ich muss für meine Bachelor Arbeit einen Fragebogen statistisch auswerten. Der Bogen besteht aus 24 Fragen und pro Frage kann aus 5 Antworten eine ausgewählt werden. Ich rechne mit einem Rücklauf von ca. 80 Fragebögen. Meine Professorin meinte ich soll das mit SPSS auswerten, doch ich habe damit noch nie gearbeitet. Und leider hat meine Professorin keine Zeit um mir näher zu erläutern was sie sich da vorstellt. Und ich habe nur statistische Grundkenntnise aus dem Studium und weiß daher nicht genau was ich da genau auswerten muss und wie komplex das mit SPSS ist.
Wäre wirklich super, wenn ihr mir ein paar Tipps geben könnt!
geh mal mit dem Suchbegriff SPSS bei yahoo! (oder notfalls auch bei google) suchen - da findest du jede Menge infos, auch bzl. open source Alternativen.
Der Bogen besteht aus 24 Fragen und pro
Frage kann aus 5 Antworten eine ausgewählt werden. Ich rechne
mit einem Rücklauf von ca. 80 Fragebögen. Meine Professorin
meinte ich soll das mit SPSS auswerten, (…) Und
ich habe nur statistische Grundkenntnise aus dem Studium und
weiß daher nicht genau was ich da genau auswerten muss und wie
komplex das mit SPSS ist.
Die Antworten werden wohl durchnumeriert (besser: codiert) werden von 1 bis 5.
Damit kann man dann Fragestellungen nach Mittelwerten, Standardabweichungen, „Wählen Frauen mittleren Einkommens und jüngeren Alters bei Frage 8 eher Antwort 1 oder Antwort 4 ?“,… berechnen.
Wenn man jetzt noch um den Studiengang und den Fragebogen selbst wüsste, könnte man besseres sagen als den Verweis auf „SPSS in Bildern“: http://www.psycho.uni-osnabrueck.de/ggediga/www/pm98/
Erstmal danke für die schnelle Antwort! Also ich studiere internationales Management und der Fragebogen hat kulturelle Unterschiede im Arbeitsalltag zum Thema. Ich befrage Deutsche, die in den Ländern USA, Malaysia, China und der Schweiz gearbeitet haben nach ihren Erfahrungen.
Der Fragebogen ist unter dem Link auch zu finden: http://websurveyor.net/wsb.dll/80836/Culture.htm
Kann ich die Auswertung wirklich am besten mit SPSS machen oder gibt noch „einfachere“ Programme? Habe mich bisher nur über google über SPSS schlau gemacht, das Programm jedoch noch nie gesehen, da meine FH (FOM ESSEN) SPSS nicht zu Verfügung stellt und es ja doch sehr teuer ist. Habe jetzt gelesen dass es eine Testversion gibt, die möchte ich mir aber erst runterladen wenn genauer weiß wie ich auswerten muss, da diese ja zeitlich begrenzt ist.
LG,
Eva
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Danke für die schnelle Antwort! Habe schon sehr lange bei Google gesucht, und mir auch schon einiges zum Thema SPSS durchgelesen, nur dabei eben auch gesehen dass ich mit SPSS ja wirklich fast unendlich viele Parameter analysieren kann. Und ich weiß eben nicht so wirklich welche ich brauche, meine Professorin hat nur Korrelationen erwähnt…
Und habe auch schon Alternativen zu SPSS gesucht, da SPSS ja sehr teuer ist (wenn dann würde ich das mit der Testversion versuchen) nur weiß ich dann nicht welche da zu empfehlen ist. Habe auch gelesen, dass SPSS angeblich mit Abstand am einfachsten zu bedienen sei, stimmt das denn?
Gruß,
Eva
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Aha
Die Fragen 8 bis 21 können von 1 bis 5 codiert werden,
22 mit 1 und 2,
1 mit männlich/weiblich (1/2 oder 0/1),
2 lässt sich in Gruppen zusammenfassen (z.B. Alter von 20-35, 36-50,…)
3 welche Länder wurden insgesamt genannt
4 Mittlere Dauer der Tätigkeit
5 steht im Titel
7 welche Unternehmen insgesamt
Kann ich die Auswertung wirklich am besten mit SPSS machen
oder gibt noch „einfachere“ Programme?
Hi, Eva, was einfach zu bedienen ist, kannst nur du beurteilen. Da macht jeder seine eigene Erfahrungen…
Aber wenn dir alternative Programme nicht gefallen und SPSS in der aktuellen Version zu teuer ist - warum suchst du nicht bei ebay nach angeboten wie
SPSS 10.0 for Windows - Student Version - NP 85,60
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Versand EUR 3,95
an Deiner Stelle würde ich mich erstmal mit den Inhalten der Testtheorie vertraut machen, bevor ich etwas rechnen würde. Für Dich wäre für den Einstieg
Mummendey, H. (2003). Die Fragebogen-Methode. Göttingen: Hogrefe.
Du darfst Korrelationen (also die Stärke des linearen Zusammenhangs) nur rechnen, wenn deine Daten Intervallskalenniveau (oder besser) haben, also die Abstände zwischen zwei Stufen gleich groß sind. Z.B. Alter 1-10, 11-20, 21-30 etc.
R zu empfehlen finde ich sehr lobenswert. Es lohnt sich meines Erachtens wirklich R zu lernen und außerdem ist R Open-Source.
Aber: Während man die Oberfläche von SPSS intuitiv bedienen kann, muss man für R zuerst eine Programmiersprache lernen. Für Nicht-Programmierer ist dies deutlich schwieriger.
Du darfst Korrelationen (also die Stärke des linearen
Zusammenhangs) nur rechnen, wenn deine Daten
Intervallskalenniveau (oder besser) haben, also die Abstände
zwischen zwei Stufen gleich groß sind. Z.B. Alter 1-10,
11-20, 21-30 etc.
Huhu!
Es kommt doch ganz auf die Korrelationsmethode an - man macht’s eben ordinal, mittels dem Korrelationskoeffizienten von Spearman.
Ich glaube, so etwas wie Korrelationsmethoden ist für jedes Datenniveau zu finden. Dann natürlich Non-parametrisch - ist aber sowieso die bessere Alternative…
Zur Ausgangsfrage: Ich würde die Auswertung mittels SPSS durchaus empfehlen - es ist heutzutage Standard. Lizenzen gibt’s für Studenten u.U. zu günstigen Konditionen im Rechenzentrum der jeweiligen Uni (bei uns in Düsseldorf 40,00 €/anno) - oder aber es stehen Rechner mit vorinstallierter Software bereit (wenn nicht, dann kann man dies auch einfordern).
Man könnte auch mittels Excel auswerten - nur ist die Auswahl an statistischen Verfahren unter Excel erheblich eingeschränkt gegenüber SPSS.
Also das war ‚nur‘ eine Nennung
Ansonsten kann man noch mehr auffahren: SAS, Mathematica, Matlab, Scilab (?),…
Es lohnt sich meines
Erachtens wirklich R zu lernen und außerdem ist R Open-Source.
Zumindest bei ersterem waren die Leute von OpenBC (jetzt: Xing) etwas anderer Meinung…
Aber: Während man die Oberfläche von SPSS intuitiv bedienen
kann, muss man für R zuerst eine Programmiersprache lernen.
Für Nicht-Programmierer ist dies deutlich schwieriger.
Du darfst Korrelationen (also die Stärke des linearen
Zusammenhangs) nur rechnen, wenn deine Daten
Intervallskalenniveau (oder besser) haben,
Das ist falsch.
Mann kann die Korrelation nach Pearson, nach Spearman oder nach Kendall berechnen. In diesre Reihenfolge machen sich unterschiedlich starke Annahmen über die Verteilung der Wert. Bei Pearson müssen sie Werte intervallskaliert UND normalverteilt sein. Bei Spearman und Kendall müssen die Werte nur ordinal skaliert sein. Spearman berechnet die Produkt-Moment-Korrelation genau wie Pearson, jedoch mit den Rängen statt mit den Werten selbst. Kendall’s Verfahren beruht auf einem ganz anderen Algorithmus, der als Ergebnis einen Wahrscheinlichkeitswert zurückgibt.
Ich glaube, so etwas wie Korrelationsmethoden ist für jedes
Datenniveau zu finden. Dann natürlich Non-parametrisch - ist
aber sowieso die bessere Alternative…
Sowieso? Nein. Wenn bekannt ist, dass die Daten mind. intervallskaliert und etwa normalverteilt sind, dann haben nichtparametrische Verfahren bei kleinen Stichproben eine wahnsinnig geringer Power. Dann wär man schön dumm, wenn man nur aus Prinzip nichtparametrische Verfahren nimmt.
Zur Ausgangsfrage: Ich würde die Auswertung mittels SPSS
durchaus empfehlen - es ist heutzutage Standard.
R zu empfehlen finde ich sehr lobenswert. Es lohnt sich meines
Erachtens wirklich R zu lernen und außerdem ist R Open-Source.
Meine uneingeschränkte Zustimmung!
Aber: Während man die Oberfläche von SPSS intuitiv bedienen
kann, muss man für R zuerst eine Programmiersprache lernen.
Naja, „Programmiersprache“ ist übertrieben. Statt zu klicken, muss man einen Befehl eben eingeben. Ich finde es sogar gut, weil man wissen muss, was man macht. Anhand der „Introduction to R“ kann man R innerhalb eines Tages hinreichend gut bedienen, um einfache statistische Analysen zu machen.
Für Nicht-Programmierer ist dies deutlich schwieriger.
Tja, _kann sein_ - ich konnte eben schon programmieren; vielleicht muß ich dir einfach glauben. Tortz allem sagt mir mein Gefühl, dass es auch für nicht-Programmierer nicht schwer sein kann…
R unterstützt u. a. Verzeigungen, Schleifen und Funktionen und OOP. Daher ist R in meinen Augen sehr wohl ein Programmiersprache (genauer eine Skriptsprache). Du hast allerdings Recht, wenn Du meinst, dass man nicht programmieren können muss, um R anzuwenden.
Für Nicht-Programmierer ist dies deutlich schwieriger.
Tja, _kann sein_ - ich konnte eben schon programmieren;
vielleicht muß ich dir einfach glauben. Tortz allem sagt mir
mein Gefühl, dass es auch für nicht-Programmierer nicht schwer
sein kann…
Ich konnte schon sehr gut programmieren als ich mich zum ersten Mal mit R beschäftigt habe. Es viel mir allerdings trotzdem schwer. Das könnte aber auch daran liegen, dass ich mich nicht systematisch habe.
R unterstützt u. a. Verzeigungen, Schleifen und Funktionen und
OOP. Daher ist R in meinen Augen sehr wohl ein
Programmiersprache (genauer eine Skriptsprache).
Ja, sicher. My mistake. R ist eine Programmiersprache. Und Du bringst das, was ich sqagen wollte, ja auch treffend auf den Punkt:
Du hast
allerdings Recht, wenn Du meinst, dass man nicht programmieren
können muss, um R anzuwenden.
Klasse. Danke!
LG
Jochen
PS: Witzigerweise hatte ich heute einen Kurs mit Studenten. Es ist ein Statistik-Kurs. Die Statistik sollen sie aber mit R machen. Dieser eine Tag heute hat gereicht, den Studis R soweit beizubiegen, dass sie sogar eigene Funktionen schreiben und anspruchsvolle Grafiken machen können. Ok, Schleifen und Verzweigungen gab’s noch nicht, und unter Anleitung kommt man auch weiter als alleine mit „An Introduction to R“ - aber trotzdem…
Wie wertet man denn beim Korrelationskoeffizienten die „Power“ aus?
Natürlich ist der Stichprobenumfang ansonsten auch mit zu berücksichtigen, aber in der empirischen Forschung ist man oft in der Lage, den Stichprobenumfang selber festzulegen; und da würde ich eher dazu raten, ihn so zu wählen, dass man Non-Parametrisch rechnen kann.
Wobei ich Mittelwertsvergleiche ohnehin etwas schwierig finde - ich mag viel lieber sowas wie den Terptra-Jonckhere-Trend-Test; oder aber der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test hat auch eine wunderschöne Logik.
Du darfst Korrelationen (also die Stärke des linearen
Zusammenhangs) nur rechnen, wenn deine Daten
Intervallskalenniveau (oder besser) haben,
Nein. Rechnen darf man fast alles. Nur interpretieren …
Im übrigen: Die Sache mit dem Skalenniveau und den parametrischen vs. nichtparametrischen Verfahren wird viel zu oft viel zu undifferenziert behandelt. Zum Beispiel bestehen einige (eine in RL gemachte Erfahrung) darauf, die Item-Gesamttestkorrelation („Trennschärfe“) bei dichotomen Items nur mit der punktbiserialen Korrelation zu rechnen - und wehe man rechnet die Pearson-Korrelation. Allerdings ist die punktbiseriale gleich der Pearson-Korrelation.
Rechnen darf man die Pearson-Korrelation übrigens auch, wenn die Verteilungen der beiden Variablen nicht gleich sind. Die Unterschiedlichkeit in den Verteilungen führt zwar dazu, daß die erreichbare Korrelationshöhe unter 1 liegt, sprich max®
Wie wertet man denn beim Korrelationskoeffizienten die „Power“
aus?
Im Prinzip über die t-Statistik. Du kannst ja die Steigung testen. Dieser Test ist im Prinzip ein t-Test. Genau für den berechnet man eben die Power. Praktisch machen kannst du das einfach mit entsprechenden Programmen. Ganz simpel ist GPower (googel), wo du al Effektgröße direkt einen mindestens interessierenden Korrelationskoeffizient angeben kannst.
