Teil 2 - jsiassi.de
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Dr. sc. Siassi HTW Berlin August 2016 Klausur Statistik Teil II SPSS 1. 20 Punkte Analysieren -> Deskriptive Statistiken -> Häufigkeiten Wir wählen in dem geöffneten Dialogfeld die Variable Miete und verschieben sie mit der Pfeil-Schaltfläche in das Feld Variablen(n). Wir klicken dann auf die Schaltfläche Statistiken. Wir wählen in dem geöffneten Dialogfeld die Variable Preis. Dann klicken wir auf die Schaltfläche Statistiken und wählen: Mittelwert, Median, Standardabweichung, Schiefe, Kurtosis Nun schließen wir das Dialogfeld mit der Schaltfläche Weiter und das Hauptdialogfeld mit der Schaltfläche OK. Wir erhalten folgende Tabelle: Statistiken Mietpreis (€/m²) Gültig 10870 N Fehlend 0 Mittelwert 6,2442 Median 6,0528 Standardabweichung 1,32721 Schiefe ,549 Standardfehler der Schiefe ,023 Kurtosis -,153 Standardfehler der Kurtosis 1 ,047 • • • • • Der durchschnittliche Preis beträgt 6.2442 €. (Mittelwert) Etwa 50% der Mieten sind geringer als 6.0528 € und 50% höher. (Median) Die durchschnittliche Abweichung der Mieten vom Mittelwert (6.2442 €) beträgt 1.32721 € (Standardabweichung). Die positive Schiefe 0.023 bedeutet, dass die Verteilung rechts schief ist (Schiefe). Die negative Kurtosis -0.153 bedeutet, dass die vorliegende Verteilung flacher ist als die Normalverteilung (Kurtosis). 2. Wir wählen in der Datendatei den Menübefehl Analysieren -> Deskriptive Statistiken -> Explorative Datenanalyse In dem geöffneten Dialogfeld wählen wir die Variable Preis und verschieben sie mit der Pfeilschaltfläche in das Feld Abhängige Variablen. Dann wählen wir in der Gruppe Anzeige, die Option Diagramme. In dem geöffneten Dialogfeld kreuzen wir die Option Normalverteilungsdiagramm mit Tests an. Wir schließen Sie das Dialogfeld mit der Schaltflächen Weiter und dann OK Folgende Hypothesen haben wir getestet: H 0 : Preis ist normalverteilt; H1 : Preis ist nicht normalverteilt Wegen p − Wert = 0.000 < 0.05 = α wurde die Nullhypothese H 0 abgelehnt Tests auf Normalverteilung a Kolmogorov-Smirnov Statistik Mietpreis (€/m²) ,060 df 10870 Signifikanz ,000 a. Signifikanzkorrektur nach Lilliefors Damit ist die Variable Preis nicht normalverteilt. 3. Wir wählen in der Datendatei den Menübefehl Daten -> Fälle auswählen Danach wählen wir in dem geöffneten Dialogfeld die Option Zufallsstichprobe und klicken auf die zugehörige Schaltfläche Stichprobe. 2 Im neuen Dialogfeld wählen wir die Option Ungefähr 5% aller Fälle. Wir schließen das Dialogfeld mit Weiter, wodurch wir zu dem ersten Dialogfeld zurückkehren. Danach schließen Sie das Hauptdialogfeld mit OK. 4. – 5. Wir wählen in der Datendatei den Menübefehl Analysieren -> Deskriptive Statistiken -> Deskriptive Statistik… In dem geöffneten Dialogfeld wählen wir die Variable Preis und verschieben sie mit der Pfeilschaltfläche in das Feld Variablen. Klicken Sie auf die Schaltfläche OK. Deskriptive Statistik N Minimum Maximum Mittelwert Standardabweic hung Mietpreis (€/m²) 540 Gültige Werte (Listenweise) 540 2,91 10,29 6,3209 1,33574 Der Stichprobenumfang ist 540 und der durchschnittliche Preis beträgt 6 .2309 € 6. Wählen Sie in der Datendatei den Menübefehl Analysieren -> Mittelwerte vergleichen -> T-Test bei einer Stichprobe… Wählen wir als Testwert 6.2339 (Mittelwert der Stichprobe). Anschließend klicken wir auf die Schaltfläche OK. 3 Wir haben folgende Hypothesen getestet: ` H 0 : µ = 6.2339 H1 : µ ≠ 6.2339 Die Nullhypothese H 0 : µ = 6.2339 wird wegen p − Wert = 0.131 > 0.05 = α abgelehnt. Test bei einer Sichprobe Testwert = 6.2339 T df Sig. (2-seitig) Mittlere 95% Konfidenzintervall der Differenz Differenz Untere Mietpreis (€/m²) 1,514 539 ,131 4 ,08704 -,0259 Obere ,1999
