2. ich meine, dass ich mehrere binäre Items zu einer Skala zusammenfassen möchte. Konkretes Beispiel: Es wird in 18 Items mit Ja/ Nein erhoben, ob Lehrkräfte in unterschiedlichen Situationen digitale Medien zum kooperieren nutzen --> diese 18 Items würde ich gerne zusammenfassen, um eine Skala zu haben, die abbildet wie digital die Lehrkräfte kooperieren. Wenn ich die Skala zusammenfasse, dann gibt es nicht mehr nur die Werte 0(nein) und 2(ja) sondern auch Werte dazwischen, da eine Person ja 5 mal ja und 13 mal nein abgestimmt haben kann. Meine Frage ist, inwieweit ich diese Skala dann noch als binär behandeln kann in einer binär logistischen Regression? Vielen Dank euch für eure Hilfe!! von bele » Mo 7. Mär 2022, 21:10 ---- `Oh, you can't help that, ' said the Cat: `we're all mad here. I'm mad. You're mad. Quantitative - Hufigkeitsdarstellung bei Mehrfachantworten mit SPSS. ' `How do you know I'm mad? ' said Alice. `You must be, ' said the Cat, `or you wouldn't have come here. ' (Lewis Carol, Alice in Wonderland) bele Beiträge: 4867 Registriert: Do 2. Jun 2011, 23:16 Danke gegeben: 12 Danke bekommen: 1096 mal in 1085 Posts von mariakatharina » Mo 7.
Re: Skalen zusammenfassen von bele » Fr 3. Aug 2018, 07:59 @strukturmarionette: Meine Daumenregel in solchen Fällen ist eigentlich: Wenn sie nichts dazu schreiben, dann ist es SPSS. Es hat in der Vergangenheit seltene Ausnahmen gegeben, in denen es dann um R ging, aber hier scheint es tatsächlich Stata zu sein. Für alles muss es ein erstes Mal geben. egen steht wohl für "Extensions to generate" und stellt eine vielseitige Funktion zum Erzeugen von neuen Variablen dar: oder @Newbie0: Was heißt schon "erlaubt sein". Das Bürgerliche Gesetzbuch und die Polizei werden nichts dagegen haben, ob die Stata-Syntax das erlaubt, weiß ich nicht, weil ich Stata nicht kann und vom inhaltlichen Standpunkt aus ist das ohne weitere Informationen wirklich nicht zu beantworten. Ist denn der Sprung von "gar keine Bedeutung" zu "große Bedeutung" genausogroß wie der Sprung aller drei Elemente C, D und E von 0 auf 1? LG, Bernhard ---- `Oh, you can't help that, ' said the Cat: `we're all mad here. I'm mad. SPSS 16: das mitp-Standardwerk ; [fundierte Einführung in SPSS und die ... - Felix Brosius - Google Books. You're mad. '
Diese wollte ich nun zu einer 5er-Skala zusammenfassen. Warum? Wozu soll das gut sein? Was hast Du dann im weiteren vor? Wie oft wurde der Fragebogen erhoben? Parallel zu den anderen Messungen? Re von Wiwi_Due » 26. 2012, 21:37 Zitat: Es wurden mittels Software 34 Personen auf Ihre emotionale Reaktion im hinblick auf 7 Apothekenwerbespots untersucht. Die Emotionen Freude/ Traurigkeit/ Ärger/ Überraschung wurden gemessen. Es wurden insgesamt 528 Personen mittels Fragebogen zu ihrem Emotionen während des Werbespots befragt. Die Emotionen sollen mit den apparativen Verfahren verglichen werden. Die 528 Personen haben jeweils 3 von 7 Spots gesehen. Jeder Spot wurde gleich oft gesehen. Das Skalenniveau in SPSS: Warum es so wichtig ist | NOVUSTAT. Die Skalierung der Werbespots entspricht einer Skala von 0-5, darum soll auch die apparative Messung auf das Niveau gebracht werden um vergleichbar zu sein. Bisherige Ergebnisse: Es wurden im Fragebogen keine negativen Emotionen gezeigt. 3 Verfahren werden zusätzlich im Fragebogen bedient: Circumplex, PAD und DES 2.
Bedenken Sie bitte stets, dass das Skalenniveau auch dann von Ihnen zu identifizieren ist, wenn Sie die Berechnung mit Hilfe von SPSS durchführen. Für eine Variable Ihrer Wahl gilt: um für die Ermittlung vom Skalenniveau SPSS anzupassen, müssen Sie die Variablenansicht des Datensatzes aufrufen und dort für die Variable von den drei vorgegebenen Möglichkeiten (nominal, ordinal, metrisch) die passende Variante auswählen. Sie müssen das richtige Skalenniveau SPSS quasi mitteilen, da sonst für alle Variablen in der Regel "Skala", also das metrische Skalenniveau, voreingestellt ist. Eine kleine Zusammenfassung zum Schluss Bevor Sie also die Datenauswertung mittels SPSS beginnen, müssen Sie die Niveaus Ihrer Skalen identifizieren. Und nun zum Schluss: Im Falle unserer Hypothese kann jetzt die Entscheidung gefällt werden. Der Zusammenhang kann mit Hilfe eines Zusammenhangsmaßes für nominale Skalenniveaus getestet werden. Warum? Weil wir uns bei unterschiedlich skalierten Variablen an das Motto halten müssen: das schwächste Glied gibt den Ton an.
Diese Seite zeigt eine Übersicht über alle von mir erstellten SPSS-Tutorials, die in meinem Blog veröffentlicht wurden. Zu einigen Tutorials gibt es auch einen Datensatz zum Nachrechnen und bei fast allen Tutorials existiert ein eingebettetes Kurzvideo. Da am häufigsten lineare Regressionen für gerichtete Zusammenhänge und parametrische und nicht-parametrische Mittelwertvergleiche für Unterschiede gerechnet werden, haben diese Kategorien bisher auch die meisten Beiträge. Auch zu den Themen Datenaufbereitung bzw. Datenbereinigung, fehlende Werte, Skalenbildung und Reliabilitätsprüfung gibt es einige Tutorialartikel. Diese Übersicht wird ständig erweitert und bildet keine abschließende Liste. Diese Übersicht wird regelmäßig aktualisiert und ausgebaut.