By Sabine Fromm

Das Buch ist als Arbeitsmittel für alle gedacht, die in der empirischen Sozialforschung tätig sind und bereits Grundkenntnisse in der Anwendung von SPSS besitzen. Ziel ist es, typische Fragestellungen der empirischen Sozialforschung in geeignete Auswertungskonzepte umsetzen und diese mittels des Statistik-Programmpakets SPSS bearbeiten zu können. Für jedes Auswertungsverfahren werden zunächst anwendungsorientiert die statistischen Grundlagen erklärt und dann anhand eines Anwendungsbeispiels mit realen Daten die Arbeitsschritte mit SPSS dargestellt; dabei werden auch Prozesse der Datentransformation erläutert. Datensätze sind im net zum obtain verfügbar.

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Allra kt,vrtatsmerkmal. Versorger1ahlQ kert nach Geschlecht, Manner. erst genug verd,enen, dann Kinder mrt Aller in Jahren, Lebensz iel: Ausslattungsn iveau 10 Schr itt 9: Berechnung der Güte des Gesa mtmodells (ETA Quad rat) Nachdem das Modell auf wenige relevante Variablen reduziert wurde, stellt sich abschließend die Frage, wie groß die Erklärungskraft des Gesamtmodells ist und ob die Redukt ion des Modells von sieben auf vier unabhängige Variablen vertretbar oder der Informationsverlust zu groß ist.

Statistisch bedeutet das dann, dass die Heros gruppenweise untereinander korrelieren: Items, die zu einer Dimension gehören, korrelieren miteinander, nicht aber mit den Heros, die zu einer anderen Dimension gehören. Die Faktorenanalyse besteht also in der inhaltlich und statistisch sinnvollen Konstruktion theoretischer Hintergrundvariablen (Faktoren, Dimensionen, Dispositionen, Skalen), die das Zustandekommen von Korrelationen in Gruppen von Variab- len erklären. "Durch die Faktorenanalyse wird dem Variablengeflechl eine Ordnung unterlegt, aus der sich die angetroffene Konstellation der Variablen erklären läßt.

Die Ausgabe auf der nächsten Seite. Dieser ist zu entnehmen, dass Eta (r"]) für das Geschlecht 0,50 1 beträgt, wenn man die anderen drei unabhängigen Variablen 52 Nina Baue außer Acht lässt. Berücksichtigt man sie dagegen, beträgt der Koeffizient Beta 0,472. Quadrie rt man diesen, ergibt sich das Varianzautklärungspotenzial der einzelnen Variablen. in diesem Fall also 0,223 (wobei man diesen Wert von Hand ausrec hnen muss): 22,3 % der Streuung der Einstellungsunterschiede der Befragten lassen sich durch ihrGeschlecht erklären.

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