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3930436213 Deskriptive Statistik Eine Einfuhrung Mit Spss Fu
main content Veranstaltungsdaten 19. September 2022 09:30 – 19. September 2022 17:30 20. Deskriptive statistik spss 10. September 2022 09:30 – 20. September 2022 17:30 Philipps-Universität Marburg, Centrum für Nah- und Mittelost-Studien (CNMS), F|14, Deutschhausstraße 12, PC-Pool 00A19 Der Workshop bietet Ihnen eine allgemeine Einführung in SPSS und die grundlegenden Analyseschritte. Im Weiteren beschäftigen Sie sich mit deskriptiven Statistiken und der Analyse von Teilgruppen sowie dem Datenmanagement. Vorkenntnisse im Umgang mit SPSS sind dafür nicht notwendig.
Veröffentlicht am 20. August 2020 von Valerie Benning. Ziel der deskriptiven Statistik ist es, einen Überblick über die vorliegenden Daten zu erhalten, diese zu ordnen und zusammenzufassen. Es geht in der deskriptiven Statistik also um das Beschreiben von Daten und die Ergebnisse beziehen sich dabei immer direkt auf den vorliegenden Datensatz. Merke Neben der deskriptiven Statistik gibt es noch die induktive Statistik (auch Inferenzstatistik genannt). Ungepaarter t-Test: Deskriptive Statistik – StatistikGuru. Hierbei werden Aussagen über einen Datensatz hinaus getroffen, indem von einer Stichprobe auf eine Grundgesamtheit geschlossen wird. Kennzahlen in der deskriptiven Statistik mit Beispielen Zum Beschreiben der Daten werden vor allem drei Kennzahlen verwendet: Streuungsmaße, Lageparameter und Zusammenhangsmaße. Nehmen wir an wir haben zehn Personen nach ihrer Körpergröße gefragt und die folgenden Antworten erhalten: Person 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Körpergröße in cm 180 165 172 187 192 158 156 Zur Bestimmung der Parameter wissen wir also bereits: n = 10.
Punkte in Deutsch 14 11 15 13 Punkte in Englisch 12 Dazu berechnen wir den Rangkorrelationskoeffizienten und und erhalten einen Wert von ρ = 0. 19. Im Artikel zum Rangkorrelationskoeffizienten findest du auch eine Schritt-für-Schritt Anleitung zur Berechnung dieses Wertes. Deskriptive statistik spss 20. Kontingenkoeffizient Um den Zusammenhang zwischen zwei nominalen Variablen anzugeben, können wir den Chi-Quadrat-Wert und daraus Cramer's V und den Kontingenzkoeffizienten bestimmen. Wir haben 250 Personen von drei verschiedenen Studienrichtungen, nämlich Jura, Naturwissenschaften (NW) und Sozialwissenschaften (SW) befragt und wollen nun den Zusammenhang zwischen der Wahl der Studienrichtung und dem Geschlecht der Studierenden bestimmen. Jura NW SW Summe (Zeile) Weiblich 38 35 130 Männlich 32 45 43 120 Summe (Spalte) 80 100 250 Dazu bestimmen wir zunächst den Chi-Quadrat-Wert und wandeln diesen dann in den Kontingenzkoeffizienten um. In unserem Beispiel haben wir ein Chi-Quadrat von χ 2 = 3. 69. Nun setzen wir den Chi-Quadrat-Wert von χ 2 = 3.
Die Spalte Valid Percent zeigt Ihnen ebenfalls die prozentualen Häufigkeiten jeder Ausprägung an, wobei jedoch die fehlenden Werte nicht mit einbezogen werden. Das bedeutet, das alle nicht-fehlenden Werte zusammen 100% ergeben. In der Regel sollten Sie daher die Ergebnisse der Spalte Valid Percent verwenden und nicht die Ergebnisse der Spalte Percent. Anhand der Häufigkeitstabelle können Sie den Modus der Variable ablesen. Deskriptive statistik spss. Betrachten Sie dazu die Spalte Valid Percent. Diejenige Ausprägung, die in der Spalte Valid Percent die größte prozentuale Häufigkeit aufweist, ist der Modalwert. Beachten Sie, dass in aller Regel die Spalte Cumulative Percent bei der Untersuchung von qualitativen Variablen nicht von Interesse ist. Achten Sie bei der Erstellung einer Häufigkeitstabelle in SPSS darauf, dass die untersuchte Variable nicht zu viele verschiedene Ausprägung hat. Nehmen Sie als Faustregel, dass die Variable maximal 12 Ausprägungen haben sollte. Falls Ihre Variable mehr Ausprägungen haben sollte, dann fassen Sie einige zu Kategorien zusammen.
Spannweite Die Spannweite ist der Abstand zwischen dem kleinsten und dem größten Wert des Datensatzes. Zur Berechnung ziehen wir das Minimum eines Datensatzes vom Maximum ab. Die Spannweite liegt bei 35 cm, d. h., dass der Abstand zwischen der kleinsten und der größten befragten Person 26 cm beträgt. Zusammenhangsmaße Zusammenhangsmaße geben uns Auskunft über die Stärke (und in manchen Fällen zusätzlich über die Richtung) eines statistischen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen. Welches Zusammenhangsmaß du verwenden kannst, hängt vom Skalenniveau deiner Daten ab. Zu den Kennzahlen des statistischen Zusammenhangs zählen der Korrelationskoeffizient nach Pearson der Rangkorrelationskoeffizient der Kontingenzkoeffizient Korrelationskoeffizent nach Pearson Um den Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen anzugeben, bestimmen wir die Kovarianz und (daraus) den Korrelationskoeffizienten. Event: Einführung in SPSS Statistics – Deskriptive Statistiken und Datenmanagement - Program Humanities and Social Sciences - MArburg University Research Academy - Philipps-Universität Marburg. Beispiel: Nehmen wir an, wir haben zusätzlich zu der Körpergröße auch das Gewicht der zehn Personen erhoben.
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