für Windows Lehrveranstaltung SPSS nZiel der Lehrveranstaltung: Learning by Doing ugemeinsam die Grundlagen erarbeiten uselbst Erfahrungen machen (Beispiele selbst bearbeiten) umit SPSS arbeiten und dabei das Programm kennenlernen

4 SPSS für Windows Lehrveranstaltung SPSS nunterstützende Medien: uAngewandte Statistik mit SPSS (Hatzinger 2004) uSkriptum (Otter 2001 bzw. Winder 2002) ­von Dr. Otter übernommen uHilfsfunktion in SPSS uSPSS-Manuals uSPSS-Hompage ( oder )www.spss.dewww.spss.com

5 SPSS für Windows Lehrveranstaltung SPSS nweiterführende Literatur: uLehrbuch der Statistik (Bortz 1977, S. 139 – 154) ­Formulierung und Überprüfung von Hypothesen uStatistik für Wirtschaftswissenschafter (Bleymüller et al. 1994) ­T-Test (S. 107 – 117) ­Chi 2 -Test (S. 130 – 132) uMultivariate Analysemethoden (Backhaus et al. 2000, S ) ­Einfaktorielle Varianzanalyse

6 SPSS für Windows Lehrveranstaltung SPSS nBeurteilung uAnwesenheit uWake Ups (Wiederholungen) ­drei Wake Ups zu Beginn der Stunde, die in die Beurteilung einfließen ­zumindest bei zwei Wake Ups positiv teilnehmen ­Ergebnis der beiden besseren Wake Ups wird berücksichtigt

7 SPSS für Windows Lehrveranstaltung SPSS nGeschichtlicher Rückblick: u1968: Entwicklung der Ausgangssoftware an der Stanford University für den internen Gebrauch durch: ­Norman H. Nie ­C. Hadlai (Tex) Hull ­Dale H. Bent uWeiterentwicklung an der University of Chicago (durch Nie und Hull) uSPSS: Statistical Package for the Social Sciences u1970 publizierte McGraw-Hill die ersten SPSS user's manuals u1975 wurde die SPSS Inc. gegründet ­Verwendung auf Großrechnersystemen (GE, DEC, NASA,...) u1984: erstes Statistik Package für PC DOS u1992: erste Statistik Software für Microsoft Windows u2002: OLAP (online analytical processing)

8 SPSS für Windows Lehrveranstaltung SPSS nÜberblick - Statistik Software: uca. 160 Software Programme derzeit am Markt (siehe uwichtigste Konkurrenzprogramme: ­SAS ­Systat ­R bzw. S-Plus (ursprünglich interaktive Programmiersprache S für statistische und grafische Anwendungen von AT&T; seit 1993 ist die Urversion unter dem Namen R als open source project verfügbar und wird kontinuierlich von mehr als 500 Personen weiterentwickelt - als Zentrum gilt die Universität Wien)

9 SPSS für Windows Lehrveranstaltung SPSS nSPSS Schulungsprogramm 2006: uSPSS Crash Kurs ,- uSPSS Crash Kurs 2 790,- uEinführung in die SPSS-Syntax 790,- uGrundkurs Statistik mit SPSS 790,- uRegressions- und Varianzanalyse 790,- uSegmentieren und Klassifizieren1.190,- uZufriedenheitsanalyse und Marktforschung1.190,- SPSS GmbH Software Rosenheimer Straße München

10 SPSS für Windows Lehrveranstaltung SPSS nSPSS für Windows: uVersion 16.0 uDiplomanden – evtl. Benützung über das Institut uStudenten – direkt bei SPSS sind Studentenversionen erhältlich

11 SPSS für Windows Inhalte der Lehrveranstaltung SPSS nallgemeine Einführung in SPSS nDatendefinition nEinlesen von Daten nDatenbereinigung ndeskriptive Datenanalyse nMittelwertvergleiche (T-Test) nZusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nMittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nAuswertung der Daten aus der Marktforschungsübung

12 SPSS für Windows Datenstruktur Variablen Fälle (=Apn)

13 SPSS für Windows Info über Datendatei alle Informationen über die entsprechende SPSS- Datendatei

14 SPSS für Windows Öffnen von Dateien relevante SPSS-Dateitypen: *.sav... SPSS Datendatei *.spv... SPSS Ausgabedatei (*.spo) *.sps... SPSS Syntaxdatei

15 SPSS für Windows Überblick I Datenbereinigung: Auffinden von Eingabefehlern in der Datenmatrix

16 SPSS für Windows Überblick II Datenbereinigung: Auswahl von spezifischen Fällen (mit Fehlern) deskriptive Datenanalyse: Auswahl von Subsamples (z.B.: alle befragten Frauen, Personen älter als 20 Jahre,...)

17 SPSS für Windows Überblick III deskriptive Datenanalyse: gleichzeitige Analyse von mehreren Subsamples

18 SPSS für Windows Überblick IV Datenbereinigung: Erstellen von neuen Variablen bzw. Ersetzen von Werten bestehender Variablen

19 SPSS für Windows Überblick V Datenbereinigung: Erstellen von neuen Variablen bzw. Ersetzen von Werten bestehender Variablen auf Basis von mathematisch/statistischen Funktionen

20 SPSS für Windows Überblick VI Datenbereinigung: Suchen von Fehlern Häufigkeiten Kontrolle der Quoten Kreuztabellen deskriptive Datenanalyse: Standardauswertungen Häufigkeiten Standardauswertungen Deskriptive Statistiken Chi 2 -Test Kreuztabellen

21 SPSS für Windows Überblick VII Mittelwertvergleiche: Analyse von signifikanten Unterschieden T-Test bei einer Stichprobe T-Test bei unabhängigen Stichproben T-Test bei gepaarten/abhängigen Stichproben

22 SPSS für Windows Überblick VIII Varianzanalyse: Analyse der Wirkungen von verschiedenen Faktoren auf eine abhängige Variable

23 SPSS für Windows Überblick IX deskriptive Datenanalyse: Analyse von mehreren zusammengehörigen Variablen in einem Arbeitsschritt (z.B.: Zuordnung von Imageitems auf eine Marke)

24 SPSS für Windows Überblick X Datendefinition: Variablenansicht zur Definition der verschiedenen Variablen

25 SPSS für Windows Überblick XI Datendefinition: Definition des Variablentyps, v.a.: Numerisch String

26 SPSS für Windows Überblick XII Datendefinition: Benennen der (numerischen) Codes anhand von sogenannten Wertelabels

27 SPSS für Windows Überblick XIII Datendefinition: Definition der fehlenden Werte (Missings)

28 SPSS für Windows Überblick XIV Datendefinition: Definition des Skalenniveaus: N ominal O rdinal I ntervall R atio Metrisch

29 SPSS für Windows Optionen unbedingt aktivieren, um Befehlssyntax im Ausgabefenster zu erhalten

30 SPSS für Windows Inhalte der Lehrveranstaltung SPSS nallgemeine Einführung in SPSS nDatendefinition nEinlesen von Daten nDatenbereinigung ndeskriptive Datenanalyse nMittelwertvergleiche (T-Test) nZusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nMittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nAuswertung der Daten aus der Marktforschungsübung

31 SPSS für Windows Inhalte der Lehrveranstaltung SPSS nallgemeine Einführung in SPSS nDatendefinition uErstellen eines Codeplanes (face to face – Interviews) ­Beispiel aus dem Skriptum ­Beispiel aus der Praxis (SWISS) ­Exkurs: Dateneingabe uErstellen einer Datendefinition in SPSS (face to face – Interviews) ­Beispiel aus dem Skriptum ­Beispiel aus der Praxis (SWISS)

32 SPSS für Windows Erstellen eines Codeplanes nFragebogennummer uje nach Anzahl der vorgesehenen Fragebögen (im Zweifel lieber mehr Stellen) ufehlende Stellen vor der eigentlichen Zahl mit Blank oder 0 ergänzen – macht keinen Unterschied und wird von SPSS nicht angezeigt

33 SPSS für Windows Erstellen eines Codeplanes nSkalenfragen uin der Regel nur eine Stelle notwendig für jede Skalenfrage uAusnahmen: ­mehr als 9 (wenn 10 nicht als 0 eingegeben und anschließend umkodiert wird) bzw. 10 Skalenstufen ­Ausweichkategorie (Weiß nicht,...) mit 99 kodiert (nur sinnvoll, wenn 9 oder mehr Skalenstufen; ansonsten Ausweichkategorie mit 9 kodieren !!!) uBeispiel: Wie gut hat Dir der Werbespot gefallen? Bitte sag mir anhand der 5-stufigen Skala von 1="hat mir sehr gut gefallen" bis 5="hat mir überhaupt nicht gefallen", wie gut Dir der Werbespot insgesamt gefallen hat. hat mir sehr gut gefallen12345 hat mir überhaupt nicht gefallen

34 SPSS für Windows Erstellen eines Codeplanes noffene Fragen (numerisch) uje nach Anzahl der erwarteten Antworten (in der Regel sind zwei oder max. drei Stellen erforderlich) uparallel werden Listen angelegt (am einfachsten in Word oder Excel): ­1 = London ­2 = Zürich ­3 = Wien ­4 =... uBeispiel: Gibt es Elemente, die Dir bei diesem Spot besonders gut gefallen haben? 1. _________________________________________________________ 2. _________________________________________________________ 3. _________________________________________________________

35 SPSS für Windows Erstellen eines Codeplanes noffene Fragen (string) uje nach benötigten Anschlägen/Buchstaben (nicht empfehlenswert, evtl. bei allgemeingültigen Codes, wie bei Länderbezeichnungen oder Flughafencodes: AUT, GER,...; LHR, VIE,...) uListen sind trotzdem notwendig zum Nachschlagen, zur einheitlichen Verwendung, zur korrekten Dateneingabe,... Syntax zum Einlesen der entsprechenden Variable: data list file = "c:\ergebnis1.txt" record = 1/ fn 1-5, q1_1 6, q1_2 7,... q (a).

36 SPSS für Windows Erstellen eines Codeplanes ngeschlossene Fragen (Entweder/Oder; Ja/Nein) unur eine Stelle notwendig für jede geschlossene Frage uAchtung: ­es können mehrere geschlossene Fragen kombiniert oder verschachtelt werden ­es gibt ganze Fragebatterien mit dichotomen (Ja/Nein) Antworten für jede Frage/Antwort eine Stelle vorsehen uBeispiel 1: getrennte Fragestellung; jeweils nur eine Antwort möglich für jede Frage eine Stelle vorsehen Hast Du einen Internetzugang?Ja1Nein 2 Und wie häufig nutzt Du das Internet? täglich1 mehrmals pro Woche2 mehrmals im Monat3 seltener4

37 SPSS für Windows Erstellen eines Codeplanes ngeschlossene Fragen (Entweder/Oder; Ja/Nein) uBeispiel 2a: kombinierte Fragestellung; nur eine einzige Antwort möglich Hast Du einen Internetzugang und wenn Ja, wie häufig nutzt Du das Internet? Ja, täglich1 Ja, mehrmals pro Woche2 Ja mehrmals im Monat3 Ja, aber selten4 Nein5

38 SPSS für Windows Erstellen eines Codeplanes ngeschlossene Fragen (Entweder/Oder; Ja/Nein) uBeispiel 2b: kombinierte Fragestellung; zwei Antworten notwendig Frage teilen und zwei Stellen vorsehen Hast Du einen Internetzugang und wenn Ja, wie häufig nutzt Du das Internet? Ja1täglich1 mehrmals pro Woche2 mehrmals im Monat3 seltener4 Nein2

39 SPSS für Windows Erstellen eines Codeplanes ngeschlossene Fragen (Entweder/Oder; Ja/Nein) uBeispiel 3: Fragebatterien mit dichotomen (Ja/Nein) Antworten für jede Frage eine Stelle vorsehen (nicht eine Frage, sondern 5 x 4 = 20 Fragen) Ich lese Ihnen nun nacheinander eine Reihe von Eigenschaften vor. Bitte sagen Sie mir jeweils, ob diese auf die Marke... passt oder nicht. A1One T-Mobile tele.ring sympathisch1111 elitär1111 modern1111 dynamisch1111 erfolgreich1111

40 SPSS für Windows Erstellen eines Codeplanes ngeschlossene Fragen (Mehrfachantworten) ufür jedes Item/Antwortmöglichkeit ist eine Stelle notwendig ujedes Item entspricht einer eigenen Variablen und ist mit Ja oder Nein zu kodieren uBeispiel 1:(vgl. Beispiel 3) Ich lese Ihnen nun eine Reihe von Eigenschaften vor. Bitte sagen Sie mir welche von diesen auf die Marke A1 passt. A1 sympathisch1 elitär1 modern1 dynamisch1 erfolgreich1

41 SPSS für Windows Erstellen eines Codeplanes ngeschlossene Fragen (Mehrfachantworten) uBeispiel 2: Wo bzw. in welchem Zusammenhang ist Dir schon einmal Werbung von SPARK7.COM begegnet? Radio1 Events1 Kino1 Veranstaltungsort1 Inserate (Tageszeitungen)1 Inserate (Magazine)1 Werbebanner (Internet)1 sonstiges1

42 SPSS für Windows Inhalte der Lehrveranstaltung SPSS nallgemeine Einführung in SPSS nDatendefinition nEinlesen von Daten uAnwendung der Datendefinition (face to face - Interviews) udirektes Einlesen von Excel-Daten (CATI - Interviews) ­Exkurs: Befragungsmasken für Telefoninterviews

43 SPSS für Windows Einlesen von Daten nBefehlssyntax I uAuf die meisten SPSS-Befehle können Sie über die Menüs und Dialogfelder zugreifen. Einige Befehle und Optionen sind aber nur in der SPSS-Befehlssprache verfügbar (z.B.: data list). uMit der Befehlssprache verfügen Sie außerdem über die Möglichkeit, Jobs in einer Syntaxdatei zu speichern. Sie können eine Analyse dann zu einem späteren Zeitpunkt wiederholen oder diese automatisch mit dem Produktionsmodus ausführen lassen. uEine Syntaxdatei ist eine einfache Textdatei, die SPSS-Befehle enthält. Es ist möglich, ein Syntaxfenster zu öffnen und Befehle einzugeben, oder mit einer der folgenden Funktionen zu arbeiten: ­Übernehmen der Befehlssyntax aus Dialogfeldern mit der Schaltfläche "Einfügen ­Kopieren der Syntax aus dem Ausgabe-Log

44 SPSS für Windows Einlesen von Daten nBefehlssyntax II uBeachten Sie beim Bearbeiten und Verfassen einer Befehlssyntax die folgenden Regeln: ­Jeder Befehl muss in einer neuen Zeile beginnen und mit einem Punkt (.) enden. ­Die meisten Unterbefehle werden durch Schrägstriche (/) voneinander getrennt. Der Schrägstrich vor dem ersten Unterbefehl ist in der Regel optional. ­Variablennamen müssen vollständig ausgeschrieben werden. ­Text in Apostrophen oder Anführungszeichen muss sich in einer Zeile befinden. ­Zeilen mit Befehlssyntax dürfen nicht länger als 80 Zeichen sein. ­Zum Kennzeichnen der Dezimalstellen muss der Punkt (.) verwendet werden, auch wenn die regionalen Einstellungen für Windows anders sind. uBei der SPSS-Befehlssyntax wird nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden. Für viele Befehle können Abkürzungen aus mindestens drei Zeichen verwendet werden. Sie können beliebig viele Zeilen zur Angabe eines einzelnen Befehls verwenden.

45 SPSS für Windows Einlesen von Daten nBefehlssyntax III uAn fast jedem Punkt, an dem ein Leerzeichen zulässig ist, können Sie beliebig viele Leerzeilen oder Zeilenumbrüche einfügen, beispielsweise bei Schrägstrichen, runden Klammern, arithmetischen Operatoren oder zwischen Variablennamen. So ist beispielsweise sowohl FREQUENCIES VARIABLES=JOBCAT GENDER /PERCENTILES= /BARCHART als auch freq var=jobcat gender /percent= /bar zulässig. Mit beiden Formen wird das gleiche Ergebnis erzielt.

46 SPSS für Windows Einlesen von Daten nData List Befehl uLiest die Daten aus einem beliebigen Dateiformat ein und vergibt Variablennamen. DATA LIST [FILE=file] [{FIXED}] [RECORDS={1}] [SKIP={n}] [{TABLE }] {n} {NOTABLE} {FREE } [{("delimiter",delimiter,..., TAB)}] {LIST } /{1 } varname {col location [(format)]} [varname...] {rec #} {(FORTRAN-like format) } [/{2 }...] [/...] {rec #} uBeispiel: data list file = "a:\ergebnis_b.txt" record = 1/ fb 1-3, f1 4, f1_1 5, f2 6-7, f3_1 8, f3_2 9, f3_3 10, f4 11, f , f6 14 (a). Execute.

47 SPSS für Windows Einlesen von Daten nData List Befehl uLiest die Daten aus einem beliebigen Dateiformat ein und vergibt Variablennamen. DATA LIST [FILE=file] [{FIXED}] [RECORDS={1}] [SKIP={n}] [{TABLE }] {n} {NOTABLE} {FREE } [{("delimiter",delimiter,..., TAB)}] {LIST } /{1 } varname {col location [(format)]} [varname...] {rec #} {(FORTRAN-like format) } [/{2 }...] [/...] {rec #} uBeispiel: data list file = "a:\ergebnis_b.txt" record = 1/ fb 1-3, f1 4, f1_1 5, f2 6-7, f3_1 8, f3_2 9, f3_3 10, f4 11, f , f6 14 (a). Execute. Dateiname mit exaktem Pfad Zahl der Zeilen in der Datendatei (a)... notwendig um eine Stringvariable zu definieren Variablenname Stellenangabe in der Datendatei

48 SPSS für Windows Einlesen von Daten nData List Befehl + Variable/Value Labels data list file = "a:\ergebnis_b.txt" record = 1/ fb 1-3, f1 4, f1_1 5, f2 6-7, f3_1 8, f3_2 9, f3_3 10, f4 11, f , f6 14 (a). variable labels fb "Fragebogennummer/ f1 Durchführung". value labels f1 1 "intern" 2 "extern"/ f4 1 "äußerst wichtig" 2 "wichtig" 3 "durchschnittlich" 4 "weniger wichtig" 5 "überhaupt nicht wichtig". Execute.

49 SPSS für Windows Einlesen von Daten nFehlermeldungen I: data list file = "c:\ergebnis_a.txt" record = 1/ fb 1-2, f1 3, f2 4, f2_1 5, f2_2 6, f2_3 7, f2_4 8, f3_1 9, f3_2 10, f , f5 13, f >Error # 31 in column 18. Text: c:\ergebnis_a.txt >File not found. >This command not executed. nFehlerquelle: ufalscher Pfad: ­falsches Laufwerk (a/c/e/....) ­falsche Dateiextension (doc, xls,...) ­falscher Dateiname ­fehlende Anführungszeichen ­...

50 SPSS für Windows Einlesen von Daten nFehlermeldungen II: >Warning # 522 >An unexpected end of file has been found in the middle of reading a case. >The partial case will be ignored. Check your input for a possible missing >record. nFehlerquelle: uZahl der definierten Zeilen (records) nicht korrekt

51 SPSS für Windows Einlesen von Daten nFehlermeldungen III: data list file = "a:\ergebnis_a.txt" record = 1/ fb 1 2, f1 3, f2 4, f2_1 5, f2_2 6, f2_3 7, f2_4 8, f3_1 9, f3_2 10, f , f5 13, f Data List will read 1 records from a:\ergebnis_a.txt Variable Rec Start End Format FB F1.0 >Error # 4111 in column 6. Text: 2 >Unrecognized text appears on the DATA LIST command where only a slash ('/') >or a variable list was permitted. >This command not executed. nFehlerquelle: ufb 1 2 anstatt fb 1-2

52 SPSS für Windows Einlesen von Daten nFehlermeldungen IV: >Error # 4143 in column 17. Text: 4 >Column format was used on the DATA LIST command, but the number of columns >specified is not evenly divisible by the number of variables specified. >This command not executed. nFehlerquelle: ukeine Stelle der definierten Variable zugewiesen ­Stelle vergessen ­Abstand zwischen Variablendefinition und Stelle vergessen

53 SPSS für Windows Einlesen von Daten nFehlermeldungen V: ukeine Daten im Datenfenster – nur Variablendefinition nFehlerquelle: uexecute nicht ausgeführt

54 SPSS für Windows Einlesen von Daten nExcel Dateien uExcel Datei im Format 4.0 abspeichern (bis zur Version 12.0) uWählen Sie die folgenden Befehle aus dem Menü aus: Datei Öffnen uVariablennamen können direkt übernommen werden - erste Zeile in Excel uVorsicht, wenn nicht alle Zellen der ersten Zeile ausgefüllt sind Hilfszeile einfügen zur Variablendefinition (wird entsprechend dem Inhalt der ersten Zelle automatisch von SPSS vorgenommen) ­Zahlen für numerische Variablen ­Buchstaben für String-Variablen ­Zahl der Einträge bestimmt die Breite der Variable nach dem Einlesen Hilfszeile in SPSS löschen

55 SPSS für Windows Einlesen von Daten nDefinition von Variablen uNamen müssen mit einem Buchstaben beginnen. Für die übrigen Zeichen können beliebige Buchstaben oder Ziffern, Punkte sowie die #, und _ verwendet werden. uDas letzte Zeichen eines Variablennamens darf kein Punkt sein. uEs empfiehlt sich, keine Variablennamen zu verwenden, die mit einem Unterstrich enden. Dadurch vermeiden Sie Konflikte mit Variablen, die von Prozeduren angelegt werden. uDie Namen dürfen nicht länger als acht Zeichen sein (bis zur Version 12.0). uLeer- und Sonderzeichen, wie beispielsweise !, ?, und *, dürfen nicht verwendet werden. uVariablennamen müssen eindeutig sein. Doppelt vorkommende Namen sind nicht zulässig. Bei Variablennamen wird nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.

56 SPSS für Windows Inhalte der Lehrveranstaltung SPSS nallgemeine Einführung in SPSS nDatendefinition nEinlesen von Daten nDatenbereinigung ndeskriptive Datenanalyse nMittelwertvergleiche (T-Test) nZusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nMittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nAuswertung der Daten aus der Marktforschungsübung

57 SPSS für Windows Inhalte der Lehrveranstaltung SPSS nallgemeine Einführung in SPSS nDatendefinition nEinlesen von Daten nDatenbereinigung uHäufigkeiten (frequencies) Suchen von Fehlern uKreuztabellen (crosstabs) Kontrolle der Quoten uFälle auswählen (select cases + list) Korrektur einzelner Fehler uUmkodieren von Variablen ­in dieselbe Variable (recode) z.B.: einzelne Fehler beheben ­in andere Variable (recode into) z.B.: Skalen umdrehen uBerechnen (compute) Erstellen neuer Variablen

58 SPSS für Windows Datenbereinigung nHäufigkeiten (frequencies) uDie Prozedur "Häufigkeiten" stellt Statistiken und grafische Darstellungen für die Beschreibung vieler Variablentypen zur Verfügung. Für einen ersten Blick auf Ihre Daten ist die Prozedur "Häufigkeiten" ein geeigneter Ausgangspunkt. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Analysieren Deskriptive Statistiken Häufigkeiten uWählen Sie mindestens eine kategoriale oder quantitative Variable aus. uDie folgenden Optionen sind verfügbar: ­Deskriptive Statistiken für quantitative Variablen erhalten Sie, indem Sie auf Statistik klicken. ­Balkendiagramme, Kreisdiagramme oder Histogramme erhalten Sie, indem Sie auf Diagramme klicken. ­Sie können die Reihenfolge der angezeigten Ergebnisse ändern, indem Sie auf Format klicken.

59 SPSS für Windows Datenbereinigung nKreuztabellen (crosstabs) uMit der Prozedur "Kreuztabellen" erzeugen Sie Zweifach- und Mehrfach-Tabellen. Es stehen eine Vielzahl von Tests und Zusammenhangsmaßen für Zweifach- Tabellen zur Verfügung. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Analysieren Deskriptive Statistiken Kreuztabellen uWählen Sie eine oder mehrere Zeilenvariablen und eine oder mehrere Spaltenvariablen aus. uDie folgenden Optionen sind verfügbar: ­Tests und Zusammenhangsmaße der Zweifach-Tabellen oder Untertabellen erhalten, indem Sie auf Statistiken klicken. ­Informationen zu den beobachteten und erwarteten Häufigkeiten, Prozenten und Residuen erhalten, indem Sie auf Zellen klicken. ­Die Reihenfolge der Kategorien festlegen, indem Sie auf Format klicken

60 SPSS für Windows Datenbereinigung nAuffinden von bestimmten Variablen im Datensatz uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Extras Variablen (gewünschte Variable anklicken) Gehe zu nAuffinden von bestimmten Werten in einer Variable uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Bearbeiten Suchen(gewünschten Wert eingeben) Vorwärts suchen

61 SPSS für Windows Datenbereinigung nFälle auswählen (select cases) I uIm Dialogfeld "Fälle auswählen" stehen Ihnen mehrere Methoden zum Auswählen einer Untergruppe von Fällen zur Verfügung. Diese Methoden basieren auf Kriterien, die unter anderem Variablen und komplexe Ausdrücke zulassen. Sie können auch eine Zufallsstichprobe aus den Fällen auswählen. Die Kriterien zum Festlegen der Untergruppen können folgende Elemente enthalten: ­Variablenwerte und -bereiche, ­Datums- und Zeitbereiche, ­Fallnummern (Zeilennummern), ­Arithmetische Ausdrücke, ­Logische Ausdrücke, ­Funktionen. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Daten Fälle auswählen

62 SPSS für Windows Datenbereinigung nFälle auswählen (select cases) II uFälle, welche die Auswahlkriterien nicht erfüllen, können Sie filtern oder löschen. Gefilterte Fälle verbleiben in der Datendatei, werden aber von der Analyse ausgeschlossen. Mit "Fälle auswählen" wird eine Filtervariable FILTER_$ zum Anzeigen des Filterstatus erstellt. Ausgewählten Fällen wird der Wert 1 zugewiesen, gefilterten Fällen der Wert 0. Gefilterte Fälle werden außerdem im Daten-Editor durch einen Schrägstrich in der Zeilennummer gekennzeichnet. Aktivieren Sie das Optionsfeld Alle Fälle, um den Filter auszuschalten und alle Fälle in die Analyse aufzunehmen. uGelöschte Fälle werden aus der Datendatei entfernt und können nicht wiederhergestellt werden, wenn Sie die Datendatei nach dem Löschen der Fälle speichern.

63 SPSS für Windows Datenbereinigung nlist – Befehl uErmöglicht Variablen anzusehen, für die gerade ausgewählten Cases (mittels select cases: siehe Variable FILTER_$). LIST [[VARIABLES=]{ALL** }] {varlist} [/FORMAT=[{WRAP**}] [{UNNUMBERED**}]] {SINGLE} {NUMBERED } [/CASES=[FROM {1**}][TO {eof**}][BY {1**}]] {n } {n } {n } Available only through syntax. uBeispiel:List nr kat_beur. (listet die Fragebogennummer und die Werte in der Variable kat_beur auf)

64 SPSS für Windows Datenbereinigung nUmkodieren von Variablen (in dieselbe Variable) I uDie Werte vorhandener Variablen werden erneut zugewiesen oder Bereiche vorhandener Werte in neuen Werten zusammengefasst. So können Sie zum Beispiel Löhne in Kategorien von Lohnbereichen zusammenfassen. ­Sie können numerische und String-Variablen umkodieren. ­Wenn Sie mehrere Variablen auswählen, müssen diese vom gleichen Typ sein. Sie können numerische und String-Variablen nicht gemeinsam umkodieren. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Transformieren Umkodieren In dieselbe Variablen uWählen Sie die Variablen aus, die Sie umkodieren möchten. Wenn Sie mehrere Variablen auswählen, müssen diese vom gleichen Typ (numerische oder String- Variablen) sein. uKlicken Sie auf Alte und neue Werte, und geben Sie an, wie die Werte umkodiert werden sollen

65 SPSS für Windows Datenbereinigung nUmkodieren von Variablen II uIn diesem Dialogfeld können Sie Werte zum Umkodieren definieren. Alle angegebenen Werte müssen vom gleichen Datentyp (numerisch oder String) wie die im Hauptdialogfeld ausgewählte Variable sein. uAlter Wert: Sie können einzelne Werte, Wertebereiche und fehlende Werte umkodieren. Für String-Variablen können keine systemdefinierten fehlenden Werte und Bereiche ausgewählt werden, da keines der beiden Konzepte auf String- Variablen zutrifft. Bei Bereichen sind die Endwerte eingeschlossen. uNeuer Wert: Der einzelne Wert, in den jeder alte Wert oder Wertebereich umkodiert wird. Sie können einen Wert eingeben oder den systemdefiniert fehlenden Wert zuweisen. uAlt->Neu: Die Liste mit den Festlegungen, die zum Umkodieren von Variablen benötigt werden. Sie können Angaben hinzufügen, ändern und aus der Liste entfernen.

66 SPSS für Windows Datenbereinigung nUmkodieren von Variablen (in andere Variable) uDie Werte vorhandener Variablen werden neu zugewiesen oder Bereiche vorhandener Variablen zu neuen Werten für eine neue Variable zusammengefasst. So können Sie zum Beispiel Löhne zu einer neuen Variablen mit Lohnbereichen zusammenfassen. ­Sie können numerische und String-Variablen umkodieren. ­Sie können numerische Variablen in String-Variablen umkodieren und umgekehrt. ­Wenn Sie mehrere Variablen auswählen, müssen diese vom gleichen Typ sein. Sie können nicht numerische und String-Variablen gemeinsam umkodieren. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Transformieren Umkodieren In andere Variablen uGeben Sie für jede neue Variable einen Namen an, und klicken Sie auf Ändern. uKlicken Sie auf Alte und neue Werte, und geben Sie an, wie die Werte umkodiert werden sollen

67 SPSS für Windows Datenbereinigung nBerechnen von Variablen uMit der Prozedur "Variable berechnen" werden Werte für Variablen auf der Grundlage von numerischen Transformationen anderer Variablen berechnet. ­Sie können Werte für numerische oder String-Variablen berechnen. ­Sie können neue Variablen erstellen oder die Werte vorhandener Variablen ersetzen. Bei neuen Variablen können Sie außerdem Variablentyp und -label angeben. ­Auf der Grundlage von logischen Bedingungen können Sie Werte für ausgewählte Teilmengen von Daten berechnen lassen. ­Sie können über 70 systemeigene Funktionen verwenden, darunter arithmetische Funktionen, Statistikfunktionen, Verteilungsfunktionen und String-Funktionen. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Transformieren Berechnen uGeben Sie den Namen einer einzelnen Zielvariablen ein. Dies kann eine vorhandene Variable oder eine neue Variable sein, die in die Arbeitsdatei aufgenommen werden soll.

68 SPSS für Windows Inhalte der Lehrveranstaltung SPSS nallgemeine Einführung in SPSS nDatendefinition nEinlesen von Daten nDatenbereinigung ndeskriptive Datenanalyse nMittelwertvergleiche (T-Test) nZusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nMittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nAuswertung der Daten aus der Marktforschungsübung

69 SPSS für Windows deskriptive Datenanalyse nMehrfachantworten (Multiple Response) I uMit der Prozedur "Mehrfachantworten: Sets definieren" können Sie elementare Variablen in Sets aus dichotomen Variablen und Sets aus kategorialen Variablen gruppieren. Sie können bis zu 20 Mehrfachantworten-Sets definieren. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Analysieren Mehrfachantworten Sets definieren ­Wählen Sie mindestens zwei Variablen aus. ­Um ein Set aus dichotomen Variablen zu erstellen, geben Sie für "Gezählter Wert" die betreffende Zahl ein. ­Sie müssen jedem Mehrfachantworten-Set einen eindeutigen Namen zuweisen, der aus bis zu sieben Zeichen bestehen darf (Klicken Sie anschließend auf Hinzufügen). SPSS stellt dem von Ihnen zugewiesenen Namen automatisch das Dollarzeichen ($) als Präfix voran. ­Sie können ein Set entfernen bzw. ändern, indem Sie es in der Liste der Mehrfachantworten-Sets markieren und anschließend auf Entfernen bzw. Ändern klicken.

70 SPSS für Windows deskriptive Datenanalyse nMehrfachantworten (Multiple Response) II uMit der Prozedur "Mehrfachantworten: Häufigkeiten" erstellen Sie Häufigkeitstabellen für Mehrfachantworten-Sets. Zuvor müssen Sie mindestens ein Mehrfachantworten-Set definieren. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Analysieren Mehrfachantworten Häufigkeiten

71 SPSS für Windows deskriptive Datenanalyse

72 SPSS für Windows deskriptive Datenanalyse

73 SPSS für Windows deskriptive Datenanalyse ausgewähltes Set ($rq) gezählter Wert 1 = trifft zu Die Zahl der fehlende Fälle kann von jener bei üblicher Berechnung abweichen

74 SPSS für Windows deskriptive Datenanalyse nMehrfachantworten (Multiple Response) IV uIn der Standardeinstellung gilt ein Fall in einem Set aus dichotomen Variablen als fehlend, wenn keine der Variablen des Falls den gezählten Wert enthält. uFälle mit fehlenden Werten für nur einige, aber nicht alle der Variablen werden in die Tabellen der Gruppe aufgenommen, wenn mindestens eine Variable den gezählten Wert enthält.

75 SPSS für Windows deskriptive Datenanalyse nVerändern von SPSS-Printouts: vertikale Darstellung von (Mittel-)Werten uPraktisch für das direkte Kopieren der (Mittel-)Werte in ein Grafikprogramm (z.B.: zur Erstellung von Imageprofilen,...) uDoppelklicken auf die entsprechende Statistik-Tabelle im Ausgabefenster uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Pivot Zeilen und Spalten vertauschen

76 SPSS für Windows deskriptive Datenanalyse nBerechnen von mehreren Mittelwerten uPraktisch für das direkte Kopieren der (Mittel-)Werte in ein Grafikprogramm (z.B.: zur Erstellung von Imageprofilen,...). uFolgenge Optionen sind möglich: ­Deskriptive Statistik Wählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Analysieren Deskriptive Statistiken Deskriptive Statistiken ­Einfache Tabellen Wählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Analysieren Tabellen Einfache Tabellen (Statistik Mittelwert, Format anpassen)

77 SPSS für Windows deskriptive Datenanalyse nDatei aufteilen: uMit "Datei aufteilen" im Menüpunkt Daten wird die Datendatei in separate Gruppen für die Analyse aufgeteilt, und zwar nach dem Wert einer oder mehrerer Gruppenvariablen. Wenn Sie mehrere Gruppenvariablen auswählen, werden die Fälle nach jeder Variablen innerhalb von Kategorien der vorhergehenden Variablen in der Liste "Gruppen basierend auf" geordnet. Achtung: Fälle in der Datei werden umsortiert! ­Beispiel: GESCHL als erste Sortiervariable auswählen und MINDER als zweite, wird beim Sortieren innerhalb der Geschlechtskategorien nach Minderheit sortiert. uGruppen vergleichen: Die Gruppen der aufgeteilten Datei werden zu Vergleichszwecken zusammen angezeigt. Bei Pivot-Tabellen wird eine einzelne Pivot-Tabelle angelegt. uAusgabe nach Gruppen aufteilen: Die Ergebnisse jeder Prozedur werden für jede Gruppe einer aufgeteilten Datei separat angezeigt.

78 SPSS für Windows Inhalte der Lehrveranstaltung SPSS nallgemeine Einführung in SPSS nDatendefinition nEinlesen von Daten nDatenbereinigung ndeskriptive Datenanalyse nMittelwertvergleiche (T-Test) nZusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nMittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nAuswertung der Daten aus der Marktforschungsübung

79 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei einer Stichprobe: Die Prozedur "T-Test bei einer Stichprobe" prüft, ob der Mittelwert einer einzelnen Variablen von einer angegebenen Konstanten abweicht. ­Beispiel: Ein Forscher könnte testen, ob der durchschnittliche IQ-Wert einer Gruppe von Studenten von 100 abweicht. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Analysieren Mittelwerte vergleichen T-Test bei einer Stichprobe ­Wählen Sie eine oder mehrere Variablen aus, die mit demselben angenommenen Wert verglichen werden sollen. ­Geben Sie einen numerischen Testwert ein, mit dem jeder Stichprobenmittelwert verglichen werden soll.

80 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei unabhängigen Stichproben (independent samples): I Im T-Test bei unabhängigen Stichproben werden die Mittelwerte von zwei unabhängigen Fallgruppen verglichen. ­Im Idealfall sollten die Subjekte (AP) bei diesem Test zufällig einer der zwei Gruppen zugeordnet werden, so dass Unterschiede bei den Antworten durch keine sonstigen Faktoren beeinflusst werden. Beispiel: Werbewirkungsmessung bei zwei Anzeigensujets. ­In der Praxis ist dies oft nicht der Fall, wenn Sie z.B. die Durchschnittseinkommen von Männern und Frauen vergleichen. Die jeweiligen Personen sind nicht zufällig auf die Gruppen verteilt. Daher müssen Sie sicherstellen, dass signifikante Differenzen der Mittelwerte nicht durch anderen Faktoren verborgen oder verstärkt werden. Unterschiede im Durchschnittseinkommen können z.B. durch den Bildungsstand beeinflusst werden.

81 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei unabhängigen Stichproben (independent samples): II Im T-Test bei unabhängigen Stichproben werden die Mittelwerte von zwei unabhängigen Fallgruppen verglichen. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Analysieren Mittelwerte vergleichen T-Test bei unabhängigen Stichproben ­Wählen Sie mindestens eine quantitative Testvariable (deren Mittelwertunterschiede auf Signifikanz geprüft werden sollen). Für jede Variable wird ein separater T-Test berechnet. ­Wählen Sie eine einzelne Gruppenvariable aus (anhand der die Stichprobe in unabhängige Subsamples geteilt wird; z.B.: sex ), und klicken Sie auf Gruppen def., um zwei Codes für die zu vergleichenden Gruppen anzugeben (z.B.: männlich = 1, weiblich = 2).

82 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei unabhängigen Stichproben (independent samples): III Im T-Test bei unabhängigen Stichproben werden die Mittelwerte von zwei unabhängigen Fallgruppen verglichen. uInterpretation der SPSS-Printouts: Mittelwertvergleich: Fühlen sich Frauen signifikant stärker als Europäer?

83 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei unabhängigen Stichproben (independent samples): III Im T-Test bei unabhängigen Stichproben werden die Mittelwerte von zwei unabhängigen Fallgruppen verglichen. uInterpretation der SPSS-Printouts: ­Kontrolle des Levene-Tests: Dieser überprüft die die Gleichheit der Varianzen in den beiden Gruppen (Frauen vs. Männer). Nullhypothese ist wie immer, dass sich die beiden Gruppen (bzgl. ihrer Varianzen) nicht unterscheiden. Die Nullhypothese darf nur verworfen werden, wenn sich beim Test ein signifikantes Resultat ergibt: 0,01 hoch signifikant 0,05 signifikant 0,1 tendenziell ­Je nachdem, welches Ergebnis der Levene-Test ergibt, wird entweder der T-Test für homogene Varianzen oder für inhomogene Varianzen herangezogen. Es gilt wiederum, dass die Nullhypothese nur verworfen werden darf, wenn sich beim Test ein signifikantes Resultat ergibt.

84 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei unabhängigen Stichproben (independent samples): IV p-Wert des Levene-Test

85 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei unabhängigen Stichproben (independent samples): IV p-Wert des Levene-Test

86 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei unabhängigen Stichproben (independent samples): IV p-Wert des T-Test p-Wert des Levene-Test

87 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei gepaarten Stichproben (paired samples): I Mit der Prozedur "T-Test bei gepaarten Stichproben" werden die Mittelwerte zweier Variablen für eine einzelne Gruppe verglichen. Bei diesem Test werden für jeden Fall die Differenzen zwischen den Werten der zwei Variablen berechnet und überprüft, ob der Durchschnitt von 0 abweicht. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Analysieren Mittelwerte vergleichen T-Test bei gepaarten Stichproben ­Wählen Sie wie folgt ein Variablenpaar aus: Klicken Sie auf beide Variablen. Die erste Variable wird im Gruppenfeld "Aktuelle Auswahl" als VARIABLE 1, die zweite als VARIABLE 2 angezeigt. Nachdem Sie ein Variablenpaar ausgewählt haben, klicken Sie auf die Pfeilschaltfläche, um das Paar in die Liste "Gepaarte Variablen" zu verschieben. Sie können mehrere Variablenpaare auswählen.

88 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei gepaarten Stichproben (paired samples): II Mit der Prozedur "T-Test bei gepaarten Stichproben" werden die Mittelwerte zweier Variablen für eine einzelne Gruppe verglichen. Bei diesem Test werden für jeden Fall die Differenzen zwischen den Werten der zwei Variablen berechnet und überprüft, ob der Durchschnitt von 0 abweicht. uInterpretation der SPSS-Printouts: Mittelwertvergleich: Zahlt es sich bei Haushaltsgeräten signifikant stärker aus, Geld auszugeben?

89 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei gepaarten Stichproben (paired samples): III Mit der Prozedur "T-Test bei gepaarten Stichproben" werden die Mittelwerte zweier Variablen für eine einzelne Gruppe verglichen. Bei diesem Test werden für jeden Fall die Differenzen zwischen den Werten der zwei Variablen berechnet und überprüft, ob der Durchschnitt von 0 abweicht. uInterpretation der SPSS-Printouts: positive Korrelation (max. Wert = 1): Antworten positiv gekoppelt (z.B.: es zahlt sich sowohl bei HH-Geräten als auch bei TV-Geräten aus mehr Geld auszugeben) negative Korrelation (max. Wert = -1): Antworten negativ gekoppelt (z.B.: es zahlt sich zwar bei HH-Geräten aus, aber nicht bei TV-Geräten mehr Geld auszugeben) Korrelation = 0 es gibt keinen linearen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen

90 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei gepaarten Stichproben (paired samples): IV p-Wert des T-Test

91 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (T-Test) nVarianten: uT-Test bei einer Stichprobe: uT-Test bei unabhängigen Stichproben (independent samples): uT-Test bei gepaarten Stichproben (paired samples): x y

92 SPSS für Windows Inhalte der Lehrveranstaltung SPSS nallgemeine Einführung in SPSS nDatendefinition nEinlesen von Daten nDatenbereinigung ndeskriptive Datenanalyse nMittelwertvergleiche (T-Test) nZusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nMittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nAuswertung der Daten aus der Marktforschungsübung

93 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test: uFür Tabellen mit zwei Zeilen und zwei Spalten wählen Sie Chi-Quadrat aus, um folgende Tests zu berechnen: ­Pearson-Chi-Quadrat ­Likelihood-Quotienten-Chi-Quadrat ­exakten Test nach Fisher (nur bei 2x2 und erwartete Häufigkeit < 5) ­korrigierte Chi-Quadrat nach Yates (Kontinuitätskorrektur) uFür Tabellen mit einer beliebigen Anzahl von Zeilen und Spalten wählen Sie Chi-Quadrat aus, um folgende Tests zu berechnen: ­Pearson-Chi-Quadrat ­Likelihood-Quotienten-Chi-Quadrat uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Analysieren Deskriptive Statistiken Kreuztabellen Statistiken Chi-Quadrat

94 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test: uInterpretation: wenn Signifikanz > 0,05 ­H 0: Es gibt keinen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen (z.B.: Einschätzung der Erhöhung der Markenvielfalt durch den EU-Beitritt und dem Wohnsitz) uwenn Signifikanz 0,05 ­H 1: Es gibt einen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen (z.B.: Einschätzung der Erhöhung der Markenvielfalt durch den EU-Beitritt und dem Wohnsitz)

95 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test: uBeispiel 1: Markenvielfalt und Wohnsitz ohne Missings (siehe Skriptum S. 34 bzw. uebungsdaten.sav; Achtung bei eubrand wird 3=weiß nicht nicht als Missing behandelt)

96 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test:

97 SPSS für Windows Berechnung der erwarteten Häufigkeiten nErwartete Häufigkeit: E = Zeilensumme * Spaltensumme / N FrauenMänner Raucher 50 Nichtraucher

98 SPSS für Windows Berechnung der erwarteten Häufigkeiten nErwartete Häufigkeit: E = Zeilensumme * Spaltensumme / N FrauenMänner Raucher 50 Nichtraucher rauchende Frauen = 50 * 50 / 100 = 25

99 SPSS für Windows Berechnung der erwarteten Häufigkeiten nErwartete Häufigkeit: E = Zeilensumme * Spaltensumme / N FrauenMänner Raucher 50 Nichtraucher FrauenMänner Raucher Nichtraucher

100 SPSS für Windows Berechnung des Chi 2 -Werts nChi 2 -Wert: Vergleich der erwarteten mit den beobachteten Häufigkeiten (über alle Felder r x k Felder):

101 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test: p-Wert > 0,05 nicht signifikant

102 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test: p-Wert > 0,05 nicht signifikant unbedingt die einzelnen Zellenbelegung beachten Achtung: Zellen mit einer Häufigkeit kleiner als 5 dürfen nicht interpretiert werden!

103 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test: uBeispiel 2: Markenvielfalt und Wohnsitz mit Missings

104 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test:

105 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test: p-Wert > 0,05 tendenziell signifikant p-Wert > 0,05 tendenziell

106 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test: p-Wert < 0,05 signifikant (1-seitig)

107 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test: siehe auch Anhang des Skriptums (Auszug aus Bortz 1977) uzweiseitige Hypothesen: es gibt einen (positiven oder negativen) Zusammenhang ­H 1: Es gibt einen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen (z.B.: Einschätzung der Erhöhung der Markenvielfalt durch den EU-Beitritt und dem Wohnsitz) ueinseitige Hypothesen: es gibt einen positiven Zusammenhang ­H 1: Die Variable X hat einen positiven Zusammenhang mit der Variablen Y (z.B.: Die positive Einschätzung der Markenvielfalt hängt ab vom städtischen Wohnsitz) uEinseitige Hypothesen (präzise vorhergesagte Untersuchungsbefunde) können aufgrund geringerer Differenzen bestätigt werden als zweiseitige Hypothesen (weniger präzise Untersuchungsbefunde). uGilt auch für den T-Test: Sig. 1-seitig = Sig. 2-seitig / 2

108 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test:

109 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test: p-Wert < 0,05 signifikanter Zusammenhang Achtung: Vergleich zwischen tatsächlicher Anzahl und erwarteter Anzahl ist ausschlaggebend nicht der Vergleich der tatsächlichen Anzahl in den beiden Gruppen!

110 SPSS für Windows Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test (Bsp. 2):

111 SPSS für Windows p-Wert < 0,05 signifikanter Zusammenhang (Städter kaufen weniger oft Autos als Bewohner von ländlichen Gebieten, machen sich jedoch mehr Gedanken bzw. keines von beiden weder noch als diese.) Achtung: Vergleich zwischen tatsächlicher Anzahl und erwarteter Anzahl ist ausschlaggebend nicht der Vergleich der tatsächlichen Anzahl in den beiden Gruppen! Zusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nChi 2 -Test (Bsp. 2):

112 SPSS für Windows Inhalte der Lehrveranstaltung SPSS nallgemeine Einführung in SPSS nDatendefinition nEinlesen von Daten nDatenbereinigung ndeskriptive Datenanalyse nMittelwertvergleiche (T-Test) nZusammenhang zweier nominalskalierter Variablen (Chi 2 -Test) nMittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nAuswertung der Daten aus der Marktforschungsübung

113 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests: uMit der Prozedur "GLM - Univariat" können Sie Varianzanalysen für eine abhängige Variable mit einem oder mehreren Faktoren und/oder Variablen durchführen. Die Faktorvariablen unterteilen die Grundgesamtheit in Gruppen. Sie können die Wechselwirkungen zwischen Faktoren und die Effekte einzelner Faktoren untersuchen, von denen einige zufällig sein können. uBeispiel: Daten von Marathonläufern - die abhängige Variable ist die Zeit, die jeder Läufer für die Strecke benötigt. Andere berücksichtigte Faktoren sind beispielsweise das Wetter (kalt, angenehm oder heiß), die Anzahl der bereits absolvierten Marathons und das Geschlecht. Ein mögliches Ergebnis wäre, dass das Geschlecht ein signifikanter Effekt und die Wechselwirkung von Geschlecht und Wetter signifikant ist. uWählen Sie die folgenden Befehle aus den Menüs aus: Analysieren Allgemeines lineares Modell Univariat

114 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests: uabhängige Variable wählen (z.B.: Mineralwasser wichtige Entscheidung) ufeste Faktoren wählen (z.B.: Ausbildung, Wohnsitz) uOptionen deskriptive Statistik (fakultativ) Homogenitätstest uDiagramme (fakultativ) jeden Faktor einzeln (jeweils als horizontale Achse wählen und hinzufügen) beide in einem Chart (erste Variable als horizontale Achse und die zweite Variable als separate Linie; anschließend hinzufügen) uPost Hoc Scheffé Test (wenn ein Faktor mehr als zwei Kategorien besitzt – um herauszufinden welche Kategorien sich signifikant unterscheiden; z.B.: Bildung)

115 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests:

116 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests: tlw. sehr kleine Subsamples evtl. Probleme bei der Homogenität der Varianzen oder Normalverteilung der abhängigen Variablen in allen Gruppen

117 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests:

118 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests: Für Personen ohne Matura ist die Entscheidung wichtiger Für Personen am Land ist die Entscheidung wichtiger

119 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests: Wohnsitzeffekt ist bei Volksschülern stärker

120 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests: p-Wert > 0,05 nicht signifikant Varianzen sind homogen (wichtig, da die Varianzhomogenität eine Prämisse für die Verwendung der Varianzanalyse ist – ansonsten unbedingt die Normalverteilung prüfen!)

121 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests:

122 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests: p-Wert < 0,05 (hoch) signifikanter Effekt

123 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests: p-Wert > 0,05 kein signifikanter Effekt

124 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests: p-Wert > 0,05 kein signifikanter Effekt

125 SPSS für Windows Mittelwertvergleiche (Varianzanalyse) nVarianzanalyse – Verallgemeinerung des T-Tests: p-Wert < 0,05 signifikanter Unterschied


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