Die Auswertung eines Fragebogens in SPSS stellt viele Nutzer immer wieder vor Probleme. SPSS ist ein äußerst vielseitiges und leistungsfähiges Tool zur Auswertung von Fragebögen. Allerdings ist die Bedienung von SPSS nicht ganz leicht zu erlernen und stellt viele Benutzer vor große Hürden. Das muss nicht sein! In diesem Artikel geben wir Ihnen eine kurze Einleitung zur Bedienung von SPSS und zeigen mit 6 praxisorientierten Tipps, wie Sie Ihre Fragebogen-Daten für eine erfolgreiche Datenanalyse vorbereiten.
Für professionelle Unterstützung bei der SPSS Auswertung eines Fragebogens steht Ihnen unser Expertenteam jederzeit zur Verfügung!
SPSS Auswertung: Die Benutzeroberfläche
Die Benutzeroberfläche von SPSS bietet bekanntlich zwei unterschiedliche Ansichten: in der Datenansicht werden die gesammelten Rohdaten tabellarisch dargestellt und in der Variablenansicht die aus der Befragung erhobenen Variablen. Der Variablenansicht gilt es bereits vor der SPSS Auswertung bei der Gestaltung der Fragen bzw. eines Fragebogens besonderes Augenmerk zu schenken.
Im Folgenden geben wir Ihnen 6 konkrete Tipps, wie Sie diese beiden Ansichten in SPSS korrekt für eine erfolgreiche Datenaufbereitung nutzen können. Somit können Sie Ihre Daten Schritt-für-Schritt fit für die Datenanalyse machen.
Wenn Sie unsicher sind, wie Sie bei der Fragebogenauswertung vorgehen sollen, helfen Ihnen unsere Statistiker mit professioneller Unterstützung gerne weiter! Von der Konzeption, über die Auswertung bis zur Berichterstellung: Wir haben umfangreiche Erfahrung für eine professionelle Auswertung Fragebogen.
1 – SPSS Auswertung von geschlossenen Fragen
Geschlossene Fragen geben eine Auswahl an Antwortmöglichkeiten vor, aus denen Befragte wählen können, seien es bevorzugte Urlaubsaktivitäten oder die Bewertung einer Aussage auf einer mehrstufigen Skala.
Geschlossene Fragen eignen sich bestens für eine quantitative Häufigkeitsanalyse und lassen sich gut mittels SPSS auswerten.
Offene Fragen dagegen sind nicht standardisiert, da sie ausführlich die individuelle Meinungen von Befragten erforschen (z.B.: ‚Was hat Ihnen warum an Ihrem Urlaub nicht gefallen?‘). Sie eignen sich für eine SPSS Auswertung nur bedingt. Sollte doch die eine oder andere offene Frage vorkommen, müssen die offenen Nennungen (in SPSS zumeist als String vermerkt) in einem Zwischenschritt zunächst zusammengefasst und codiert, d.h. in eine numerische Variable umgewandelt, werden, bevor eine Häufigkeitsauswertung erfolgen kann.
2 – Informationsdichte: Skalenniveau der Variablen
Als Faustregel gilt: Je höher das Skalenniveau, desto größer und umfangreicher die Möglichkeiten einer SPSS Auswertung. Dies sollte schon bei der Fragebogenerstellung beachtet werden. Sobald es sich bei den erhobenen Merkmalen um numerische Werte handelt, deren Abstände berechenbar sind (Alter, Einkommen, Körpergröße), spricht man von metrischen Daten (SPSS bezeichnet dieses Messniveau mit dem Begriff ‚Skala‘). In diesem Fall werden die konkreten numerischen Werte abgebildet (z.B. Alter in Jahren), was die größtmögliche Informationsdichte für die statistische Analyse bietet. Wird das Alter in Gruppen abgefragt (z.B. bis 30 Jahre, 31 bis 60 Jahre, über 60 Jahre), erhöht dies zwar die Übersichtlichkeit der Daten, ist aber gleichzeitig mit einem Informationsverlust verbunden, da die Ausprägungen der Variable in eine niedrigere Hierarchiestufe umgewandelt werden (ordinales Niveau).
3 – Umcodieren in eine andere Variablen
Ein möglicher Weg, wie SPSS Hilfe bietet, beide Hierarchiestufen in einem Datensatz abzubilden, ist die Option „Transformieren → Umkodieren in andere Variablen“. Voraussetzung ist, dass die Daten in metrischem Messniveau vorhanden sind. Konkret werden beispielsweise die Altersangaben (metrisches Merkmal) in Altersgruppen umkodiert und in einer neuen (!) Variable abgespeichert. Zusätzlich sollte noch in der Variablenansicht unter ‚Messniveau‘ das entsprechende Skalenniveau auf ‚ordinal‘ gestellt werden. Optional bietet SPSS auch ‚Umcodieren in dieselbe Variablen‘ an, dieser Befehl überschreibt allerdings die ursprüngliche (metrische) Variable, die folglich weder für weitere statistische Analysen noch für eventuelle Korrekturen der gruppierten Variable verfügbar ist. Daher ist die Transformation in eine andere Variable empfehlenswert. Abbildung 1 zeigt den Pfad bzw. Ablauf für das ‚Umcodieren in eine andere Variable‘ am Beispiel der Kategorisierung der Variable Alter in frei definierbare Altersgruppen:
Anschließend müssen in der Variablenansicht bei ‚Wertelabels‘ die entsprechend gewählten Labels nochmals per Hand eingetragen werden. Eine automatische Übertragung erfolgt (leider) nicht.
4 – Berechnen einer Variable
Oftmals kann es für eine SPSS Auswertung von Nutzen sein, eine neue Variable zu berechnen. Eine SPSS Hilfe dafür findet sich unter: „Transformieren → Variable berechnen“. Konkret können beispielweise die Summen mehrerer Variablenitems für eine Typenbildung gebildet werden. Ein anderes Beispiel zeigt Abbildung 2:
Bei einer Befragung eher älterer Personen wurde aus Respekt nicht nach dem Alter, sondern nach dem Geburtsjahr gefragt. Für eine statistische Analyse sind allerdings Altersangaben nötig. Was tun? – Hier gibt SPSS Hilfe über die Option Berechnen. Dabei wird eine neue Zielvariable ‚Alter‘ erstellt mit der Berechnung: „[aktuelles Jahr]-Geburtsjahr“. Und sogleich enthält die neue Zielvariable für jeden Datensatz das aktuelle Alter der Befragten.
5 – Fehlende Angaben
Eine zentrale Frage, die sich bei der Umsetzung eines Fragebogens und der Datenaufbereitung stellt: Wie geht man mit fehlenden Werten um? – Auch hier bietet SPSS Hilfe: Grundsätzlich sollte jede Frage im Fragebogen eine Antwortmöglichkeit in der Form ‚weiß nicht‘ oder ‚keine Angabe‘ beinhalten, die mit einer fest definierten Codierung versehen ist (siehe auch Abbildung 1). Ausnahme sind binäre Codierungen (z.B. ‚trifft zu‘ / ‚trifft nicht zu‘ bei Mehrfachnennungen). Geläufige Codierungen für missing values sind: 9, 99, aber auch -1 oder -9. Sinnvoll ist Einheitlichkeit und wichtig: die Codierung darf sich nicht mit einer Ausprägung überschneiden, dies ist besonders bei metrischen Daten zu beachten. Bei einer Befragung von Jugendlichen zum Beispiel ist ‚9‘ sicher keine sinnvolle Wahl für ‚keine Angabe‘. Der gewählte Wert ist in der Variablenansicht einzutragen (siehe Abbildung 3).
6 – Auswählen von Fällen
Ein letzter Punkt im Rahmen dieser SPSS Hilfe betrifft die Auswertung eines Teils der gesamten Stichprobe, z.B. der Altersgruppe über 60 Jahre. Mittels der Option „Daten → Fälle auswählen“ lässt sich mit wenigen Klicks die gewünschte Bedingung definieren, in unserem Fall z.B.: „altersgruppe=3“. Somit werden nur jene Fälle in die SPSS Auswertung einbezogen, die in die definierte Altersgruppe fallen (‚3‘ = ‚über 60 Jahre‘). In der Datenansicht sind zudem alle ausgeschlossenen Fälle einzeln markiert. Nicht vergessen: Vor einer Gesamtanalyse aller Fälle die Eingrenzung wieder aufheben.
Fazit: SPSS Auswertung eines Fragebogens
In diesem Artikel haben wir einige grundlegende Tipps besprochen, die Sie bei der Fragebogenauswertung in SPSS unbedingt beachten sollten. Hierbei haben wir uns auf die Aufbereitung und Vorbereitung der Daten für die eigentliche Analyse konzentriert. Unserer Erfahrung nach werden gerade in diesem Bereich viele vermeidbare Fehler gemacht. Trotzdem kann dieser Artikel nur eine erste „Starthilfe“ für die eigene Datenauswertung sein. Selbstverständlich sollte aber auch der anschließenden Datenanalyse die notwendige Sorgfalt angewandt werden. Auch bei der Auswahl und Durchführung der korrekten statistischen Verfahren gibt es viele potenzielle Fallstricke.
Wir haben bereits zahlreichen Kunden bei der Auswertung von Fragebögen weiterhelfen können. Wenn auch Sie von unserer Expertise profitieren möchten, nutzen Sie unsere professionelle Unterstützung bei der SPSS Auswertung!