richardsongaragedoor.online
Ausprägung 1: Häufigkeit =110 Ausprägung 2: Häufigkeit =116.... bis Ausprägung. Ich möchte nun eine neue Variable bilden, mit Präferenz 1 + Präferenz 2 also: Ausprägung 1 (Präferenz1+Präferenz2) =289+110=399 Ausprägung 2 (Präferenz1 + Präferenz2) = 184+116 = usw. Dabei sollte der Begriff "Ausprägung 1" bestehen bleiben. Wie gehe ich bei dem Problem vor? Vielen Dank im voraus. re2 von drfg2008 » 18. 2011, 06:45 du scheinst auf aggregierte Daten zu verweisen. Du könntest die zugrunde liegenden Datensätze verbinden und diese dann auswerten. Dann entsprechend die Label vergeben. Daten aggrigieren von Kati88 » 20. 2011, 13:53 Hallo! Vielen Dank für die Hilfe. Leider klappt es nicht die Daten zu aggregieren. Ich habe dabei Präferenz1 als BreakVariable und alle anderen Präferenzen bei Zusammenfassen von Variablen mit "Summe" bilden eingefügt. Leider kommt damit keine Summe der Häufigkeiten zustande. Spss variablen zusammenfügen. Aber dafür summieren sich die Wertelabels, wann nicht sein sollte. Was mache ich falsch? jake2042 Beiträge: 27 Registriert: 21.
Unabhängige Fehlerwerte kannst du in der Regressionsanalyse in SPSS mit dem sogenannten Durbin-Watson-Test überprüfen. Der Kennwert des Tests kann die Ausprägungen zwischen 0 und 4 annehmen. Ist der Wert in etwa 2, kannst Du die Fehler als unabhängig annehmen. Keine Multiliniarität Eine weitere Voraussetzung der Regressionsanalyse ist, dass die unabhängigen Variablen im Falle einer multivariaten linearen Regression in SPSS tatsächlich unabhängig sind. Fälle aggregieren in SPSS - YouTube. Siehe mithilfe von SPSS auf den Toleranzwert und den Varianzinflationsfaktor "VIF". Per Daumenregel soll der Toleranzwert nicht unterhalb von 0, 10 liegen. Der Wert des sogenannten "VIFs" darf nicht oberhalb von 10 sein. Eine weitere Hilfe zu den Voraussetzungen der linearen Regression findest Du auf dem Blog eines Professors der University of Sussex. Beispielfall für eine Regressionsanalyse mit SPSS Im vorliegenden Beispiel regressiert die Variable "Verkaufszahlen" den "Preis des Autos". Mittels F-Test kannst Du das Modell bewerten. Betrachte dazu zuerst die ANOVA Tabelle.
Die neue Variable wird rechts von Ihren Variablen angezeigt.
Für diese kannst Du jetzt noch in der Variablenansicht Wertelabels vergeben, z. "1 = jung" und "2 = alt". Dadurch werden dann Deine Ergebnisse (Abbildungen und Tabellen) direkt mit "jung" und "alt" statt mit "1" und "2" beschriftet und sind leichter zu lesen.
Hoffe die Frage ist verständlich. Vielen Dank und liebe Grüße