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July 7, 2024, 11:16 am

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Wenn es jetzt immer noch nicht klappen sollte, würde es vielleicht helfen, wenn Du einmal mitteilen könntest, welchen Datentyp Deine beiden Datumsvariablen haben. Viele Grüße, von Fabian » 23. 2010, 12:23 Hallo georggraph, danke für den Hinweis, habe es noch einmal probiert - ohne Tippfehler - funktioniert nicht. Habe die Variable Datum als Datum definiert. Die u. a. Fehlermeldung erscheint... lg von georggraph » 23. 2010, 13:22 Okay, dann könntest Du noch mal die folgende Syntaxvariante ausprobieren: Code: Alles auswählen COMPUTE tage = DATEDIFF(date_sign, burgl_dat, "days"). Vielleicht hilft das ja. Grüße, gg von Fabian » 23. 2010, 13:39 Vielen Dank, das hat geklappt! werekorden Beiträge: 42 Registriert: 07. 09. 2010, 11:38 von werekorden » 25. 10. Differenz zwischen Datum1 und Datum2 berechnen - Statistik-Tutorial Forum. 2010, 11:46 HI ich habe noch ein kleines Problem bei der Syntax. Ich habe es mal hinbekommen aber nun ist der Fehler wieder da. Ich nutze diesen Syntax: Code: Alles auswählen COMPUTE Alter = DATEDIFF(2010, (Geburtstag), "years"). Ich brauche eben nur das Alter der Personen in Jahren.

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Zeitraum berechnen Jonas5 Beiträge: 2 Registriert: 21. 11. 2006, 16:41 Hallo, habe folgendes Problem: Habe zwei Datums-Variablen und möchte eine dritte Variable basteln, die den Zeitraum zwischen den beiden Daten angibt. Konkret: In Variable 1 habe ich das Datum der Eheschließung aufgenommen, in Variable 2 das Datum der Ehescheidung und jetzt hätte ich gerne eine dritte Variable, die die Dauer der Ehe anzeigt. Kann mir da jemand helfen? Vielen Dank schonmal Gruss Jonas Noonen Beiträge: 818 Registriert: 26. 09. 2006, 14:52 Beitrag von Noonen » 21. 2006, 17:00 Hallo Jonas Du kannst die beiden Daten einfach subtrahieren: Transform --> Compute neue Variable definieren und die beiden Variablen subtr., dann erhälst Du Sekunden. Diese durch 86400 teilen und Du hast die Anzahl Tage. Sehr einfach mit Syntax: COMPUTE temp = (variable2-variable1)/86400. EXECUTE. Gruss Patrick von Jonas5 » 21. Spss zeitraum berechnen youtube. 2006, 17:29 Danke vielmals.. Jonas

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In diesem Artikel besprechen wir die eigentliche Berechnung der Kaplan-Meier Überlebenszeitanalyse. SPSS berechnet hier auch noch zusätzlich Statistiken, die wir in einem späteren Teil verwenden werden, um die Voraussetzung der gleichen Häufung und Verteilung von zensierten Fällen zu überprüfen. Um das Kaplan-Meier Verfahren aufzurufen, gehen wir in SPSS auf A nalysieren > Überleben > K aplan-Meier… Es erscheint das folgende Dialogfenster. Gepaarter t-Test in SPSS: Datensatz vorbereiten – StatistikGuru. Auf der linken Seite sehen wir die beiden Variablen in unserem Datensatz. Auf der rechten Seite die Felder, in die wir die Variablen entweder durch Drag-and-Drop hineinziehen können oder durch Auswählen und Drücken der Pfeiltaste zu der Liste hinzufügen können. In das erste Feld Zeit tragen wir die Variable ein, die den Zeitpunkt enthält, wann das Ereignis bzw. die Zensierung stattgefunden hat. In dem Feld Status tragen wir die Variable ein, die definiert, welche Fälle zensiert sind und welche nicht. Hier werden wir im nächsten Schritt noch festlegen, welche Werte von ereignis als zensiert und welche als das eigentliche Ereignis gelten.

Die Wissenschaftler erwarten, dass die neue Therapiemethode die Depressionswerte stark senken wird, während in der Kontrollgruppe die Werte unverändert bleiben. SPSS Datenfile Das komplette SPSS-Datenfile kann hier heruntergeladen werden. Es besteht aus den zehn Variablen T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9 und T10, welche jeweils die Messungen mit dem BDI wiedergeben, sowie der Variablen gruppe, welche die die Gruppenzugehörigkeit (Kontrollgruppe oder Experimentalgruppe) des Patienten angibt. Im nächsten Schritt werden wir die Voraussetzungen zur Berechnung der mixed ANOVA mit SPSS überprüfen. Spss zeitraum berechnen download. Literaturverzeichnis Beck, A. T., Ward, C. H., Mendelson, M., Mock, J., & Erbaugh, J. (1961) An inventory for measuring depression. Archives of General Psychiatry, 4, 561-571. Zurück Mixed ANOVA: Anwendungsbeispiele Weiter Mixed ANOVA: Normalverteilung überprüfen

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