SPSS ist ein umfangreiches Programm zur Analyse statistischer Daten. Wir haben die wichtigsten Leistungen bei der SPSS-Auswertung für Sie zusammengefasst!

Als professionelle Software zur Auswertung von statistischen Daten ist SPSS nicht für jedermann leicht zu bedienen. Wer nur ein grundständiges Wissen über Statistik und Datenanalyse besitzt oder sich noch nie mit den Arbeitsmethoden der Statistik beschäftigt hat, wird mit einem Programm wie SPSS schnell an seine Grenzen stoßen. Nicht umsonst werden umfangreiche Schulungen angeboten, die den Anwendern den Umgang mit der Software beibringen. Um Ihnen bei einer statistischen Auswertung bestmöglich unter die Arme greifen zu können, arbeiten wir mit Statistik-Experten zusammen, die sich bestens auf dem Gebiet der statistischen Analyse auskennen. Sie helfen Ihnen nicht nur dabei, die Zielsetzung des Projektes festzulegen und die zu überprüfenden Hypothesen aufzustellen, sondern bringen auch ein breites Anwenderwissen in der Bearbeitung von statistischen Daten mit Programmen wie SPSS mit.

Was ist SPSS?

Grundsätzlich betreuen unsere Akademiker Sie während Ihres gesamten statistischen Projekts. Von der Ausrichtung einer Studie oder eines Versuchs auf die Fragestellung Ihrer wissenschaftlichen Arbeit oder das Ziel Ihrer Marktforschungskampagne bis zur konkreten Datenauswertung sind unsere Experten an Ihrer Seite. Im Umgang mit der Statistiksoftware SPSS zählen folgende Aspekte der Auswertung zu unseren Leistungen: Deskriptive Statistik mit SPSS, Bivariate Statistik mit SPSS, Multivariate Statistik mit SPSS, Spezielle statistische Verfahren mit SPSS und Data Mining Verfahren mit SPSS.

Deskriptive Statistik mit SPSS

Als „beschreibende“ Variante hat die deskriptive Statistik vor allem eine Aufgabe: Sie soll Daten wie Kennzahlen, Mittelwerte und Häufigkeiten übersichtlich darstellen und ordnen. Insbesondere bei umfangreichen Datensammlungen bietet sich die deskriptive Statistik an, da sie Daten in Form von Tabellen, Grafiken und Diagrammen aufbereitet. Mithilfe von SPSS lassen sich auf diese Weise Mittelwerte, Mediane, Verteilungen und Standardabweichungen übersichtlich zusammenfassen. Vor allem Tabellen werden häufig genutzt, um die Daten zusammenzustellen, beispielsweise in Form von Häufigkeitstabellen, Kreuztabellen oder benutzerdefinierten Tabellen, die individuell auf die Anforderungen des jeweiligen Projekts zugeschnitten sind. Grafische Darstellungen wie Histogramme oder Boxplots runden die Möglichkeiten der statistischen Auswertung von SPSS ab. Die deskriptive Statistik wird häufig verwendet, um eine univariate Statistik abzubilden, d.h., dass im Hinblick auf bestimmte Untersuchungsobjekte nur ein einzelnes Merkmal betrachtet wird.

Bivariate und Multivariate Statistik mit SPSS

Die Betrachtung von Merkmalen oder Variablen kann mit SPSS auch auf zwei oder mehr ausgeweitet werden. Werden zwei Variablen untersucht, spricht man von bivariater Statistik, bei drei und mehr Variablen von multivariater Statistik. Über die reine Abbildung von Mittelwerten und Medianen ermöglicht die bivariate Statistik mit SPSS die Durchführung von Mittelwert- und Mediantests, z.B. T-Tests, den Wilcoxon- oder den Mann-Whitney-Test. Mit Korrelationsanalysen nach Pearson oder Spearman lassen sich weitere Zusammenhänge zwischen einzelnen Variablen abbilden, denn oft nimmt die Veränderung einer Variable einen direkten Einfluss auf die Veränderung einer anderen Variable. Mit SPSS können Korrelationen zwischen Variablen u.a. polychorisch, tetrachorisch oder partiell betrachtet werden. Darüber hinaus ermöglicht die bivariate Analyse auch Kontingenz- und Kreuztabellen für eine übersichtliche Darstellung von Datenzusammenhängen.

Geht es in den Bereich der multivariaten Statistik, wird SPSS dank praktischer Zusatzmodule noch umfangreicher in seinen Anwendungsmöglichkeiten. Neben Varianzanalysen und allgemeinen linearen Modellen, die einfaktoriell, mehrfaktoriell oder als repeated measures konfiguriert sein können, bietet die multivariate Analyse u.a. auch die Erstellung von Regressionsmodellen und Multilevel-Modellen. Regressionsmodelle können sowohl für einfache Analysen (linear, Logit, Probit, log-linear, generalisiert, nicht-linear, etc.) als auch für Panel-, Längs- und Querschnittsanalysen herangezogen werden, wobei man bei letzteren von Random- und Fixed Effects Modellen spricht. Survival-Modelle nach Kaplan-Maier, Cox oder Weibull sowie Hauptkomponenten- und Faktorenanalysen und weitere multivariate Auswertungen wie Cluster- und Diskriminanzanalysen runden die multivariate Statistik mit SPSS ab.

Spezielle statistische Verfahren und Data Mining mit SPSS

Mit den passenden Zusatzmodulen und dem entsprechenden Know-how lassen sich mit SPSS auch spezielle statistische Verfahren wie Zeitreihen-Analysen und Ökonometrie durchführen. Darunter fallen u.a. stochastische Modelle wie ARCH/GARCH und ARIMA. Auch Monte Carlo Simulationen, die z.B. zur Risikobewertung oder Szenarioanalyse dienen, sind möglich. Darüber hinaus bietet SPSS auch die Option, Data Mining Verfahren zu erstellen: Neuronale Netze, Entscheidungsbäume und andere Abbildungsverfahren helfen dabei, aufbauend auf einer speziellen Datenaufbereitung sogenannte Datenmodelle zu bilden, die wiederum für weitere Evaluationen in Folgeprojekten verwendet werden können.

Hilfe bei der Auswertung mit SPSS