How to do Statistik und SPSS

Eine Gebrauchsanleitung
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-8252-5596-1
Verlag: UTB

Buch, Deutsch, 208 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 240 mm, Gewicht: 404 g

Reihe: UTB

Wie erfasse und codiere ich die Daten meiner empirischen Erhebung? Welches Grundlagenwissen in Statistik benötige ich für eine Datenanalyse? Wie werte ich Daten forschungsfragen- bzw. hypothesengerecht aus? Und wie interpretiere ich Ergebnisse richtig?
Nach einer kurzen Einführung in die Konzeption empirischer Studien erklärt diese praxisnahe Gebrauchsanleitung die wichtigsten statistischen Kennzahlen und skizziert schrittweise den Ablauf einer SPSS- (bzw. PSPP-)Auswertung. Als Basis dient ein eigens entwickelter Fragebogen mit korrespondierendem Datenfile, die kostenlos zum Download zur Verfügung stehen (howtodo.at bzw. utb-shop.de).
Der Band enthält 95 Abbildungen, viele farblich hervorgehobene Querverweise, ein schlagwortoptimiertes Stichwortverzeichnis sowie zusätzliche kostenlose Downloads, wie frei (um)gestaltbare Foliensätze für Dozent*innen.
Die Zielgruppe sind Studierende der Publizistik-, Medien- und Kommunikationswissenschaft, der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sowie Praktiker*innen der Markt- und Meinungsforschung.

Autoren/Hrsg.

Braunecker, Claus

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Business Application Mathematische & Statistische Software
• Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizin, Gesundheitswesen Epidemiologie, Medizinische Statistik
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
• Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Wirtschaftsstatistik, Demographie
• Sozialwissenschaften Soziologie | Soziale Arbeit Soziologie Allgemein Empirische Sozialforschung, Statistik

Inhaltsverzeichnis

VORWORT 8
Die Inhalte dieses Buchs 10
Fragebogen, Datenfile und weitere Downloads 12
Datenanalysesoftware 12
1 Zuerst das „WAS“ und das „WIE“! 16
1.1 Thema, Erkenntnisinteresse(n), Forschungsfragen, Hypothesen 16
1.2 Datenanalysen werden vom Messniveau (Skalenniveau) bestimmt 17
1.3 Datenanalyse forschungsfragen-/hypothesenkonsistent planen 19
2 Qualitativ quantitativ: Datenanalyse und Ergebnisdarstellung 22
3 Vorbereitung der Datenanalyse 25
3.1 Datenrücklauf kontrollieren 25
3.2 Daten codieren 27
3.3 Daten digitalisieren 29
3.3.1 Aufbau von Datenfiles 30
3.3.2 Daten selbst digital erfassen 31
3.3.3 Daten aus Erhebungssoftware 35
3.4 Daten plausibilisieren (screenen) 35
4 Analyse qualitativer Daten 39
4.1 Textcluster bilden 40
4.2 Ergebnisse inhaltlich beschreiben 46
4.3 Qualitative Analysesoftware 47
5 Analyse quantitativer Daten: Statistische Grundlagen 48
5.1 Deskriptive Statistik 49
5.1.1 Häufigkeiten (absolut und prozentuell) 49
5.1.2 Zentral- und Lagemaße 51
5.1.2.1 Mittelwert (arithmetisches Mittel) 51
5.1.2.2 Median 54
5.1.2.3 Modus 54
5.1.2.4 Minimum und Maximum 54
5.1.2.5 Quantile 55
5.1.3 Streuungsmaße 60
5.1.3.1 Varianz 60
5.1.3.2 Standardabweichung 61
5.1.4 Normalverteilung 62
5.1.5 Kreuztabelle 63
5.1.6 Mittelwertsvergleich 67
5.1.7 Korrelation 69
5.2 Schließende Statistik 77
5.2.1 Was bedeutet Signifikanz: Theorie 77
5.2.1.1 Normalverteilung die „Idee“ hinter Signifikanzprüfungen 78
5.2.1.2 Signifikanzniveau (Irrtumswahrscheinlichkeit) 80
5.2.1.3 Statistische Zusammenhangshypothesen H0 und H1 80
5.2.1.4 Signifikanzprüfung, - und -Fehler 82
5.2.1.5 p-Wert 83
5.2.1.6 Das Prinzip ein- und zweiseitig signifikanter Unterschiede 85
5.2.1.7 Signifikanz Stichprobengröße Unterschiedsstärke 87
5.2.1.8 Freiheitsgrade ein Exkurs 88
5.2.2 Signifikanz bei Häufigkeiten 89
5.2.3 Signifikanz bei Mittelwerten 91
5.2.4 Signifikanz bei Kreuztabellen 92
5.2.5 Signifikanz bei Mittelwertsvergleichen 95
5.2.6 Signifikanz bei Korrelationen 96
5.3 Was wann wie auswerten? 99
6 Analyse quantitativer Daten mit SPSS (PSPP) 100
6.1 Datenanalysesoftware SPSS und PSPP 100
6.2 SPSS anwenden 100
6.2.1 Dateneditor 101
6.2.2 Ausgabefenster 104
6.2.3 Syntaxeditor 106
6.2.4 Programmhandling 108
6.3 Daten organisieren 114
6.3.1 Daten neu erfassen, importieren oder öffnen 114
6.3.2 Datensätze zusammenfügen, auswählen 115
6.3.3 Datensätze gewichten 120
6.3.4 Variablen- und Wertebeschriftungen (Labels) 121
6.3.5 Fehlende Werte 124
6.4 Daten (neu) strukturieren 127
6.4.1 Variablen (um)codieren 127
6.4.2 Variablen (neu) berechnen 131
6.4.3 Teilgruppen bilden 134
6.5 Daten auswerten 137
6.5.1 Einzelne nominale (ordinale) Merkmale: Häufigkeiten 137
6.5.1.1 Deskriptive Analyse bei Häufigkeiten 137
6.5.1.2 Schließende Analyse bei Häufigkeiten 143
6.5.2 Einzelne (quasi-)metrische Merkmale: Deskriptivstatistik 143
6.5.2.1 Deskriptive Analyse 143
6.5.2.2 Schließende Analyse bei Mittelwerten 146
6.5.3 Nominal (ordinal) nach nominal (ordinal): Kreuztabelle 146
6.5.3.1 Deskriptive Analyse bei Kreuztabellen 146
6.5.3.2 Schließende Analyse bei Kreuztabellen 150
6.5.4 (Quasi-)Metrisch neben (quasi-)metrisch ODER (quasi-)metrisch nach nominal (ordinal): Mittelwertsvergleich 153
6.5.4.1 Deskriptive Analyse bei Mittelwertsvergleichen 153
6.5.4.2 Schließende Analyse bei Mittelwertsvergleichen 156
6.5.4.3 Parameterverfahren und parameterfreie Verfahren 158
6.5.4.4 Die Wahl des richtigen Testverfahrens 160
6.5.4.5 Normalverteilungsprüfung 160
6.5.4.6 T-Test für ABhängige Stichproben 162
6.5.4.7 Varianzanalyse mit Messwiederholung 164
6.5.4.8 T-Test für UNabhängige Stichproben 169
6.5.4.9 Varianzanalyse für unabhängige Stichproben (ANOVA) 171
6.5.4.10 Wilcoxon-Test 175
6.5.4.11 Friedman-Test 177
6.5.4.12 U-Test 179
6.5.4.13 Kruskal-Wallis-Test 180
6.5.5 (Quasi-)Metrisch (ordinal) mit (quasi-)metrisch (ordinal): Korrelation 182
6.5.5.1 Deskriptive Analyse bei Korrelationen 183
6.5.5.2 Schließende Analyse bei Korrelationen 185
6.6 Entscheidungsbaum für Auswertungen 187
6.7 Datenanalyse forschungsfragen-/hypothesenkonsistent auswerten 191
6.7.1 Forschungsfragen-/hypothesenkonsistente Analyseplanung 191
6.7.1.1 Analyseplanung für Forschungsfragen 191
6.7.1.2 Analyseplanung für Hypothesen 193
6.7.2 Forschungsfragen-/hypothesenkonsistenter Analysebericht 194
LITERATURVERZEICHNIS 201
ABBILDUNGSVERZEICHNIS 203
STICHWORTVERZEICHNIS 205

Über Autor(innen)

Braunecker, Claus
Mag. Dr. Claus Braunecker arbeitet seit mehr als drei Jahrzehnten als Instituts- und Betriebsmarkt-forscher in Österreich und lehrt seit vielen Jahren empirische Methoden, statistische Datenanalyse und SPSS am Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft der Universität Wien, an der Donau Universität Krems und an diversen Fachhochschulen.