{"id":806,"date":"2023-07-28T16:46:08","date_gmt":"2023-07-28T16:46:08","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/einige-spss-plots\/"},"modified":"2023-07-28T16:46:08","modified_gmt":"2023-07-28T16:46:08","slug":"einige-spss-plots","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/einige-spss-plots\/","title":{"rendered":"So erstellen und interpretieren sie qq-plots in spss"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Ein <strong>QQ-Plot<\/strong> , kurz f\u00fcr \u201eQuantil-Quantil\u201c, wird h\u00e4ufig verwendet, um zu beurteilen, ob eine Variable normalverteilt ist oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie ein QQ-Diagramm in SPSS erstellen und interpretieren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: QQ-Plot in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir an, wir haben den folgenden Datensatz in SPSS, der die Punkte pro Spiel f\u00fcr 25 verschiedene Basketballspieler anzeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8926 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qqplotspss1.png\" alt=\"\" width=\"283\" height=\"526\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit den folgenden Schritten k\u00f6nnen wir in SPSS ein QQ-Diagramm erstellen, um zu bestimmen, ob die variablen <strong>Punkte<\/strong> normalverteilt sind oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: W\u00e4hlen Sie die Option \u201eErkunden\u201c.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf die Registerkarte <strong>\u201eAnalysieren\u201c<\/strong> , dann <strong>auf \u201eBeschreibende Statistik\u201c<\/strong> und dann <strong>auf \u201eErkunden\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8927 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qqplotspss2.png\" alt=\"\" width=\"452\" height=\"466\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Erstellen Sie das QQ-Diagramm.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ziehen Sie die variablen <strong>Punkte<\/strong> in den Bereich mit der Bezeichnung \u201eAbh\u00e4ngige Liste\u201c. Klicken Sie dann auf die Schaltfl\u00e4che <strong>\u201ePlots\u201c<\/strong> und stellen Sie sicher, dass das Kontrollk\u00e4stchen neben <strong>\u201eNormality Plots with Tests\u201c<\/strong> aktiviert ist. Klicken Sie dann auf <strong>Weiter<\/strong> . Klicken Sie dann auf <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8928 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qqplotspss3.png\" alt=\"\" width=\"504\" height=\"370\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Interpretieren Sie das QQ-Diagramm.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sobald Sie auf <strong>OK<\/strong> klicken, wird das folgende QQ-Diagramm angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8929 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qqplotspss4.png\" alt=\"QQ-Diagramm in SPSS\" width=\"566\" height=\"332\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Idee hinter einem QQ-Diagramm ist einfach: Wenn die Residuen einer ungef\u00e4hr geraden Linie in einem Winkel von 45 Grad folgen, sind die Residuen ungef\u00e4hr normalverteilt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen in unserem QQ-Diagramm oben sehen, dass die Residuen dazu neigen, etwas von der 45-Grad-Linie abzuweichen, insbesondere an den Enden, was darauf hindeuten k\u00f6nnte, dass sie nicht normalverteilt sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Obwohl es sich bei einem QQ-Diagramm nicht um einen formalen statistischen Test handelt, bietet er eine einfache M\u00f6glichkeit, visuell zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob die Residuen normalverteilt sind oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr zwei formale statistische Tests siehe die p-Werte des Kolmogorov-Smirnov-Tests und des Shapiro-Wilk-Tests, die \u00fcber dem QQ-Diagramm angezeigt werden:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8930 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qqplotspss5.png\" alt=\"\" width=\"478\" height=\"159\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Kolmogorov-Smirnov-Normalit\u00e4tstest P-Wert: <strong>0,086<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P-Wert des Shapiro-Wilk-Normalit\u00e4tstests: <strong>0,042<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da diese beiden Werte nahe bei 0,05 liegen, deutet dies darauf hin, dass die variablen <strong>Punkte<\/strong> m\u00f6glicherweise nicht normalverteilt sind.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein QQ-Plot , kurz f\u00fcr \u201eQuantil-Quantil\u201c, wird h\u00e4ufig verwendet, um zu beurteilen, ob eine Variable normalverteilt ist oder nicht. 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