Flashcards
SPSS
Cards in this deck (51)
- 1!SPSS Datendatei einlesenGET FILE = ‘F:\C2\Datei.sav‘.
- 2!Aktives Datenset speichernSAVE OUTFILE = ’F:\C2\neueDatei.sav’ .
- 3!Variablen formatierenFORMATS var1 (F2.2).
→ 2 Stellen vor und nach dem Komma - 4!Variablenlabel/Beschriftung ändernVARIABLE LABELS sex ’geschlecht‘.
- 5!Wertelabel ändernVALUE LABELS sex 1 ’männlich‘ 2 ’weiblich‘.
ADD VALUE LABELS sex -9999 ’keine Angabe‘. - 6!Benutzerdefiniert fehlende Werte festlegenMISSING VALUES sex (-9999).
- 7!Abfolge der Fälle sortierenSORT CASES sex v1 (A/D).
- 8!Variable löschenDELETE VARIABLES sex.
- 9!Neue Variablen erstellen Werte vorhandener Variablen löschenCOMPUTE var_sum=SUM(var1, var2).
COMPUTE var_sum=var1+var2.
EXECUTE.
MAX/MEAN/SD/VARIANCE/MISSING/SYSMIS
Operatoren (+) → geben bei fehlenden Werten keinen Wert aus;
Funktionen ignorieren fehlende Werte - 10!Neue Variable unter Bedingung erstellenIF (sex=1) varsum=SUM(v1 TO v3).
EXECUTE. - 11!Einzelnen Werten oder Wertebereichen einer Variablen neue Werte zuweisenRECODE bildung (1 THRU 3 = 1)
(3 THRU 7 = 2) (SYSMIS/MISSING = COPY).
RECODE alter (LO THRU 26 = 1)
(26 THRU HI = 2) (ELSE = COPY).
EXECUTE. - 12!t-Test für unabhängige StichprobenT-TEST GROUPS = uv1 (1 2)
/VARIABLES=av1
/CRITERIA=CI(.95)
/MISSING=ANALYSIS → schließt fehlende Fälle von Analyse zu Analyse aus
/MISSING=LISTWISE → Analysen nur mit Fällen ohne jegliche Missings
/MISSING=INCLUDE → behandelt benutzerdef. Fehlende Werte wie gültige - 13!t-Test für abhängige StichprobenT-TEST PAIRS = var1 WITH var2 (PAIRED)
/CRITERIA=CI(.95)
/MISSING=ANALYSIS/LISTWISE/INCLUDE - 14!Produkt-Moment Korrelation mit Signifikanztest, Mittelwerten, Kovarianz und KreuzproduktCORRELATIONS var2 var2.
→ alle Variablen nebeneinander
CORRELATIONS
/VARIABLES=var1 var2 WITH var3 var4
→ Variablen in Tabelle
/PRINT=TWOTAIL NOSIG
→ zweiseitige p-Werte, significant von 0 verschiedene warden mit Sternchen versehen
/MISSING=PAIRWISE/LISTWISE - 15*Neue Variable mit Rängen oder normalisierten Werten eine bestehenden Variable erzeugenRANK VARIABLES= var1 (A/D)
/NORMAL → normalisierte Werte
/RANK → Ränge
/PRINT=YES/NO → eine/keine Ausgabetabelle
/TIES=MEAN → Umgang mit gebundene Werten
/FRACTION=BLOM --> Methode Anteilswertschätzung für die Normalisierung - 16*Anzahl bestimmter Werte in Variablen je Fall ausgebenCOUNT anzahl = var1 TO var3 (MISSING).
→ zählt Missings, außerdem: LO/HI/THRU/SYSMIS - 17*Transformationen unter Bedingung ausführenDO IF sex=1
RECODE v1 (LO THRU 100 = 1) (100 THRU HI = 2) INTO v1r.
END IF. - 18*Fälle von Analysen ausschließen ohne diese zu löschenCOMPUTE filter_$ = (sex=1).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE. - 19*Fälle auswählen, alle anderen löschenSELECT IF sex=1.
- 20*Daten in Gruppen einteilen, die separat analysiert werdenSORT CASES BY sex (A/D).
SPLIT FILE SEPARATE/LAYERED BY sex.
SPLIT FILE OFF. - 21*Häufigkeitstabelle und -diagramme, univariate Statistiken ausgebenFREQUENCIES VARIABLES = score Nscore
/FORMAT=AVALUE/DVALUE → auf/absteigend
/STATISTICS=MEAN STDDEV MINIMUM MAXIMUM
/NTILES=4 → Perzentile, die Verteilung in x gleichgroße Flächen teilt
/PERCENTILES=5 95 → einzelne Perzentile
/ORDER=ANALYSIS/VARIABLES → eine vergleichende Tabelle/für jede Variable eine eigene Tabelle
/HISTOGRAM NORMAL → fügt in Histogramm Normalverteilungskurve ein - 22*Univariate StatistikenDESCRIPTIVES VARIABLES=var1 var2
/MISSING=LISTWISE/VARIABLE
/SAVE → Variablen werden z-standardisiert und in Datenset eingefügt
/STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX. - 23*Test auf Normalverteilung; univariate Verfahren der explorativen DatenanalyseEXAMINE VARIABLES=var1 var2 (BY var3)
/PLOT BLOXPLOT HISTOGRAM
/COMPARE VARIABLES / GROUPS
→ alles in 1 Diagram / Variablen getrennt
/STATISTICS DESCRIPTIVES
/CINTERVAL 95
/MISSING LISTWISE
/NOTOTAL. → Gruppen der UV warden getrennt analysiert - 24*Sammlung nichtparametrischer TestsNPAR TESTS
/M-W=av BY uv (1 2) → Mann-Whitney-U-Test
/MISSING=ANALYSIS / LISTWISE. - 25*Einfaktorielle VarianzanalyseONEWAY av1 BY uv1
/CONTRAST=-1 1 0
/CONTRAST=0 1 -1
/STATISTIC DESCRIPTIVES / WELCH / LEVENE
/PLOT MEANS → Mittelwertdiagramm
/MISSING ANALYSIS / LISTWISE / EXCLUDE / INCLUDE - 26*Ein- und mehrfaktorielle univariate Varianz-, Regressions- und KovarianzanalyseUNIANOVA av BY uv1 uv2 WITH kovar
/METHOD=SSTYPE (3) → Standard
/INTERCEPT=INCLUDE / EXCLUDE
→ Ordinatenabschnitt / auf 0 gesetzt
/PRINT=DESCRIPTIVES ETASQ
/PLOT=PROFILE (a b a*b)
→ Liniendiagramme für Haupteffekte, Interaktionseffekte
/CRITERIA=ALPHA(.05)
/DESIGN=a b a*b - 27*Kreuztabellen und Maße des ZusammenhangsCROSSTABS
/TABLES=vazeilen BY vaspalten
/STATISTICS=CHISQ PHI
→ Chi2 Unabhängigkeitstest
/CELLS=COUNT EXPECTED.
→ beobachtet und bei Unabhängigkeit erwarteten Häufigkeiten, die in Zellen der Kreuztablle ausgegeben werden - 28*Einfache und multiple (lineare) RegressionREGRESSION
/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N
/MISSING LISTWISE/PAIRWISE
/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA CHANGE
→ Change zeigt Änderungen in R^2
/NOORIGIN / ORIGING
→ lässt Modellkonstante schätzen / setzt Modellkonstante auf 0 (Ursprung) - 29*Durchführung von uni- und multivarianten Varianz-, Kovarianz- und Regressionsanalysen gemäß dem allgemeinen linearen Modell ANOVA mit Messwiederholung ANCOVAGLM av1 BY uv1 WITH kovar
/WSFACTOR=Belohnung 2 Polynomial
→ legt Namen der Messwiederholungsvariable fest, sowie Anzahl der Stufen und Kontrasttyp
/METHOD=SSTYPE(3) --> Standard
/PLOT=PROFILE(a b a*b)
→ erzeugt Liniendiagramme der Mittelwerte für Haupt- und Interaktionseffekte
/PRINT=DESCRIPTIVES ETASQ
/CRITERIA=ALPHA(.05)
/WSDESIGN=Belohnung
→ legt Messwiederholungsdesign fest
/DESIGN=var1.
→ legt fest, welche Effekte der UVs im Modell berücksichtigt werden - 30GET GET DATADatei → Öffnen → Daten
Datei → Textdateien einleisen - 31SAVEDatei → Speichern
Datei → Speichern unter - 32SORT CASESDaten → Fälle sortieren
- 33COMPUTETransformieren → Variable berechnen
- 34IFTransformieren → Variable berechnen → Falls
- 35RECODETransformieren → Umkodieren
- 36T-TESTAnalysieren → Mittelwerte vergleichen
- 37CORRELATIONSAnalysieren → Korrelation → Bivariat
- 38RANKTransformieren → Rangfolge bilden
- 39COUNTTransformieren → Werte in Fällen zählen
- 40FILTERDaten → Fälle auswählen
- 41SELECT IFDaten → Fälle auswählen
- 42SPLIT FILEDaten → aufgeteilte Datei
- 43FREQUENCIESAnalysieren → deskriptive Statistiken → Häufigkeiten
- 44DESCRIPTIVESAnalysieren → deskriptive Statistiken → deskriptive Statistik
- 45EXAMINEAnalysieren → deskriptive Statistiken → explorative Datenanalyse
- 46NPAR TESTSAnalysieren → nicht parametrische Tests → alte Dialogfenster
- 47ONEWAYAnalysieren → Mittelwerte vergleichen → einfaktorielle Varianzanalyse
- 48UNIANOVAAnalysieren → allgemeines lineares Modell → univariat
- 49CROSSTABSAnalysieren → deskriptive Statistiken → Kreuztabellen
- 50REGRESSIONAnalysieren → Regression → Linear
- 51GLMAnalysieren → allgemeines lineares Modell → Messwiederholung/Multivariat