📘 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 voll und ganz zu).
Die Items
🧠 Stress:
- Ich fühle mich oft gehetzt.
- Ich habe zu wenig Zeit für mich selbst.
- Ich kann gut mit Stress umgehen. (umgepolt)
🌿 Erholung:
- Ich nehme mir bewusst Pausen.
- Ich finde es schwer, abzuschalten. (umgepolt)
- Ich mache regelmäßig Dinge, die mir gut tun.
Aufgabenstellung
- Importiere die Datei
stress_erholung.csv
. - Rekodiere die Items 3 und 5 mit der Formel
9 - x
(damit wird 1 ↔ 8 gespiegelt). - Berechne die beiden Skalenmittelwerte:
-
stress_score
aus Items 1, 2,item3_rek
-
erholung_score
aus Items 4,item5_rek
, 6
(Tipp: Achte auf fehlende Werte – sie sollen ignoriert werden!)
-
- Berechne eine neue Variable
differenz_score
, alsostress_score - erholung_score
→ Positive Werte bedeuten: mehr Stress als Erholung. - Kontrolliere, ob die Werte plausibel aussehen.
💡 Lösungsweg in R
Hier habe ich ein schnelles Video für dich aufgenommen.
Hier ist die Lösung als R-Code:
# 1. Importieren
daten <- read.csv("stress_erholung.csv")
# 2. Rekodieren der umgepolten Items
daten$item3_rek <- 9 - daten$item3
daten$item5_rek <- 9 - daten$item5
# 3. Skalenmittelwerte berechnen (mit NA-Behandlung)
daten$stress_score <- rowMeans(daten[, c("item1", "item2", "item3_rek")], na.rm = TRUE)
daten$erholung_score <- rowMeans(daten[, c("item4", "item5_rek", "item6")], na.rm = TRUE)
# 4. Differenzvariable berechnen
daten$differenz_score <- daten$stress_score - daten$erholung_score
# 5. Kontrolle
head(daten)
💡 Lösungsweg in SPSS (Schritt für Schritt)
Hier der Lösungsweg im SPSS Nachbau PSPP.
1. Importieren
- Datei → Daten öffnen → Textdatei →
stress_erholung.csv
- Trennzeichen: Komma → Weiter → Fertigstellen
2. Rekodiere Items 3 und 5 mit 9 - x
- Menü: Transformieren → Variable berechnen
- Neue Variable:
item3_rek
- Formel:
9 - item3
- Formel:
- Wiederhole:
item5_rek = 9 - item5
3. Berechne die Skalenmittelwerte
- Menü: Transformieren → Variable berechnen
- Neue Variable:
stress_score
- Formel:
MEAN.3(item1, item2, item3_rek)
- Formel:
- Neue Variable:
erholung_score
- Formel:
MEAN.3(item4, item5_rek, item6)
(Das.3
bedeutet: „mindestens 3 gültige Werte notwendig“, du kannst auchMEAN.2()
wählen)
- Formel:
4. Differenz berechnen
- Transformieren → Variable berechnen
- Neue Variable:
differenz_score
- Formel:
stress_score - erholung_score
- Formel:
5. Ergebnis prüfen
- Daten-Editor → neue Variablen anzeigen
- Menü: Analysieren → Deskriptive Statistiken → Häufigkeiten oder Mittelwerte