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Veranstaltung

SPSS-Kurs Einführung für Windows Anfänger

Veranstaltung in Kooperation mit dem AStA

Termin(e) Uhrzeit Leitung Ort/Raum TN-Zahl Anmeldefrist Status
Fr, 02.02.2018 14:00 - 22:00 Dr. Jürgen Schmidt Regionalzentrum Nürnberg, Pirckheimerstr. 68, 90408 Nürnberg 16 Mo, 29.01.2018 anmelden
Sa, 03.02.2018 10:00 - 18:00 Dr. Jürgen Schmidt Regionalzentrum Nürnberg, Pirckheimerstr. 68, 90408 Nürnberg 16 Mo, 29.01.2018 Fortsetzung Anmeldung nur zum ersten Termin

Bitte bringen Sie Ihren eigenen Laptop, auf dem das Programm SPSS installiert ist, und die ggf. dazugehörigen Kursmaterialien mit (z.B. Kurs 33208 für Studierende im Modul 1D Biwi, Kurs 33205 M1 PVS).

Sie können eine Lizenz für SPSS über die FernUni erhalten. Diese ist an folgende Kursbelegung gekoppelt und läuft jeweils 6 Monate (WS: Oktober bis März, SS: April bis September): Kurs 09009 pro Semester 7,50 EUR Lizenzgebühren.

Die Buchung der Lizenz erfolgt nach der Belegung des entsprechenden Kurses über den virtuellen Studienplatz. Sie ist für ein Semester gültig. Weitere Informationen zur Installation unter: Link

„SPSS“ ist das am meisten verwendete Statistikprogramm für Analysen in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Im Kurs wird statistikorientiert der Einsatz sowie die Syntax von SPSS anhand konkreter statistischer Probleme aufgezeigt. Dabei werden zu den meisten Themen Übungsaufgaben – aus den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften – verteilt, bevor die Analyse mit SPSS gezeigt wird.

Der Kurs eignet sich insbesondere für Studierende der Psychologie sowie Wirtschaftswissenschaften, die in diesem Semester den Vertiefungskurs besuchen.

Themen am Freitag:

1.) Datenmanagement (I): Dateneingabe, Variablendefinition, Umkodierung, Standardisierung von Variablen, Viewersicht und Syntaxskript

Zu Beginn des Seminars produzieren wir anhand eines kleinen sozialwissenschaftlichen „Experiments“ („Guessing Game, Rangskalierung o.ä.) Daten, die wir dann mit SPSS verarbeiten. Dabei lernen wir die unterschiedlichen Ebenen von SPSS kennen: die Dateneingabeebene, die Viewerebene sowie die Ebene der Programmiersprache (Syntaxdatei). Ebenfalls erlernen wir die Behandlung von „fehlenden Werten“, die Eingabe von sog. „Mehrfachantworten“ sowie die Rekodierung sog. „umgepolter Items“.

2.) Datenmanagement (II): Fälle und/oder Variablen zusammenführen

Empirische Projekte werden meist nicht im Alleingang durchgeführt. Jedes Teammitglied bearbeitet seinen Teil und verfügt oftmals über eine eigene Datenbank. Will man die Daten aus verschiedenen Dateien am Ende des Tages für die abschließende Analyse zusammenführen, geht das mit SPSS relativ bequem.

3.) Univariate Analyse: Häufigkeitsverteilungen, Parameter, Graphische Darstellungen (Boxplot)

Wir erlernen, wie man sich eine Häufigkeitsverteilung erstellen lässt, welche charakteristischen Parameter eine Häufigkeitsauszählung ergänzen können und wie wir mit SPSS eine Verteilung graphisch darstellen können (insbesondere die Boxplot-Darstellung wird gezeigt).

4.) Korrelation und Regression

Korrelationen sind wichtige Analyseinstrumente ungerichteter Zusammenhänge. Mit SPSS berech- nen wir uns die Korrelationskoeffizienten nach Pearson und Spearman und lernen auch kennen, was ein partieller Korrelationskoeffizient ist und wie er mit SPSS errechnet wird.

Die lineare Regressionsrechnung ist mit das Herzstück der Analyse eines gerichteten Zusammenhangs. Wir prüfen mit SPSS die Voraussetzungen für dieses Verfahren und erstellen uns Ergebnisse, die wir dann interpretieren.

5.) T-Test und einfaktorielle Varianzanalyse

Für Gruppenvergleiche sind in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften „T-Test“ und „Varianzanalyse“ vorgesehen. Bei beiden Verfahren werden Mittelwerte verglichen. Wie das mit SPSS funktioniert, wird im Seminar gezeigt.

Themen am Samstag:

6.) Reliabilitätsanalyse

Bevor ein Fragebogen endgültig für die Hauptuntersuchung einer Studie verwendet wird, müssen die Items einer sog. Reliabilitätsanalyse unterzogen werden. Hierzu gehört: Berechnung des Schwierigkeitsindex, Berechnung des Trennschärfekoeffizienten, Berechnung von Cronbach’s alpha.

7.) Faktorenanalyse

Eine Faktorenanalyse ist eine Maßnahme der Datenreduktion. Man fragt sich, ob die in einer Studie verwendeten manifesten Variablen auf einige wenige „Faktoren“, d.h. latente Dimensionen reduziert werden können. Damit geht es auch um die sog. „Dimensionalisierung“ der Variablenstruktur. Anhand eines Beispiels jeweils aus der Wirtschaft und Gesellschaft versuchen wir mit SPSS nachzuvollziehen, in welche Schritte sich eine Faktorenanalyse aufteilt.

8.) Nichtparametrischer Test: Wilcoxon Rangsummentest

Der Wilcoxon Rangsummentest ist ein verteilungsfreier Test und ersetzt den T-Test, sofern dieser aufgrund fehlender Verteilungsvoraussetzung nicht anwendbar ist. Anhand einer Übungsaufgabe führen wir den Test händisch durch und lassen uns das Ergebnis von SPSS bestätigen.

9.) Nichtparametrische Tests: Chi-Quadrat-Tests

Wir führen per Hand zwei Chi-Quadrat-Tests durch und lassen uns anschließend die Lösung von SPSS bestätigen. Behandelt wird der Chi-Quadrat-Anpassungstest sowie der Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest.

10.) Zusammenhangsmaße für Kreuztabellen: V, C, Phi, Kendall’s tau und Gamma

V, C und Phi sind Zusammenhangsmaße für Kreuztabellen, wobei die Kreuztabelle nominale Merkmale enthält. Kendalls tau und Gamma sind für Kreuztabellen mit ordinalen Daten vorgesehen.

Wir erarbeiten uns den Unterschied zwischen den beiden Gruppen von Zusammenhangsmaßen zunächst anhand einer Übungsaufgabe, bevor wir dann SPSS einsetzen.

11.) Kreuztabellenbezogene PRE-Maße: Lambda

Als Fehlerreduktionsmaß hat Lambda eine besondere Bedeutung bezogen auf die Analyse von Kreuztabellen. Wie Lambda mit SPSS errechnet wird, klärt dieser Abschnitt.

Wichtiger Hinweis: mind. Teilnehmerzahl 10/ max. Teilnehmerzahl 16.

Diese Veranstaltung ist vom AStA finanziert und somit für FernUni-Studierende kostenfrei.

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