{"id":820,"date":"2023-07-28T15:39:29","date_gmt":"2023-07-28T15:39:29","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/beschreibende-spss-statistiken\/"},"modified":"2023-07-28T15:39:29","modified_gmt":"2023-07-28T15:39:29","slug":"beschreibende-spss-statistiken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/beschreibende-spss-statistiken\/","title":{"rendered":"So berechnen sie deskriptive statistiken f\u00fcr variablen in spss"},"content":{"rendered":"

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Der beste Weg, einen Datensatz zu verstehen, besteht darin, deskriptive Statistiken<\/a> f\u00fcr die Variablen im Datensatz zu berechnen. Es gibt drei g\u00e4ngige Formen der deskriptiven Statistik:<\/span><\/p>\n

1. Zusammenfassungsstatistik<\/strong> \u2013 Zahlen, die eine Variable unter Verwendung einer einzelnen Zahl zusammenfassen. Beispiele hierf\u00fcr sind Mittelwert, Median, Standardabweichung und Bereich.<\/span><\/p>\n

2. Tabellen<\/strong> \u2013 Tabellen k\u00f6nnen uns helfen zu verstehen, wie Daten verteilt sind. Ein Beispiel ist eine H\u00e4ufigkeitstabelle, die uns sagt, wie viele Datenwerte in bestimmte Bereiche fallen.<\/span><\/p>\n

3. Diagramme<\/strong> \u2013 Diese helfen uns, Daten zu visualisieren. Ein Beispiel w\u00e4re ein Histogramm<\/a> .<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie deskriptive Statistiken f\u00fcr Variablen in SPSS berechnen.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Beschreibende Statistik in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n

Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz mit vier Variablen f\u00fcr 20 Sch\u00fcler einer bestimmten Klasse:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Pr\u00fcfungsergebnis<\/span><\/li>\n
  • Stundenlang mit Lernen verbracht<\/span><\/li>\n
  • Vorbereitungspr\u00fcfungen bestanden<\/span><\/li>\n
  • Aktuelle Note in der Klasse<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n

    \"\"<\/p>\n

    So berechnen Sie deskriptive Statistiken f\u00fcr jede dieser vier Variablen:<\/span><\/p>\n

    Zusammengefasste Statistiken<\/strong><\/span><\/h3>\n

    Um zusammenfassende Statistiken f\u00fcr jede Variable zu berechnen, klicken Sie auf die Registerkarte \u201eAnalysieren<\/strong> \u201c, dann auf \u201eBeschreibende Statistiken\u201c<\/strong> und dann auf \u201eBeschreibende Statistiken\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Ziehen Sie im neuen Fenster, das erscheint, jede der vier Variablen in den Bereich mit der Bezeichnung \u201eVariable(n)\u201c. Wenn Sie m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie auf die Schaltfl\u00e4che \u201eOptionen\u201c<\/strong> klicken und die spezifischen deskriptiven Statistiken ausw\u00e4hlen, die SPSS berechnen soll. Klicken Sie dann auf Weiter<\/strong> . Klicken Sie dann auf OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Sobald Sie auf \u201eOK\u201c<\/strong> klicken, wird eine Tabelle mit den folgenden beschreibenden Statistiken f\u00fcr jede Variable angezeigt:<\/span><\/p>\n

    \"Beschreibende<\/span><\/p>\n

    So interpretieren Sie die Zahlen in dieser Tabelle f\u00fcr die Score-<\/strong> Variable:<\/span><\/p>\n

      \n
    • N:<\/strong> Die Gesamtzahl der Beobachtungen. In diesem Fall sind es 20.<\/span><\/li>\n
    • Minimum:<\/strong> Mindestwert f\u00fcr die Pr\u00fcfungspunktzahl. In diesem Fall sind es 68.<\/span><\/li>\n
    • Maximum:<\/strong> Maximalwert f\u00fcr die Pr\u00fcfungspunktzahl. In diesem Fall sind es 99.<\/span><\/li>\n
    • Durchschnitt:<\/strong> die durchschnittliche Punktzahl bei der Pr\u00fcfung. In diesem Fall sind es 82,75.<\/span><\/li>\n
    • Standard. Abweichung:<\/strong> Die Standardabweichung der Pr\u00fcfungsergebnisse. In diesem Fall sind es 8.985.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Diese Tabelle erm\u00f6glicht es uns, den Bereich jeder Variablen (unter Verwendung des Minimums und Maximums), die zentrale Position jeder Variablen (unter Verwendung des Mittelwerts) und die Werteverteilung f\u00fcr jede Variable (unter Verwendung der Standardabweichung) schnell zu verstehen.<\/span><\/p>\n

      die Tische<\/strong><\/span><\/h3>\n

      Um eine H\u00e4ufigkeitstabelle f\u00fcr jede Variable zu erstellen, klicken Sie auf die Registerkarte \u201eAnalysieren<\/strong> \u201c, dann auf \u201eBeschreibende Statistik\u201c<\/strong> und dann auf \u201eH\u00e4ufigkeiten\u201c<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

      \"\"<\/p>\n

      Ziehen Sie im neuen Fenster, das erscheint, jede Variable in das Feld mit der Bezeichnung \u201eVariable(n)\u201c. Klicken Sie dann auf OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

      \"\"<\/p>\n

      F\u00fcr jede Variable wird eine H\u00e4ufigkeitstabelle angezeigt. Hier ist zum Beispiel das f\u00fcr variable Stunden<\/strong> :<\/span> <\/p>\n

      \"H\u00e4ufigkeitstabelle<\/p>\n

      Die Tabelle l\u00e4sst sich wie folgt interpretieren:<\/span><\/p>\n

        \n
      • In der ersten Spalte wird jeder eindeutige Wert f\u00fcr die Stundenvariable<\/strong> angezeigt. In diesem Fall sind die eindeutigen Werte 1, 2, 3, 4, 5, 6 und 16.<\/span><\/li>\n
      • In der zweiten Spalte wird die H\u00e4ufigkeit jedes Werts angezeigt. Beispielsweise erscheint der Wert 1 einmal, der Wert 2 viermal und so weiter.<\/span><\/li>\n
      • In der dritten Spalte wird der Prozentsatz f\u00fcr jeden Wert angezeigt. Beispielsweise repr\u00e4sentiert der Wert 1 5 % aller Werte im Datensatz. Der Wert 2 stellt 20 % aller Werte im Datensatz dar und so weiter.<\/span><\/li>\n
      • In der letzten Spalte wird der kumulierte Prozentsatz angezeigt. Beispielsweise stellen die Werte 1 und 2 zusammen 25 % des gesamten Datensatzes dar. Die Werte 1, 2 und 3 stellen insgesamt 60 % des Datensatzes dar und so weiter.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

        Diese Tabelle gibt uns eine gute Vorstellung von der Verteilung der Datenwerte f\u00fcr jede Variable.<\/span><\/p>\n

        Grafik<\/strong><\/span><\/h3>\n

        Diagramme helfen uns auch, die Verteilung der Datenwerte f\u00fcr jede Variable in einem Datensatz zu verstehen. Eines der beliebtesten Diagramme hierf\u00fcr ist ein Histogramm.<\/span><\/p>\n

        Um ein Histogramm f\u00fcr eine bestimmte Variable in einem Datensatz zu erstellen, klicken Sie auf die Registerkarte \u201eDiagramme<\/strong> \u201c und dann auf \u201eDiagrammgenerator\u201c<\/strong> .<\/span><\/p>\n

        W\u00e4hlen Sie im neuen Fenster, das angezeigt wird, im Bereich \u201eAusw\u00e4hlen\u201c die Option \u201e Histogramm<\/strong> \u201c aus. Ziehen Sie dann die erste Histogrammoption in das Hauptbearbeitungsfenster. Ziehen Sie dann die gew\u00fcnschte Variable auf die x-Achse. F\u00fcr dieses Beispiel verwenden wir \u201escore\u201c<\/strong> . Klicken Sie dann auf OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

        \"\"<\/p>\n

        Sobald Sie auf \u201eOK\u201c<\/strong> klicken, wird ein Histogramm angezeigt, das die Verteilung der Werte f\u00fcr die Variablenbewertung<\/strong> anzeigt:<\/span> <\/p>\n

        \"\"<\/p>\n

        Das Histogramm zeigt uns, dass die Spanne der Pr\u00fcfungsergebnisse zwischen 65 und 100 schwankt, wobei die meisten Ergebnisse zwischen 70 und 90 liegen.<\/span><\/p>\n

        Wir k\u00f6nnen diesen Vorgang auch wiederholen, um ein Histogramm f\u00fcr jede der anderen Variablen im Datensatz zu erstellen.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Der beste Weg, einen Datensatz zu verstehen, besteht darin, deskriptive Statistiken f\u00fcr die Variablen im Datensatz zu berechnen. Es gibt drei g\u00e4ngige Formen der deskriptiven Statistik: 1. Zusammenfassungsstatistik \u2013 Zahlen, die eine Variable unter Verwendung einer einzelnen Zahl zusammenfassen. Beispiele hierf\u00fcr sind Mittelwert, Median, Standardabweichung und Bereich. 2. 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