SPSS Wilcoxon/Mann Whitney U Test?

Hallo,

meine Frage bezieht sich auf die Datenauswertung meiner Doktorarbeit. Trotz ausgiebiger Internetrecherche konnte ich die Frage nicht allein beantworten.

Zunächst beschreibe ich den Ausgangspunkt.

Ich habe Ergebnisse einer medizinischen Untersuchung gesammelt(N>1900).

Dabei gab es zwei unterschiedliche Applikationsorte, an denen der Indikator für die Untersuchung verabreicht werden konnte. Die These ist, dass Applikationsort 1 (Vena jug.) besser ist als Applikationsort 2 (Vena femoralis).

Es gibt eine Korrekturformel, mit der die femoralen (also Applikationsort 2) erhobenen Daten den jugulären (Applikationsort 1) angeglichen werden können.

Nun habe ich in Excel zwei Spalten, in denen alle Werte aufgelistet sind.

In der einen Spalte alle Werte aus den jugulären Messungen zusammen mit den femoral gemessen Werten ohne das eine Korrektur der Werte erfolgt ist(Name Spalte: Werte1+2_unkor).

In der zweiten Spalte sind alle jugulären gemeinsam mit den nun korrigierten femoralen Messungen aufgelistet (Name Spalte: Werte1+2_kor).

Mein Doktorvater möchte nun, dass ich diese 2 Gruppen mittels Wilcoxon Test ( Mann Whitney U Test) für unverbundene Proben vergleiche und zunächst einfach nur aufzeige, dass die Korrektur einen relevanten Unterschied der beiden Gruppen bewirkt.

Kann mir jemand konkret sagen, wie ich das nach Integration der Tabelle in SPSS umsetzen kann??

Vielen Dank!

Schule Daten spß Statistik wissenschaftliches-arbeiten Wilcoxon Mann-Whitney-U-Test
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CROSSTABS-Befehl zur Korrelation bei SPSS?

Liebe Community,


ich habe ein etwas merkwürdiges Problem mit SPSS: Ich möchte mir in einer Kreuztabelle den Einfluss einer metrischen Variablen Y auf eine metrische Variable X durch Spearmans Rho anzeigen lassen und dies unterteilt nach den Ausprägungen einer Drittvariablen (4 verschiedene Berufsbildungsabschlüsse). Das möchte ich so lösen:


TEMPORARY.

MISSING VALUES F1409 (9).

RECODE F1409 (2=0) (1=1).

FILTER BY F1409.

SELECT IF studein LE 100.

SELECT IF F1410 LE 96.

CROSSTABS studein by F1410 by max1202

/STATISTICS = CORR

/FORMAT=NOTABLES.


Gestern hat das perfekt funktioniert. Heute habe ich noch einige Variablen verändert und den gleichen Befehl wieder ausgeführt. Nun bekomme ich die Fehlermeldung "Die beobachtete Anzahl der Werte für Stundenlohn überschreitet die Grenze für CROSSTABS von 1000 Werten Versuchen Sie die Prozedur TABLES zu verwenden, um alle Werte in einer Tabelle darzustellen". Selbst wenn ich mir die exakt selbe Syntax ausgeben lassen, die ich auch gestern verwendet habe (und da hat es funktioniert) kommt diese Fehlermeldung. Alle anderen Analysen (auch Korrelationen) funktionieren mit den Variablen einwandfrei. Kann ich irgendwelche Voreinstellungen aus Versehen verstellt haben? Entdeckt ihr einen Fehler oder könnt mir eine alternative Möglichkeit nennen?


Danke im Voraus und liebe Grüße

Computer Technik spß Statistik Technologie Korrelationsanalyse
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Bitte um Hilfe für Datenanalyse in SPSS?

Ich verzweifle gerade an meiner Hausarbeit mit der quantitativen Datenanalyse. Es geht um die Untersuchung optimistischer und pessimistischer Erwartungshaltung gegenüber der Zukunft von der Generation Z. Bin eine absolute Statistiknull und auch die Frageitems finde ich im Endeffekt überhaupt nicht mehr gut. Jetzt ist die Befragung nun aber passiert und die Auswertung folgt. Habe alle Daten in SPSS drin und weiß jetzt aber nicht wie ich es auswerte. Ich möchte ja am Ende eine Tendez geben ob die Generation eher optimistisch oder pessmistisch eingestellt ist zur Zukunft. Daher kamen bspw. Fragen in die Fragebogen wie: Für wie wahrscheinlich hälst du es, dass du mal ein eigene Haus haben wirst/arbeitslos wirst/ein tolles Job Angebot kriegen wirst/zur Rente zusätzlich verdien muss... usw. Immer mit 4 Stufen Likert Skala von Sehr wahrscheinlich, eher wahrscheinlich [...] bis sehr unwahrscheinlich. So jetzt habe ich Daten und weiß nicht weiter. Es soll auch noch eine Varianzanalyse em Ende folgen ob es Unterschiede zw. den Geschlechtern gibt.. Aber wie verrechne ich jetzt einzelnde Werte um erstmal ein Ergebniss zu haben und eine Aussagen treffen zu können. Ich könnt jetzt zu jedem Item eine Grafik machen mit so und so viel Prozent haben mit sehr wahrscheinlich zu dem item geantwortet. Das ist aber zu stumpf oder? Was tue ich jetzt ich bin echt überfordert und von den Profs schreibt keiner zurück, HILFE

Auswertung Datenanalyse spß Statistik items Skala
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U-Test mittels SPSS möglich?

Im Rahmen einer Untersuchung zwischen zwei unabhängigen Stichproben sollen mögliche Gruppenunterschiede im Bezug auf die Zufriedenheit hinsichtlich von verschiedenen Leistungsparametern untersucht werden. Die Stichprobe umfasst N=49 Teilnehmer (Gruppe 1: 23 Teilnehmer - Gruppe 2: 26 Teilnehmer) und besteht aus ordinalskalierten Daten.

Die einzelnen Leistungsparameter (z.B. Service, Produkte, Werbung, Vertrieb) bestehen aus jeweils fünf Leistungskriterien (z.B. beim Parameter Service: Erreichbarkeit, Kompetenz der Mitarbeiter, Freundlichkeit der Mitarbeiter, Beschwerdemanagement, Termineinhaltung). Den Umfrageteilnehmern steht zur Beantwortung eine geschlossene sechstufige Likertskala mit den Ausprägungen sehr zufrieden - zufrieden - eher zufrieden - eher unzufrieden - unzufrieden - sehr unzufrieden zur Verfügung.

Im ersten Schritt wurden Werte der Leistungskriterien umcodiert (100- 80 - 60- 40 - 20 - 0), dann wurden die Leistungskriterien der einzelnen Leistungsparameter zusammengefasst. Hierzu wurde der Mittelwert der fünf Leistungskriterien gebildet.

Anschließend habe ich mittels SPSS die Daten auf deren Normalverteilung geprüft. Aufgrund der Tatsache, dass mit Ausnahme in zwei Fällen die Daten keine Normalverteilung aufweisen würde ich in diesem Fall den U-Test nach Whitney zur Untersuchung auf Gruppenunterschiede anwenden (siehe Bild). Wie habe sind die zwei Normalverteilten Fälle zu betrachten? Kann/Muss ich trotz unterschiedlicher Verteilungsverhältnisse einen U-Test nach Whitney durchführen um mögliche Gruppenunterschiede zu bestimmen, oder ist ein anderer Test vorzuziehen bzw. müssen je nach Verteilung sogar zwei verschiedene Tests angewendet werden?

Über Hinweise und Tipps würde ich mich sehr freuen.

Test Freizeit Wissenschaft spß u-test
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Datenzusammenfassung SPSS?

Hallo zusammen,

ich habe eine Frage im Zusammenhang der Datenauswertung bei SPSS.

Im Rahmen einer Zufriedenheitsanalyse wurde eine Onlineumfrage durchgeführt, bei der die Zufriedenheit einzelner Leistungsbereiche über verschiedene Leistungskriterien abgefragt wurde.

Da die Daten keine Normalverteilung aufweisen und Gruppenunterschiede zwischen zwei Gruppen ermittelt werden sollen, wird der U-Test nach Whitney angewendet.

Um nicht jedes Leistungskriterium einzeln überprüfen zu müssen, (4 Leistungsparameter mit je 5 Leistungskriterien --> 20 U-Tests), sollen die fünf Leistungskriterien unter dem jeweiligen Leistungsparameter zusammengefasst werden.

Wie können die fünf Leistungskriterien eines Leistungsparameter sinnvoll vorab im Excel Output zusammengefasst werden? Kann man anhand des Mittelwerts, abgeleitet aus den 5 Leistungskriterien, auf den Leistungsparameter schließen und dieses Verfahren auf jeden Parameter beziehen, um am Ende bloß vier U-Tests durchführen zu müssen?

Ziel ist es eine Aussage über die gesamten Bereiche treffen zu können, z.B: "Die Kundengruppe 1 ist mit dem Bereich XY signifikant zufriedener als Kundengruppe 2".

Sollten bei der Betrachtung der Leistungsparameter signifikante Unterschiede auftreten, kann man den entsprechenden Bereich dann auch noch anhand der einzelnen Leistungskriterien untersuchen oder wäre das aus Sicht des "wissenschaftlichen Arbeitens" die falsche Vorgehensweise?

"Kundengruppe 1 ist mit Kriterium 1,2 und 3 zufriedener als Kundengruppe 2 - hinsichtlich des Kriteriums 4 und 5 bestehen keine Unterschiede"

Über jegliche Art von Hinweisen und Tipps würde ich mich sehr freuen.

spß Statistik
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Welche Variablen in Moderatoranalyse bei Regression?

Hallo zusammen,

ich bin mir unsicher welche Variablen ich in meine Analyse aufnehmen muss. Meine Studie ist die Folgende: ich möchte überprüfen, wie Marken werben sollen, d.h. welchen Wert sie den Konsumenten primär bieten sollten um eine Markenbindung zu erreichen. Ich habe hier mit mehrern Items den Unterhaltungswert, den Informationsgehalt und den Ökonomischen Nutzen der Werbung unterschiedlicher Marken abgefragt und ebenfalls die Markenbindung. Somit habe ich 3 unabhängige Variablen und eine abhängige (die Markenbindung). Als Moderator kommen hinzu das Involvement und der expressive sowie der funktionalle Markennutzen. Also zB. wäre herauszufinden ob bei High-involvement Marken der Zusammenhang zwischen dem informationsgehahlt der Werbung und der Markenbindung höher ist als bei low-involvement Produkten. Alle Variablen wurden auf einer 5-stufigen Likert-Skala abgefragt. Ich habe dann jeweils die Items einer Variable addiert und durch die anzahl dividiert um den jeweiligen wert für die Variable zu erhalten (bspw für die höhe der Markenbindung).

Nun möchte ich die Moderatoren testen. Hierfür multipliziere ich je die UV mit der Moderatorvariable und erhalte eine neue Variable (das Produkt dieser, im Folgenden Moderatorprodukt genannt) Nun bin ich mir unsicher, welche Variablen ich genau in die Regression aufnehmen kann: Wenn ich bei Spss eine Regression durführe dann füge ich zum einen die Abhängige Variable Markenbindung ein. Zum anderen füge ich die erklärenden Variablen ein. Ich habe in meinem Modell 3 Unabhängige Variable und 3 Moderatoren. Kann ich quasi alles zusammen prüfen und alle 3 UV und alle 3 Moderatorvariablen sowie die 9 Moderatorprodukte in einer Regression einfügen? Oder muss ich um den Moderatoreinfluss zu testen immer eine einzelne Regression durchführen, in welche ich bei den erklärenden Variablen nur die Moderatorvariable, die UV und das Moderatorprodukt einfüge? Und dies dann 9x (3 UV x 3 Moderatorvariablen) wiederholen, also 9 einzelne Regressionen durchführen um die Moderatoreffekte zu überprüfen. Also ist es so, dass ich: a) eine Regression mit allen 9 Moderatorprodukten durchführen kann (9 erklärende Variablen in Regression)? b) eine Regression mit den 9 Moderatorprodukten sowie den 3 UV und den 3 Moderatorvariablen durchführen (15 erklärende Variablen in Regression)? c) je immer nur ein Moderatorprodukt und der entsprechenden UV und Moderatorvariable (3 erklärende Variablen in Regression)einfügen? Dies würde ich dann 9x wiederholen müssen.

Meine Stichprobe beträgt 270. Die Ergebnisse der Regression mit den 9 Moderatorprodukten (Möglichkeit a) erscheinen mir Plausibel. Wenn ich zusätzlich zu den 9 Moderatorprodukten noch die 3 UV und die 3 Moderatorvariablen in die Regression als erklärende Vraiablen aufnehme (Möglichkeit b), sind meine Ergbnisse komplett anders. Plötzlich sind die Moderatoren so dann nicht mehr signifikant. Ich bin daher verunsichert, welche Variablen ich aufnehmen muss.

Vielen, vielen Dank!!

Marketing Mathematik Daten Moderator spß Statistik variablen Korrelation Regression
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Statistik: multiple Regression oder Korrelation?

Hallo zusammen,

ich stehe vor zwei Problemen bei der Datenauswertwertung:

1) ich bin mir unsicher ob ich eine Korrelation oder Regression anwenden muss. DIe Situation ist die Folgende:ich muss überprüfen ob die (metrisch skalierten) Variablen A, B und C die (metrisch skalierte) Variable D signifikant beeinflussen (bzw. Zusammenhang besteht, es handelt sich hierbei nur um eine Querschnittsstudie). DIe Variablen sind nicht normalverteilt, daher würde nur eine Rangkorrelation nach Spearman in Frage kommen. Jedoch wendet man bei der Fragestellung normalerweise eine Regression an, richtig? Die unabhängigen Variablen korrelieren nicht miteinander, daher wäre dies möglich. Jedoch sind die Residuen nicht normalverteilt. Arbeite ich dann besser mit einer Korrelation?

2) Mein zweites Problem betrifft die Analyse nach den Moderatoren. Diese sind ebenfalls metrisch skaliert, ich würde diese aber einfach nach mediansplit teilen. Wenn ich nun den Datensatz aufteile und je eine Korrelation bzw Regression durchführe, erhalte ich sehr stark unterschiedliche Korrelationen (Beispiel: Bei Gruppe A ist die Korrelation von A zu D 0,9 und bei Gruppe B ist die Korrelation von A zu D 0,2). Die unterschiede in den Korrelationen müssten eigentlich signifikant sein, jedoch würde ich dies gerne mit einem Test bestätigen bzw auf einer wissenschaftlichen Grundlage arumentieren dass der Unterschied signifikant ist. Ich habe bereits gelesen dass es hier keinen Test in SPSS gibt, aber gibt es eine mathematische Formel? Einen internetrechner würde ich ungern als wisschenaftliche quelle angeben. Bzw. ist es überhaupt korrekt den Moderatoreffekt so zu überprüfen?

Ich bin für jede Hilfe wahnsinnig dankbar!! Viele Grüße, Anna

Marketing Mathematik Daten spß Statistik Korrelation Regression
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SPSS: Prä-Post-Vergleich mit zwei Gruppen

SOS! Leider bin ich gerade am Verzweifeln, da ich für meine Bachelorarbeit Rechnungen mit SPSS durchführen muss, die mir niemand wirklich erklären kann.

Ich habe eine Kontrollgruppe (3 VPN) und eine Interventionsgruppe (7VPN) und jeweils einen Wert für Schüchternheit Prä und Schüchternheit Post. In der Variablenansicht habe ich als Variable "Gruppe" jeweils eine 1 für KG und 2 für IG kodiert. Mein Datenblatt enthält also Name des Kindes, Gruppe, Präwert (Mittelwert aus 6 Items des BBK) und Postwert, sowie die differenz (Prä-Postwert)

Meine erste Frage war, inwieweit sich die Schüchternheit zwischen Prä und Posttest verändert hat. Das habe ich mit einem t-Test für abh. Stichproben gerechnet (mit der Einstellung "Ausgabe nach Gruppen aufteilen" und hab jeweils die Mittelwerte für KG und IG bekommen.

Nun möchte ich die Fragen untersuchen, 1. ob sich KG & IG in der Schüchternheit bei Prä und Post unterscheiden (t-test f. abhängige Stichproben?) 2. wie sich KG & IG in der Schüchternheit zwischen Prä und Post verändert haben. (Anova m. Messwiederholung?) 3. wie hoch die Effektstärke meines durchgeführten Trainings ist.

ich habe leider keine Ahnung, wie ich das angehen soll, weil Statistik und ich nie Freunde waren und SPSS für mich sozusagen Neuland ist.

Wäre über jeden Tipp sehr froh, da ich einfach nicht weiter komme und mir die Zeit davon läuft.

Liebe Grüße

spß Statistik
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