Du hast eine Umfrage mit 10 Items zur Arbeitszufriedenheit durchgeführt. Nun wurde eine explorative Faktorenanalyse (EFA) in R durchgeführt. Vorab (sicherheitshalber) ein paar Definitionen: Der folgende R-Output zeigt die wichtigsten Ergebnisse: Call: factanal(x = datensatz, factors = 2, rotation =…
Inhalt Ziel der Übung Die Daten: ALLBUS 2021 Die Variablen Deine Aufgabe Schritt für Schritt durch die Aufgabe Lösungsvideo für R Schritt 1: Lagemaße berechnen Schritt 2: Streumaße berechnen Schritt 3: Gruppierte Analyse nach Geschlecht Schritt 4: Ergebnisse interpretieren Fazit…
Stell Dir vor, Du hast eine Menge Daten aus einer Umfrage mit 30 Fragen zu verschiedenen psychologischen Einstellungen erhoben. Du vermutest, dass dahinter nur wenige grundlegende Konstrukte stehen, wie z.B. "Leistungsmotivation" oder "soziale Erwünschtheit". Hier kommt die explorative Faktorenanalyse (EFA) ins Spiel: Sie hilft Dir, aus einer Vielzahl beobachteter Variablen eine kleinere Zahl latenter Dimensionen zu identifizieren. Hier sehen wir uns die Umsetzung in SPSS an.
📘 Szenario Du hast eine kurze Umfrage mit 6 Aussagen durchgeführt. Je 3 Items messen Alltagsstress, 3 Items messen Erholungsverhalten. Manche Items sind negativ formuliert und müssen umgepolt werden.Die Skala geht von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 8 (stimme…
Diese Übung soll die Basisoperationen Dateneinlesen, Items umkodieren und Skalenmittelwerte bilden festigen.
Wenn du für deine Bachelor- oder Masterarbeit statistische Analysen durchführen musst, kommst du wahrscheinlich um eine Statistik-Software nicht herum. Zwei der bekanntesten Programme sind SPSS und PSPP. Doch welche Software ist die beste Wahl für dich? In diesem Artikel vergleichen wir SPSS vs PSPP, zeigen dir die Vor- und Nachteile beider Programme und helfen dir dabei, die richtige Entscheidung für deine Arbeit zu treffen.
Statistik gehört für viele Studierende zu den herausforderndsten Fächern im Studium. Besonders die Klausurphase ist oft mit Unsicherheit, Statistikangst und einer überwältigenden Menge an Stoff verbunden. Aber mit der richtigen Strategie kannst du dich gezielt vorbereiten, Wissenslücken schließen und mit einem klaren Plan in die Prüfung gehen.
R ist eine der leistungsfähigsten Statistik-Softwares für die Abschlussarbeit, aber viele Studierende fühlen sich von der offenen, skriptbasierten Arbeitsweise zunächst überfordert. Während Programme wie SPSS für die Abschlussarbeit eine grafische Benutzeroberfläche bieten, setzt R darauf, dass du mit Code arbeitest. Das klingt komplizierter, ist aber langfristig der Schlüssel zu effizientem und reproduzierbarem Arbeiten. In diesem Blogpost erfährst du, wie du deine Skripte in R sauber strukturierst, häufige Fehler vermeidest und deine Analyseprozesse optimierst.
Datenmanagement klingt erstmal langweilig – aber wer sich intensiv mit Statistik für die Abschlussarbeit beschäftigt, merkt schnell, dass es eine der wichtigsten Grundlagen ist. Selbst die ausgefeilteste Analyse bringt wenig, wenn die Daten unstrukturiert, fehlerhaft oder schlecht dokumentiert sind. In diesem Artikel erfährst du, warum gutes Datenmanagement der Schlüssel zu erfolgreichen statistischen Analysen ist und wie du es richtig machst.
Inhalt Warum überhaupt Statistik-Software für die Abschlussarbeit? R für die Abschlussarbeit: Flexibel, kostenlos – aber mit Lernkurve Vorteile von R Nachteile von R Für wen ist R geeignet? SPSS für die Abschlussarbeit: Einfach, aber teuer Vorteile von SPSS Nachteile von…