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hallo zusammen ich habe viele unterschiedliche variablen für verschiedene spss-berechnungen (deskriptive statistiken, t-tests.. ) in eine einzige datenmaske gefügt. wenn ich die verschiedenen berechnungen durchführe, funktioniert auch alles so, wie ich es möchte, da ich ja jeweils angebe, welche variablen für die jeweilige rechnung verwendet werden sollen. nun das problem: in einigen der variablen (also spalten) gibt es nur wenige "zeilen" (anzahl der vp etc. ), in anderen dagegen sehr viele. wenn ich berechnungen für die variablen anstelle, in denen nur enige zeilen sind, bekomme ich fehlende werte in der ausgabe angezeigt, da die (leeren) zeilen mitgezählt werden, in denen nur in den anderen variablen, also spalten, werte stehen. wird mein problem so klar?? ist schwierig zu beschreiben.. Online - Excel: Datenmaske. gibt es eine möglichkeit, diese fehlenden werte loszuwerden, und trotzdem die eine große datenmaske beizubehalten? oder muss ich dann tatsächlich für jede berechnung eine eigene datenmaske erstellen?
So ist eine Person mit 20 Jahren doppelt so alt, wie jemand der 10 Jahre alt ist. Der Abstand beträgt 10 Jahre und ist der gleiche wie zwischen 40 und 50 Jahren. Weitere Skalen, die ratioskaliert sind, sind Entfernungen, Größen, Einkommen oder die Kelvinskala zur Temperaturbestimmung. In unserem Beispiel vom Konzert ist beispielsweise die Körpergröße der Besucher eine ratioskalierte Variable. Weitere Hinweise zu den unterschiedlichen Skalenniveaus erhält man übrigens bei der Georg-August-Universität Göttingen. Das Skalenniveau in SPSS SPSS kennt drei verschiedene Arten für ein Skalenniveau: nominal, ordinal und metrisch. Metrisch fasst hierbei die Intervall- und Ratioskala zusammen. Spss datenmaske erstellen 10. Mathematisch ist es egal, welche der beiden Skalen vorliegt, es ist eher eine inhaltliche Frage, ob etwas intervallskaliert oder ratioskaliert ist. Man muss wissen, dass die SPSS Software grundsätzlich alle Variablen als metrisch skaliert, da diese das höchste Skalenniveau besitzen und Dir damit alle Optionen offen stehen.
klickklack Beiträge: 1 Registriert: 14. 10. 2014, 09:43 Datenmaske komplizierte Datensätze Hallo alle zusammen! Ich habe die Aufgabe eine Datenmaske für Fragebögen zu erstellen. Das ist soweit alles kein Problem. Nun ist es so, dass ich zwei verschiedene Fragebögentypen habe die aber in ein und der selben Datenmaske auftauchen sollen. Sprich es gibt Fragebogen 1 mit etwa 30 Fragen, die kodiert werden sollen und Fragebogen 2 mit auch etwa 30 Fragen. Die Versuchspersonen wurden aber ebenso in 2 Gruppen aufgeteilt, dass heißt VP1 hat z. B. nur Fragebogen1 bearbeitet und VP2 nur Fragebogen2. Spss datenmaske erstellen video. Wenn ich jetzt aber beide Fragebögen in einer Datenmaske kodiere dann muss ich ja nachdem welchen Fragebogen die VP ausgefüllt hat bei dem nicht ausgefüllten fehlende WErte eintragen. Jetzt meine Frage: Gibt es eine Möglichkeit das irgendwie eleganter zu lösen als dann immer bei dem nicht bearbeiteten Fragebogen fehlende Werte einzutragen? Ohjee ich hoffe da war verständlich Danke schon mal für eure Hilfe Liebe Grüße!!!!
Du kannst auch 12 für männlich und 978 für weiblich definieren, das ändert nichts. Entscheidend ist, dass die Daten alle gleichwertig sind. Somit sind auch keine Rechenoperationen möglich. Du kannst nur auswerten, wie häufig etwas vorkommt (vgl. Lamberti 2001: Seite 33). Beispiele dafür sind etwa Geschlecht, Farben, Religion. Der zugehörige Mittelwert wäre damit der Modus, das ist der Wert, dessen Anzahl am häufigsten vorgekommen ist. Export in SPSS - Funktioniert nicht - LimeSurvey forums. Ordinalskala Ordinalskalierte Daten haben eine Reihenfolge. Sie sind nach Rängen sortiert, man kann jedoch keine Aussage zu den Abständen machen. Das klassische Beispiel hierfür ist die Schulnote. Die Note 1 ist besser als die Note 3, man kann jedoch nicht sagen, dass eine 1 3-mal so gut ist wie eine 3. Auch bedeute der Abstand zwischen Note 1 und 2 nicht dasselbe wie der Abstand zwischen 4 und 5 (vgl. Lamberti 2001: Seite 34). Auch bei den ordinalskalierten Daten sind zudem keine Rechenoperationen möglich. Der zugehörige Mittelwert wäre damit der Median, das ist der Wert, der 50% Wert, der deine Beobachtungen in 2 gleich große Gruppen aufteilt.
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