Seminar: Datenerhebung

Präsentation zum Thema: "Seminar: Datenerhebung"—  Präsentation transkript:

1 Seminar: Datenerhebung
Einführung in SPSS/PASW Seminar: Datenerhebung

2 Inhaltsübersicht Intro (02.11.2010) Deskriptive Statistik (09.11.2010)
Ausgaben ( ) Grafik und Übungen ( ) Wiederholung ( ) Datentyp Datum ( ) Theorie 1 ( ) Theorie 2 ( ) Korrelationskoeffizient ( ) Regression & Tests ( ) ANOVA & Klausurvorbereitung( )

3 Varianzanalyse (ANOVA)
ANOVA: analysis of variance Sie dient dem Vergleich dreier oder mehrerer Gruppenmittelwerte ein-faktoriell vs. mehr-faktoriell Vergleiche ich die Gruppenmittelwerte nur einer Variablen (ein-faktoriell) oder möchte ich Wechselwirkungen der Gruppen zwischen mehreren Variablen untersuchen (mehr-faktoriell)?

4 Aufstellen eines ein-faktoriellen Modells
Untersuchungsgegenstand: Merkfähigkeit im Alter Wir haben 3 Gruppen G: jung, mittel, alt G1, G2, G3 Null-Hypothese: Die Erwartungswerte der verschiedenen Altersklassen sind gleich

5 Kochrezept 11_1 Titel: Berechnen Sie eine ANOVA mit den Faktoren X1,…,Xn für die Variable Y Ziel: Mittelwerte von mehr als 2 Gruppen vergleichen (ist n größer 1, also hat man mehrere Faktoren, greift man auf die multifaktorielle ANOVA zurück – siehe Ende des Rezepts)

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8 PostHoc-Tests Gebräuchlich ist Bonferroni, aber die Liste ist lang

9 Multifaktorielle ANOVA

10 Ergebnis einer ANOVA Die Varianz-Analyse liefert Ihnen die Irrtumswahrscheinlichkeit p=.0001 für den Wert t=31,917 der Testgröße F. Die Null-Hypothese sollte abgelehnt werden, d.h. es liegt mindestens ein signifikanter Unterschied zwischen den Erwartungswerten der Gruppen vor.

11 Ergebnis der post-hoc Betrachtung
Betrachtung der Mittelwerte verdeutlicht, dass die Merkfähigkeit signifikant mit dem Alter abnimmt - traurig, aber wahr.

12 Übungen Führen Sie eine einfache Varianzanalyse für die Variable cpitn (Behandlungsbedürftigkeit des Gebisses) aus der Arbeitsdatei zahn.sav jeweils mit den Variablen alter (Alter), g (Geschlecht), s (Schulabschluß), pu (Putzhäufigkeit), zb (Wechsel der Zahnbürste) und beruf als mögliche Faktoren durch. Hinweise: Wie lauten Ihre Hypothesen? Sollten die Hypothesen verworfen oder nicht verworfen werden? Welche Mittelwerte sind jeweils signifikant unterschiedlich (post-hoc Tests)? Welche Voraussetzungen sollten vor einer Varianz-Analyse überprüft werden und welche Möglichkeiten gibt es hierzu? (Stichworte: Normalverteilung, Varianzhomogenität) Besteht für das Einkommen ein signifikanter Unterschied bzgl. der Schulbildung? Verwenden Sie passende Variablen für Einkommen und Schulbildung aus der Arbeitsdatei allbus90.sav, um diese Fragestellung zu untersuchen. Welche anderen Faktoren könnten einen Einfluß haben?

13 Referenzen Übungen und Datensätze adaptiert aus:
Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows: Grundlegende Konzepte und Techniken, Universität Osnabrück. Rechenzentrum, Dipl.-Math. Frank Elsner

14 Seminar: Datenerhebung
Klausurvorbereitung Seminar: Datenerhebung

15 Auswahl von statistischen Verfahren
Parametrische Verfahren Nicht-Parametrische Verfahren Abhängige Stichproben Unabhängige Stichproben Abhängige Stichproben Unabhängige Stichproben Univariat Multivariat Univariat Multivariat Univariat Multivariat Univariat Multivariat Hier einmal zur Wiederholung und als Übersicht Liegen Intervallskalen vor? Sind die Stichproben unabhängig oder abhängig? Geht es um eine Fragestellung oder um mehrere Testungen? t-Test für abhängige Stichproben Varianz- analyse mit Mess- wieder- holung t-Test für Unab- hängige Stichproben Varianz- analyse ohne Mess- wieder- holung Wilcoxon- Test Friedmann- Test U-Test H-Test

16 Klausurvorbereitung Auflisten möglicher Klausurinhalte
Wiederholung (aller, wenn wir so weit kommen) möglicher Aufgabenstellungen anhand eines Beispieldatensatzes  Es können durchweg Fragen gestellt werden

17 Mögliche Prüfungsinhalte 1/4
Daten einlesen .sav öffnen Textdaten einlesen (.xls, .xlsx) Daten aufbereiten Variablen berechnen z.B. um Altersgruppen zu erstellen Variablen umkodieren Daten aufteilen Daten filtern

18 Mögliche Prüfungsinhalte 2/4
Explorative Datenanalyse & -kontrolle Mittelwerte anschauen Wertelabels prüfen Via Diagrammen ein Gefühl für die Daten bekommen / sie auf Plausibilität testen Kreuztabellen Histogramme Streudiagramme Boxplot Häufigkeitabellen Fehlerbalkendiagramme Dateneigenschaften testen Normalverteilung der Daten? – Kolmogorov-Smirnov (Lillifors) Abhängigkeit zwischen Variablen? – Chi²

19 Mögliche Prüfungsinhalte 3/4
Korrelationen Korrelationskoeffizient Lineare Regression Hypothesentesten Mittelwertsvergleich von 2 Gruppen, sind sie unterschiedlich? – T-Test Mittelwertsvergleich von mehr als 2 Gruppen – ANOVA Mittelwertsvergleich über verschiedene Faktoren – multifaktorielle ANOVA

20 Mögliche Prüfungsinhalte 4/4
Wichtig bleibt bei allen statistischen Berechnungen, dass Ihr die Ergebnisse auslesen und interpretieren könnt SPSS-Tabellen auf das Wesentliche hin sondieren Generieren und verstehen statistischer Fragestellungen Stichprobengrößen Begründung der Wahl eines statistischen Tests Letzteres haben wir nur implizit geübt. Abgedeckt ist dies durch die vorangegangene Statistikvorlesung und wurde hier nur passiv aufgefrischt anhand von Beispielen.

21 Übungsdatensatz (IQ & EQ)
Ist der Datensatz so in Ordnung? Prüft anhand eines geeigneten Diagramms oder einer Tabelle, ob der Datensatz für die statistischen Analysen bereit ist Gibt es einen Unterschied zwischen Männern und Frauen in den Quotienten? Abhängig oder unabhängig? Prüfen Sie diese Hypothese anhand eines t-Test und geben Sie in 2 Sätzen das Ergebnis wieder Gleichen sich die beiden IQ-Maße? Berechnet eine Multiple Regression der Testleistung auf Nervenleitgeschwindigkeit, IQ_IST und EQ_r. Welche Rückschlüsse könnt ihr anhand der Regressionskennwerte ziehen? HAWIE – Hamburg-Wechsler Intelligenztest für Erwachsene Standardisierte vs. Unstandardisierte Regressionsgleichung

22 Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit