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Diese wollte ich nun zu einer 5er-Skala zusammenfassen. Warum? Wozu soll das gut sein? Was hast Du dann im weiteren vor? Wie oft wurde der Fragebogen erhoben? Parallel zu den anderen Messungen? Re von Wiwi_Due » 26. 2012, 21:37 Zitat: Es wurden mittels Software 34 Personen auf Ihre emotionale Reaktion im hinblick auf 7 Apothekenwerbespots untersucht. SPSS-FORUM.DE - Beratung und Hilfe bei Statistik und Data Mining mit SPSS Statistics und SPSS Modeler. Die Emotionen Freude/ Traurigkeit/ Ärger/ Überraschung wurden gemessen. Es wurden insgesamt 528 Personen mittels Fragebogen zu ihrem Emotionen während des Werbespots befragt. Die Emotionen sollen mit den apparativen Verfahren verglichen werden. Die 528 Personen haben jeweils 3 von 7 Spots gesehen. Jeder Spot wurde gleich oft gesehen. Die Skalierung der Werbespots entspricht einer Skala von 0-5, darum soll auch die apparative Messung auf das Niveau gebracht werden um vergleichbar zu sein. Bisherige Ergebnisse: Es wurden im Fragebogen keine negativen Emotionen gezeigt. 3 Verfahren werden zusätzlich im Fragebogen bedient: Circumplex, PAD und DES 2.
Eine Idee wie ich die Fälle (z. B ID 1 und Sad/Happy etc. ) quasi zu einen Fall zusammenführe? Momentan: ID 1 =Happy 20 = Sad 5 = Time 6 Sekunde Ergebnis: ID 1 = Happy 18, 333 = Sad 5, 83333... Alternativ zu den Mittelwert werde ich auch den Median und den Modus berechnen... Vielen Dank und sonntagige Grüße von drfg2008 » 25. 2012, 22:34 Ohne Kenntnis der Fragestellung bzw. der Hypothese ist es natürlich kaum möglich, sinnvolle Vorschläge zu machen. Auf die Einzelfrage zugeschnitten: Wenn die ID die Person kennzeichnet, dann ließe sich je ID ein Aggregat bilden. Die Zeitreihe würde hier von jeder Person vorliegen und müsste pro Person aggregiert werden. SPSS - Björn Walther. Bei nicht-stationären Zeitreihen ist allerdings die Bildung von Mittelwerten nicht sinnvoll. Wenn etwa die Zeitreihe einen Trend aufweist. -> siehe Generalist Beiträge: 1733 Registriert: 11. 2010, 22:28 Re: Zwei Datensätze zusammenfügen und auf Skalenniveau bring von Generalist » 26. 2012, 08:17 Nach mehreren Emotionsmessungen Worin bestehen diese Messungen und wie viele liegen vor und in welchem Zeitabstand erfolgten die Messungen?
Eins fehlt noch, es liegt genau dazwischen und nennt sich ordinales Skalenniveau. Beispiele für dieses Skalenniveau sind: der Schulabschluss, Gehaltsgruppen, Rangfolgen, aber auch kategorisierte Variablen, die beispielsweise metrisch skalierte Variablen zusammenfassen. Variablen mit ordinalem Skalenniveau bieten mehr Informationsgehalt als nominale Variablen, aber weniger als solche mit metrischem Skalenniveau. So kann zum Beispiel eine Hierarchisierung vorgenommen werden, eine Berechnung der Abstände ist jedoch nicht möglich. Quantitative - Hufigkeitsdarstellung bei Mehrfachantworten mit SPSS. Das Skalenniveau als Hierarchie dargestellt Vor der Auswertung: Das Skalenniveau SPSS mitteilen Damit Sie für jede Variable das richtige Skalenniveau identifizieren können, braucht es ganz am Anfang zwar etwas Übung, aber mit Hilfe der kleinen Beispiele haben Sie mit Sicherheit schnell die Übung, um Ordnung in die Niveaus zu bringen. Bevor Sie also die Entscheidung für eine Rechenoperation fällen können, schauen Sie sich zuerst die betreffenden Variablen an und fragen Sie sich, welche Niveaus sie wohl haben.
ponderstibbons Beiträge: 2100 Registriert: Sa 1. Okt 2011, 17:20 Danke bekommen: 217 mal in 216 Posts Zurück zu Korrelationen Wer ist online? Mitglieder in diesem Forum: 0 Mitglieder und 1 Gast
F. Klicken Sie nun auf Hinzufügen und letztendlich auf Schließen. Das Set ist nun definiert, Sie können zur Analyse gehen: 2. Analyse A. Klicken Sie auf ANALYSIEREN - MEHRFACHANTWORT - HÄUFIGKEITEN. Das folgende Fenster öffnet sich: Abbildung: Häufigkeitsanalyse von Mehrfachantwortensets mit SPSS B. Wählen Sie das Mehrfachantworten-Set, welches Sie angelegt haben und ziehen Sie es in das Feld Tabelle(n) für: C. Klicken Sie auf OK. Die Analyse wird durchgeführt: Abbildung: Häufigkeitstabelle eines Mehrfachantwortensets Untergeordnete Kapitel Icon number title
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