Carina Ortseifen, URZ Heidelberg 1 · Einführung in SPSS Sommersemester 20000 Carina Ortseifen,...

Einführung in SPSS Sommersemester 20000

Carina Ortseifen, URZ Heidelberg 1

Einführung in SPSS für Windows

Sommersemester 2000Carina Ortseifen

(Stand: 9. August 2000)

Inhalte

14.08. Einführung (2)SPSS-Dateien (3-4)

15.08. Zugriff auf externe Dateien, neue Variablen,Auswahl, Umkodierung (5-6)

16.08. Datumsvariablen, Aggregieren (7-8),Arbeiten mit dem Syntaxfenster

17.08. Berechnung von Kennwerten (10)18.08. Erstellung von Grafiken (11)

Kapitel-Nr. aus SPSS-Skript

Aufbau

❚ 1. Vorlesung 9.15-11.002. Betreute Übung 11.00-13.00

❚ Übungen unter SPSS für Windows 9.0 (dt.) im Raum 006 (PC-Pool), Vorlesung im Raum 119

❚ Scheinkriterien: regelmäßige (=80%) und aktive Teilnahme am Kurs und den Übungen sowie Bestehen des Tests am Freitag in der Übung



Voraussetzung

❚ Kenntnisse im Umfang der EDV- und PC-Einführung (Win NT, inkl. WWW-Kenntisse)

❚ Email-Adresse (Benutzername fürs URZ)❚ Für die Übungen eine leere Diskette

Kursmaterialien

❚ Folienkopien, Übungsaufgaben❚ 'Statistische Datenanalyse mit SPSS für

Windows' von Frank Elsner, RZ Osnabrückals PDF-File (in N:\spssurz + Dateibeispiele) oder direkt über http:/www.rz.uni-osnabrueck.de/ Dokumentation => Skripte und Tutorials

❚ 'SPSS für Windows: Eine Einführung in Version 9.0' RRZN Uni Hannover, DM 7,50 (Zimmer 001)

❚ 'SPSS, Fortgeschrittene: Durchführung fortgeschrittener statistischer Verfahren' RRZN Uni Hannover, DM 10,00 (Zimmer 001)

1. Einführung

Die SPSS-OberflächeSPSS-Dateien



SPSS-Infos im WWW

❚ DiskussionslistenSPSS-INFOS

URZ-Homepage => Software =>Statistische Software => Beratung

SPSSX-L❚ Server von SPSS GmbH (www.spss.com) ❚ URZ-Seiten

(URL: www.urz.uni-heidelberg.de/statistik)

SPSS

❚ Statistical Program for Social Sciences❚ Am URZ:

❙ SPSS für Windows 9.0 und 10.0 (deutsch)Base System, Advanced Statistics, Professional Statistics, Trend, Tables, Categories, Exact Test

❙ SPSS für AIX 5.0Base System, Advanced Statistics, Professional Statistics, Categories.

❙ Weiterhin: SPSS for Macintosh 6.1.3SPSS for AIX 6.1

Auswertungsschritte

1. Analyse planen, Daten erheben

2. Variablen definieren, Daten kodieren

3. Daten erfassen, kontrollieren, speichern

4. Daten transformieren, Fälle auswählen

5. Tabellen und Kennwerte

6. Grafische Darstellung

7. Analytische Verfahren



Nach dem Systemstart

Daten-Editor

❚ Mit Datei => Öffnen wird eine bestehende SPSS-Datei geöffnet.

❚ Einzelne Werte lassen sich nun bearbeiten.Neue Werte können eingegeben werden.

❚ Mit Datei => Speichern bzw. Datei => Speichern Unter wird die veränderte Datei abgespeichert mit Erweiterung sav.

❚ Mit Datei => Beenden schließt man die SPSS-Anwendung.

Bearbeiten => Optionen

Register Allgemein❚ Name der Journaldatei, die alles protokolliert

Standardmäßig: C:\temp\spss.jnl❚ Maßeinheit (cm, Zoll, Punkt/Komma)❚ Automatisches Öffnen eines Syntaxfenster beim

Systemstart



2. SPSS-Dateien

Arbeitsdateien vom Typ *.savNeue Dateien erzeugenVariablenvorlagen

SPSS-Arbeitsdatei

❚ besteht aus Daten im Dateneditorfenster und den zugehörigen Definitionen (Name, Datentyp, Länge, fehlende Werte, z.B. nr, numeric, 3.0, -1)

❚ Daten❙ Rechteckige Tabelle❙ Spalten = Variablen (variable)❙ Zeilen = Beobachtungen (observation, case)

Daten erfassen

1.Daten => Variablen definieren(oder Doppelklick auf Spaltenüberschrift)

2.Beobachtungen eingeben über Tastatur und Maus

3.Datei => Daten speichernArbeitsdatei *.sav

4.Bearbeitender Definition einer Variablen oder von einzelnen Datenwerten oder markiertem Bereich von Werten



Variablendefinition

Variablendefinition

❚ Variablenname (max. 8 Zeichen, 1. Zeichen Buchstabe)

❚ Datentyp (numerisch, Zeichenkette, Währung ..)und Datenformat (z.B. 8.2, 3.0)

❚ Benutzer-definierte fehlende Werte ❚ Labels für Variablenname und Datenwerte ❚ Spaltenformat (Spaltenbreite und -ausrichtung)❚ Skalenniveau (metrisch, ordinal, nominal)

Labels, Werte-Labels

❚ Label für Variablenname: Spaltenüberschrift❚ Label für Datenwerte: Zellenbeschriftung

❚ Werte-Labels: Zuweisung von Datenwert zu dem Wert, der angezeigt werden soll

❚ Hinzufügen nicht vergessen !❚ Zum Anzeigen dieser Werte-Labels



Vorlagen zur Variablendefinition

❚ Gleiche und ähnliche Variablendefinitionen können mithilfe von Vorlagen erstellt werden.

❚ Numerische Variablen erhalten automatisch die Vorlage STANDARD (numerisch, 8.2-Format).

❚ Um einer Variablen eine andere Vorlage zuzuweisen, markiert man diese zunächst und ruft dann Daten => Vorlagen auf.

Vorlagen-Fenster



Variablen-Vorlagen

❚ Nachträgliche Änderungen in Vorlagen werden nicht auf Variablen übertragen

❚ Vorlagen-Datei hat die Erweiterung *.tpl❚ Original liegt im SPSS-Hauptverzeichnis

(im URZ derzeit N:\spsswin\v9.0d)❚ Mit erster Änderung Verschiebung nach

C:\Winnt

Vorlagen im PC-Pool nutzen

Wenn Sie mit eigenen Vorlagen im PC-Pool des URZ arbeiten wollen, dann gehen Sie folgendermaßen vor:

1.Vorlagen wie beschrieben anlegen2.Am Ende der SPSS-Sitzung die Datei spss.tpl

aufs Laufwerk M: sichern3.Vor dem nächsten SPSS-Aufruf die Datei spss.tpl

von M: nach C:\Winnt kopieren

Anzeige von Dateiinformationen

❚ Extras => Variablen

❚ Extras => Dateiinfoerzeugt Liste im Ausgabefenster

❚ Datei => Infos über Datendatei anzeigenzeigt Information von nichtgeöffneter Dateian



3. Bestehende Dateien

Zugriff auf Excel- u. Access-TabellenBilden neuer VariablenAuswahl/UntermengenUmkodieren bestehender Werte

Einlesen externer Dateien

Daten, die mit einem anderen Anwendungs-programm erfaßt wurden, können in eine SPSS-Datei verwandelt werden.

*.xls Excel 4*.dbf dBase*.sys SPSS/PC*.por SPSS-

Transport*.w* Lotus*.dat Tabulator-

getrennt

Excel 5-Tabelle iris.xls

❚ Tabelle unter Excel öffnen und Speichern unterExcel 4.0-Format

❚ SPSS Datei => ÖffnenDateityp und -name angeben

❚ Optionen



Access-Tabelle

❚ Der Zugriff auf Access-Tabellen ist ein Beispiel für die ODBC-Schnittstelle (ODBC = Open Data Base Connectivity).

❚ Datei => Datenbankzugriff => Neue Abfrageöffnet den Datenbank-Assistenten

❚ Beispiel: iris.mdb❚ Dabei kann man Felder auswählen, Teilmengen

bilden, die Abfragen speichern u.a.m.❚ ODBC ist auch ein Weg, um auf Excel-Tabellen

und andere Formate zuzugreifen.

Einlesen von ASCII-Dateien

❚ Mit einem Texteditor erfaßte Daten werden über Datei => Textdaten einlesen in SPSS-Tabellen überführt (Assistent für Textimport).

❚ Beispiel: iris.dat❚ Syntaxanzeige (*.sps)

Formatspeichern (*.tpf)❚ Mögliche Probleme:

Werte mit NachkommastellenWerte mit Punkt als Dezimaltrennzeichen

Export von Daten

❚ Über den Menüpunkt Datei => Speichern unterwerden SPSS-Dateien in ein anderes Format übertragen.

❚ Unterstützt werden:SPSS-Transportfile, Excel, dBase, Lotus, ASCII, tabulator getrennt

❚ Nicht unterstützt wird: ODBC.



Neue Variablen bilden

❚ Eine SPSS-Tabelle besteht aus Variablen und Beobachtungen und läßt sich in einer rechteckigen Tabellenform darstellen.

❚ Neue Variablen werden als zusätzliche Spalten der Tabelle aufgefaßt.

❚ Neue Variablen können konstante Werte annehmen oder aus bestehenden Variablen hervorgehen.

Transformieren => Berechnen

Funktionen

❚ Eine Liste aller verfügbaren Funktionen und deren Bedeutung erhält man über Hilfe (im Variablen berechnen-Fenster) => Syntax => Compute Command Syntaxoder

❚ Hilfethemen => Index => Funktionen❚ Hinweis:

Der Umgang mit fehlenden Werten ist abhängig von der jeweiligen Funktion.



Transformationen

❚ Was passiert, wenn als numerischer Ausdruck folgende Zeile eingetragen wird?

1 * (sl<5) + 2 * (sl>=5)

Auswahl von Fällen

❚ durch Formulierung einer logischen Bedingung❚ Die Fälle, die die Bedingung erfüllen, werden in

die Analyse eingeschlossen, die anderen ausgeschlossen (oder gelöscht).

❚ Menüpunkt: Daten => Fälle auswählen❚ Variable filter_$ nimmt die Werte 0 und 1 an

(0=ausgeschlossen, 1=eingeschlossen). ❚ Die ausgeschlossenen sind im Datenfenster

besonders gekennzeichnet.

Umkodieren von Werten

❚ Zuordnen neuer Werte zu bestehenden Werten oder von Bereichen bestehender Werte in neue Werte

❚ in bestehende Variable oder in neue Variable❚ Beispiel: Bildung von Altersklassen,

Kategorisieren von Skalenitems ... ❚ Menüpunkt: Transformieren => Umkodieren

in dieselben/anderen Variablen❚ Tip: Hinzufügen nicht vergessen!



Variablen kategorisieren

❚ Einteilen in Kategorien anhand von Perzentilen❚ Menüpunkt

Transformieren => Variable kategorisieren❚ Vorgabe

Variable und Anzahl der Kategorien



Tabelle sortieren

❚ Menüpunkt: Daten => Fälle sortieren❚ sortiert die aktuelle SPSS-Tabelle nach einer

oder mehrerer Variablen, jeweils in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge

4. Datumsvariablen u.a.m

Datumsvariablen u. -funktionenAggregierenMit der Syntax arbeiten

Datumsvariablen

❚ Daten vom Typ Datum❚ Speicherung von Geburtsdaten, OP-Terminen ...

und Berechnung von zeitlichen Abständen❚ Intern speichert SPSS Datumsangaben als

Anzahl von Sekunden seit dem 14. Oktober 1582 0:00 Uhr.

❚ Für die Eingabe und die Darstellung von Datumsangaben stellt SPSS Datumsformate bereit.



Beispiel: 16. November 1999

❚ Mögliche Darstellungen in SPSS16.11.199916-Nov-19991999/11/19

❚ Definition: Daten => Variable definieren

Funktionen f. Datumsangaben

❚ CTIME.DAYS(datum)❚ DATE.DMY(tag,monat,jahr)

❚ TIME.HMS(stunde,min,sek)❚ XDATE.DATE(datum)❚ XDATE.TIME(datum)

❚ YRMODA(jahr,monat,tag)

❚ # Tage seit 14.10.1582❚ # Sek. seit 14.10.1582

❚ # Sekunden seit 0:00❚ Datumsanteil des Datums❚ Zeitanteil des Datums

❚ # Tage seit 14.10.1582

(# = Anzahl)

Beispiel 1: Konstantes Datum

01.03.1995 (z.B. Stichtag einer Untersuchung)

1.Transformieren => Berechnenneue Variable Datum als date.dmy(1,3,1995)

2.Daten => Variable definierenDatum und Format auswählen



Beispiel 2: Tanken

❚ Datum Kilometerstand Benzin (l)16.12.1998 20580 60,323.12.1998 21250 57,404.01.1999 21874 56,617.01.1999 22476 56,3

❚ Berechnen Sie die durchschnittlich gefahrenen Kilometer pro Tag und den durchschnittlichen Benzinverbrauch auf 100 km zwischen 2 Tankvorgängen?

Zusammenfügen von Dateien

❚ Zwei SPSS-Dateien können auf unterschiedliche Arten verknüpft werden.

❚ Man unterscheidet zwischen❚ Dateien mit gleichen Variablen aber

unterschiedlichen Fällen:Fälle anfügen

❚ Dateien mit gleichen Fällen aber unterschiedlichen Variablen:Variablen hinzufügen

Fälle hinzufügen

❚ Daten => Dateien zusammenfügen => Fälle hinzufügen

❚ Liste der 'Nicht gepaarten Variablen', d.h. die Liste der Variablen, die nicht in die neue Datei übernommen werden.

❚ Gründe❙ unterschiedliche Variablennamen❙ Variable numerisch und als Textvariable definiert❙ Textvariablen mit unterschiedlicher Länge



Beispiel

Variablen hinzufügen

❚ Daten => Dateien zusammenfügen => Variablen hinzufügen

❚ entweder gleiche Fälle oder Referenztabelle❚ Voraussetzung: Fälle müssen gleich sortiert sein❚ Eventuell Schlüsselvariable definieren❚ Liste der ausgeschlossenen Variablen

❙ bereits vorhandene Variablen (nicht eindeutige Namen)

Beispiel



Aggregieren

❚ Fälle können entsprechend dem Wert einer oder mehrerer Gruppenvariablen zusammengefasst (=aggregiert) werden.

❚ Beispiel: Notendurchschnitte anstelle Einzelnoten

❚ Daten => Aggregieren und Definition - der Break-Variablen, - der Aggregierungsvariablen und - der Aggregationsfunktion

Beispiel 3

Aggregierungsfunktionen



Mit der Syntax arbeiten

❚ Standardmäßig führt SPSS Protokoll.Bearbeiten => Optionen => Allgemein

❚ In der Journaldatei spss.jnl speichert SPSS alle Befehle, die im Laufe einer Sitzung übers Menü ausgeführt werden.

❚ Zusätzliche Anzeige im Ausgabefenster❚ Mit Einfügen kann der Befehl in ein eigenes

Syntaxfenster eingetragen werden.❚ Durch Markieren und Ausführen (Pfeil nach

rechts) werden die Befehle ausgeführt.

Öffnen des Syntaxfensters

❚ Datei => Neu => Syntax❚ Datei => Öffnen => Syntax (*.sps)

❚ Bei Bearbeitungen => Optionen kann eingestellt werden, dass sich das Syntaxfenster automatisch beim Starten von SPSS öffnet.

❚ Umfangreiche Analysen können mit der Syntax prozeduralisiert und Befehle, die über das Menü nicht erreichbar sind, ausgeführt werden.

Einige wichtige Befehle

❚ EXECUTE .❚ GET FILE=‘D:\Aggr.sav'.❚ NEW FILE.❚ SAVE OUTFILE=‘D:\datei2.sav‘ /COMPRESSED.❚ FORMATS text1 (A8).❚ FREQUENCIES

VARIABLES=alter/ORDER ANALYSIS .

=> Ausführliche Infos in Online-Hilfe oderschriftlich als PDF-Files in N:\spsswin\v9.0d\



Beispiel

❚ SAS-Transportdatei in SPSS-Datei überführen❚ 1. Innerhalb der SAS-Umgebung:

libname trans xport 'D:\trans.fer';proc copy in=urz out=trans;

select iris;run;

❚ 2. Innerhalb der SPSS-Umgebung:get sas data='D:\trans.fer' dset=(iris).execute.

5. Kennwerte

Häufigkeiten, MittelwerteKorrelationen u.a.m.

Fragen

❚ Welche Kennwerte kennen Sie?(Aufzählung)

❚ Wie werden diese Kennwerte berechnet?(Formel o.ä., nicht in SPSS)

❚ Welche Eigenschaften haben sie?(was wird gemessen)

❚ Wann werden sie eingesetzt?(Voraussetzungen, Einschränkungen etc.)



Menü Analysieren =>

❚ Deskriptive Statistiken=> Häufigkeiten=> Deskriptive Statistiken=> Kreuztabellen

❚ Tabellen => Einfache Tabellen❚ Mittelwerte vergleichen => Mittelwerte❚ Korrelation

=> bivariat=> Distanzen

Häufigkeiten

❚

Geschlecht

90 58,1 64,3 64,350 32,3 35,7 100,0

140 90,3 100,015 9,7

155 100,0

FrauMannGesamt

Gültig

SystemFehlendGesamt

Häufigkeit ProzentGültige

ProzenteKumulierteProzenteFREQUENCIES

VARIABLES=sex fachart/ORDER ANALYSIS .

Deskriptive Statistiken

❚

DESCRIPTIVESVARIABLES=alter/STATISTICS=MEANSTDDEV MIN MAX SEMEAN .

Deskriptive Statistik

140 19 50 27,65 ,54 6,41

140

alter in jahrenGültige Werte(Listenweise)

Statistik Statistik Statistik StatistikStandardf

ehler Statistik

N Minimum Maximum Mittelwert Standard



Kreuztabellen

CROSSTABS/TABLES=kurs BY sex/FORMAT= AVALUE TABLES/CELLS= COUNT .

KURS * Geschlecht Kreuztabelle

Anzahl

8 7 15

5 2 720 13 33

9 2 116 6

12 10 22

17 13 30

13 3 16

90 50 140

SAS, URZ, Selbststudium,WS 98/99Einführung SAS, DKFZSPSS, URZ, WS 98/99GerontologieGeographieSPSS, RZ, 29.3.99,30.3.99, 31.3.99SAS, URZ, Blockkurs, WS98/99SPSS, URZ,WS1999/2000

KURS

Gesamt

Frau MannGeschlecht

Gesamt

Tabellen

27 29

32 4127 2733 3725 ,27 2726 2726 26

alter in jahrenSAS, URZ, Selbststudium,WS 98/99

alter in jahrenEinführung SAS, DKFZalter in jahrenSPSS, URZ, WS 98/99alter in jahrenGerontologiealter in jahrenGeographiealter in jahrenSPSS, RZ, 29.3.99,

30 3 99 31 3 99 alter in jahrenSAS, URZ, Blockkurs, WS98/99 alter in jahrenSPSS, URZ,WS1999/2000

KURSMittelwert

FrauMittelwert

MannGeschlecht

TABLES/FORMAT BLANK MISSING('.')/OBSERVATION alter/TABLES kurs > alterBY sex > (STATISTICS)/STATISTICSmean( ).

Mittelwerte

MEANSTABLES=alter BY sex/CELLS MEAN COUNT STDDEV .

Bericht

alter in jahren

27,47 90 6,3327,98 50 6,6127,65 140 6,41

GeschlechtFrauMannInsgesamt

Mittelwert NStandardabweichung



Korrelationen - bivariat

CORRELATIONS/VARIABLES=alterenglisch grund2

/PRINT=TWOTAIL NOSIG/MISSING=PAIRWISE .

Korrelationen

1,000 ,103 -,192*, ,226 ,025

140 140 137,103 1,000 -,159,226 , ,063140 140 137

-,192* -,159 1,000,025 ,063 ,137 137 138

Korrelation nach PearsonSignifikanz (2-seitig)NKorrelation nach PearsonSignifikanz (2-seitig)NKorrelation nach PearsonSignifikanz (2-seitig)N

alter in jahren

Englischkenntnisse

Pruefungsrelevanz

alter in jahrenEnglischkenntnisse

Pruefungsrelevanz

Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant.*.

Kennwerte getrennt für Gruppen

❚ Um Kennwerte gleichzeitig getrennt für mehrere Gruppen zu berechnen, ruft man vor dem eigentlichen Menüpunkt

Daten => Datei aufteilenauf.

❚ Vorsicht bei langen Textvariablen als Gruppenvariablen (siehe Hilfe-Text).

6. Grafiken

Zwei Engines/Programmteile- die klassische und - interaktive Grafiken



Fragen

Welche grafischen Darstellungsformen sind Ihnen geläufig und welche Kennwerte werden damit dargestellt?

Grafikform Kennwert

SPSS-Grafiken

Grafiken können in SPSS erstellt werden mit den Menüpunkten

❚ Grafiken❚ Analysieren => .... => Diagramme

und seit der Version 9.0 ❚ Grafiken => Interaktive Grafiken

(befindet sich aber noch im Aufbau)

Grafikablage

❚ Wurden die Grafiken in älteren Version in einem besonderen Fenster, dem Grafik-Karusell dargestellt, werden sie ab Version 7 direkt in der Ausgabe (oder im Viewer) dargestellt.

❚ Im Viewer können sie geändert, exportiert und ausgedruckt werden.



Galerie

Grafiken=>Galerie

Galerie (2)

Grafiken=>Galerie=> Interaktiv

Beispiel: Balkendiagramm

Grafiken => Balken =>

Gestapelt

Oder: Analysieren => Deskriptive Statistiken => Häufigkeiten (aber: ungestapelt)



Studienfach1

ErziehungswissenschaSprachen

GeographieMedizin

Psychologie

Abso

lute

Wer

te

12

10

8

6

4

2

0

geschlecht

männlich

weiblich

Beispiel: Balkendiagramm (2)

Grafikbearbeitung

Doppelklick auf Grafik

öffnet denDiagramm-Editor

Diagramm-Editor Menüs

Datei: Diagramm abspeichern, exportieren ...Bearbeiten: Datie in Zwischenablage kopierenAnsicht: Statusleiste und Symbolleisten

ein/ausblendenGalerie: Auswahl des DiagrammtypsDiagramme: Änderung von Layout- und

BeschriftungsmerkmalenDatenreihen: ausgewählte Daten aus Grafik

ausblendenFormat: Änderung der Grafik



Beispiel: Balken - interaktiv

Grafiken => Interaktive Grafiken=> Balken

Messniveau spielthier eine Rolle!

Beispiel: Balken - interaktiv (2)

Bearbeitung der Grafik

Doppelklick

im gleichen Fenster



Grafiken speichern

❚ Die Ausgabe kann in Form einer Viewer-Datei (Erweiterung *.spo) gespeichert werden.

❚ Dazu wählt man in der linken Navigationsleiste (oder rechts die Elemente) aus und ruft Datei => Speichern unter auf.

❚ In einer späteren SPSS-Sitzung kann diese Datei dann geöffnet werden.

Grafiken exportieren

❚ Über 'Ausgabe - Exportieren' können SPSS-Grafiken in externe Formate übertragen werden.*.jpg, *.wmf, *.cgm,*.eps, *.tif ...

um sie in andere Anwendungen (z.B. Word für Windows) zu importieren.

SPSS im Vergleich zu SAS

schnell und leicht erlernbarStandardgrafiken sind recht ansprechendMethodenspektrum oft ausreichendImport/Export von Dateien und Grafiken in viele Standardformate möglichgeringeres Methodenspektrumschwerfällige Programmierungmühsame Bearbeitung gleichartiger GrafikenProbleme mit großen Datenmengen (langsam)

Vorsicht -Persönlich gefärbt !!!

Carina Ortseifen, URZ Heidelberg 1 · Einführung in SPSS Sommersemester 20000 Carina Ortseifen,...

Documents

Transcript of Carina Ortseifen, URZ Heidelberg 1 · Einführung in SPSS Sommersemester 20000 Carina Ortseifen,...