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Einführung in die Arbeit mit SPSS

Dr. Matthias Rudolf: Modul BA-M3 – Multivariate Statistik Seite 1

Dr. Matthias Rudolf Modul M3: Multivariate Statistik

Aufgaben und Lösungshinweise zum

Computerseminar ESPSS:




Wichtiger Hinweis für alle Computerpraktika: Nutzen Sie für die Praktikumsveranstaltungen im PC-Pool bitte das Programm IBM SPSS 23 Die Anleitungen zum Praktikum wurden auf der Basis der Version 22 bzw. teilweise auf der Grundlage früherer SPSS-Versionen erstellt. Eventuell resultierende Unterschiede zur aktuellen Version SPSS 23 sind jeweils höchs-tens minimal (in der Regel höchstens geringfügig modifizierte Beschriftungen o.ä.) und werden im Skript beschrieben bzw. bei Bedarf im Seminar erläutert. Das nach dem Aufruf von SPSS erscheinende Fenster

kann sofort geschlossen werden. Die Bearbeitung der Aufgabe wird danach in dem in Bild 1 dargestellten Fenster fortgesetzt.



Im folgenden Datensatz sind die Testwerte für Selbstsicherheit (selbst) von 16 Proban-den enthalten. Ziel der Untersuchung war, Prädiktoren zu ermitteln, welche das Zustan-dekommen der unterschiedlichen Werte für Selbstsicherheit erklären können. Das For-scherteam interessiert sich besonders für die Prädiktoren Selbstwirksamkeitserwartung (swe), Ängstlichkeit (aengst) und Intelligenz (intell), von denen es erwartet, dass sie für Unterschiede in der Selbstsicherheit zwischen den Versuchspersonen verantwortlich sein könnten. Nach der Dateneingabe sind die Daten zu speichern, da der komplette Datensatz im nächsten Computerseminar erneut benötigt wird. Es soll eine Häufigkeitsanalyse der Variablen Selbstsicherheit und Selbstwirksamkeits-erwartung durchgeführt werden. Danach soll mit einem t-Test für unabhängige Stichproben geprüft werden, ob es signifi-kante Mittelwertunterschiede zwischen Männern und Frauen in der Variablen Selbstsi-cherheit gibt. Mit Ausnahme der Variable Geschlecht sind alle Variablen metrisch.

Hinweis: Die Dateneingabe, Speicherung und die einfache Datenanalyse werden für diese erste Übungsaufgabe auf den folgenden Seiten umfangreich beschrieben. Die Zwischenüberschriften gliedern diese ausführliche Beschreibung, so dass ein späteres Nachschlagen möglich ist, ohne das ganze Kapitel erneut zu bearbei-ten. Die folgenden Übungen werden auf diese Grundlagen nicht mehr eingehen.

vp selbst swe intell aengst geschl 1 2 23 100 24 1 (für ♂) 2 8 26 102 30 0 (für ♀) 3 5 25 94 46 04 8 32 88 5 1 5 3 26 104 32 1 6 17 31 105 2 0 7 18 43 102 5 1 8 3 21 95 27 1 9 10 31 98 21 0 10 12 32 112 15 1 11 10 26 97 8 0 12 12 35 98 12 0 13 11 29 105 30 0 14 8 25 105 22 1 15 15 29 94 35 0 16 10 33 109 16 1



I Dateneingabe

Bild 1 Es ist zunächst die Datenmenge einzugeben und zu speichern. Anschließend soll die Häufigkeitsverteilung der Variablen Selbstsicherheit und Selbstwirksamkeit ermittelt und in einer Grafik mit der (theoretischen) Normalverteilungskurve verglichen werden. Au-ßerdem sind Mittelwert, Standardabweichung, Maximum und Minimum zu ermitteln. Der Dateneditor ist wie ein Register aus zwei Registerkarten zusammengesetzt. Wir be-finden uns in der Registerkarte Datenansicht [1], in der die Daten eingegeben und be-rechnet werden können. Alle dafür notwendigen Befehle befinden sich in der Menüleiste [3]. (Bild 1) Vor der Eingabe der Daten sind die dabei verwendeten Variablen zu benennen und zu spezifizie-ren. Dazu steht die Variablenansicht [2] zur Verfügung, die anzuklicken ist.

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Bild 2 Spezifizieren von Variablen In der Registerkarte können alle für die Spezifikation notwendigen Eintragungen vorge-nommen werden, beispielsweise die Definition des Variablentyps und des Messniveaus [1]. Als erste Variable soll die Versuchspersonennummer eingegeben werden. Tragen Sie in das erste Feld der Namen-Spalte [2] vp1 ein. Hinweis: Die Eingabe der Versuchspersonennummer ist in fast allen Anwendungsfällen sehr günstig, da man damit die Möglichkeit erhält, später gezielt auf einzelne Datensätze zugreifen zu können. Daneben behält man stets den Überblick über die Anordnung der Datensätze in der Datei, was u.a. beim Verbinden von Daten wichtig ist. Durch Eingabe des Variablennamens vp [2] sind gleichzeitig in allen Spalten die Stan-dardspezifikationen eingetragen worden [1]. (Bild 2) Für die jeweilige Variable müssen diese Standardeinstellungen nun angepasst werden. Beginnen Sie mit der Spalte Typ und klicken Sie in das oberste Feld. Durch Anklicken des an der Stelle [3] erscheinenden, in Bild 2 aber nicht dargestellten blauen Feldes er-hält man die Darstellung aller möglichen Typvereinbarungen. Um sich in diesem und in ähnlichen Fenstern Informationen über die Inhalte der Begriffe verschaffen zu können, bietet SPSS praktisch immer Hilfen [4] an, die man durch Anklicken aufrufen kann.

1 Variablennamen sollten sinnvollerweise relativ kurz sein (anstelle vp könnten aber z.B. auch Nummer oder Proband verwendet werden), die Beschreibung der Variablen in der Spalte Beschriftung dagegen informativ und ausführlicher.

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Das weitere Vorgehen ist in Bild 3 beschrieben:

Bild 3 Die Breite 8 [1] kann beibehalten werden, die Anzahl der Nachkommastellen [2] sollte auf „0“ gesetzt werden2 und als Variablenlabel [3] ist „Versuchsperson“ einzutragen. Wertelabels [4] und fehlende Werte [5]3 spielen bei dieser Variablen keine Rolle. Nach Anklicken von Unbekannt im Feld [6]4 erscheint die in Bild 3 dargestellte Auflis-tung der möglichen Skalenniveaus (nominal, ordinal sowie metrisch=Skala5). Für vp ist „Nominal“ anzugeben. Da die Einstellung bezüglich der Rolle [7] der Variablen praktisch kaum eine Rolle spielt, kann in jedem Fall die Voreinstellung beibehalten werden.

2 Die Anzahl der Nachkommastellen kann für die metrischen Variablen auf 0 oder (zum Beispiel) auf 2 gesetzt werden, wenn die Daten keine Nachkommastellen enthalten. Bei der Angabe von 0 Nachkommastellen ergibt sich später eine übersichtlichere Darstellung der Daten in der Datenansicht. Bei der Angabe von (beispielsweise) 2 Nachkommastellen werden bei späteren Veränderungen der Werte (durch innerhalb der Analysen vorgenommene Berechnungen, z.B. Standardisierungen) die dann entstehenden Nachkommastellen in der Darstellung nicht „abgeschnitten“. 3 In der Spalte Fehlend kann man Zahlenwerte eintragen, die man in der Datenansicht für Fehlwerte benutzen möchte, zum Beispiel -99. Eine andere Möglichkeit – in der Regel sinnvollere - zum Umgang mit fehlenden Werten besteht darin, in der Datenansicht im entsprechenden Feld nichts einzutragen. In diesem Fall muss in der Variablenansicht keine Fehlwertspezifikation vorgenommen werden, der Wert wird als systemdefinierter Fehlwert gespeichert. 4 Ab der aktuellen SPSS-Version 23 ist die Spaltenbezeichnung Maß [8] durch die passendere Bezeichnung Messni-veau ersetzt worden. 5 Ab der aktuellen SPSS-Version 23 ist Skala durch die passendere Bezeichnung Metrisch ersetzt worden.

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Die Eingabe der Variablenspezifikationen ist analog für alle folgenden Variablen vorzu-nehmen. Wertelabels

Bild 4 Eine Besonderheit ergibt sich bei kategorialen Daten wie hier beim Geschlecht. Da die Bedeutung eines Wertes bei geschl=0 oder geschl=1 nicht unmittelbar klar ist, müssen über Wertelabels die Zahlenwerte spezifiziert werden. Dazu ist das blaue Feld (in [1] hier nicht zu sehen) anzuklicken. Im erscheinenden Fenster sind nun zunächst „0“ in das Wertefeld [2] und „weiblich“ in das Feld der Wertebeschriftungen [3] einzutragen. Nach Anklicken von Hinzufügen [4] werden diese Einstellungen in das Feld übernommen. Anschließend ist analog mit Wert = „1“ und Wertelabel = „männlich“ zu verfahren. Das Fenster ist nun durch Anklicken von OK zu schließen. Nach Eingabe aller Variablenspezifikationen ergibt sich der dargestellte Bildschirminhalt, wobei natürlich die Variablenlabel in Abhängigkeit von den eingegebenen Bezeichnun-gen modifiziert sein können. (Bild 4) In der Registerkarte Datenansicht [5] kann nun mit der Eingabe der Zahlen begonnen werden.

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Bild 5 Im Datenfenster (Bild 5) erscheinen die eingegebenen Variablennamen in der Kopfzeile [1], durch Bewegen des Mauszeigers auf den Variablennamen wird das Variablenlabel eingeblendet [2]. Alle weiteren eingegebenen Spezifikationen werden nicht sichtbar, wir-ken sich aber bei der Dateneingabe unmittelbar aus, beispielsweise werden in der Vari-ablen vp im Unterschied zur Variable selbst keine Nachkommastellen [3] angezeigt. Für die Variable geschl können die eingegebenen Wertelabels direkt dargestellt werden [4]. Hinweis: Durch Anklicken von Ansicht → Wertebeschriftungen kann erreicht werden, dass anstelle der Wertelabels die eingegebenen Zahlen dargestellt werden (und umgekehrt). Zusatzaufgabe: Informieren Sie sich nach Anklicken von Bearbeiten und danach Auswahl von Optionen über die für die weitere Arbeit mit SPSS möglichen Optionen. Wählen Sie gegebenenfalls von der Standardeinstellung abweichende Einstellungen, die Sie für Ihre weitere Arbeit benutzen möchten. Beachten Sie dabei aber, dass sich die weiteren Erläuterungen in diesem Skript auf die Standardeinstellungen beziehen. Datenspeicherung Nach Anklicken von Datei → Speichern unter öffnet sich das dargestellte Fenster (Bild 6). Zunächst ist das Laufwerk bzw. der Pfad [1] einzustellen, unter dem die neue Datei gespeichert werden soll, danach der Dateiname ist einzutragen [2]. Anschließend

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ist Speichern anzuklicken. Hinweis: Als Laufwerk bzw. Pfad sind Einstellungen vorzunehmen, die vom jeweils benutzten Rechner abhängen. Im PC-Pool sind die Einstellungen vorzu-nehmen, die zu dem Speicherbereich führen, den man mit der Anmeldung im Pool (login) zugewiesen bekommen hat (i.d.R. Laufwerk Z).

Bild 6

II Einfache Datenanalyse/ Häufigkeiten

Die Häufigkeitsverteilung der Variablen Selbstsicherheit und Selbstwirksamkeit soll er-mittelt und in einer Grafik mit der (theoretischen) Normalverteilungskurve verglichen werden. Außerdem sind Mittelwert, Standardabweichung, Maximum und Minimum zu ermitteln.

Bild 7 Das Anklicken von Analysieren in der Menüleiste (Bild 7) liefert einen Überblick über die Klassen statistischer Verfahren, die in dem Programmpaket (in der auf Ihrem Rechner installierten Version) verfügbar sind.

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Die im vorliegenden Fall zu rechnenden deskriptiven Statistiken sind unter dem Befehl Deskriptive Statistiken → Häufigkeiten auszuwählen6. Zu sehen ist jetzt das Dialogfenster Häufigkeiten (Bild 7). Die in die Analyse einzubeziehenden Variablen [1] sind zu markieren und durch Ankli-cken des Pfeils [2] in das Analysedatenfenster [3] zu übernehmen. Nach Anklicken von Statistiken, Diagramme oder Format [4] können die zu berechnen-den Größen des folgenden Verfahrens spezifiziert werden. Unter Format sollen die Standardeinstellungen beibehalten werden. Klicken Sie nun auf Statistiken.

Bild 8 Man erhält eine Darstellung aller statistischen Maßzahlen (Bild 8), die innerhalb der Häu-figkeitsanalyse berechnet werden können. Für den vorliegenden Fall sind unter Lage-maße der Mittelwert, sowie unter Streuung die Standardabweichung, das Minimum und das Maximum zu aktivieren. Anschließend liefert Anklicken von Weiter wieder das vo-rangegangene Bild.

6 Unter den übrigen Stichworten kann man sich einen Eindruck vom Umfang der in SPSS realisierten Ver-fahren machen. Einzelne Verfahren sind noch an anderen Stellen zu finden. Anklicken von Grafik bringt eine Übersicht über die grafischen Möglichkeiten des Systems.



Nach Anklicken von Diagramme (siehe Bild 7) erscheint das Dialogfeld aus Bild 9. Aktivieren Sie hier den Diagrammtyp His-togramme sowie die Option Mit Normalver-teilungskurve. Bestätigen Sie die Einstel-lung mit Weiter. Nachdem alle Einstellungen aus Bild 8 und 9 vorgenommen wurden, kann die Proze-dur durch Anklicken von OK gestartet wer-den.

Es öffnet sich nun ein neues Fenster, das Ausgabefenster (Bild 10).

Bild 10 Die erste abgebildete Tabelle enthält die deskriptiven Kennwerte. In den Spalten stehen die zwei analysierten Variablen [1]. Zu jeder Variable sind die Anzahl der gültigen und fehlenden Werte, sowie Mittelwert, Standardabweichung, Minimum und Maximum abge-

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bildet. In der linken Bildhälfte befindet sich das Navigationsfenster [2], mit dessen Hilfe einzelne Darstellungen und Auswertungen gezielt angesteuert werden können7. Als nächstes soll nun die Häufigkeitstabelle der Variablen Selbstsicherheit betrachtet werden (Bild 11).

Bild 11 In der ersten Spalte sind die gemessenen Werte aufgelistet [1], in der zweiten ist ange-geben, wie häufig diese Werte jeweils auftraten [2]. In der dritten Spalte sind die prozen-tualen Anteile dieser Häufigkeiten abgebildet [3], in der vierten stehen die Anteile der Häufigkeiten bezogen auf die gültigen Werte [4], d.h. Missing-Werte werden nicht in die Berechnung einbezogen. In der letzten Spalte schließlich sind die aufsummierten Anteile bezogen auf die gültigen Werte zu sehen [5]. Hinweis: Fehlende bzw. unmögliche Werte werden im Fenster Variablenansicht definiert. Die genaue Vor-gehensweise ist in Rudolf & Müller (2012), Kapitel 1 beschrieben. Häufigkeitsanalysen sollten grundsätzlich am Beginn jeder Datenauswertung stehen! Neben einem ersten Eindruck von der Verteilung der Daten liefern sie insbesondere Hinweise auf mögliche Ein-gabefehler, unmögliche Werte u. ä., die bei größeren Datenmengen im Datenfenster oft übersehen werden. Eine rechtzeitige Behebung derartiger Fehler in der Datenbasis vermeidet nutzlosen Auf-wand oder sogar fehlerhafte Ergebnisse.

7 Außerdem können ausgewählte Auswertungen (Teile des Ausgabefensters) gelöscht, verschoben oder kopiert werden.

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Im Folgenden soll exemplarisch das Histogramm für die Variable Selbstsicherheit be-trachtet werden.

Bild 12

Dieses Histogramm enthält die gleichen Informationen wie die ersten beiden Spalten der Häufigkeitstabelle in Bild 12. Auf der Abszisse (Kategorialachse) sind die gemessenen Werte aufgelistet, wobei der Wertebereich automatisch in gleich große Abschnitte eingeteilt wird; die Randpunkte des jeweiligen Abschnitts werden angegeben [1]. Auf der Ordinate sind die Häufigkeiten der Werte in den jeweiligen Abschnitten abgetragen [2]. Jede Säule repräsentiert also einen Wertebereich und anhand der Länge der Säule kann ermittelt werden, wie häufig Werte in diesem Bereich gemessen wurden. Zusätzlich wird die Häufigkeitsverteilung mit der (theoretischen) Normalverteilungskurve verglichen [3]. Neben dem Diagramm sind noch einige der Statistik-Maßzahlen abgebildet [4]. Zusatzaufgabe: Doppelklicken auf die Grafik öffnet einen Diagramm-Editor, in dem u.a. die Beschriftung des Diagramms, die Beschaffenheit der Balken und die Skalierung der Achsen verändert werden können. Testen sie diese Möglichkeiten ausgiebig und erzeu-gen Sie eine optisch ansprechende Grafik.

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Hinweis: Die Inhalte des Ausgabefensters können nach Anklicken von Datei Speichern gespeichert werden. Dies funktioniert analog zum Speichern einer Datenmenge. SPSS fügt dabei dem Dateiname der Ausgabedatei die Endung *.spv zu.

III Parametrischer Unterschiedstest: t-Test Zur Prüfung der Mittelwertunterschiede zwischen Probandinnen und Probanden in der Variablen Selbstsicherheit kann der t-Test für unabhängige Stichproben verwendet wer-den, wenn die bekannten Voraussetzungen erfüllt sind. Nach Anklicken von Analysieren → Mittelwerte vergleichen → T-Test bei unabhängigen Stichproben müssen die einzu-beziehenden Variablen spezifiziert werden.

Bild 13

Die Variable Selbstsicherheit ist in das Feld der Testvariablen zu übernehmen [1]. Für die Gruppenvariable geschl sind nach Anklicken von Gruppen def [2] die Kodierung der Gruppen einzutragen [3], hier 0 für die Probandinnen bzw. 1 für die Probanden. An-schließend kann die Analyse mit OK gestartet werden.

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Bild 14 Die erste Tabelle enthält einige deskriptive Daten der Variablen Selbstsicherheit, ge-trennt nach dem Geschlecht. In der ersten Zeile sind jeweils die Kennziffern der Proban-dinnen abgebildet [1], in der zweiten Zeile die Kennziffern der Probanden [2]. Angezeigt werden u.a. die Stichprobengröße [3], die Mittelwerte [4] und die Standardabweichungen [5].

Bild 15

Die zweite Tabelle zeigt die Ergebnisse des t-Tests. Die ersten beiden Spalten enthalten die Ergebnisse des Levene-Tests auf Gleichheit der Varianzen. Hier wird geprüft, ob sich die Varianzen der beiden Gruppen signifikant voneinander unterscheiden. Für die Vari-able Selbstsicherheit ist dies wegen p = 0.403 nicht der Fall [1], deshalb soll hier von Varianzhomogenität ausgegangen werden. Im Folgenden sollen die entsprechenden Kennziffern in der ersten Zeile Varianzen sind gleich [2] betrachtet werden. In der zweiten Zeile sind die Ergebnisse des Welch-Tests angegeben, der bei Varianzinhomoge-nität anzuwenden wäre.

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Als für den t-Test wesentliche Größen findet man den berechneten t-Wert [3], die Frei-heitsgrade [4] sowie den p-Wert [5]. Da der p-Wert größer als das vorgegebene Signifi-kanzniveau von = 0.05 ist, kann der Mittelwertsunterschied zwischen Probandinnen und Probanden von 3.0 [6] nicht als signifikant angesehen werden, die Nullhypothese kann somit nicht abgelehnt werden. Sehr wichtig: Informieren Sie sich präzise über die Definition und die Bedeutung des p-Wertes beim Testen statistischer Hypothesen! Aufgabe: Welcher p-Wert hätte sich ergeben, wenn im Beispiel an Stelle der zweiseitigen Alterna-tivhypothese H1: µweiblich ≠ µmännlich (H0: µweiblich = µmännlich) die einseitige Alternativhypo-these H1: µweiblich > µmännlich (H0: µweiblich ≤ µmännlich) geprüft worden wäre?

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