Ziel der deskriptiven Statistik Deskriptiv heißt beschreibend und genau das ist auch das Ziel. Die Stichprobe – oder zumindest einige ihrer Variablen – werden mittels Lageparametern und Streuparametern beschrieben. Es gehört quasi zum Pflichtprogramm einer jeden Stichprobenbeschreibung relevante Merkmale/Variablen darzustellen. Typische Lagemaße sind Mittelwert, Median und Quantile. Sie beschrieben die zentrale Tendenz der Variable. Typische Streumaße sind Standardabweichung, Varianz und (Inter-)Quartilsabstand. Sie drücken wiederum aus, wie stark die Variable streut bzw. wie weit die Ausprägungen auseinander liegen. In diesem Artikel erkläre ich noch mal detailliert, wie sie aufgebaut und zu lesen sind. Deskriptive Statistik in SPSS – Methode I In SPSS gibt es mehrere Wege an die relevanten Lage- und Streuparameter zu gelangen. SPSS Gruppen vergleichen (Wissenschaft, Statistik, spß). Der offensichtlichste ist über Analysieren -> Deskriptive Statistiken -> Deskriptive Statistik. Im nächsten Schritt sind die zu beschreibenden Variablen auszuwählen und nach rechts in "Variable(n)" zu verschieben.
Okt 2011, 17:20 Danke bekommen: 217 mal in 216 Posts Zurück zu Deskriptive Statistik Wer ist online? Mitglieder in diesem Forum: 0 Mitglieder und 1 Gast
Andernfalls ist sie linksschief, d. wenn gilt $\ x_{Modus} > x_{0, 5} > \overline x $. Beispiel Schiefekennzahlen Beispiel: Um die Schiefekennzahlen besser zu verstehen, gehen wir auf die Bearbeitungszeiten der Statistik-Klausur aus einer vorherigen Aufgabe zurück. Zunächst berechnet man – für die Quartilsschiefe – den Median $\ x_{0, 5} = 8 $, das untere Quartil $\ x_{0, 25} = 3 $ und das obere Quartil $\ x_{0, 75} = 9 $. Damit ist die Quartilsschiefe $$\ u_Q={(x_{0, 75}-x_{0, 5})-(x_{0, 5}-x_{0, 25}) \over (x_{0, 75}-x_{0, 25})}={(9-8)-(8-3) \over (9-3)}=-0, 67 Die Momentschiefe ist hingegen etwas mühsamer zu berechnen: $$\ u_m={{\sum_{j=1}^k (a_j- \overline x)^3 \cdot h(a_j)} \over {n \cdot s^3}} ={(1-7)^3+(2-7)^3 \cdot 3+... +(12-7)^3 \over {20 \cdot \sqrt {12^3}}} =-0, 3536 Beide Kennzahlen deuten also auf eine linksschiefe Verteilung hin. Spss häufigkeiten nach gruppen und. Merke: Die Schiefekennzahlen $\ u_Q $ und $\ u_M $ sind nicht frei von Fehlern. Es kann durchaus vorkommen, dass $\ u_Q 0 $ ist und man daher meint, die selbe Verteilung sei doch rechtsschief.
Es existieren allerdings auch fortgeschrittene Verfahren zur Korrektur für multiples Testen wie das Benjamini-Hochberg-Verfahren. Diese Verfahren verfügen über eine bessere Teststärke (Power). Diese empfehlen sich besonders bei einer hohen Anzahl an Vergleichen. Novustat hilft Ihnen mit einer Statistik Beratung gerne weiter. In dem obigen Beispiel fällt bei Analyse der Residuen auf, dass Arbeitslose und einfache Mitarbeiter signifikant häufig kein Interesse an dieser Form des Einzelcoachings hatten (korrigierte ps < 0, 01). Mitglieder der Führungsebene zeigten dagegen signifikant häufig Interesse an dieser Form des Einzelcoachings (korrigiertes p < 0, 001). Daten filtern in SPSS - Björn Walther. Die Aufmachung des Einzelcoaching hat also vor allem Mitglieder der Führungsebene angesprochen. Kreuztabelle SPSS Interpretation: Effektive Darstellung mit Graphen Für einen professionellen Bericht sollte man Graphen einsetzen um die Ergebnisse aus einem Chi-Quadrat-Test SPSS zu verdeutlichen. Hierfür empfiehlt sich ein Balkendiagramm.
Wenn die Verteilung hingegen weiter nach links ausläuft als nach rechts, redet man von linksschiefen (= rechtssteilen) Verteilungen. Momente in der Statistik Um ein Schiefemaß zu entwickeln, benötigen wir zunächst den Begriff der Momente. Unter dem k-ten Moment der Verteilung x um den Wert a versteht man die Zahl $$\ m_k(a)={1 \over n} \sum_{i=1}^n (x_i-a)^k $$ Es gilt: Momente mit $\ a = 0 $ bezeichnet man als gewöhnliche Momente Momente mit $\ a= \overline x $, also in Bezug auf das arithmetische Mittel, werden zentrale Momente genannt. Das arithmetische Mittel $\ \overline x={1 \over n} \sum_{i=1}^n x_i={1 \over n} \sum_{i=1}^n (x_i-0)^1 $ ist wegen $\ a = 0 $ und $\ k = 1 $ das 1. Spss häufigkeiten nach gruppen den. gewöhnliche Moment. Die mittlere quadratische Abweichung $\ s^2={1 \over n} \sum_{i=1}^n (x_i-\overline x)^2 $ ist wegen $\ a= \overline x $ und $\ k = 2 $ das 2. zentrale Moment. Es existieren unterschiedliche Maße bzw. Regeln für die Schiefe einer Verteilung, nämlich die Momentschiefe, die Quartilsschiefe und die Fechnersche Lageregel Momentschiefe Die Momentschiefe $\ u_M $ ist $$\ u_M = {m_3(0) \over s^3} = {\sum_{i=1}^n (x_i - \overline x)^3 \over {n \cdot s^3}}= {{\sum_{j=1}^k (a_j- \overline x)^3 \cdot h(a_j)} \over {n \cdot s^3}} $$ Man dividiert also das 3. gewöhnliche Moment durch die dritte Potenz der Standardabweichung.