Wie benutzt man SPSS für Marketing Statistical Analysis: T

Wie benutzt man SPSS für Marketing Statistical Analysis: T-testing
Wie benutzt man SPSS für Marketing Statistical
Analysis: T-testing
Wie benutzt man das Computerprogramm SPSS zum Analysieren von Statistiken. Es wird zeigen,
wie ein Beispiel t-Test, bei einer Reihe von Daten zu tun.
Geschrieben von: mikaylalynnnelson
EINFÜHRUNG
Diese Anleitung zeigt, wie man das Computerprogramm Statistisches Paket für die
Sozialwissenschaften (SPSS), ein Software-System verwendet, das bei der Analyse von Daten
verwendet wird, für die Analyse von Statistiken in Marketing und anderen Disziplinen. Es erklärt, wie
man einen Beispiel-t-Test vorbereitet, wenn er einen Satz von Daten gibt und erklärt, wie zu
bewerten, ob die Daten signifikant sind. Diese Anleitung ist für Personen mit einem grundlegenden
Hintergrund in der statistischen Analyse und Forschungsmethoden bestimmt.
Diese Anweisungen wurden für die Verwendung mit einem Windows-Computer erstellt und das SPSS
24-Programm verwendet.
WERKZEUGE:
TEILE:
SPSS (1)
Datensatz (1)
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Wie benutzt man SPSS für Marketing Statistical Analysis: T-testing
Schritt 1 — Verständnis eines T-Tests

Führen Sie einen Beispiel-T-Test auf SPSS durch


Beispiel T-tes t: Untersucht den Beweis, dass die abhängige Variable durch die unabhängige
Variable sinnvoll beeinflusst wird; Wenn ja, dann ist es statistisch signifikant.

Variable : Ein Element, ein Merkmal oder ein Faktor, der sich ändern oder ändern kann.

Unabhängige Variable : Diese Variable variiert von jedem statistischen Test und beeinflusst
die abhängige Variable.

Abhängige Variable : Die Variable, die von der unabhängigen Variablen gemessen und
beeinflusst wird.
Wann es zu benutzen ist : Der Stichproben-t-Test wird verwendet, um zu untersuchen, ob eine
Probe aus einer bestimmten Population stammt, wenn die vollständige Bevölkerungsinformation
nicht verfügbar ist.

Beispiel : Ein Teil einer Population, die eine angemessene Größe zu analysieren ist (dh ein Satz
von 1.000 Personen, die eine Umfrage aus einer Bevölkerung von 200.000 erhalten haben).

Bevölkerung : Die Gesamtgruppe , aus der eine Probe entnommen wird. Es kann in der Regel
nicht direkt dargestellt werden, sondern wird indirekt durch Analyse einer Probe dargestellt.
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Schritt 2 — SPSS eröffnen

Klicken Sie auf das Startmenü des
Computers in der linken unteren
Ecke Ihres Computers.

Gehen Sie zu "Alle Programme".

Suche "SPSS".

Gehen Sie zu "IBM SPSS
Statistics".

Doppelklicken Sie auf "IBM SPSS
Statistics".
 Die hier vertretene IBM SPSSVersion ist IMB SPSS 24.
Verschiedene Version kann auf
Ihrem Computer installiert sein.
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Schritt 3 — Daten eingeben

Wählen Sie zwischen vorhandenen
Daten oder manueller Eingabe von
Daten.
 Bestehende Daten können auch
Informationen enthalten, die
bereits in eine Excel-Tabelle
eingegeben wurden. Daten, die
manuell hinzugefügt werden
sollen, können auch noch nicht in
ein Computerprogramm
eingegebene Daten enthalten.
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
Gehen Sie zu Schritt 4: "Um
vorhandene Daten zu verwenden",
wenn Sie bereits die Daten in
einem anderen Programm
benötigt haben.

Gehen Sie zu Schritt 5: "Daten
manuell eingeben", wenn Ihre
Daten noch nicht in ein Programm
eingegeben wurden.
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Schritt 4 — Bestehende Daten verwenden

Klicken Sie auf "Eine andere Datei öffnen", wie in Abbildung 1 zu sehen.
 Vergewissern Sie sich, dass "Dateityp" auf "Alle Dateien" gesetzt ist.

Klicken Sie auf "Öffnen" am unteren Rand des Fensters.

Klicken Sie auf die Datei, die Sie hochladen möchten.

Klicken Sie auf "Öffnen", wie in Abbildung 2 gezeigt.

Klicken Sie auf "OK", wie in Abbildung 3 zu sehen.
 Wenn die Daten nicht in numerischer Form vorliegen, muss sie markiert werden. Gehen Sie zu
Schritt 6, um zu lernen, wie dies zu tun ist.
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Überspringen Sie Schritt 5 und 6. Gehen Sie zu Schritt 7.
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Schritt 5 — Daten manuell eingeben

Klicken Sie auf "Neuer Datensatz".

Klicken Sie auf "Öffnen".

Geben Sie Daten ein.
 Daten, die nicht in numerischer
Form vorliegen, müssen markiert
werden. Gehen Sie zu Schritt 6, um
zu lernen, wie dies zu tun ist.
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Schritt 6 — Kennzeichnung Nominal Data

Wechseln Sie zu "Variable View", wie in Abbildung 1 gezeigt.

Geben Sie das Etikett Ihrer Variablen in die Spalte "Label" ein (siehe Abbildung 2).

Klicken Sie auf die Spalte "Wert" in Abbildung 2.
 Die folgenden Schritte sind in Abbildung 3 dargestellt.

Legen Sie den numerischen Wert ein, den Sie im "Value" -Punkt verwenden möchten.

Geben Sie den Namen ein, den die Zahl im Feld "Label" darstellt.

Klicken Sie auf "Hinzufügen".

Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf "OK".
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Schritt 7 — Verständnis der Datenansicht

Dieser Bildschirm zeigt alle Daten
an:

Die obere Zeile enthält die Namen
der einzelnen Variablen.

Jede Spalte ist eine andere
Variable.
 Spalten sind die vertikalen
Felder.

Jede Zeile ist die Daten, die mit
einer Person verbunden sind.
 Zeilen sind die horizontalen
Kästen.
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Klicken Sie auf "Variable View"
unten links auf der in Abbildung 1
gezeigten Seite.
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Schritt 8 — Verständnis der Variablenansicht
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In "Variable Ansicht":

Die erste Spalte "Name" gibt den
Namen der Variablen an.
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Die zweite Spalte "Typ" gibt den
Datentyp der Variablen an.

Die dritte Spalte "Breite" gibt die
Anzahl der für die Variablenwerte
verfügbaren Zeichen an.

Die vierte Spalte "Dezimalstellen"
steuert die Anzahl der Ziffern
nach der Dezimalstelle.

Die fünfte Spalte "Label" wird
verwendet, um notwendige
Notizen zu machen.

Die sechste Spalte "Werte" gibt
einen Schlüssel für das, was die
Zahlen einer numerischen
Variablen darstellen.
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Schritt 9 — Verständnis der Variablenansicht Fortsetzung
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
Die siebte Spalte, "Missing", erlaubt
es, Werte aus der Analyse
einzuschließen oder
auszuschließen.

Die achte Spalte "Spalten" gibt die
Anzahl der Spalten an, die eine
Variable hat.

Die neunte Spalte "Align" zeigt die
Ausrichtung der Variablen an.

Die zehnte Spalte "Measure" zeigt
den Grad der Messung der Variablen
an.

Die letzte Spalte, "Rolle", definiert
die Rolle, die die Variable in der
Analyse spielen wird.
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Schritt 10 — Daten und Variable eingeben
 Wenn Sie vorhandene Daten geladen haben, ignorieren Sie diesen Schritt und fahren mit Schritt 11
fort.

Vergewissern Sie sich, dass Sie sich in "Variable View" befinden, indem Sie die linke untere Ecke
des Bildschirms überprüfen.

Setzen Sie Ihren Variablennamen in die obere linke Zelle (keine Leerzeichen) und stellen Sie
sicher, dass das Maß auf "Skala" eingestellt ist, wie in Abbildung 1 zu sehen.

Wechseln Sie zu "Data View", wie in Abbildung 2 zu sehen.

Während Sie in "Data View" die Datenpunkte unter der Spalte einfügen, die Sie gerade in Abbildung
3 gekennzeichnet haben.
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Schritt 11 — Durchführung eines T-Tests

Klicken Sie auf die Registerkarte "Analysieren" in der oberen linken Ecke, wie in Abbildung 1 zu
sehen.

Klicken Sie auf "Mittel vergleichen".

Klicken Sie auf "Ein Beispiel t-Test".

Bewegen Sie die abhängige Variable über den Pfeil in der Mitte des Bildschirms, wie in Abbildung 2
zu sehen.

Füllen Sie den Testwertpunkt mit dem Durchschnitt der Bevölkerung aus.

OK klicken."
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Schritt 12 — Verstehen der Ergebnisse

Das erste Diagramm ist die
beschreibende Statistik:

Die erste Spalte ist die Anzahl der
Teilnehmer.

Die zweite Spalte ist der
Mittelwert.


Die dritte Spalte ist die
Standardabweichung.


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Standardabweichung : ein
Maß für die erwartete
Abweichung der Ergebnisse.
Die vierte Spalte ist der
Standardfehler des Mittelwerts.

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Mittelwert : der Durchschnitt
eines Satzes von Werten.
Standardfehler: Die Verteilung
der Stichprobe bedeutet um die
Bevölkerung.
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Schritt 13 — Verständnis der Ergebnisse Fortsetzung

Das zweite Diagramm ist der t-Test:
 Diese Tabelle wird hilfreich sein,
um festzustellen, ob die
Ergebnisse statistisch signifikant
sind.

Die erste Spalte ist die Punktzahl
der Daten.

Die zweite Spalte ist die
Freiheitsgrade.

Die dritte Spalte ist der sig-Wert
der Daten.


Die letzten Spalten sind die
Bereiche innerhalb der
Konfidenzintervalle.
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P-Wert / Sig .: Die Zahl, die
besagt, wo auf einer StandardGlockenkurve ein Wert sein
muss, um statistisch
signifikant zu sein [zB: p-Wert
von 0,05 bedeutet, dass ein
Wert außerhalb der Mitte sein
muss 95% Eine Glockenkurve,
um statistisch signifikant zu
sein] (wenn wir das benutzen,
sollten wir wahrscheinlich ein
Bild damit haben)
Vertrauensintervallbereich :
ein Intervall , das aus einer
Reihe von Werten besteht, die
wahrscheinlich den
unbekannten Parameter haben.
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Schritt 14 — Ergebnisse analysieren

Bestimmen Sie, ob Sie die Nullhypothese ablehnen, indem Sie den Sig-Wert betrachten. Ist der
Sig-Wert kleiner als der Alpha-Wert, wird die Nullhypothese abgelehnt. Ein weiterer Weg, um
festzustellen, ob die Null-Hypothese zurückzuweisen ist, indem man die Konfidenzintervalle
betrachtet. Wenn 0 nicht innerhalb dieser Intervalle ist, können Sie die Nullhypothese ablehnen.

Alpha-Wert : die Wahrscheinlichkeit der Ablehnung der Null-Hypothese, da es wahr ist; Oft
gleich dem p-Wert

Null-Hypothese : die Idee, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen bestimmten
Populationen gibt, wobei jeder beobachtete Unterschied auf Stichproben oder experimentellen
Fehlern zurückzuführen ist

Alternative Hypothese : die Idee, dass es einen signifikanten Unterschied zwischen
bestimmten Populationen gibt, wobei jeder beobachtete Unterschied auf eine veränderte Variable
zurückzuführen ist
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Schritt 15 — Interpretation von Ergebnissen

Um die Ergebnisse zu interpretieren, schau auf den p-Wert und den Alpha-Wert. Ist der p-Wert
kleiner als der Alpha-Wert, wird die Nullhypothese abgelehnt. Ist der p-Wert größer als der Alpha,
wird die Nullhypothese akzeptiert.

Schreiben Sie Ihre Ergebnisse auf ein Forschungsdokument wie folgt: "Es ist nicht signifikant M =
48,70, SD = 27,01461, t (9) = 5,701, p <0,00, alpha = 0,05.


M: gemein

SD: Standardabweichung

T (9): "t" bedeutet t-Test; "(9)" ist die Freiheitsgrade, die in diesem Fall 9 ist

P: p-Wert

Alpha: alpha-Wert
Schreiben Sie dies für jede der unabhängigen und abhängigen Variablen.
Dieses Dokument wurde zuletzt angelegt am 2017-04-23 11:43:14 AM.
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