SoSe 06, Statistik mit SPSS Statistik mit SPSS29-06-06

SoSe 06, SoSe 06, Statistik mit SPSSStatistik mit SPSS

29-06-0629-06-06

Überblick MehrfeldertabellenÜberblick Mehrfeldertabellen

1.1. Mehrfeldertabelle und Zusammenhangsmaße für Mehrfeldertabelle und Zusammenhangsmaße für nominale Datennominale Daten

2.2. Mehrfeldertabelle und Zusammenhangsmaße für Mehrfeldertabelle und Zusammenhangsmaße für ordinale Datenordinale Daten

3.3. Metrische Daten in der KreuztabelleMetrische Daten in der Kreuztabelle

1. Mehrfeldertabellen, nominale Daten1. Mehrfeldertabellen, nominale Daten

********Beispiel 1: Kreuztabelle: recall x konfession.

***Rekodierung.recode s03 (1=1) (2,3=2) (6=0) into konfession.val lab konfession 1 'katholisch' 2 'evangelisch' 0 'konfessionslos'.var lab konfession 'Konfessionszugehörigkeit'.fre konfession recall.

cro recall by konfession/cells col.

recall x konfession Kreuztabellerecall x konfession Kreuztabelle

recall * konfession Konfessionszugehörigkeit Kreuztabelle

% von konfession Konfessionszugehörigkeit

38,0% 30,1% 46,0% 38,4%

20,7% 42,8% 29,1% 31,3%

9,1% 7,5% 9,5% 8,7%

8,6% 12,5% 8,4% 9,8%

19,0% 3,7% 5,4% 8,6%

4,6% 3,5% 1,6% 3,1%

100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

1,00 SPD

2,00 CDU/CSU

3,00 Bd90/Die Gruenen

4,00 FDP

5,00 Die Linke.PDS

7,00 andere

recall

Gesamt

,00 konfessionslos

1,00 katholisch

2,00 evangelisch

konfession Konfessionszugehörigkeit

Gesamt

Zusammenhangsmaße für nominale DatenZusammenhangsmaße für nominale Daten

[/STATISTICS=[CHISQ][LAMBDA][BTAU][GAMMA][ETA ]] [PHI ][UC ][CTAU][D ][CORR]

[CC ][KAPPA ][RISK][MCNEMAR] [CMH [(value)]] [ALL ][NONE]

Zwei Arten von Zusammenhangsmaßen für nominale sind in Zwei Arten von Zusammenhangsmaßen für nominale sind in SPSS verfügbar:SPSS verfügbar:

1.1. Symmetrische Maße: Phi, Cramer‘s V und Symmetrische Maße: Phi, Cramer‘s V und Kontigenzkoeffizient (basieren auf dem Chisq – Konzept)Kontigenzkoeffizient (basieren auf dem Chisq – Konzept)

2.2. Richtungsmaße: Lambda, Unsicherheitskoeffizient und Richtungsmaße: Lambda, Unsicherheitskoeffizient und Goodman und Kruskals Tau (basieren auf dem Konzept der Goodman und Kruskals Tau (basieren auf dem Konzept der proportionalen Fehlerreduktion)proportionalen Fehlerreduktion)

Zusammenhangsmaße für nominale Zusammenhangsmaße für nominale DatenDaten

********Beispiel 1: Kreuztabelle: recall x konfession.

cro recall by konfession/cells col/stat phi lambda cc uc.

Berechnet folgende Berechnet folgende Zusammenhangsmaße:Zusammenhangsmaße: Phi, Phi, Cramer‘s V (phi)Cramer‘s V (phi)

Lambda, Tau (lambda)Lambda, Tau (lambda)Kontingenzkoeffizient (cc)Kontingenzkoeffizient (cc)Unsicherheitskoeffizient (uc)Unsicherheitskoeffizient (uc)

Symmetrische Maße

,309 ,000

,218 ,000

,295 ,000

1943

Phi

Cramer-V

Kontingenzkoeffizient

Nominal- bzgl.Nominalmaß

Anzahl der gültigen Fälle

Wert

Asymptotischer

Standardfehler

aNäherungsweises T

bNäherungsweise Signifikanz

Die Null-Hyphothese wird nicht angenommen.a.

Unter Annahme der Null-Hyphothese wird der asymptotische Standardfehler verwendet.b.

Symmetrische MaßeSymmetrische Maße

Symmetrisches Symmetrisches Zusammenhangsmaß, Zusammenhangsmaß, Interpretation von Cramer‘s V Interpretation von Cramer‘s V erfolgt analog zu Phi, d.h. erfolgt analog zu Phi, d.h. Cramers‘ V = 2,18 = mittlerer Cramers‘ V = 2,18 = mittlerer ZusammenhangZusammenhang

Bei einer Bei einer Irrtumwahrscheinlichkeit von Irrtumwahrscheinlichkeit von <= 5% (p<=0,05) wird die <= 5% (p<=0,05) wird die Nullhypothese abgelehntNullhypothese abgelehnt

RichtungsmaßeRichtungsmaße

Richtungsmaße

,102 ,017 5,749 ,000

,069 ,018 3,806 ,000

,135 ,022 5,737 ,000

,024 ,004 ,000c

,046 ,007 ,000c

,035 ,005 6,606 ,000d

,030 ,005 6,606 ,000d

,041 ,006 6,606 ,000d

Symmetrisch

recall abhängig

konfession Konfessionszugehörigkeit abhängig

Symmetrisch

recall abhängig


Symmetrisch

recall abhängig


Lambda

Goodman-und-Kruskal-Tau

Unsicherheitskoeffizient

Nominal- bzgl.Nominalmaß

Wert

Asymptotischer

Standardfehler

aNäherungsweises T



Interpretation von Lambda: Bei Kenntnis der Konfessionszugehörigkeit Interpretation von Lambda: Bei Kenntnis der Konfessionszugehörigkeit lässt sich die Wahlabsicht mit einer um 6,9% geringeren Fehlerquote lässt sich die Wahlabsicht mit einer um 6,9% geringeren Fehlerquote vorhersagen als ohne Kenntnis der Konfessionszugehörigkeitvorhersagen als ohne Kenntnis der Konfessionszugehörigkeit

Besispiel 2: Kreuztabelle recall x Besispiel 2: Kreuztabelle recall x geschlechtgeschlecht

****Beispiel 2: Kreuztabelle mit nominalen Daten: recall x geschlecht.

cro recall by geschlecht/cells col sresid/stat chiq.

Berechnet dem Chiquadrat-TestBerechnet dem Chiquadrat-Test

Standardisierte ResiduenStandardisierte Residuen

recall x geschlecht, Standardisierte recall x geschlecht, Standardisierte ResiduenResiduen

recall * geschlecht Geschlecht Kreuztabelle

373,3 403,7 777,0

41,3% 36,1% 38,6%

1,3 -1,3

303,6 328,4 632,0

27,4% 35,1% 31,4%

-2,2 2,1

85,5 92,5 178,0

7,5% 10,0% 8,8%

-1,4 1,3

93,2 100,8 194,0

9,9% 9,4% 9,6%

,3 -,3

81,7 88,3 170,0

9,8% 7,2% 8,4%

1,5 -1,4

29,8 32,2 62,0

4,0% 2,2% 3,1%

1,7 -1,6

967,0 1046,0 2013,0

100,0% 100,0% 100,0%

Erwartete Anzahl

% von geschlecht Geschlecht

Standardisierte Residuen

Erwartete Anzahl



Erwartete Anzahl



Erwartete Anzahl



Erwartete Anzahl



Erwartete Anzahl



Erwartete Anzahl



1,00 SPD

2,00 CDU/CSU

3,00 Bd90/Die Gruenen

4,00 FDP

5,00 Die Linke.PDS

7,00 andere

recall

Gesamt

0 Mann 1 Frau

geschlecht Geschlecht

Gesamt

Standardisierte Standardisierte Residuen: <= -2 bzw. Residuen: <= -2 bzw. >= +2.>= +2.

Die standardisierten Die standardisierten Residuen für die CDU- Residuen für die CDU- Wahl deuten auf über-Wahl deuten auf über-zufällige zufällige Abweichungen von bei Abweichungen von bei Unabhängigkeit Unabhängigkeit erwarteten Werten hin.erwarteten Werten hin.

Chiquadrat-TestChiquadrat-Test

Chi-Quadrat-Tests

26,225a

5 ,000

26,340 5 ,000

2,472 1 ,116

2013

Chi-Quadrat nachPearson

Kontinuitätskorrektur

Likelihood-Quotient

Zusammenhanglinear-mit-linear


Wert df

Asymptotische Signifikanz

(2-seitig)

0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 29,78.

a.

2. Mehrfeldertabellen für ordinale Daten2. Mehrfeldertabellen für ordinale Daten

****Beispiel 3: Kreuztabelle mit ordinalen Daten: Schulbildung x Politisches Interesse.

****Rekodierung.fre s05.recode s05 (2,3=1) (4=2) (5,6=3) into schule.var lab schule 'Schulbildung, dreistufig'.val lab schule 1 'wenig Schulbildung' 2 'mittlere Schulbildung' 3 'hohe Schulbildung'.fre schule f005.

cro f005 by schule/cells col.

Zusammenhangsmaße für ordinale DatenZusammenhangsmaße für ordinale Daten



Folgende Zusammenhangsmaßen für ordinale sind in SPSS Folgende Zusammenhangsmaßen für ordinale sind in SPSS verfügbar:verfügbar:

1.1. Symmetrische Maße: Gamma, Tau B, Tau C Symmetrische Maße: Gamma, Tau B, Tau C

2.2. Richtungsmaß: Somers‘ dRichtungsmaß: Somers‘ d

Zusammenhangsmaße für ordinale DatenZusammenhangsmaße für ordinale Daten

****Beispiel 3: Kreuztabelle mit ordinalen Daten: Schulbildung x Politisches Interesse.

Berechnet folgende Zusammen-Berechnet folgende Zusammen-hangsmaße:hangsmaße:

Gamma (gamma)Gamma (gamma)Somer‘s D (d)Somer‘s D (d)btau (btau)btau (btau)

cro f005 by schule/cells col/stat gamma d btau.

Politisches Interesse x SchulbildungPolitisches Interesse x Schulbildung

f005 Staerke politisches Interesse * schule Schulbildung, dreistufigKreuztabelle

% von schule Schulbildung, dreistufig

7,9% 3,5% 1,4% 5,2%

20,0% 11,0% 3,9% 13,8%

43,5% 43,6% 36,0% 41,8%

19,9% 31,4% 35,1% 26,6%

8,8% 10,6% 23,5% 12,6%

100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

0 ueberhaupt nicht

1 wenig

2 mittel

3 ziemlich stark

4 sehr stark

f005 StaerkepolitischesInteresse

Gesamt

1,00 wenigSchulbildung

2,00 mittlereSchulbildung

3,00 hoheSchulbildung

schule Schulbildung, dreistufig

Gesamt


Symmetrische Maße

,269 ,016 16,549 ,000

,384 ,022 16,549 ,000

2513

Kendall-Tau-b

Gamma

Ordinal- bzgl.Ordinalmaß


Wert

Asymptotischer

Standardfehler

aNäherungsweises T



Unter Annahme der Null-Hyphothese wird der asymptotische Standardfehler verwendet.b.

Richtungsmaße

,250 ,016 15,129 ,000

,268 ,018 15,129 ,000

,235 ,015 15,129 ,000

Symmetrisch

f005 Staerke politischesInteresse abhängig

schule Schulbildung,dreistufig abhängig

Somers-dOrdinal- bzgl. OrdinalmaßWert

Asymptotischer

Standardfehler

aNäherungsweises T



RichtungsmaßeRichtungsmaße

Interpretation: Es besteht eine positive Beziehung, d.h. je höher die Interpretation: Es besteht eine positive Beziehung, d.h. je höher die Schulbildung ist, desto stärker ist das politische Interesse. Die Schulbildung ist, desto stärker ist das politische Interesse. Die Koeffizienten sind bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% Koeffizienten sind bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% signifikant.signifikant.

3. Kreuztabelle und 3. Kreuztabelle und Korrelationskoeffizient für metrische Korrelationskoeffizient für metrische

DatenDaten

****Beispiel 4: Kreuztabelle mit metrischen Daten: Sympathie Merkel x Links- Rechts-Selbsteinstufung.

Berechnet Spearman‘s Rankorrelation Berechnet Spearman‘s Rankorrelation (eig. für ordinale Daten) und Pearson‘s r.(eig. für ordinale Daten) und Pearson‘s r.cro f030 by f029_1

/cells col/stat corr.



Sympathie Merkel x Links-Rechts-Sympathie Merkel x Links-Rechts-SelbsteinstufungSelbsteinstufung

f030 Links-Rechts-Selbsteinstufung * f029_1 Skalometer Schroeder Kreuztabelle

% von f029_1 Skalometer Schroeder

5,1% 3,7% 1,9% 4,9% 3,6% 2,1% 2,2% 2,1% 3,0% 10,1% 3,5%

,9% 2,8% 1,6% 1,9% 2,9% 3,6% 4,7% 4,7% 2,6% 7,5% 5,0% 3,8%

4,7% 3,7% 2,3% 8,4% 6,9% 9,2% 5,8% 10,7% 15,0% 23,5% 18,8% 11,9%

3,4% 7,3% 3,1% 5,6% 8,8% 12,3% 8,9% 15,5% 20,4% 21,7% 13,3% 13,3%

7,7% 9,2% 13,3% 4,7% 10,8% 11,3% 17,8% 21,1% 20,9% 16,6% 22,0% 15,9%

37,0% 30,3% 24,2% 40,2% 34,3% 29,2% 38,2% 24,3% 21,8% 19,9% 20,2% 27,1%

12,8% 26,6% 18,8% 19,6% 12,7% 11,3% 12,0% 7,6% 7,0% 2,7% 2,8% 9,8%

11,1% 10,1% 12,5% 12,1% 12,7% 9,7% 4,7% 7,9% 5,6% 2,7% 5,5% 7,5%

11,5% 3,7% 17,2% 3,7% 3,9% 5,1% 3,7% 3,5% 3,8% 1,2% ,9% 4,7%

2,1% 6,3% 1,9% 2,0% 2,1% 1,0% 1,3% ,2% ,5% 1,2%

3,8% 2,8% ,8% 2,6% 1,0% 1,3% ,5% 1,2% ,9% 1,4%

100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

1 links

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11 rechts

f030 Links-Rechts-Selbsteinstufung

Gesamt

0 -5 halteueberhauptnichts von

ihm/ihr 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 +5 haltesehr viel

von ihm/ihr

f029_1 Skalometer Schroeder

Gesamt

Bei vielen Ausprägungen der Bei vielen Ausprägungen der Variablen wird die Kreuztabelle Variablen wird die Kreuztabelle schnell unübersichtlich.schnell unübersichtlich.


Symmetrische Maße

-,327 ,020 -16,814 ,000c

-,363 ,019 -18,902 ,000c

2360

Pearson-RIntervall- bzgl.Intervallmaß

Korrelation nachSpearman

Ordinal- bzgl.Ordinalmaß


Wert

Asymptotischer

Standardfehler

aNäherungsweises T


Die Null-Hyphothese wird nicht angenommen.

Interpretation: Es besteht eine mittelstarke negative Beziehung, d.h. je Interpretation: Es besteht eine mittelstarke negative Beziehung, d.h. je rechter die ideologische Selbsteinstufung, desto negativer die rechter die ideologische Selbsteinstufung, desto negativer die Bewertung von Schröder (bzw. umgekehrt). Die Koeffizienten sind bei Bewertung von Schröder (bzw. umgekehrt). Die Koeffizienten sind bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% signifikant.einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% signifikant.


Faustregeln für Korrelationen bei sozialwiss. DatenanalysenFaustregeln für Korrelationen bei sozialwiss. Datenanalysen

<=<= 0,05 0,05 zu vernachlässigenzu vernachlässigen> 0,05 und < 0,2> 0,05 und < 0,2 geringgering> 0,2 und < 0,5> 0,2 und < 0,5 mittelmittel> 0,5 und < 0,7> 0,5 und < 0,7 hochhoch>=>= 0,70,7 sehr hochsehr hoch

Werte gelten für den positiven und negativen BereichWerte gelten für den positiven und negativen Bereich

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