SPSS-FORUM.DE

Hallo ihr Lieben,

1.Semester und SPSS-Neuling:

Ich möchte gerne herausfinden ob a) Geschlecht, b) Alter und/oder c) Bildungsgrad einen Einfluss auf Y haben. Geschlechter sind schon in 0 und 1 umkodiert, Alter bleibt Alter und der Bildungsgrad ist ebenfalls in 1-5 kodiert.

Kann mir jemand kurz ein "go through" schreiben - das wäre sehr lieb

Beste Grüße,
der Fuchs

Hi,

"go through"

- Was ist das?
- N?
- Skalenniveau der AV Y?

Gruß
S.

Eine SPSS Schritt für Schritt Anleitung.

N=450, Verhältnisskala (Dauer min Minuten, klar definierter Nullpkt.)

Liebe Grüße

Hi,

- univariate multiple (wahrscheinlich lineare) Regression

Eine SPSS Schritt für Schritt Anleitung.

- Nee. (Zeit ist kapp)

Gruß
S.

Falls es nicht um mehrere Variablen gleichzeitig geht, die Y vorhersagen sollen (-> multiple Regression, wie oben gesagt),
sondern um bivariate Beziehungen (jeweils 1 X und 1 Y), kann man hiernach gehen.

Für die Umsetzung in SPSS gibt es dann online-Tutorien in schriftlichem Format und als Video,
Bücher wie Andy Fields "Discovering Statistics Using SPSS" (auch online, soweit ich weiß), und
natürlich das SPSS-Manual.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Super ihr habt mir schon viel geholfen!

Eine Problem habe ich zudem noch, vielleicht ist es hier nicht ganz richtig (..)

Würdet ihr beim NEO-FFI in Abhängigkeit von einer zeitbasierten Variable (Minuten) eher Pearson, oder doch Spearman nehmen? Spearman interessieren ja nur die Ränge und nicht die Abstände zwischen den Rängen, wie bei Person. Ich kann mich irgendwie nicht für eines entscheiden. Die Sinifikanzen sind nämlich bei beiden unterschiedlich (..)

Liebe Grüße

Was heißt unterschiedlich, p=0,05 versus p=0,04?

Relevanter wäre erstmal die Nennung der Koeffizienten r bzw. Rho. Wenn die sich markant unterscheiden, deutet dies auf einflussreiche Ausreißerwerte. Es ist stets sinnvoll, ein x-y-Streudiagramm zu betrachten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ich habe einen einzigen Ausreißer, ist der für das Abweichen von r zu rho entscheidend?

Das Streudiagramm sagt natürlich das gleiche. Wie gehe ich mit dem Ausreißer um? Behalte ich ihn für den NEOFFI oder verneine ich Ihn mit Auschluss?

Rho basiert auf Rangdaten bzw. In Ränge umgewandelte Daten, was den Vorteil hat, dass es keine Ausreißer geben kann. Der Nachteil ist, es wird weniger Information genutzt. Und man hat eine andere Aussage als bei dem Pearson-Koeffizienten.

Was den Umgang mit dem Ausreißer angeht, wäre zunächst zu klären, ob es ein gültiger Wert ist oder aber eine Fehleingabe, mutwilliger Unfug oder sonstwas ungültiges. Falls gültig, wäre zu überlegen, eventuell 3 Koeffizienten zu berechnen und anzugeben (r mit Ausreißer, r ohne Ausreißer, Rho). Kommt halt auf den Kontext und die konkrete Fragestellung und den Zweck der Analyse an. Besonders eindrucksvoll ist der Unterschied zwischen r und Rho hier ohnedies nicht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons