Deskriptive Kenngrößen in SPSS
Beispiel "Blutdrucksenker"
Es sollen diverse deskriptive Kenngrößen zur Beschreibung unserer 100 teilnehmenden Patient:innen berechnet werden. Wir möchten wissen, …
… wie viele Männer und Frauen unsere Stichprobe enthält, sodass wir absolute und relative Häufigkeiten für die Variable geschlecht benötigen.
… wie die Körpergröße der Patient:innen in der Stichprobe verteilt ist. Dazu wollen wir verschiedene Punktschätzer (Mittelwert, Median, Modus, Minimum, Maximum, Quartile) und Streuungsschätzer (Standardabweichung, Varianz, IQR und Spannweite) der Variable größe ausgeben.
Umsetzung in SPSS
Im SPSS-Menü: Analysieren » Deskriptive Statistiken » Häufigkeiten …
Die nominale Variable geschlecht und die metrische Variable größe werden in das Feld ‚Variable(n)‘ gezogen (vgl. Abb. 1). Das Häkchen bei ‚Häufigkeitstabellen anzeigen‘ ist bereits standardmäßig aktiviert.
Unter ‚Statistiken‘ können anschließend die Kenngrößen ausgewählt werden, die uns interessieren. Wir wählen aus:
- Quartile
- Mittelwert, Median und Modalwert
- Standardabweichung, Varianz, Spannweite, Minimum, Maximum und Standardfehler des Mittelwerts
Syntax
DATASET ACTIVATE DataSet.
FREQUENCIES VARIABLES=geschlecht größe
/NTILES=4
/STATISTICS=STDDEV VARIANCE RANGE MINIMUM MAXIMUM SEMEAN MEAN MEDIAN MODE
/ORDER=ANALYSIS.
Interpretation des SPSS-Outputs
In der Tabelle „Statistiken“ in Abb. 2 werden zunächst die deskriptiven Kenngrößen der metrischen Variablen größe ausgegeben: Der Mittelwert der Gesamtstichprobe liegt bei 173,27 cm, der Median bei 175 cm und der kleinste der Modalwerte bei 160 cm. Das Minimum der Körpergrößen ist 144 cm und das Maximum 200 cm (der Ausreißer mit der ID=77 wurde bereits aus der Stichprobe ausgeschlossen). 25 % der Patient:innen weisen eine Körpergröße kleiner oder gleich 164 cm auf (25 %-Quartil), während die oberen 25 % der Patient:innen eine Körpergröße größer als 181,75 cm zeigen (75 %-Quartil).
Die Körpergrößen streuen mit einer Standardabweichung von 10,89 cm um den Mittelwert, was einer Varianz von 118,62 entspricht. Die Spannweite zwischen dem Minimum und dem Maximum ist 56 cm. Lediglich die IQR muss als Differenz zwischen 25 %- und 75 %-Quartil manuell berechnet werden (17,75 cm) und ist nicht explizit in der SPSS Ausgabe aufgeführt. Der Standardfehler des Mittelwerts beträgt 1,089 cm.
In der „Häufigkeitstabelle“ für die nominale Variable geschlecht sind die absoluten Häufigkeiten in unserer Stichprobe angegeben: Von den 100 Patient:innen sind 64 Männer und 36 Frauen. Die relativen Häufigkeiten sind in der Spalte „Prozent“ abgebildet. Weil wir genau 100 Patient:innen betrachten, ergibt sich, dass 64 % der Stichprobe männlich und 36 % weiblich sind.
Fußnoten
- 1Lisa Holstein, Christian Wiessner, Antonia Zapf (Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie) (2024), Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf.
- 2Lisa Holstein, Christian Wiessner, Antonia Zapf (Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie) (2024), Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf.