Übung 1: Anlegen einer SPSS-Systemdatei für die Befragungsergebnisse der Excel-Sitzung.
Übung 2: Durcharbeiten des Lernprogramms: Einführung, Hilfesystem, Dateneditor, Untersuchen der Auswertungsstatistik nach einzelnen Variablen
Übung 3: Berechnen Sie für die Variablen der Arbeitsdatei aus Übung 1 entsprechende deskriptive Statistiken, gestalten Sie für eine nominale Variable ein Diagramm, bereiten Sie die Ausgabe auf (Überflüssiges löschen, Kommentare, Ihr Name und Datum). Das Ergebnis ist als Datei 'Übung 1.spo' in M:\data\spss zu speichern. Die Ausgabe wird in Word exportiert, dort nachbearbeitet und als 'Übung 1 SPSS.doc' ebenfalls in M:\data\spss gespeichert.
Übung 4: Erzeugen geeigneter Variablen-Listen mit dem DISPLAY-Befehl. Suchen von Variablen im Ausgabefenster: Geschlecht, Einkommen, Beruf, Vertrauen in Bundesregierung und Universitäten
GET FILE='n:\data\allbus\allbus00.sav'
KEEP v3, v234, v245, v256, v285, v219, v220, v466, v488, v216, v486, v544, v836.
RENAME VARIABLES
(v3=ostwest) (v234=berutaet) (v245=b_gruppe) (v256=oeffdien)
(v285=famstand) (v219=alter) (v220=a_gruppe) (v466=laender) (v488=h_person)
(v216=geschl) (v486=e_netto) (v544=h_netto) (v836=ow_gew).
SAVE OUTFILE 'm:\data\spss\sel00n.sav'.
DISP VARIABLES.
Name Pos Level Print Fmt Write Fmt Missing Values OSTWEST 1 Ordinal F1 F1 BERUTAET 2 Ordinal F2 F2 99 thru highest B_GRUPPE 3 Ordinal F2 F2 99 thru highest; 0 OEFFDIEN 4 Ordinal F1 F1 9 thru highest; 0 FAMSTAND 5 Ordinal F1 F1 9 thru highest ALTER 6 Ordinal F3 F3 999 thru highest A_GRUPPE 7 Ordinal F1 F1 9 thru highest LAENDER 8 Ordinal F2 F2 99 thru highest; 0 H_PERSON 9 Ordinal F2 F2 99 thru highest GESCHL 10 Ordinal F1 F1 9 thru highest E_NETTO 11 Scale F5 F5 99997 thru highest; 0 H_NETTO 12 Ordinal F5 F5 99997 thru highest; 0 OW_GEW 13 Ordinal F7.5 F7.5
DISP LABELS.
Name Position Label OSTWEST 1 ERHEBUNGSGEBIET: WEST - OST BERUTAET 2 BEFRAGTE(R) BERUFSTAETIG? B_GRUPPE 3 BEFR.: JETZIGE BERUFSHAUPTGRUPPE OEFFDIEN 4 IM OEFFENTLICHEN DIENST TAETIG? FAMSTAND 5 FAMILIENSTAND, BEFRAGTE(R) ALTER 6 ALTER: BEFRAGTE(R) A_GRUPPE 7 ALTER: BEFRAGTE(R), KATEGORISIERT LAENDER 8 INTERVIEW: IN WELCHEM BUNDESLAND H_PERSON 9 ANZAHL DER HAUSHALTSPERSONEN GESCHL 10 GESCHLECHT, BEFRAGTE(R) E_NETTO 11 BFR.:NETTOEINKOMMEN (OFFENE+LISTENANGABE) H_NETTO 12 HAUSHALTSEINKOMMEN <OFFENE+LISTENANGABE> OW_GEW 13 PERSONENBEZOGENES OST-WEST-GEWICHT
GET FILE 'n:\data\m3\sel00n.sav'.
* Menü: Analysieren - Deskriptive Statistiken - Deskriptive Statistiken. DESCRIPTIVES VARIABLES=e_netto /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX . * ohne Gewichtung
|
|
N | Minimum | Maximum | Mittelwert | Standardabweichung |
|---|---|---|---|---|---|
|
BFR.:NETTOEINKOMMEN<OFFENE+LISTENANGABE> |
2405 | 50 | 25000 | 2421,53 | 1824,748 |
|
Gültige Werte (Listenweise) |
2405 |
* mit Gewichtung * Menü: Daten - Fälle gewichten - Fälle gewichten mit. WEIGHT BY ow_gew.
|
|
N | Minimum | Maximum | Mittelwert | Standardabweichung |
|---|---|---|---|---|---|
|
BFR.:NETTOEINKOMMEN<OFFENE+LISTENANGABE> |
2346 | 50 | 25000 | 2538,50 | 1908,350 |
|
Gültige Werte (Listenweise) |
2346 |
* für alle
* Menü: Daten - Fälle auswählen - alle Fälle.
USE ALL.
FILTER OFF.
SPLIT FILE OFF.
* Selektiert nach Geschlecht.
* Menü: Daten - Fälle auswählen - Falls Bedingung zutrifft - Falls.
COMPUTE filter_$=(geschl = 1).
FILTER BY filter_$. EXECUTE .
bzw.
COMPUTE filter_$=(geschl = 2).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE .
* Aufgeteilt nach Geschlecht und OstWest
* Menü: Daten-Datei aufteilen - Ausgabe nach Gruppen aufteilen.
SORT CASES BY geschl ostwest .
SPLIT FILE
SEPARATE BY geschl ostwest .
* Faktorisiert mit Examine.
* Menü: Daten-Datei aufteilen - Ausgabe nach Gruppen aufteilen.
EXAMINE VARIABLES=e_netto BY geschl
/PLOT NONE
/STATISTICS DESCRIPTIVES
/CINTERVAL 95
/NOTOTAL.
* Faktorisiert mit Tabelle.
* Menü: Analysieren - Tabellen - Einfache Tabellen - Faktor in Untergruppen angeben.
TABLES /FORMAT BLANK MISSING('.')
/OBSERVATION e_netto
/FTOTAL $t 'Gruppen-Gesamtwert'
/TABLES (geschl > e_netto + $t ) BY (ostwest > (STATISTICS) + $t )
/STATISTICS mean( ).
COMPUTE filter_$=(e_netto ~= h_netto). FILTER BY filter_$. * Menü: Analysieren - Deskriptive Statistiken - Häufigkeiten. FREQ H_PERSON. * Tatsächlich nur Mehr-Personen-Haushalte.
| Häufigkeit | Prozent | Gültige Prozente | Kumulierte Prozente | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Gültig | 2 PERSONEN | 667 | 45,7 | 45,8 | 45,8 |
| 3 PERSONEN | 358 | 24,5 | 24,6 | 70,4 | |
| 4 PERSONEN | 323 | 22,1 | 22,2 | 92,5 | |
| 5 PERSONEN | 76 | 5,2 | 5,2 | 97,7 | |
| 6 PERSONEN | 22 | 1,5 | 1,5 | 99,2 | |
| 7 PERSONEN | 9 | ,6 | ,6 | 99,9 | |
| 8 PERSONEN | 1 | ,1 | ,1 | 99,9 | |
| 11 PERSONEN | 1 | ,1 | ,1 | 100,0 | |
| Gesamt | 1457 | 99,9 | 100,0 | ||
| Fehlend | KA | 2 | ,1 | ||
* Den Filter wieder zurücksetzen.
TABLES
/FORMAT BLANK MISSING('.')
/OBSERVATION alter
/TABLES a_gruppe BY alter
/STATISTICS COUNT( ( F5.0 ) 'Anzahl')
MEAN( 'Mittelwert')
STDDEV( 'Std.Abweichung') .
| ALTER: BEFRAGTE<R> | ||||
|---|---|---|---|---|
| Anzahl | Mittelwert | Std.abweichung | ||
| ALTER: BEFRAGTE<R>, KATEGORISIERT | 18-29 JAHRE | 526 | 24 | 4 |
| 30-44 JAHRE | 956 | 37 | 4 | |
| 45-59 JAHRE | 782 | 52 | 5 | |
| 60-74 JAHRE | 661 | 66 | 4 | |
| 75-89 JAHRE | 204 | 80 | 4 | |
| UEBER 89 JAHRE | 9 | 92 | 2 | |
COMP beruf = berutaet.
RECODE beruf (1 3 = 2) (2 = 1) (ELSE = 0).
VALUE LABELS beruf
2 'Voll berufst./Kurzarbeit'
1 'halbtags'
0 'sonstige'.
FREQ beruf.
| Häufigkeit | Prozent | Gültige Prozente | Kumulierte Prozente | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Gültig | sonstige | 1378 | 43,9 | 43,9 | 43,9 |
| halbtags | 212 | 6,8 | 6,8 | 50,7 | |
| Voll berufst./Kurzarbeit | 1548 | 49,3 | 49,3 | 100,0 | |
| Gesamt | 3138 | 100,0 | 100,0 | ||
* nur mit gültigen Angaben und positivem Einkommen. SELECT IF (h_netto > 0 AND h_netto < 99990). SELECT IF (e_netto > 0 AND e_netto < 99990). SAVE OUTFILE 'm:\data\spss\sel00nk.sav'.
Übung 5: Untersuchung des Einkommens entsprechend Punkten 1-3 unter Einbeziehung des Einkommenwertes '0'.
Übung 6: Führen Sie analoge Untersuchungen für den ALLBUS 2002 durch.