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SEMINAR: DATENERHEBUNG Einführung in SPSS/PASW

Seminar: Datenerhebung

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Einführung in SPSS/PASW. Seminar: Datenerhebung. Eckdaten. Ort: ZIP-Pool Zielgruppe: Primär 3. Semester Bachelor, sekundär Diplomstudierende Zeiten: Dienstags: 10:15-11:45 Uhr Freitags: 13:15-15:15 Uhr Dozent (heute): MSc Markus Goldbach Teilnehmerzahl: 34 - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Seminar: Datenerhebung

SEMINAR: DATENERHEBUNGEinführung in SPSS/PASW

Page 2: Seminar: Datenerhebung

Eckdaten

Ort: ZIP-Pool Zielgruppe: Primär 3. Semester Bachelor, sekundär

Diplomstudierende Zeiten:

Dienstags: 10:15-11:45 Uhr Freitags: 13:15-15:15 Uhr

Dozent (heute): MSc Markus Goldbach Teilnehmerzahl: 34 Lernziel: Umgang mit Statistik Software PASW Unterlagen:

SPSS Grundlagen (vom RRZN) SPSS für Fortgeschrittene (vom RRZN) Kosten: je ~7,-€ Je 2 Exemplage liegen in der IB aus

Page 3: Seminar: Datenerhebung

Inhaltsübersicht

1. Intro (02.11.2010) Organisatorisches Im Buch „SPSS Grundlagen“ bis S. 84

2. Deskriptive Statistik (09.11.2010) Verteilungen Kennwerte Erwartungswert / Varianz Grafische Darstellung

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Dateneditor I

Datenerhebung Fragebogen zur Selbstwirksamkeitserwartung (SWE)

Anwendungsbereich: Alter +12 Persönlichkeitsdiagnostik auf Gruppenebene

Bearbeitungszeit: 4 Minuten

Hintergrund: Subjektive Überzeugung, kritische Anforderungssituationen

aus eigener Kraft erfolgreich bewältigen zu können Vorhersage konstruktiver Lebensbewältigung

Variablen 13: Code, Alter, Geschlecht, 10 Items

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PASW benutzen

Von zu Hause Start > Alle Programme > Zubehör > Remotedesktopverbindung

Server: ts.zdv.uni-mainz.de Persönliches ZdV-Login verwenden

Auf dem Uni-Recher/-Server Start > Alle Programme > PASW Statistics 18.0 v

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Daten in PASW laden/ansehen PASW-Datendateien enden auf .sav

Liegen die Daten in einem anderen Format und PASW kompativel vor, müssen wir sie importieren: Datei > Textdaten lesen Klappt dies nicht, müssen die Daten

höchstwahrscheinlich umstrukturiert werden, so dass sie der Datenansicht von PASW entsprechen.

Ansicht Datenansicht

Zeilen: Versuchspersonen (VPs) oder allgemeiner: Fälle Spalten: Variablen

Variablenansicht Zeilen: Variablen Spalten: Eigenschaften der Variablen

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Dateneditor II

Manuelle Datenerfassung1. Erstellen einer frischen .sav Datei (Datenblatt)

Datei > Neu > Daten

2. Variablenattribute festlegen (Variablenansicht) Name

Muss mit einem Buchstaben beginnen Nur die Sonderzeichen @,#,_,$ sind erlaubt Sollen nicht mit einem Unterstrich enden Muss einzigartig sein (case-insensitiv, d.h. Groß-Kleinschreibung wird nicht berücksichtigt) Nicht verwendet werden dürfen: ALL, NE, EQ, TO, LE, LT, BY, GT, AND, NOT, GE, WITH, OR

Typ Numerisch (Zahlen) String (Buchstaben)

Variablenlabel (z.B.: Antwortrichtigkeit)

Wertelabels (z.B.: 0 = falsch, 1 = richtig)

Fehlende Werte Zeigt an, welche Werte als ‚fehlend‘ behandelt werden

Messniveau Skala ~= metrisch Nominal (z.B. Geschlecht) Ordinal (z.B. gefällt mir weniger gut/gut/sehr gut)

Rolle Eingabe (unabhängige Variable) Ziel (abhängige Variable) Beides Partitionieren (Daten werden durch diese Variable in separate Stichproben unterteilt) Auteilen (ist nicht Dateiaufteilungsvariable)

3. Daten in der Datenansicht einfügen

Page 8: Seminar: Datenerhebung

Importieren von Daten

Aufgabe: Daten in Excel eingebena. Datei > Datei öffnen - und auf das

richtige Format umstellen Daten als Textdatei anlegen

Datei > Textdaten lesen

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Datentransformationen

Umkodieren von Variablen Transformieren > Umkodieren in andere Variablen

Fälle filtern, indem man eine ‚Falls‘-Bedingung anfügt.

Berechnung neuer Variablen Transformieren > Variablen berechnen

Achtung: Ergebnisse von Umkodierungen werden NICHT aktualisiert, wenn die ursprünglichen Daten geändert werden.

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Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit