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Einführung in SPSS Sommersemester 20000
Carina Ortseifen, URZ Heidelberg 1
Einführung in SPSS für Windows
Sommersemester 2000Carina Ortseifen
(Stand: 9. August 2000)
Inhalte
14.08. Einführung (2)SPSS-Dateien (3-4)
15.08. Zugriff auf externe Dateien, neue Variablen,Auswahl, Umkodierung (5-6)
16.08. Datumsvariablen, Aggregieren (7-8),Arbeiten mit dem Syntaxfenster
17.08. Berechnung von Kennwerten (10)18.08. Erstellung von Grafiken (11)
Kapitel-Nr. aus SPSS-Skript
Aufbau
❚ 1. Vorlesung 9.15-11.002. Betreute Übung 11.00-13.00
❚ Übungen unter SPSS für Windows 9.0 (dt.) im Raum 006 (PC-Pool), Vorlesung im Raum 119
❚ Scheinkriterien: regelmäßige (=80%) und aktive Teilnahme am Kurs und den Übungen sowie Bestehen des Tests am Freitag in der Übung
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Voraussetzung
❚ Kenntnisse im Umfang der EDV- und PC-Einführung (Win NT, inkl. WWW-Kenntisse)
❚ Email-Adresse (Benutzername fürs URZ)❚ Für die Übungen eine leere Diskette
Kursmaterialien
❚ Folienkopien, Übungsaufgaben❚ 'Statistische Datenanalyse mit SPSS für
Windows' von Frank Elsner, RZ Osnabrückals PDF-File (in N:\spssurz + Dateibeispiele) oder direkt über http:/www.rz.uni-osnabrueck.de/ Dokumentation => Skripte und Tutorials
❚ 'SPSS für Windows: Eine Einführung in Version 9.0' RRZN Uni Hannover, DM 7,50 (Zimmer 001)
❚ 'SPSS, Fortgeschrittene: Durchführung fortgeschrittener statistischer Verfahren' RRZN Uni Hannover, DM 10,00 (Zimmer 001)
1. Einführung
Die SPSS-OberflächeSPSS-Dateien
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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SPSS-Infos im WWW
❚ DiskussionslistenSPSS-INFOS
URZ-Homepage => Software =>Statistische Software => Beratung
SPSSX-L❚ Server von SPSS GmbH (www.spss.com) ❚ URZ-Seiten
(URL: www.urz.uni-heidelberg.de/statistik)
SPSS
❚ Statistical Program for Social Sciences❚ Am URZ:
❙ SPSS für Windows 9.0 und 10.0 (deutsch)Base System, Advanced Statistics, Professional Statistics, Trend, Tables, Categories, Exact Test
❙ SPSS für AIX 5.0Base System, Advanced Statistics, Professional Statistics, Categories.
❙ Weiterhin: SPSS for Macintosh 6.1.3SPSS for AIX 6.1
Auswertungsschritte
1. Analyse planen, Daten erheben
2. Variablen definieren, Daten kodieren
3. Daten erfassen, kontrollieren, speichern
4. Daten transformieren, Fälle auswählen
5. Tabellen und Kennwerte
6. Grafische Darstellung
7. Analytische Verfahren
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Nach dem Systemstart
Daten-Editor
❚ Mit Datei => Öffnen wird eine bestehende SPSS-Datei geöffnet.
❚ Einzelne Werte lassen sich nun bearbeiten.Neue Werte können eingegeben werden.
❚ Mit Datei => Speichern bzw. Datei => Speichern Unter wird die veränderte Datei abgespeichert mit Erweiterung sav.
❚ Mit Datei => Beenden schließt man die SPSS-Anwendung.
Bearbeiten => Optionen
Register Allgemein❚ Name der Journaldatei, die alles protokolliert
Standardmäßig: C:\temp\spss.jnl❚ Maßeinheit (cm, Zoll, Punkt/Komma)❚ Automatisches Öffnen eines Syntaxfenster beim
Systemstart
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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2. SPSS-Dateien
Arbeitsdateien vom Typ *.savNeue Dateien erzeugenVariablenvorlagen
SPSS-Arbeitsdatei
❚ besteht aus Daten im Dateneditorfenster und den zugehörigen Definitionen (Name, Datentyp, Länge, fehlende Werte, z.B. nr, numeric, 3.0, -1)
❚ Daten❙ Rechteckige Tabelle❙ Spalten = Variablen (variable)❙ Zeilen = Beobachtungen (observation, case)
Daten erfassen
1.Daten => Variablen definieren(oder Doppelklick auf Spaltenüberschrift)
2.Beobachtungen eingeben über Tastatur und Maus
3.Datei => Daten speichernArbeitsdatei *.sav
4.Bearbeitender Definition einer Variablen oder von einzelnen Datenwerten oder markiertem Bereich von Werten
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Variablendefinition
Variablendefinition
❚ Variablenname (max. 8 Zeichen, 1. Zeichen Buchstabe)
❚ Datentyp (numerisch, Zeichenkette, Währung ..)und Datenformat (z.B. 8.2, 3.0)
❚ Benutzer-definierte fehlende Werte ❚ Labels für Variablenname und Datenwerte ❚ Spaltenformat (Spaltenbreite und -ausrichtung)❚ Skalenniveau (metrisch, ordinal, nominal)
Labels, Werte-Labels
❚ Label für Variablenname: Spaltenüberschrift❚ Label für Datenwerte: Zellenbeschriftung
❚ Werte-Labels: Zuweisung von Datenwert zu dem Wert, der angezeigt werden soll
❚ Hinzufügen nicht vergessen !❚ Zum Anzeigen dieser Werte-Labels
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Vorlagen zur Variablendefinition
❚ Gleiche und ähnliche Variablendefinitionen können mithilfe von Vorlagen erstellt werden.
❚ Numerische Variablen erhalten automatisch die Vorlage STANDARD (numerisch, 8.2-Format).
❚ Um einer Variablen eine andere Vorlage zuzuweisen, markiert man diese zunächst und ruft dann Daten => Vorlagen auf.
Vorlagen-Fenster
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Variablen-Vorlagen
❚ Nachträgliche Änderungen in Vorlagen werden nicht auf Variablen übertragen
❚ Vorlagen-Datei hat die Erweiterung *.tpl❚ Original liegt im SPSS-Hauptverzeichnis
(im URZ derzeit N:\spsswin\v9.0d)❚ Mit erster Änderung Verschiebung nach
C:\Winnt
Vorlagen im PC-Pool nutzen
Wenn Sie mit eigenen Vorlagen im PC-Pool des URZ arbeiten wollen, dann gehen Sie folgendermaßen vor:
1.Vorlagen wie beschrieben anlegen2.Am Ende der SPSS-Sitzung die Datei spss.tpl
aufs Laufwerk M: sichern3.Vor dem nächsten SPSS-Aufruf die Datei spss.tpl
von M: nach C:\Winnt kopieren
Anzeige von Dateiinformationen
❚ Extras => Variablen
❚ Extras => Dateiinfoerzeugt Liste im Ausgabefenster
❚ Datei => Infos über Datendatei anzeigenzeigt Information von nichtgeöffneter Dateian
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3. Bestehende Dateien
Zugriff auf Excel- u. Access-TabellenBilden neuer VariablenAuswahl/UntermengenUmkodieren bestehender Werte
Einlesen externer Dateien
Daten, die mit einem anderen Anwendungs-programm erfaßt wurden, können in eine SPSS-Datei verwandelt werden.
*.xls Excel 4*.dbf dBase*.sys SPSS/PC*.por SPSS-
Transport*.w* Lotus*.dat Tabulator-
getrennt
Excel 5-Tabelle iris.xls
❚ Tabelle unter Excel öffnen und Speichern unterExcel 4.0-Format
❚ SPSS Datei => ÖffnenDateityp und -name angeben
❚ Optionen
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Access-Tabelle
❚ Der Zugriff auf Access-Tabellen ist ein Beispiel für die ODBC-Schnittstelle (ODBC = Open Data Base Connectivity).
❚ Datei => Datenbankzugriff => Neue Abfrageöffnet den Datenbank-Assistenten
❚ Beispiel: iris.mdb❚ Dabei kann man Felder auswählen, Teilmengen
bilden, die Abfragen speichern u.a.m.❚ ODBC ist auch ein Weg, um auf Excel-Tabellen
und andere Formate zuzugreifen.
Einlesen von ASCII-Dateien
❚ Mit einem Texteditor erfaßte Daten werden über Datei => Textdaten einlesen in SPSS-Tabellen überführt (Assistent für Textimport).
❚ Beispiel: iris.dat❚ Syntaxanzeige (*.sps)
Formatspeichern (*.tpf)❚ Mögliche Probleme:
Werte mit NachkommastellenWerte mit Punkt als Dezimaltrennzeichen
Export von Daten
❚ Über den Menüpunkt Datei => Speichern unterwerden SPSS-Dateien in ein anderes Format übertragen.
❚ Unterstützt werden:SPSS-Transportfile, Excel, dBase, Lotus, ASCII, tabulator getrennt
❚ Nicht unterstützt wird: ODBC.
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Neue Variablen bilden
❚ Eine SPSS-Tabelle besteht aus Variablen und Beobachtungen und läßt sich in einer rechteckigen Tabellenform darstellen.
❚ Neue Variablen werden als zusätzliche Spalten der Tabelle aufgefaßt.
❚ Neue Variablen können konstante Werte annehmen oder aus bestehenden Variablen hervorgehen.
Transformieren => Berechnen
Funktionen
❚ Eine Liste aller verfügbaren Funktionen und deren Bedeutung erhält man über Hilfe (im Variablen berechnen-Fenster) => Syntax => Compute Command Syntaxoder
❚ Hilfethemen => Index => Funktionen❚ Hinweis:
Der Umgang mit fehlenden Werten ist abhängig von der jeweiligen Funktion.
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Transformationen
❚ Was passiert, wenn als numerischer Ausdruck folgende Zeile eingetragen wird?
1 * (sl<5) + 2 * (sl>=5)
Auswahl von Fällen
❚ durch Formulierung einer logischen Bedingung❚ Die Fälle, die die Bedingung erfüllen, werden in
die Analyse eingeschlossen, die anderen ausgeschlossen (oder gelöscht).
❚ Menüpunkt: Daten => Fälle auswählen❚ Variable filter_$ nimmt die Werte 0 und 1 an
(0=ausgeschlossen, 1=eingeschlossen). ❚ Die ausgeschlossenen sind im Datenfenster
besonders gekennzeichnet.
Umkodieren von Werten
❚ Zuordnen neuer Werte zu bestehenden Werten oder von Bereichen bestehender Werte in neue Werte
❚ in bestehende Variable oder in neue Variable❚ Beispiel: Bildung von Altersklassen,
Kategorisieren von Skalenitems ... ❚ Menüpunkt: Transformieren => Umkodieren
in dieselben/anderen Variablen❚ Tip: Hinzufügen nicht vergessen!
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Variablen kategorisieren
❚ Einteilen in Kategorien anhand von Perzentilen❚ Menüpunkt
Transformieren => Variable kategorisieren❚ Vorgabe
Variable und Anzahl der Kategorien
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Tabelle sortieren
❚ Menüpunkt: Daten => Fälle sortieren❚ sortiert die aktuelle SPSS-Tabelle nach einer
oder mehrerer Variablen, jeweils in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge
4. Datumsvariablen u.a.m
Datumsvariablen u. -funktionenAggregierenMit der Syntax arbeiten
Datumsvariablen
❚ Daten vom Typ Datum❚ Speicherung von Geburtsdaten, OP-Terminen ...
und Berechnung von zeitlichen Abständen❚ Intern speichert SPSS Datumsangaben als
Anzahl von Sekunden seit dem 14. Oktober 1582 0:00 Uhr.
❚ Für die Eingabe und die Darstellung von Datumsangaben stellt SPSS Datumsformate bereit.
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Beispiel: 16. November 1999
❚ Mögliche Darstellungen in SPSS16.11.199916-Nov-19991999/11/19
❚ Definition: Daten => Variable definieren
Funktionen f. Datumsangaben
❚ CTIME.DAYS(datum)❚ DATE.DMY(tag,monat,jahr)
❚ TIME.HMS(stunde,min,sek)❚ XDATE.DATE(datum)❚ XDATE.TIME(datum)
❚ YRMODA(jahr,monat,tag)
❚ # Tage seit 14.10.1582❚ # Sek. seit 14.10.1582
❚ # Sekunden seit 0:00❚ Datumsanteil des Datums❚ Zeitanteil des Datums
❚ # Tage seit 14.10.1582
(# = Anzahl)
Beispiel 1: Konstantes Datum
01.03.1995 (z.B. Stichtag einer Untersuchung)
1.Transformieren => Berechnenneue Variable Datum als date.dmy(1,3,1995)
2.Daten => Variable definierenDatum und Format auswählen
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Beispiel 2: Tanken
❚ Datum Kilometerstand Benzin (l)16.12.1998 20580 60,323.12.1998 21250 57,404.01.1999 21874 56,617.01.1999 22476 56,3
❚ Berechnen Sie die durchschnittlich gefahrenen Kilometer pro Tag und den durchschnittlichen Benzinverbrauch auf 100 km zwischen 2 Tankvorgängen?
Zusammenfügen von Dateien
❚ Zwei SPSS-Dateien können auf unterschiedliche Arten verknüpft werden.
❚ Man unterscheidet zwischen❚ Dateien mit gleichen Variablen aber
unterschiedlichen Fällen:Fälle anfügen
❚ Dateien mit gleichen Fällen aber unterschiedlichen Variablen:Variablen hinzufügen
Fälle hinzufügen
❚ Daten => Dateien zusammenfügen => Fälle hinzufügen
❚ Liste der 'Nicht gepaarten Variablen', d.h. die Liste der Variablen, die nicht in die neue Datei übernommen werden.
❚ Gründe❙ unterschiedliche Variablennamen❙ Variable numerisch und als Textvariable definiert❙ Textvariablen mit unterschiedlicher Länge
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Beispiel
Variablen hinzufügen
❚ Daten => Dateien zusammenfügen => Variablen hinzufügen
❚ entweder gleiche Fälle oder Referenztabelle❚ Voraussetzung: Fälle müssen gleich sortiert sein❚ Eventuell Schlüsselvariable definieren❚ Liste der ausgeschlossenen Variablen
❙ bereits vorhandene Variablen (nicht eindeutige Namen)
Beispiel
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Aggregieren
❚ Fälle können entsprechend dem Wert einer oder mehrerer Gruppenvariablen zusammengefasst (=aggregiert) werden.
❚ Beispiel: Notendurchschnitte anstelle Einzelnoten
❚ Daten => Aggregieren und Definition - der Break-Variablen, - der Aggregierungsvariablen und - der Aggregationsfunktion
Beispiel 3
Aggregierungsfunktionen
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Mit der Syntax arbeiten
❚ Standardmäßig führt SPSS Protokoll.Bearbeiten => Optionen => Allgemein
❚ In der Journaldatei spss.jnl speichert SPSS alle Befehle, die im Laufe einer Sitzung übers Menü ausgeführt werden.
❚ Zusätzliche Anzeige im Ausgabefenster❚ Mit Einfügen kann der Befehl in ein eigenes
Syntaxfenster eingetragen werden.❚ Durch Markieren und Ausführen (Pfeil nach
rechts) werden die Befehle ausgeführt.
Öffnen des Syntaxfensters
❚ Datei => Neu => Syntax❚ Datei => Öffnen => Syntax (*.sps)
❚ Bei Bearbeitungen => Optionen kann eingestellt werden, dass sich das Syntaxfenster automatisch beim Starten von SPSS öffnet.
❚ Umfangreiche Analysen können mit der Syntax prozeduralisiert und Befehle, die über das Menü nicht erreichbar sind, ausgeführt werden.
Einige wichtige Befehle
❚ EXECUTE .❚ GET FILE=‘D:\Aggr.sav'.❚ NEW FILE.❚ SAVE OUTFILE=‘D:\datei2.sav‘ /COMPRESSED.❚ FORMATS text1 (A8).❚ FREQUENCIES
VARIABLES=alter/ORDER ANALYSIS .
=> Ausführliche Infos in Online-Hilfe oderschriftlich als PDF-Files in N:\spsswin\v9.0d\
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Beispiel
❚ SAS-Transportdatei in SPSS-Datei überführen❚ 1. Innerhalb der SAS-Umgebung:
libname trans xport 'D:\trans.fer';proc copy in=urz out=trans;
select iris;run;
❚ 2. Innerhalb der SPSS-Umgebung:get sas data='D:\trans.fer' dset=(iris).execute.
5. Kennwerte
Häufigkeiten, MittelwerteKorrelationen u.a.m.
Fragen
❚ Welche Kennwerte kennen Sie?(Aufzählung)
❚ Wie werden diese Kennwerte berechnet?(Formel o.ä., nicht in SPSS)
❚ Welche Eigenschaften haben sie?(was wird gemessen)
❚ Wann werden sie eingesetzt?(Voraussetzungen, Einschränkungen etc.)
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Menü Analysieren =>
❚ Deskriptive Statistiken=> Häufigkeiten=> Deskriptive Statistiken=> Kreuztabellen
❚ Tabellen => Einfache Tabellen❚ Mittelwerte vergleichen => Mittelwerte❚ Korrelation
=> bivariat=> Distanzen
Häufigkeiten
❚
Geschlecht
90 58,1 64,3 64,350 32,3 35,7 100,0
140 90,3 100,015 9,7
155 100,0
FrauMannGesamt
Gültig
SystemFehlendGesamt
Häufigkeit ProzentGültige
ProzenteKumulierteProzenteFREQUENCIES
VARIABLES=sex fachart/ORDER ANALYSIS .
Deskriptive Statistiken
❚
DESCRIPTIVESVARIABLES=alter/STATISTICS=MEANSTDDEV MIN MAX SEMEAN .
Deskriptive Statistik
140 19 50 27,65 ,54 6,41
140
alter in jahrenGültige Werte(Listenweise)
Statistik Statistik Statistik StatistikStandardf
ehler Statistik
N Minimum Maximum Mittelwert Standard
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Kreuztabellen
CROSSTABS/TABLES=kurs BY sex/FORMAT= AVALUE TABLES/CELLS= COUNT .
KURS * Geschlecht Kreuztabelle
Anzahl
8 7 15
5 2 720 13 33
9 2 116 6
12 10 22
17 13 30
13 3 16
90 50 140
SAS, URZ, Selbststudium,WS 98/99Einführung SAS, DKFZSPSS, URZ, WS 98/99GerontologieGeographieSPSS, RZ, 29.3.99,30.3.99, 31.3.99SAS, URZ, Blockkurs, WS98/99SPSS, URZ,WS1999/2000
KURS
Gesamt
Frau MannGeschlecht
Gesamt
Tabellen
27 29
32 4127 2733 3725 ,27 2726 2726 26
alter in jahrenSAS, URZ, Selbststudium,WS 98/99
alter in jahrenEinführung SAS, DKFZalter in jahrenSPSS, URZ, WS 98/99alter in jahrenGerontologiealter in jahrenGeographiealter in jahrenSPSS, RZ, 29.3.99,
30 3 99 31 3 99 alter in jahrenSAS, URZ, Blockkurs, WS98/99 alter in jahrenSPSS, URZ,WS1999/2000
KURSMittelwert
FrauMittelwert
MannGeschlecht
TABLES/FORMAT BLANK MISSING('.')/OBSERVATION alter/TABLES kurs > alterBY sex > (STATISTICS)/STATISTICSmean( ).
Mittelwerte
MEANSTABLES=alter BY sex/CELLS MEAN COUNT STDDEV .
Bericht
alter in jahren
27,47 90 6,3327,98 50 6,6127,65 140 6,41
GeschlechtFrauMannInsgesamt
Mittelwert NStandardabweichung
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Korrelationen - bivariat
CORRELATIONS/VARIABLES=alterenglisch grund2
/PRINT=TWOTAIL NOSIG/MISSING=PAIRWISE .
Korrelationen
1,000 ,103 -,192*, ,226 ,025
140 140 137,103 1,000 -,159,226 , ,063140 140 137
-,192* -,159 1,000,025 ,063 ,137 137 138
Korrelation nach PearsonSignifikanz (2-seitig)NKorrelation nach PearsonSignifikanz (2-seitig)NKorrelation nach PearsonSignifikanz (2-seitig)N
alter in jahren
Englischkenntnisse
Pruefungsrelevanz
alter in jahrenEnglischkenntnisse
Pruefungsrelevanz
Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant.*.
Kennwerte getrennt für Gruppen
❚ Um Kennwerte gleichzeitig getrennt für mehrere Gruppen zu berechnen, ruft man vor dem eigentlichen Menüpunkt
Daten => Datei aufteilenauf.
❚ Vorsicht bei langen Textvariablen als Gruppenvariablen (siehe Hilfe-Text).
6. Grafiken
Zwei Engines/Programmteile- die klassische und - interaktive Grafiken
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
Carina Ortseifen, URZ Heidelberg 24
Fragen
Welche grafischen Darstellungsformen sind Ihnen geläufig und welche Kennwerte werden damit dargestellt?
Grafikform Kennwert
SPSS-Grafiken
Grafiken können in SPSS erstellt werden mit den Menüpunkten
❚ Grafiken❚ Analysieren => .... => Diagramme
und seit der Version 9.0 ❚ Grafiken => Interaktive Grafiken
(befindet sich aber noch im Aufbau)
Grafikablage
❚ Wurden die Grafiken in älteren Version in einem besonderen Fenster, dem Grafik-Karusell dargestellt, werden sie ab Version 7 direkt in der Ausgabe (oder im Viewer) dargestellt.
❚ Im Viewer können sie geändert, exportiert und ausgedruckt werden.
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Galerie
Grafiken=>Galerie
Galerie (2)
Grafiken=>Galerie=> Interaktiv
Beispiel: Balkendiagramm
Grafiken => Balken =>
Gestapelt
Oder: Analysieren => Deskriptive Statistiken => Häufigkeiten (aber: ungestapelt)
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
Carina Ortseifen, URZ Heidelberg 26
Studienfach1
ErziehungswissenschaSprachen
GeographieMedizin
Psychologie
Abso
lute
Wer
te
12
10
8
6
4
2
0
geschlecht
männlich
weiblich
Beispiel: Balkendiagramm (2)
Grafikbearbeitung
Doppelklick auf Grafik
öffnet denDiagramm-Editor
Diagramm-Editor Menüs
Datei: Diagramm abspeichern, exportieren ...Bearbeiten: Datie in Zwischenablage kopierenAnsicht: Statusleiste und Symbolleisten
ein/ausblendenGalerie: Auswahl des DiagrammtypsDiagramme: Änderung von Layout- und
BeschriftungsmerkmalenDatenreihen: ausgewählte Daten aus Grafik
ausblendenFormat: Änderung der Grafik
Einführung in SPSS Sommersemester 20000
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Beispiel: Balken - interaktiv
Grafiken => Interaktive Grafiken=> Balken
Messniveau spielthier eine Rolle!
Beispiel: Balken - interaktiv (2)
Bearbeitung der Grafik
Doppelklick
im gleichen Fenster
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Grafiken speichern
❚ Die Ausgabe kann in Form einer Viewer-Datei (Erweiterung *.spo) gespeichert werden.
❚ Dazu wählt man in der linken Navigationsleiste (oder rechts die Elemente) aus und ruft Datei => Speichern unter auf.
❚ In einer späteren SPSS-Sitzung kann diese Datei dann geöffnet werden.
Grafiken exportieren
❚ Über 'Ausgabe - Exportieren' können SPSS-Grafiken in externe Formate übertragen werden.*.jpg, *.wmf, *.cgm,*.eps, *.tif ...
um sie in andere Anwendungen (z.B. Word für Windows) zu importieren.
SPSS im Vergleich zu SAS
schnell und leicht erlernbarStandardgrafiken sind recht ansprechendMethodenspektrum oft ausreichendImport/Export von Dateien und Grafiken in viele Standardformate möglichgeringeres Methodenspektrumschwerfällige Programmierungmühsame Bearbeitung gleichartiger GrafikenProbleme mit großen Datenmengen (langsam)
Vorsicht -Persönlich gefärbt !!!