SPSS deskriptive Analysen für Häufigkeiten

Deskriptive Analysen in SPSS

Die deskriptive Analyse ist ein wichtiger Bestandteil der Statistik und dient dazu, Daten zu beschreiben. Mit Hilfe von deskriptiven Statistiken können wir charakteristische Merkmale einer Stichprobe oder einer Population ermitteln und auf dieser Basis Rückschlüsse auf die zugrunde liegende Verteilung ziehen. In diesem Artikel werden wir uns mit der deskriptiven Analyse in SPSS beschäftigen und lernen, wie wir mithilfe dieses Programms verschiedene deskriptive Statistiken berechnen und interpretieren können.

Deskriptive Analysen zu Häufigkeiten sind ein guter Einstieg um sich eine Übersicht zum Datensatz zu verschaffen. In unserem Beispiel für diese Anleitung betrachten wir den Marktwert von ca. 250 Autos und analysieren die Verteilung der Preise, der Marken und das Registrierungsdatum.

Hier kannst du den Beispieldatensatz herunterladen

Deskriptive Statistiken in SPSS

Deskriptive Statistiken in SPSS

  1. Statistiken und Diagramme auswählen

    Deskriptive Häufigkeiten in SPSS, Schritt 1: Auswahl im Menü in SPSS

    Wir klicken auf Analysieren > Deskriptive Statistiken > Häufigkeiten

  2. Dialogfenster Häufigkeiten

    Deskriptive Häufigkeiten in SPSS, Schritt 2: Variablen Auswählen

    Es erscheint ein Dialogfenster mit mehreren Feldern. Das linke Feld ist die Variablenliste und bildet alle verfügbaren Variablen ab. Damit SPSS weiß, welche Variablen analysiert werden sollen, ziehen wir unsere Auswahl auf das rechte Feld mit dem Namen “Variable(n)“. Entweder ziehen wir die einzelnen Variablen in das rechte Feld oder klicken einmal auf den Variablennamen und klicken anschließend auf den mittleren Pfeil zwischen den Feldern, der nach rechts zeigt.

    In unserem Beispiel wählen wir die Variablen Preis, Registrierungsdatum und Datum. Ein Haken sollte unten bei der Option Häufigkeitstabellen anzeigen gesetzt werden.

    Anschließend klicken wir auf die Schaltfläche Statistiken

  3. Dialogfenster: Statistik

    Deskriptive Häufigkeiten in SPSS, Schritt 3: Statistiken auswählen, Quartile, Mittelwert, Standardabweichung, Minimum, Maximum

    Es öffnet sich ein Dialogfenster mit einer Auswahl an statistischen Maßzahlen für Häufigkeitsanalysen. In unserem Fall wählen wir die Option Mittelwert als Lagemaß (arithmetisches Mittel) und im Feld Streuung die Optionen StandardabweichungStandardabweichung Die Standardabweichung ist ein Maß für die Streuung der Werte einer Variablen um ihren Mittelwert und gibt an, wie sehr die Werte von ihrem Durchschnitt abweichen. Sie wird häufig verwendet, um die Varianz innerhalb einer Population oder Stichprobe zu beschreiben und kann verwendet werden, um die Normverteilung einer Variablen zu beschreiben. Eine kleine Standardabweichung bedeutet, dass die Werte der Variablen dicht um ihren Mittelwert clustern, während eine große Standardabweichung darauf hinweist, dass die Werte der Variablen weiter verteilt sind. , Minimum und Maximum. Im Feld Perzentilwerte setzen wir ein Häkchen auf Quartile.
    Anschließend bestätigen wir die Eingaben mit einem Klick auf Weiter.

  4. Nächster Schritt: Diagramme bearbeiten

    Deskriptive Häufigkeiten in SPSS, Schritt 2: Variablen Auswählen

    Als Nächstes klicken wir auf die Schaltfläche Diagramme.

  5. Dialogfenster Häufigkeiten Diagramme

    Deskriptive Häufigkeiten in SPSS, Schritt 4: Histogramme einstellen

    Es öffnet sich das Dialogfenster Diagramme mit einer Auswahl mehrerer Diagrammtypen.
    In unserem Fall wählen wir Histogramme und klicken auf Weiter.

    Hinweis: Die Auswahl eines Diagramms ist eine kleine Wissenschaft für sich. Mehr Informationen hierzu findest du in der Anleitung Welches Diagramm verwende ich von Office-Tutor.de

  6. Bereit zum Start

    Deskriptive Häufigkeiten in SPSS, Schritt 2: Variablen Auswählen

    Die Auswahl der Statistiken ist abgeschlossen, nun können die Berechnungen gestartet werden. Hierzu klicken wir auf OK.

Interpretation der Ergebnisse

Tabelle Statistiken

SPSS zeigt alle Ergebnisse in dem Ausgabefenster an. In der linken Spalte sehen wir ein Inhaltsverzeichnis, was besonders bei mehreren Berechnungen nützlich ist, um die Übersicht zu bewahren. Im großen Feld befinden sich die eigentlichen Berechnungen, Tabellen, Überschriften und Hinweise.

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Die erste Tabelle Statistiken (Statistics) beinhaltet mehrere Parameter wie Mittelwert (Mean), Standardabweichung (Std. DeviationStandardabweichung Die Standardabweichung ist ein Maß für die Streuung der Werte einer Variablen um ihren Mittelwert und gibt an, wie sehr die Werte von ihrem Durchschnitt abweichen. Sie wird häufig verwendet, um die Varianz innerhalb einer Population oder Stichprobe zu beschreiben und kann verwendet werden, um die Normverteilung einer Variablen zu beschreiben. Eine kleine Standardabweichung bedeutet, dass die Werte der Variablen dicht um ihren Mittelwert clustern, während eine große Standardabweichung darauf hinweist, dass die Werte der Variablen weiter verteilt sind. ), etc. In der Statistik beschreibt der Buchstabe N die Anzahl der untersuchten Fälle (Cases). SPSS trennt zwischen Gültigen (Valid) und Fehlenden (Missing) Werten. In unserem Fall untersuchen wir 249 Autos.

Der durchschnittliche Preis der Autos ist 8.565,65 € und das durchschnittliche Registrierungsdatum 2006.

Hinweis: Die Spalte des Inhaltsverzeichnisses kann durch Klicken und Ziehen des Rahmens angepasst werden. Die Inhalte der Ausgabe sind nicht statisch. Wir können die Überschriften anpassen und eigene Bemerkungen hinzufügen.

Tabellen für Häufigkeiten

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Wir bewegen den Bildschirm herunter zu den Häufigkeitstabellen (Frequency Table). Betrachten wir die Variablen Marke: In der ersten Spalte sehen wir die erschienen Hersteller, in der zweiten Spalte stehen die jeweiligen Häufigkeiten. Hersteller Alfa taucht zweimal im Datensatz auf, Audi zählt 17 Wägen und BMW 23. Die dritte Spalte gibt die relative Häufigkeit in der gesamten Stichprobe als Prozentsatz an. In unserem Fall sind 9,2 % aller Fahrzeuge der Marke BMW. In der Spalte Kummulierte Prozent (Cummulative Percent) werden die einzelnen Prozente in jeder Zeile stufenweise aufsummiert.

Histogramme

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Als Nächstes betrachten wir das Histogramm (Histogram) für den Preis. Das Histogramm visualisiert die Werte der oberen Häufigkeitstabelle. Die X-Achse (Abzisse) listet die gemessenen Werte und die Y-Achse (Ordinate) gibt die Häufigkeit für jeden Wert an.

Wir sehen, dass die Preise nicht normalverteilt sind und es eine Mehrheit der Autos weniger als 10.000 € kosten.

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Hinweis: Wenn du mehr über NormalverteilungNormalverteilung Die Normalverteilung, auch Gauss-Verteilung genannt, ist eine Art von Verteilung, bei der die Werte einer Variablen symmetrisch um den Mittelwert angeordnet sind und die Wahrscheinlichkeit, dass Werte in bestimmten Bereichen auftreten, durch eine Glockenkurve dargestellt wird. wissen willst, schaue dir dieses Tutorial an: Normalverteilung überprüfen – SPSS

Wie geht es weiter?

Kommt ganz darauf an. Häufigkeitsanalysen sind quasi ein Einstieg, um sich einen Überblick zu verschaffen oder bestimmte Bedingungen für komplexere Berechnungen zu überprüfen. Je nach Fragestellung bieten sich hier mehrere Analysen an, hier sind zwei Beispiele:

  • Gibt es einen signifikanten Unterschied zwischen den Automarken bezüglich des Marktwertes? (Varianzanalyse)
  • Von welchen Parametern hängt der Marktpreis eines Gebrauchtwagens ab? (Multiple Regression)

Häufig gestellte Fragen und Antworten: Deskriptive Analysen in SPSS

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Über mich: Dr. Peter Merdian

Experte für Neuromarketing und Data Science

Hallo, mein Name ist Peter Merdian und Statistic Hero ist mein Herzensprojekt, um Menschen zu helfen, einen einfachen Einstieg in die Statistik zu finden. Ich hoffe, die Anleitungen gefallen dir und du findest nützliche Informationen! Ich habe selbst in Neuromarketing promoviert und liebe datengetriebene Analysen. Besonders mit komplexen Zahlen. Ich kenne aus eigener Erfahrung alle Probleme, die man als Studierender während des Studiums hat. Deshalb sind die Anleitungen so praxisnah und einfach wie möglich gehalten. Fühl dich frei, die Anleitungen mit deinen eigenen Datensätzen auszuprobieren und spannende Ergebnisse zu berechnen. Ich wünsche dir viel Erfolg bei deinem Studium, deiner Forschung oder deiner Arbeit.
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