Wie werte ich richtig mit SPSS aus

Wissenschaft Mathematik
#1

Hallo,

ich muss für meinen Statistikkurs ein paar Werte aufnehmen und diese dann mit SPSS auswerten.

Ich habe mich dabei für die Klimawerte unserer Klimakammer entschieden dort wird alle 2-4 Tage je 2mal die Temperatur und die luftfeuchte aufgenommen. 2mal deshalb weil wir ein in die Kammer integriertes Messsystem haben und dann noch ein kleines digitales Hygrometer was wir zur Kontrolle mit eingestellt haben. Ich habe die Werte von 2009, 2010, und 2011 bis jetzt aufgenommen und nach Jahren bei Excel in einzelne Tabellen(Mappen) übertragen und es auch schon geschafft diese nach SPSS zu bringen.

Meine frage ist garnicht wie ich mit SPSS umzugehen habe sondern welche anwendungen in dem Fall sinnvoll wären. Diese fragen sind in unserem Kurs leider auf der Strecke geblieben. Es wurden lediglich einige ANwendungen gezeigt, aber welche wofür nutzvoll ist wurde eben nicht besprochen und jetzt steh ich da so ein bisschen auf dem Schlauch…

Ich habe bereits Max,Min,Mittelwert und Stamdartabweichungen der einzelnen Spalten. Ich habe ebenfalls schon die Ausreißer eleminiert und Diagramme wo ich die Kammerwerte mit den Hygrometerwerten vergleiche also da je eins für Temp. und rel. Luftfeuchte.

Wäre echt schön wenn ihr da noch ein paar Tips hättet.

LG und vielen Dank im voraus

#2

Hi,

Ich habe ebenfalls schon die Ausreißer eleminiert …

??
D.h. du hast mal auf die Daten geschaut und die weg gelassen, die das schöne Bild trügen?
Oder hast du die werte rausgenommen, die wirklich keinen Sinn ergeben (weil dann die Pflanzen entweder erfroren hätten sein müssen oder zerkocht) bzw. ausserhalb des Messbaren bereichs lagen?
ersteres ist sehr subjektiv und nicht legitim, letzteres schon.
vgl. z.B. Burke (1999) „Missing Values, Outliers, Robust Statistics & Non-parametric Methods“

Zu deiner Auswertung: Was möchtest du denn wissen?
Klassisch würde ich vermutenn, dass man erfahren möchte ob die beiden Geräte dasselbe aussagen. Ebenso klassisch wäre dazu der Ansatz über eine lineare Regression, der allerdings nur bedingt zielführend ist. eine bessere Methode wäre der Bland-Altman-Plot. vgl. hierzu van Stralen (2008) „Agreement between methods“.

Vermutlich führt das für deinen Kurs zu weit, aber du kannst erstmal mit einer lineare Regression beginnen und dich dann anhand der paper voranarbeiten.

Viele Grüße,
JPL

#3

Hallo

und erstmal danke für deine Antwort :wink:

Ich habe die Werte rausgenommen wo die kammer ausgefallen ist und die Werte sozusagen im Keller liegen …
Naja die Fragestellungen dazu müssen wir auch selbst entwickeln…
-Liegen die Werte im vorgeschriebenem Bereich? Bzw. muss die Kammer angepasst werden.
-Gibt es Schwankungen zwischen den Jahreszeiten?
-Gibt es einen Zusammenhang zwischen den Werten den beiden Messstationen. Das heißt … sie müssten ja theoretisch immer den selben Abstand zueinander haben zeigen ja beide nicht immer dasselbe an … und ist dieser Unterschied/ Differenz denn immer annähernd die selbe?

Ich habe bereits gemacht:
-Deskriptive Statistik (MIN, MAX, Mittelwert, Standartabweichung)
-Explorative Datenanalyse (Median, Varianz, Schiefe, Kurtosis … etc.)
-Stem & Leaf Plots und die dazugehörigen Diagramme
-Diagramme der Verläufe von Temp./rel.L. über das Jahr verteilt vergleichend die 2 Messstationen
-Korrelation
-Hypothesentest
-Glockenkurve/Normalverteilung

weiß jetzt allerdings nicht ob das schon ausreicht … aber das werd ich ja dann wohl sehen …also mehr ist mir jetzt nicht eingefallen was ich noch machen könnte.
Welche Ergebnisse bekomme ich denn über eine lin. Regression?

LG

#4

Hi,

Ich habe bereits gemacht:
-Deskriptive Statistik (MIN, MAX, Mittelwert,
Standartabweichung)
-Explorative Datenanalyse (Median, Varianz, Schiefe, Kurtosis
… etc.)
-Stem & Leaf Plots und die dazugehörigen Diagramme
-Diagramme der Verläufe von Temp./rel.L. über das Jahr
verteilt vergleichend die 2 Messstationen
-Korrelation
-Hypothesentest 1)
-Glockenkurve/Normalverteilung 2)

weiß jetzt allerdings nicht ob das schon ausreicht … aber
das werd ich ja dann wohl sehen …also mehr ist mir jetzt
nicht eingefallen was ich noch machen könnte.
Welche Ergebnisse bekomme ich denn über eine lin. Regression?

die linReg ist eine weiterführung der korrelation, d.h. da bekommst du auch noch die Funktion wie sich theoretisch messtation 1 (y) aus messtation 2 (x) errechnet. Im idealfall wäre das y=x, bei konstnater unterschätzung durch die eine Methode wäre das y=x+b bei einem systematischen Fehler y=a*x+b

  1. was hast du da genau gemacht?
  2. womit getestet?

Viele Grüße,
JPL