Die Clusteranalyse gehört zu explorativen Datenanalysemethoden und bildet auf Basis von den vorliegenden Merkmalsausprägungen beliebiger Skalenniveaus Gruppen von Merkmalsträgern. Dabei soll sowohl die Ähnlichkeit innerhalb der Gruppen als auch die Unterscheidbarkeit zwischen den Gruppen möglichst groß sein. Eine schnelle Anleitung für die Durchführung mit SPSS findest Du hier.
Du arbeitest immer dann mit univariaten statistischen Verfahren, wenn Du Kennzahlen zu einzelnen Variablen berechnest, ohne auf Zusammenhänge und/oder Abhängigkeiten zu achten. Dieses Vorgehen ist auf jeden Fall immer geeignet, um Dir einen ersten Eindruck von Deinem Datenmaterial zu verschaffen. Mit dem Programmsystem SPSS ist die Durchführung sehr unkompliziert möglich.
Die inferenzielle Statistik umfasst den Teil der Statistik, der sich mit dem Schluss von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit beschäftigt. Du kannst sie anwenden, wenn der Umfang der Grundgesamtheit zu groß ist oder es zu teuer ist, alle Einheiten zu erheben. Die Berechnungen dazu kannst Du SPSS überlassen. Hier liest Du, wie das geht.
Die bivariate Statistik umfasst Verfahren, die Du einsetzen kannst, wenn in Deiner Stichprobe zu jedem Objekt mindestens zwei Variablen erhoben sind: Zusätzlich zu univariaten Kennzahlen der einzelnen Variablen kannst Du damit eventuelle Zusammenhänge untersuchen und auf Signifikanz testen. Darüber hinaus lassen sich Abhängigkeiten analysieren. Die Durchführung dieser Statistiken erfolgt sehr einfach mit SPSS.
Gewusst wie, ist eine Analyse der Daten mit SPSS nicht schwer. Wenn Du bereits Daten hast, kannst Du mit der Analyse loslegen. Die einzelnen Schritte der Datenanalyse ähneln sich. Bevor Du die eigentliche Fragestellung beantwortest, untersuche die Daten. In der Regel beginnst du also mit der beschreibenden Statistik der Daten. Danach bearbeitest Du die Fragestellung mit den passenden Testverfahren.
Grafiken sind ein wichtiges Hilfsmittel der Statistik. Du kannst damit die Daten interpretieren oder sie verständlich darstellen. Außerdem kannst Du Grafiken zur Überprüfung von Voraussetzungen und Verteilungen einsetzen. Gerade die Kastengrafik, der sogenannte Boxplot, ist ein sehr anschaulicher Grafiktyp. Mit seiner Hilfe kannst Du Verteilungen von Daten, die Lage zentraler Tendenzen sowie Ausreißer in SPSS darstellen. Auf diese Art und Weise erhältst Du wichtige Informationen für weitere Schritte der Datenanalyse mit SPSS.
Bevor Du eine Analyse in SPSS durchführen kannst, musst Du die Daten dorthin übertragen. Das geht entweder durch Eintippen oder durch Importieren der Daten aus unterschiedlichen Formaten. In dieser Handlungsanleitung erfährst Du Schritt für Schritt wie du Deine Daten aus Excel, Datenbanken oder Textdateien in SPSS importieren kannst.
Du hast Studierende auf dem Campus nach ihrem liebsten Mensaessen befragt oder für ein Projekt ein Laborexperiment durchgeführt? Was kannst Du jetzt mit Deinen gesammelten Daten machen? Zur Auswertung der Daten gibt es verschiedene Computersoftware, die Dir das Leben erheblich erleichtern kann. Eine davon ist die SPSS Software, die wir Dir im Artikel vorstellen werden.
Du kannst eine lineare Regression in SPSS durchführen, um eine Wirkung, einen Zusammenhang oder einen Trend zu bestimmen. Es gibt viele Arten der Regressionsanalyse, beispielsweise die bivariate und die multivariate Regression. Diese sind in der Regel den linearen Modellen zuordenbar. Daneben gibt es auch nichtparametrische Regressionen und sogenannte generalisierte Verfahren wie beispielsweise die logistische Regression. In diesem Leitfaden erfährst Du die Hintergründe der linearen Regression. Zudem erhältst du Hinweise zur Umsetzung in SPSS.
Mit diesem Artikel sollst Du erkennen, wie wichtig das Skalenniveau für Deine Analyse ist, denn das Skalenniveau legt bereits fest, welche Methoden Du anwenden kannst und welche nicht. Wir erklären, welche Skalen ist gibt, wie man das Skalenniveau in SPPS nutzen kann und geben Tipps.