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SoSe 06, SoSe 06, Statistik mit SPSSStatistik mit SPSS
29-06-0629-06-06
Überblick MehrfeldertabellenÜberblick Mehrfeldertabellen
1.1. Mehrfeldertabelle und Zusammenhangsmaße für Mehrfeldertabelle und Zusammenhangsmaße für nominale Datennominale Daten
2.2. Mehrfeldertabelle und Zusammenhangsmaße für Mehrfeldertabelle und Zusammenhangsmaße für ordinale Datenordinale Daten
3.3. Metrische Daten in der KreuztabelleMetrische Daten in der Kreuztabelle
1. Mehrfeldertabellen, nominale Daten1. Mehrfeldertabellen, nominale Daten
********Beispiel 1: Kreuztabelle: recall x konfession.
***Rekodierung.recode s03 (1=1) (2,3=2) (6=0) into konfession.val lab konfession 1 'katholisch' 2 'evangelisch' 0 'konfessionslos'.var lab konfession 'Konfessionszugehörigkeit'.fre konfession recall.
cro recall by konfession/cells col.
recall x konfession Kreuztabellerecall x konfession Kreuztabelle
recall * konfession Konfessionszugehörigkeit Kreuztabelle
% von konfession Konfessionszugehörigkeit
38,0% 30,1% 46,0% 38,4%
20,7% 42,8% 29,1% 31,3%
9,1% 7,5% 9,5% 8,7%
8,6% 12,5% 8,4% 9,8%
19,0% 3,7% 5,4% 8,6%
4,6% 3,5% 1,6% 3,1%
100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
1,00 SPD
2,00 CDU/CSU
3,00 Bd90/Die Gruenen
4,00 FDP
5,00 Die Linke.PDS
7,00 andere
recall
Gesamt
,00 konfessionslos
1,00 katholisch
2,00 evangelisch
konfession Konfessionszugehörigkeit
Gesamt
Zusammenhangsmaße für nominale DatenZusammenhangsmaße für nominale Daten
[/STATISTICS=[CHISQ][LAMBDA][BTAU][GAMMA][ETA ]] [PHI ][UC ][CTAU][D ][CORR]
[CC ][KAPPA ][RISK][MCNEMAR] [CMH [(value)]] [ALL ][NONE]
Zwei Arten von Zusammenhangsmaßen für nominale sind in Zwei Arten von Zusammenhangsmaßen für nominale sind in SPSS verfügbar:SPSS verfügbar:
1.1. Symmetrische Maße: Phi, Cramer‘s V und Symmetrische Maße: Phi, Cramer‘s V und Kontigenzkoeffizient (basieren auf dem Chisq – Konzept)Kontigenzkoeffizient (basieren auf dem Chisq – Konzept)
2.2. Richtungsmaße: Lambda, Unsicherheitskoeffizient und Richtungsmaße: Lambda, Unsicherheitskoeffizient und Goodman und Kruskals Tau (basieren auf dem Konzept der Goodman und Kruskals Tau (basieren auf dem Konzept der proportionalen Fehlerreduktion)proportionalen Fehlerreduktion)
Zusammenhangsmaße für nominale Zusammenhangsmaße für nominale DatenDaten
********Beispiel 1: Kreuztabelle: recall x konfession.
cro recall by konfession/cells col/stat phi lambda cc uc.
Berechnet folgende Berechnet folgende Zusammenhangsmaße:Zusammenhangsmaße: Phi, Phi, Cramer‘s V (phi)Cramer‘s V (phi)
Lambda, Tau (lambda)Lambda, Tau (lambda)Kontingenzkoeffizient (cc)Kontingenzkoeffizient (cc)Unsicherheitskoeffizient (uc)Unsicherheitskoeffizient (uc)
Symmetrische Maße
,309 ,000
,218 ,000
,295 ,000
1943
Phi
Cramer-V
Kontingenzkoeffizient
Nominal- bzgl.Nominalmaß
Anzahl der gültigen Fälle
Wert
Asymptotischer
Standardfehler
aNäherungsweises T
bNäherungsweise Signifikanz
Die Null-Hyphothese wird nicht angenommen.a.
Unter Annahme der Null-Hyphothese wird der asymptotische Standardfehler verwendet.b.
Symmetrische MaßeSymmetrische Maße
Symmetrisches Symmetrisches Zusammenhangsmaß, Zusammenhangsmaß, Interpretation von Cramer‘s V Interpretation von Cramer‘s V erfolgt analog zu Phi, d.h. erfolgt analog zu Phi, d.h. Cramers‘ V = 2,18 = mittlerer Cramers‘ V = 2,18 = mittlerer ZusammenhangZusammenhang
Bei einer Bei einer Irrtumwahrscheinlichkeit von Irrtumwahrscheinlichkeit von <= 5% (p<=0,05) wird die <= 5% (p<=0,05) wird die Nullhypothese abgelehntNullhypothese abgelehnt
RichtungsmaßeRichtungsmaße
Richtungsmaße
,102 ,017 5,749 ,000
,069 ,018 3,806 ,000
,135 ,022 5,737 ,000
,024 ,004 ,000c
,046 ,007 ,000c
,035 ,005 6,606 ,000d
,030 ,005 6,606 ,000d
,041 ,006 6,606 ,000d
Symmetrisch
recall abhängig
konfession Konfessionszugehörigkeit abhängig
Symmetrisch
recall abhängig
konfession Konfessionszugehörigkeit abhängig
Symmetrisch
recall abhängig
konfession Konfessionszugehörigkeit abhängig
Lambda
Goodman-und-Kruskal-Tau
Unsicherheitskoeffizient
Nominal- bzgl.Nominalmaß
Wert
Asymptotischer
Standardfehler
aNäherungsweises T
bNäherungsweise Signifikanz
Die Null-Hyphothese wird nicht angenommen.a.
Interpretation von Lambda: Bei Kenntnis der Konfessionszugehörigkeit Interpretation von Lambda: Bei Kenntnis der Konfessionszugehörigkeit lässt sich die Wahlabsicht mit einer um 6,9% geringeren Fehlerquote lässt sich die Wahlabsicht mit einer um 6,9% geringeren Fehlerquote vorhersagen als ohne Kenntnis der Konfessionszugehörigkeitvorhersagen als ohne Kenntnis der Konfessionszugehörigkeit
Besispiel 2: Kreuztabelle recall x Besispiel 2: Kreuztabelle recall x geschlechtgeschlecht
****Beispiel 2: Kreuztabelle mit nominalen Daten: recall x geschlecht.
cro recall by geschlecht/cells col sresid/stat chiq.
Berechnet dem Chiquadrat-TestBerechnet dem Chiquadrat-Test
Standardisierte ResiduenStandardisierte Residuen
recall x geschlecht, Standardisierte recall x geschlecht, Standardisierte ResiduenResiduen
recall * geschlecht Geschlecht Kreuztabelle
373,3 403,7 777,0
41,3% 36,1% 38,6%
1,3 -1,3
303,6 328,4 632,0
27,4% 35,1% 31,4%
-2,2 2,1
85,5 92,5 178,0
7,5% 10,0% 8,8%
-1,4 1,3
93,2 100,8 194,0
9,9% 9,4% 9,6%
,3 -,3
81,7 88,3 170,0
9,8% 7,2% 8,4%
1,5 -1,4
29,8 32,2 62,0
4,0% 2,2% 3,1%
1,7 -1,6
967,0 1046,0 2013,0
100,0% 100,0% 100,0%
Erwartete Anzahl
% von geschlecht Geschlecht
Standardisierte Residuen
Erwartete Anzahl
% von geschlecht Geschlecht
Standardisierte Residuen
Erwartete Anzahl
% von geschlecht Geschlecht
Standardisierte Residuen
Erwartete Anzahl
% von geschlecht Geschlecht
Standardisierte Residuen
Erwartete Anzahl
% von geschlecht Geschlecht
Standardisierte Residuen
Erwartete Anzahl
% von geschlecht Geschlecht
Standardisierte Residuen
Erwartete Anzahl
% von geschlecht Geschlecht
Standardisierte Residuen
1,00 SPD
2,00 CDU/CSU
3,00 Bd90/Die Gruenen
4,00 FDP
5,00 Die Linke.PDS
7,00 andere
recall
Gesamt
0 Mann 1 Frau
geschlecht Geschlecht
Gesamt
Standardisierte Standardisierte Residuen: <= -2 bzw. Residuen: <= -2 bzw. >= +2.>= +2.
Die standardisierten Die standardisierten Residuen für die CDU- Residuen für die CDU- Wahl deuten auf über-Wahl deuten auf über-zufällige zufällige Abweichungen von bei Abweichungen von bei Unabhängigkeit Unabhängigkeit erwarteten Werten hin.erwarteten Werten hin.
Chiquadrat-TestChiquadrat-Test
Chi-Quadrat-Tests
26,225a
5 ,000
26,340 5 ,000
2,472 1 ,116
2013
Chi-Quadrat nachPearson
Kontinuitätskorrektur
Likelihood-Quotient
Zusammenhanglinear-mit-linear
Anzahl der gültigen Fälle
Wert df
Asymptotische Signifikanz
(2-seitig)
0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 29,78.
a.
2. Mehrfeldertabellen für ordinale Daten2. Mehrfeldertabellen für ordinale Daten
****Beispiel 3: Kreuztabelle mit ordinalen Daten: Schulbildung x Politisches Interesse.
****Rekodierung.fre s05.recode s05 (2,3=1) (4=2) (5,6=3) into schule.var lab schule 'Schulbildung, dreistufig'.val lab schule 1 'wenig Schulbildung' 2 'mittlere Schulbildung' 3 'hohe Schulbildung'.fre schule f005.
cro f005 by schule/cells col.
Zusammenhangsmaße für ordinale DatenZusammenhangsmaße für ordinale Daten
[/STATISTICS=[CHISQ][LAMBDA][BTAU][GAMMA][ETA ]] [PHI ][UC ][CTAU][D ][CORR]
[CC ][KAPPA ][RISK][MCNEMAR] [CMH [(value)]] [ALL ][NONE]
Folgende Zusammenhangsmaßen für ordinale sind in SPSS Folgende Zusammenhangsmaßen für ordinale sind in SPSS verfügbar:verfügbar:
1.1. Symmetrische Maße: Gamma, Tau B, Tau C Symmetrische Maße: Gamma, Tau B, Tau C
2.2. Richtungsmaß: Somers‘ dRichtungsmaß: Somers‘ d
Zusammenhangsmaße für ordinale DatenZusammenhangsmaße für ordinale Daten
****Beispiel 3: Kreuztabelle mit ordinalen Daten: Schulbildung x Politisches Interesse.
Berechnet folgende Zusammen-Berechnet folgende Zusammen-hangsmaße:hangsmaße:
Gamma (gamma)Gamma (gamma)Somer‘s D (d)Somer‘s D (d)btau (btau)btau (btau)
cro f005 by schule/cells col/stat gamma d btau.
Politisches Interesse x SchulbildungPolitisches Interesse x Schulbildung
f005 Staerke politisches Interesse * schule Schulbildung, dreistufigKreuztabelle
% von schule Schulbildung, dreistufig
7,9% 3,5% 1,4% 5,2%
20,0% 11,0% 3,9% 13,8%
43,5% 43,6% 36,0% 41,8%
19,9% 31,4% 35,1% 26,6%
8,8% 10,6% 23,5% 12,6%
100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
0 ueberhaupt nicht
1 wenig
2 mittel
3 ziemlich stark
4 sehr stark
f005 StaerkepolitischesInteresse
Gesamt
1,00 wenigSchulbildung
2,00 mittlereSchulbildung
3,00 hoheSchulbildung
schule Schulbildung, dreistufig
Gesamt
Symmetrische MaßeSymmetrische Maße
Symmetrische Maße
,269 ,016 16,549 ,000
,384 ,022 16,549 ,000
2513
Kendall-Tau-b
Gamma
Ordinal- bzgl.Ordinalmaß
Anzahl der gültigen Fälle
Wert
Asymptotischer
Standardfehler
aNäherungsweises T
bNäherungsweise Signifikanz
Die Null-Hyphothese wird nicht angenommen.a.
Unter Annahme der Null-Hyphothese wird der asymptotische Standardfehler verwendet.b.
Richtungsmaße
,250 ,016 15,129 ,000
,268 ,018 15,129 ,000
,235 ,015 15,129 ,000
Symmetrisch
f005 Staerke politischesInteresse abhängig
schule Schulbildung,dreistufig abhängig
Somers-dOrdinal- bzgl. OrdinalmaßWert
Asymptotischer
Standardfehler
aNäherungsweises T
bNäherungsweise Signifikanz
Die Null-Hyphothese wird nicht angenommen.a.
RichtungsmaßeRichtungsmaße
Interpretation: Es besteht eine positive Beziehung, d.h. je höher die Interpretation: Es besteht eine positive Beziehung, d.h. je höher die Schulbildung ist, desto stärker ist das politische Interesse. Die Schulbildung ist, desto stärker ist das politische Interesse. Die Koeffizienten sind bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% Koeffizienten sind bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% signifikant.signifikant.
3. Kreuztabelle und 3. Kreuztabelle und Korrelationskoeffizient für metrische Korrelationskoeffizient für metrische
DatenDaten
****Beispiel 4: Kreuztabelle mit metrischen Daten: Sympathie Merkel x Links- Rechts-Selbsteinstufung.
Berechnet Spearman‘s Rankorrelation Berechnet Spearman‘s Rankorrelation (eig. für ordinale Daten) und Pearson‘s r.(eig. für ordinale Daten) und Pearson‘s r.cro f030 by f029_1
/cells col/stat corr.
[/STATISTICS=[CHISQ][LAMBDA][BTAU][GAMMA][ETA ]] [PHI ][UC ][CTAU][D ][CORR]
[CC ][KAPPA ][RISK][MCNEMAR] [CMH [(value)]] [ALL ][NONE]
Sympathie Merkel x Links-Rechts-Sympathie Merkel x Links-Rechts-SelbsteinstufungSelbsteinstufung
f030 Links-Rechts-Selbsteinstufung * f029_1 Skalometer Schroeder Kreuztabelle
% von f029_1 Skalometer Schroeder
5,1% 3,7% 1,9% 4,9% 3,6% 2,1% 2,2% 2,1% 3,0% 10,1% 3,5%
,9% 2,8% 1,6% 1,9% 2,9% 3,6% 4,7% 4,7% 2,6% 7,5% 5,0% 3,8%
4,7% 3,7% 2,3% 8,4% 6,9% 9,2% 5,8% 10,7% 15,0% 23,5% 18,8% 11,9%
3,4% 7,3% 3,1% 5,6% 8,8% 12,3% 8,9% 15,5% 20,4% 21,7% 13,3% 13,3%
7,7% 9,2% 13,3% 4,7% 10,8% 11,3% 17,8% 21,1% 20,9% 16,6% 22,0% 15,9%
37,0% 30,3% 24,2% 40,2% 34,3% 29,2% 38,2% 24,3% 21,8% 19,9% 20,2% 27,1%
12,8% 26,6% 18,8% 19,6% 12,7% 11,3% 12,0% 7,6% 7,0% 2,7% 2,8% 9,8%
11,1% 10,1% 12,5% 12,1% 12,7% 9,7% 4,7% 7,9% 5,6% 2,7% 5,5% 7,5%
11,5% 3,7% 17,2% 3,7% 3,9% 5,1% 3,7% 3,5% 3,8% 1,2% ,9% 4,7%
2,1% 6,3% 1,9% 2,0% 2,1% 1,0% 1,3% ,2% ,5% 1,2%
3,8% 2,8% ,8% 2,6% 1,0% 1,3% ,5% 1,2% ,9% 1,4%
100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
1 links
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11 rechts
f030 Links-Rechts-Selbsteinstufung
Gesamt
0 -5 halteueberhauptnichts von
ihm/ihr 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 +5 haltesehr viel
von ihm/ihr
f029_1 Skalometer Schroeder
Gesamt
Bei vielen Ausprägungen der Bei vielen Ausprägungen der Variablen wird die Kreuztabelle Variablen wird die Kreuztabelle schnell unübersichtlich.schnell unübersichtlich.
Symmetrische MaßeSymmetrische Maße
Symmetrische Maße
-,327 ,020 -16,814 ,000c
-,363 ,019 -18,902 ,000c
2360
Pearson-RIntervall- bzgl.Intervallmaß
Korrelation nachSpearman
Ordinal- bzgl.Ordinalmaß
Anzahl der gültigen Fälle
Wert
Asymptotischer
Standardfehler
aNäherungsweises T
bNäherungsweise Signifikanz
Die Null-Hyphothese wird nicht angenommen.
Interpretation: Es besteht eine mittelstarke negative Beziehung, d.h. je Interpretation: Es besteht eine mittelstarke negative Beziehung, d.h. je rechter die ideologische Selbsteinstufung, desto negativer die rechter die ideologische Selbsteinstufung, desto negativer die Bewertung von Schröder (bzw. umgekehrt). Die Koeffizienten sind bei Bewertung von Schröder (bzw. umgekehrt). Die Koeffizienten sind bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% signifikant.einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% signifikant.
Symmetrische MaßeSymmetrische Maße
Faustregeln für Korrelationen bei sozialwiss. DatenanalysenFaustregeln für Korrelationen bei sozialwiss. Datenanalysen
<=<= 0,05 0,05 zu vernachlässigenzu vernachlässigen> 0,05 und < 0,2> 0,05 und < 0,2 geringgering> 0,2 und < 0,5> 0,2 und < 0,5 mittelmittel> 0,5 und < 0,7> 0,5 und < 0,7 hochhoch>=>= 0,70,7 sehr hochsehr hoch
Werte gelten für den positiven und negativen BereichWerte gelten für den positiven und negativen Bereich