BSP 1) KORRELATION
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BSP 1) KORRELATION H0? H1? Korrelationen Cholesterin, Cholesterin, Ausgangswert nach 1 Monat Cholesterin, Korrelation nach 1 ,992 Ausgangswer Pearson t Signifikanz (2, ,000 seitig) N 174 174 Cholesterin, Korrelation nach ,861 1 nach 1 Monat Pearson Signifikanz (2,000 , seitig) N 174 174 ** Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant. (Datenquelle: Bühl, Achim, Zöfel, Peter: Spss 11. Einführung in die moderne Datenanalyse unter Windows, 8.Auflage, 2002) Ergebnis: inhaltlich: Ergebnis statistisch: BSP2) REGRESSION: y=bx+a Gerade?? Koeffizienten Nicht Standardi standardis sierte ierte Koeffizien Koeffizien ten ten Modell B Standardf Beta ehler 1 (Konsta 34,546 9,416 nte) T Signifikan z 3,669 ,000 Cholest ,863 ,039 ,861 22,197 ,000 erin, Ausgang swert a Abhängige Variable: Cholesterin, nach 1 Monat 400 300 200 100 100 200 300 Cholesterin, Ausgangswert 400 500 BSP 3)Zusammenhänge?? Korrelationen Stunde n Kendall-Tau-b Stunden Korrelationskoeffizient 1,000 -,068 . ,478 83 83 -,068 1,000 ,478 . Sig. (2-seitig) N Identifiz ieren Korrelationskoeffizient Sig. (2-seitig) N Spearman-Rho Stunden Korrelationskoeffizient 83 83 1,000 -,079 Sig. (2-seitig) . ,479 83 83 -,079 1,000 ,479 83 . 83 N Identifiz ieren Korrelationskoeffizient Sig. (2-seitig) N Identifizi eren BSP 4) Koeffizienten(a): y=bx+a Mode ll 1 a Standard isierte Koeffizie nten Nicht standardisierte Koeffizienten Standa rdfehle B r T Beta (Konstant 1,541 ,072 21,509 e) Deperson -,531 ,158 -,349 -3,357 alisierung Abhängige Variable: persoenliche_Leistungsfaehigkeit BSP5) Korrelationen: Zusammenhang?? Korrelation nach Pearson Signifikanz (einseitig) N Dienststelle AnerkKliente n Dienststelle AnerkKliente n Dienststelle AnerkKliente n Dienstst elle AnerkKlie nten 1,000 ,042 ,042 1,000 . ,353 ,353 . 83 83 83 83 Signifik anz ,000 ,001 BSP 6) Zwei Altersgruppen: unterscheiden Sie sich hinsichtlich der Mathematikleistung?? Test bei unabhängigen Stichproben LeveneT-Test Mittlere Test für Differe der die nz Varianz Mittel gleichh wertgl eit eichhe it F Signifi T df Sig. kanz (2seiti g) Alter Varian ,543 ,645 ,151 172 ,053 ,26 zen sind gleich Varian ,151 171,2 ,053 ,26 zen 49 sind nicht gleich Stan dardf ehler der Diffe renz 95% Konfide nzinter vall der Differe nz Untere Obere 1,75 6 -3,201 3,730 1,75 6 -3,202 3,730 BSP 7) Unterscheiden sich Männer und Frauen im Hochsprung? Gruppenstatistiken sex Hochsprung N Mittel Standard Standardfehl wert abweichu er des ng Mittelwertes männlich 242 10,33 1,519 ,098 weiblich 201 13,79 Test bei unabhängigen Stichproben Leven T-Test e-Test für der die Varia Mittel nzglei wertgl chheit eichhe it F Sign T df ifik anz Flab Varianzen gesa sind mt_1 gleich Varianzen sind nicht gleich ,039 ,843 1,603 ,113 Sig. Mittler Standar 95% (2e dfehler Konfid seiti Differ der enzint g) enz Differe ervall nz der Differ enz ,022 ,04 ,149 -,251 ,277 441 ,276 417, ,026 069 ,04 ,149 -,252 ,333 ,335 BSP 8) Unterscheiden sich Männer und Frauen aus folgendem Beispiel hinsichtlich des Kaffe ekonsums voneinander? Wer trinkt mehr Kaffee? Vorinformation: Normalverteilung der Blutzuckerergebnisse ist nicht gegeben. Ränge Geschle cht Kaffee maennli ch weiblich Gesamt N Mittl Rangsum erer me Rang 59 81,66 4818,00 115 90,50 10407,00 174 Statistik für Test Mann-Whitney-U Wilcoxon-W Z Asymptotische Signifikanz (2-seitig) Blutzucker, Ausgangswert 3048,000 4818,000 -1,096 ,003 BSP 9) Hat sich das Gewicht der untersuchten Personen innerhalb eines Monats signifikant verändert? Vorinformation: abhängige SP Statistik bei gepaarten Stichproben Mittel N Standardabwei wert chung Paare Gewicht, 237,27 17 49,421 n 1 Ausgangswert 4 Gewicht, nach 1 239,20 17 49,510 Monat 4 Standardfehler des Mittelwertes 3,747 3,753 Korrelationen bei gepaarten Stichproben Paare n 1 Gewicht, Ausgangswert & Gewicht, nach 1 Monat N Korrela Signifika tion nz 174 ,861 ,000 Test bei gepaarten Stichproben Gepaarte T df Sig. (2Differenze eitig) n Mittelwert Stand Standar 95% ardab d-fehler Konfide weich des nzung Mittelwe intervall rtes der Differen z Paaren Gewicht, -1,93 26,08 1,978 -5,83 1,98 - 17 ,332 1 Ausgang 5 ,974 3 nach 1 Monat BSP 10) Unterscheiden sich Mädchen und Jungen aus folgendem Beispiel hinsichtlich der Englischleistungen voneinander?Wer ist besser? Annahme: Daten sind nicht normalverteilt, Ränge Geschc N ode Wörterza männlic 24 hl_1 h 2 weiblich 20 1 Gesamt 44 3 Mittlerer Rangsum Rang me 198,24 47974,00 250,61 50372,00 Statistik für Test Mann-Whitney-U Wilcoxon-W a Wörterza hl_1 18571,00 0 47974,00 0 -4,299 ,000 Z Asymptotische Signifikanz (2-seitig) Gruppenvariable: Geschcode BSP 11)Sind die Daten der Hochsprünge normalverteilt? Kolmogorov-Smirnov-Test Häufigkeiten Geschc ode Hoch- männlic sprung h weiblic h Gesamt N 242 201 443 Statistik für Test Extremste Differenzen Absolut Positiv Negativ a KolmogorovSmirnov-Z Asymptotische Signifikanz (2seitig) Gruppenvariable: Geschcode Hochsprung ,009 ,003 -,009 ,097 1,000 BSP 12) Sind die Daten einer Erhebung der Situation der Studenten normalverteilt? Häufigkeiten Geschlec ht Psychis Weiblich che Lage Männlich Gesamt N 44 62 106 Statistik für Test a Extremste Differenzen Absolut Positiv Negativ Kolmogorov-Smirnov-Z Asymptotische Signifikanz (2seitig) Gruppenvariable: Geschlecht Psychische Lage ,370 ,000 -,370 1,875 ,002 BSP 13) Varianzanalyse: 3 Schulklassen machen einen Mathe-Test, gibt es Unterschiede zw. den Klassen und wenn ja zwischen welchen? Testung auf Normalverteilung der einzelnen Dosierungsgruppen. Sind die Leistungen in den einzelnen Gruppen normalverteilt? Welchen Test darf/muss ich rechnen? Klasse A (Codierung 1) Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest N Parameter der Normalverteilung Mittelwert Mathe 6 22,67 Standardabwei 3,559 chung Extremste Differenzen Absolut ,129 Positiv ,129 Negativ -,100 Kolmogorov-Smirnov-Z ,317 Asymptotische 1,000 Signifikanz (2-seitig) a Die zu testende Verteilung ist eine Normalverteilung. b Aus den Daten berechnet. Klasse B (Codierung 2) Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest N Parameter der Normalverteilung Mittelwert Mathe 8 19,88 Standardabwei 4,016 chung Extremste Differenzen Absolut ,164 Positiv ,138 Negativ -,164 Kolmogorov-Smirnov-Z ,463 Asymptotische ,983 Signifikanz (2-seitig) a Die zu testende Verteilung ist eine Normalverteilung. b Aus den Daten berechnet. Klasse C (Codierung 3 ) Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest N Parameter der Normalverteilung Mittelwert Standardabwei chung Extremste Differenzen Absolut Positiv Negativ Kolmogorov-Smirnov-Z Asymptotische Signifikanz (2-seitig) Mathe 7 27,29 4,231 ,277 ,277 -,156 ,733 ,657 Test der Homogenität der Varianzen MATHE Levene Statisti k ,239 df1 2 df2 Signifi kanz 18 ,790 ONEWAY ANOVA MATHE Quadra tsumm e Zwischen den 206,93 Gruppen 5 Innerhalb der 283,63 Gruppen 7 Gesamt 490,57 1 df Mittel der Quadra te 2 103,46 7 18 15,758 20 F Signifi kanz 6,566 ,023 0NEWAY deskriptive Statistiken MATHE A B C Gesamt N Mittelw Standa Standa 95%Minimu Maximu ert rdabwe rdfehle Konfid m m ichung r enzinte rvall für den Mittelw ert Unterg Obergr renze enze 16 24,67 3,559 1,453 18,93 26,40 18 28 18 19,88 4,016 1,420 16,52 23,23 14 26 17 27,29 4,231 1,599 23,37 31,20 23 34 21 23,14 4,953 1,081 20,89 25,40 14 34 Welche Unterschiede sind nun wirklich signifikant? Post Hoc- Verfahren Mehrfachvergleiche Abhängige Variable: BESCHW Scheffé-Prozedur Mittle Standardf Signifik 95%re ehler anz Konfidenz Differ intervall enz (I-J) (I) MATHE (J) MATHE Untergren Obergre ze nze A B 2,79 2,144 ,445 -2,92 8,51 C -4,62 2,208 ,041 -10,51 1,27 B A -2,79 2,144 ,445 -8,51 2,92 C -7,41 2,054 ,007 -12,89 -1,93 C A 4,62 2,208 ,041 -1,27 10,51 B 7,41 2,054 ,007 1,93 12,89 * Die mittlere Differenz ist auf der Stufe .05 signifikant. BSP 14) Gibt es einen Unterschiede hinsichtlich der Deutsch-Leistungen in den einzelnen Klassen – A/B/C Kruskal Wallis ONEW AY deskriptive Statistiken N Mittelw Standa Standa 95%ert rdabwe rdfehle Konfide ichung r nzinterv all für den Mittelw ert Untergr enze A 58 17,78 11,615 1,525 167,72 B 58 17,16 16,387 2,152 167,85 C 58 17,36 13,258 1,741 169,88 Gesamt 174 17,10 13,855 1,050 170,02 Minim Maximu um m Obergre nze 173,83 176,46 176,85 174,17 150 140 140 140 210 220 205 220 Test der Homogenität der Varianzen Raumtestpunkte Ausgangswert Levene Statisti k 4,147 df1 df2 Signifi kanz 2 171 ,017 ONEW AY ANOVA Raumtestpunkte Ausgangswert Quadr df Mittel atsum der me Quadra te Zwischen 194,2 2 97,126 den 53 Gruppen Innerhalb 33015 17 193,07 der ,086 1 1 Gruppen Gesamt 33209 17 ,339 3 F Signifi kanz ,503 ,606 Ränge deutsch N A B C Gesamt 58 58 58 174 Klasse Mittlerer Rang 84,61 84,59 83,30 Statistik für Test a Chi-Quadrat df Asymptotische Signifikanz Kruskal-Wallis-Test Deutsch 1,194 2 ,550
