SPSS Video Tutorials
Die folgenden Videos zeigen einige Grundlagen und Anwendungen von SPSS. Die Videos wurden von edulap (www.edulap.ch) produziert und sind in der SWITCHcollection in verschiedenen Formaten verfügbar (Flash-Stream, Quicktime-Video sowie m4v für iPod). Zudem sind sie auf Youtube und Vimeo zu finden. Die Tutorials sind in der Reihenfolge angeordnet, in der man die gezeigten Funktionen meist bei der Datenauswertung braucht. Übersicht- Arbeiten mit der Syntax
- Anschreiben von Variablen mit Labels
- Umkodieren von Variablen
- Berechnen von neuen Variablen
- Aufteilen und Filtern von Datensätzen
- Mittelwerte und Streuungsmasse
- Varianzanalyse mit Messwiederholung
- Mit fehlenden Werten arbeiten
- Umstrukturieren von Daten
- Mixed-model ANOVA
1. Arbeiten mit der Syntax Die Syntax ist eine einfache Programmiersprache von SPSS. Sie erleichtert die Anpassung und Wiederholung von Analysen enorm. - Wir erklären dir kurz, was die Syntax ist, und wie man damit auf einfache Art Befehle wiederholt ausführen lassen kann.
- Als Beispiel zeigen wir dir, wie man mit der Syntax eine neue Variable berechnet.
- Dann führen wir dieselben Analysen mit minimalem Aufwand mit und ohne Aufteilung nach Geschlecht durch.
- Du erfährst, wie du dieselben Befehle auf verschiedene Datensätze anwenden kannst.
2. Anschreiben von Variablen mit Labels
Die meisten Datensätze sind voller Abkürzungen und Zahlencodierungen, deshalb sind die Daten und Resultate oft schwierig zu lesen. Um den Variablennamen und zahlencodierten Werten mehr Sinn zu geben, setzt man Variablen- und Wertelabels.
- Wir zeigen dir, wie du kryptische Variablennamen durch sinnvolle Variablenlabels ergänzen kannst.
- Weiter vergeben wir zahlencodierten Skalenwerten inhaltserklärende Wertelabels.
- In einem zweiten Beispiel vergeben wir die Variablen- und Wertelabels mithilfe der SPSS-Syntax.
3. Umkodieren von Variablen
Oft müssen wir die Variablen für statistische Analysen anders strukturieren, als sie im Datensatz vorhanden sind. Beispielsweise hat man von Umfrageteilnehmenden das Alter, will aber Alterklassen untersuchen. In solchen Fällen sind Umkodierungen oder Rekodierungen sinnvoll.
- Wir kodieren die als Text gespeicherte Variable "Lieblingsfächer" in eine zahlencodierte Variable um.
- Wir kodieren das Alter der Versuchspersonen in drei Altersklassen um.
4. Berechnen von neuen Variablen
In fast jedem Datensatz muss man aus bestehenden Daten neue berechnen, z. B. wenn du Skalenmittelwerte brauchst.
- Wir berechnen aus Körpergewicht und Grösse den BMI.
- Wir berechnen aus Skalenitems den Skalenmittelwert und filtern dabei Fälle heraus, welche zu wenige Items beantwortet haben.
5. Aufteilen und Filtern von Datensätzen
Um Datensätze z.B. getrennt nach Geschlecht zu untersuchen, können wir unsere Daten aufteilen. Weiter kann man die Analysen auch auf Fälle einschränken, welche bestimmte Bedingungen erfüllen. Wir zeigen dir hier, wie das geht.
- Wir trennen einen Datensatz nach Geschlecht auf und betrachten die jeweiligen deskriptiven Statistiken.
- Wir filtern die Daten, um die Fälle mit sehr tiefen oder sehr hohen BMI-Werten zu isolieren.
6. Mittelwerte und Streuungsmasse
Dieses Video zeigt, wie man die wichtigsten deskriptiven Statistiken berechnen kann.
- Wir betrachten in einem Beispieldatensatz Mittelwerte und Standardabweichung von Alter und Grösse.
- Wir benutzen den Befehl "Häufigkeiten", um uns auch Median und Modalwert ausgeben zu lassen.
- Zusätzlich schauen wir uns Quartile und Perzentile an.
7. Varianzanalyse mit MesswiederholungDieses Tutorial zeigt, wie man in SPSS eine Varianzanalyse mit Messwiederholung durchführt. Anhand eines Beispiels aus der Entwicklungspsychologie zeigen wir, wie man eine solche Analyse berechnet und additive und multiplikative Verknüpfungen der Effekte identifiziert. - In unserem Beispiel mit Daten von Kindern werden Grössenurteile von Rechtecken getrennt nach Altersklassen ausgewertet.
- Dann wird eine Varianzanalyse mit Messwiederholung gerechnet. Dafür werden drei Innersubjektfaktoren festgelegt.
- Für die Interpretation der Inhalte wird ein Diagramm konfiguriert, welches die Interaktion der Haupteffekte aufzeigt.
- Die Resultate werden kurz diskutiert: In den Resultaten ist sowohl eine additive wie eine multiplikative Verknüpfung zu sehen.
8. Mit fehlenden Werten arbeiten
Datensätze sind selten ganz vollständig, darum erklärt dieses Video, wie man in SPSS mit fehlenden Werten umgeht. Wir zeigen dir,wie man fehlende Werte deklariert, und wie SPSS dann damit umgeht.- Wir schauen, wie SPSS mit Werten umgeht, welche wir als fehlend deklarieren.
- Wir definieren fehlende Werte mithilfe der Syntax.
9. Umstrukturieren von Daten
In psychologischen Experimenten kommt es oft vor, dass mehrere abhängige Variablen von derselben Versuchsperson erhoben werden, oder eine Variable auf mehreren Faktorstufen gemessen werden. Um die Inferenzstatistik rechnen zu können, muss ein solches Datenfile oft umstrukturiert werden.
- Die Struktur eines Datenfiles mit Daten aus wiederholter Messung wird erläutert.
- Die Daten werden mit Hilfe der Funktion «Daten umstrukturieren» für die anschliessende statistische Auswertung vorbereitet.
In diesem Lernvideo zeigen wir dir, wie eine Varianzanalyse von Daten aus einem „mixed- model" Versuchsdesign durchgeführt wird. Damit ist eine Datenerhebung mit einem Innersubjekt-Faktor und einem Zwischensubjekt-Faktor gemeint.
- Die Struktur eines Datenfiles mit Daten aus wiederholter Messung wird erläutert.
- Anschliessend führen wir die Analyse durch und erklären, wie die Resultate von SPSS korrekt zu interpretieren sind.
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