Statistik mit SPSS für Dummies Alles in einem Band - Jürgen Faik - E-Book

Statistik mit SPSS für Dummies Alles in einem Band E-Book

Jürgen Faik

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26,99 €

Beschreibung

Reale Sachverhalte statistisch zu erschließen und zu analysieren ist eine hohe Kunst. Das Programmpaket SPSS ist dafür ein mächtiges Werkzeug. In diesem Buch lernen Sie anhand zahlreicher Beispiele, welche statistischen Verfahren es überhaupt gibt und wann welches Verfahren angemessen ist. Gleich im Anschluss erfahren Sie, wie diese Verfahren in SPSS implementiert sind und wie Sie sie in Ihrem Fachgebiet nutzen können. So finden Sie Zusammenhänge in Ihren Daten, die statistisch signifikant sind.

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Statistik mit SPSS Alles in einem Band für Dummies

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek

Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

2. Auflage 2023

© 2023 Wiley-VCH GmbH, Boschstraße 12, 69469 Weinheim, Germany

All rights reserved including the right of reproduction in whole or in part in any form. This translation published by arrangement with John Wiley and Sons, Inc.

Alle Rechte vorbehalten inklusive des Rechtes auf Reproduktion im Ganzen oder in Teilen und in jeglicher Form. Diese Übersetzung wird mit Genehmigung von John Wiley and Sons, Inc. publiziert.

Wiley, the Wiley logo, Für Dummies, the Dummies Man logo, and related trademarks and trade dress are trademarks or registered trademarks of John Wiley & Sons, Inc. and/or its affiliates, in the United States and other countries. Used by permission.

Wiley, die Bezeichnung »Für Dummies«, das Dummies-Mann-Logo und darauf bezogene Gestaltungen sind Marken oder eingetragene Marken von John Wiley & Sons, Inc., USA, Deutschland und in anderen Ländern.

Das vorliegende Werk wurde sorgfältig erarbeitet. Dennoch übernehmen Autoren und Verlag für die Richtigkeit von Angaben, Hinweisen und Ratschlägen sowie eventuelle Druckfehler keine Haftung.

Print ISBN: 9783527720682ePub ISBN: 9783527842384

Coverfoto: Molnia - stock.adobe.comKorrektur: Petra Heubach-Erdmann

Über den Autor

Jürgen Faik studierte Volkswirtschaftslehre und Soziologie in Frankfurt am Main und promovierte ebenda. Er war Lehrbeauftragter an verschiedenen Hochschulen (Universität Lüneburg und Hochschulen in Darmstadt, Frankfurt am Main, Wiesbaden, Bad Hersfeld sowie an der DIPLOMA) und zudem Privatdozent an der Universität Vechta. Aktuell ist er als Lehrkraft für besondere Aufgaben in den Feldern Wirtschaftsmathematik und Statistik an der Hochschule Mainz tätig. Er ist Autor des »Wiley-Schnellkurs Volkswirtschaftslehre«, des »Wiley-Schnellkurs Wirtschaftsmathematik« und des Lehrbuchs »Statistik für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler« sowie Mitherausgeber von »Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler für Dummies«.

Inhaltsverzeichnis

Cover

Titelblatt

Impressum

Über den Autor

Einführung

Über dieses Buch

Törichte Annahmen über meine Leser

Wichtige Konventionen in diesem Buch

Wie dieses Buch aufgebaut ist

Wie geht es weiter im Buch?

Teil I: Grundlagen der statistischen Datenverarbeitung und von SPSS

Kapitel 1: Vorbemerkungen zu SPSS

Bedeutung von Statistik

Bedeutung von Statistikprogrammen

Tabellenkalkulationsprogramme als Alternative

Verschiedene Statistikprogramme

Zur Relevanz von SPSS

Start von SPSS

Der Eingangsbildschirm

Die SPSS-Datenansicht

Was Sie so alles in SPSS öffnen können

Kapitel 2: Daten als Mütter statistischer Analysen

Bedeutung von Daten und Informationen

Vorgehen statistischer Untersuchungen

Regeln im Umgang mit Daten in SPSS

Datenskalierungen

SPSS-Variablentypen

Zum Nutzen quantitativer Ausdrücke in SPSS

Zum Problem fehlender Werte

Einlesen von (massenstatistischen) Daten in SPSS

Manuelle Dateneingabe

Vorhandene Datendateien

Einlesen von TXT-Files

Einlesen von EXCEL-, STATA- und SAS-Daten

Kapitel 3: Hier wächst zusammen, was zusammengehört: Datendateien zusammenbringen

Fälle zusammenbringen

Variablen zusammenbringen

Kapitel 4: Datendateien in Form bringen

Daten aggregieren

Daten (um-)formatieren

Zulässige Variablennamen

Variablentyp

Variablenbreite und Dezimalstellen

Weitere Einstellungen

Variablen umcodieren

Neue Variable berechnen

Daten bearbeiten

Doppelte Fälle ermitteln

Kapitel 5: Was Sie an Syntax reinstecken, bekommen Sie an Output raus

Syntaxfiles

Vorteile von SPSS-Syntaxfiles

Erforderliche Fähigkeiten und »Fallstricke« im Zusammenhang von SPSS-Syntaxprogrammen

Zum Aufbau von SPSS-Syntaxprogrammen

Zugänge zur SPSS-Syntax

»SPSS-Grammatik«

SPSS-»Grundbefehle«

Ein kleines SPSS-Beispiel-Syntaxprogramm

Ausführen eines SPSS-Syntaxprogramms

Outputfiles

Viewer-Einstellungen

Navigationsbereich

Inhaltsbereich

Teil II: Deskriptive SPSS-Statistiken

Kapitel 6: Von der Schönheit des Anhäufens: Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen

Zum Häufigkeitsbegriff

Das »Basketball-Beispiel« mit fehlenden Werten

Zur Fehler- und Ausreißeranalyse

Häufigkeitsdiagramme

Kapitel 7: Viele Wege führen nach Rom: Eindimensionale deskriptive Statistiken

Unterschiede zwischen statistischen Prozeduren und statistischen Funktionen

Art der statistischen Kennziffern bei den einzelnen Statistikprozeduren

Häufigkeits-Prozedur (FREQUENCIES)

DESCRIPTIVES-Prozedur

Explorative Datenanalyse (EXAMINE)

Mittelwertvergleichs-Prozedur (MEANS)

Fallzusammenfassungs-Prozedur (SUMMARIZE)

Teil III: Deskriptive und induktive SPSS-Statistiken gemischt

Kapitel 8: Was alles mehr oder weniger miteinander zusammenhängt: Mehrdimensionale Häufigkeitsverteilungen

Vorbemerkungen zu den Zusammenhängen zwischen mehreren Variablen

Kreuztabelle

Assoziationen

Korrelationen

Rangkorrelationskoeffizienten

Korrelationskoeffizient nach Bravais/Pearson

Bootstrapping

Kapitel 9: Über Abhängigkeiten: Simple Regressionen

Zum Unterschied zwischen Korrelation und Regression

Regressionsarten

Lineare Einfachregression

Annahmen

Die Schätzmethode der Kleinst-Quadrate-Methode

Eine lineare Regression in SPSS schätzen

Beeinflussung der linearen Regressionsgeraden durch Ausreißerwerte

Keine Variation der abhängigen Variablen

Bereichsspezifische Konstanz der abhängigen Variablen

Entgegengesetzte allgemeine Regression im Vergleich zu bereichsspezifischen Regressionen

Zur Aussagekraft einer Regressionsbeziehung

Quasilineare Regression

Quadratische Funktion

Potenzfunktion

Exponentialfunktion

Logistische Funktion

Lineare und quasilineare Regressionen gleichzeitig

Modifikationen/Erweiterung der linearen Regressionsanalyse

0/1-Dummies als unabhängige Variablen

Zeitreihenwerte als abhängige Variable

Residuenanalyse

Multiple lineare Regression

Schätzgleichung

Multikollinearität

Kapitel 10: Komplexere Regressionen

Binär-logistische Regression (Logit-Ansatz)

Ordinale Regression

Multinomiale Regression

Kapitel 11: Vom Gruppieren und Zusammenfassen von Daten: Diskriminanz-, Cluster- und Faktorenanalyse

Diskriminanzanalyse

Clusteranalyse

Faktorenanalyse

Kapitel 12: Zeit spielt eine Rolle – und überhaupt: Überleben erwünscht!

Zeitreihenanalyse

Zeitreihenkomponenten und ihre Verknüpfung

Trendermittlung

Saisonkomponente

Sterbetafelanalyse

Kaplan/Meier-Methode

Cox-Regression

Teil IV: Induktive SPSS-Statistiken

Kapitel 13: Tests I: Welcher Mittelwert ist am größten?

Allgemeines

Null- und Alternativhypothese

Zweiseitiger Test

Einseitiger Test

Schema für einen statistischen Test

Eine Variable: t-Test

Zwei Gruppen: Unabhängigkeit

t-Test bei unabhängigen Stichproben

t-Test bei abhängigen Stichproben

Kruskal/Wallis-Test

Friedman-Test

Kapitel 14: Tests II: Glockenkurve – oder was?

Vorbemerkung

Chi-Quadrat-Verteilungstest

Kolmogorov/Smirnov-Verteilungstest

Shapiro/Wilk-Normalverteilungstest

Kapitel 15: Tests III: Was hängt mit wem zusammen?

Vorbemerkung

Test für den Chi-Quadrat-Kontingenzkoeffizienten

Test für den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman

Test für den Korrelationskoeffizienten nach Bravais/Pearson

Teil V: SPSS-Syntax für Fortgeschrittene

Kapitel 16: Koppelung mit R und Python

Zu den R- und den Python-Essentials

Statistische Einbindung von R in SPSS

R-Anwendungsbeispiel: Robuste Regression

Kapitel 17: Schleifen zum schnelleren Programmieren

Allgemeines zu Schleifen

DO-REPEAT-Schleifen

LOOP-Konstruktion

DO-IF-Befehl

Kapitel 18: Auch Makros machen das Leben leichter

Grundlagen der Makroprogrammierung: Makros ohne Parameter

Makros mit Parametern

Loop-Makros

Einbeziehen einzelner Syntaxfiles in größere Syntaxfiles

Kapitel 19: Beispielhafte Syntaxprogramme

Armutsquoten

Gini-Koeffizient und andere Ungleichheitsmaße

Armut und Ungleichheit gleichzeitig

Teil VI: Top-10-Teil

Kapitel 20: Die 10 wichtigsten SPSS-Befehle

AGGREGATE

COMPUTE

DESCRIPTIVES

DO … IF

EXECUTE

FILTER BY

FREQUENCIES

RECODE

TEMPORARY

WEIGHT BY

Kapitel 21: Die 10 wichtigsten SPSS-Tipps

Nutze auch mal das PDF-Benutzerhandbuch!

Nutze Copy-and-Paste beim Einlesen von Daten!

Beachte grundsätzlich die gleiche Sortierung (und natürlich auch gleiche Variableninhalte) beim Daten-»Matchen«!

Erstelle »Spiel-Datenfiles« für Syntaxprogramme!

Verwende »sprechende« Variablen- und Dateibezeichnungen!

Kommentiere ausreichend viel in Syntaxprogrammen!

Verändere Pivottabellen und Grafiken vor ihrer Präsentation!

Achte auf fehlende Werte!

Verwende Schleifen und Makros!

Sei dir bewusst, dass kein »Unsinn« berechnet wird! Gebrauche dein Hirn!

Abbildungsverzeichnis

Stichwortverzeichnis

End User License Agreement

Tabellenverzeichnis

Kapitel 2

Tabelle 2.1: Unterschiedliche statistische Auswertungsmöglichkeiten bei untersch...

Kapitel 4

Tabelle 4.1: Beispielhafter Codierplan für die Datei

PERSONEN2.SAV

Kapitel 6

Tabelle 6.1: »Basketball-Beispiel« zu Häufigkeiten

Kapitel 7

Tabelle 7.1: Statistische Funktionen: erweitertes »Basketball-Beispiel«

Tabelle 7.2: Statistische SPSS-Prozeduren und verschiedene statistische Kennziff...

Tabelle 7.3: »Basketball-Beispiel«

Tabelle 7.4: Absolute Häufigkeitsverteilung im »Basketball-Beispiel«

Kapitel 8

Tabelle 8.1: Beispiel 1 für Rangkorrelationen

Tabelle 8.2: Beispiel 2 für Rangkorrelationen

Tabelle 8.3: Beispiel 1 (keine Ties): Paarbeziehungen (

SPEERWERFEN.SAV

)

Tabelle 8.4: Beispiel 2 (mit Ties): Paarbeziehungen (

SPEERWERFEN2.SAV

)

Tabelle 8.5: Arbeitstabelle zur Berechnung der Kovarianz (in Bezug auf

SPEERWERF

...

Kapitel 9

Tabelle 9.1: X/Y-Punktepaare als Basis einer Regressionsrechnung

Tabelle 9.2: Arbeitstabelle für eine lineare Beispielregression

Tabelle 9.3: Arbeitstabelle für die Berechnung des Bestimmtheitsmaßes

Tabelle 9.4: Übersicht über die Signifikanz der geschätzten linearen Regressione...

Kapitel 13

Tabelle 13.1: Tests zur Analyse von Unterschieden

Kapitel 19

Tabelle 19.1: (Personenbezogene) Ungleichheitsergebnisse (Gesamtvermögen) für di...

Tabelle 19.2: Personen- und haushaltsbezogene Gini-Koeffizienten für die Ungleic...

Tabelle 19.3: (Personenbezogene) Ungleichheitsergebnisse (Gesamtvermögen) für di...

Illustrationsverzeichnis

Kapitel 1

Abbildung 1.1: Mitteilung nach erfolgreicher Lizenzierung (Auszug; hier bezogen ...

Abbildung 1.2: Der Start-Bildschirm von SPSS 29

Abbildung 1.3: Das SPSS-Menü

Abbildung 1.4: Datei in SPSS öffnen

Abbildung 1.5:

OPTIONEN

bei SPSS

Kapitel 2

Abbildung 2.1 Beispiel für eine rechteckige Datentabelle (

123.SAV 

)

Abbildung 2.2: Verschiedene Datentypen (Quelle: Faik, Jürgen (2015): Statistik f...

Abbildung 2.3: Zum Problem fehlender Werte bei mathematischen Variablenoperation...

Abbildung 2.4: Manuelle Werteeingabe im Dateneditor

Abbildung 2.5: Variablenumbenennung im Variableneditor

Abbildung 2.6: Kontextmenü für

FÄLLE EINFÜGEN

Abbildung 2.7: Eingefügter Fall

Abbildung 2.8: Kontextmenü für das Löschen von Fällen

Abbildung 2.9: Datendatei nach Löschen eines Falls

Abbildung 2.10: Abspeichern einer manuell erstellten Datendatei als SAV-File (

FA

...

Abbildung 2.11 In SPSS einlesbare Datenfile-Formate

Abbildung 2.12 Semikolon-Trennung bei ASCII-Daten (DATEN_ALLE_SEM.TXT)

Abbildung 2.13: Tabulator-Trennung bei ASCII-Daten (DATEN_ALLE_TABS.TXT)

Abbildung 2.14: Öffnen einer ASCII-Datei (mit Trennzeichen) in SPSS (DATEN_ALLE_...

Abbildung 2.15: Textassistent zum Einlesen von ASCII-Daten mit Trennzeichen – Sc...

Abbildung 2.16: Textassistent zum Einlesen von ASCII-Daten mit Trennzeichen – Sc...

Abbildung 2.17 Textassistent zum Einlesen von ASCII-Daten mit Trennzeichen – Sch...

Abbildung 2.18 Textassistent zum Einlesen von ASCII-Daten mit Trennzeichen – Sch...

Abbildung 2.19: Eingelesene Stichprobe (1)

Abbildung 2.20: Eingelesene Stichprobe (2)

Abbildung 2.21: Textassistent zum Einlesen von ASCII-Daten mit Trennzeichen – Sc...

Abbildung 2.22: Textassistent zum Einlesen von ASCII-Daten mit Trennzeichen – Sc...

Abbildung 2.23: Textassistent zum Einlesen von ASCII-Daten mit Trennzeichen – Sc...

Abbildung 2.24: In SPSS mittels des Textassistenten eingelesene ASCII-Daten mit ...

Abbildung 2.25: In SPSS mittels Copy-and-Paste eingelesene ASCII-Daten (Tabulato...

Abbildung 2.26: In SPSS mittels Copy-and-Paste eingelesene ASCII-Daten (Semikolo...

Abbildung 2.27: ASCII-Daten mit fester Satzlänge (DATEN_ALLE_NICHTS.TXT)

Abbildung 2.28 SPSS-Warnung beim Versuch des Einlesens von ASCII-Daten mit feste...

Abbildung 2.29 Lokale Codierung von ASCII-Daten

Abbildung 2.30: Textassistent zum Einlesen von ASCII-Daten ohne Trennzeichen, mi...

Abbildung 2.31: Textassistent zum Einlesen von ASCII-Daten ohne Trennzeichen, mi...

Abbildung 2.32: Textassistent zum Einlesen von ASCII-Daten ohne Trennzeichen, mi...

Abbildung 2.33: Textassistent zum Einlesen von ASCII-Daten ohne Trennzeichen, mi...

Abbildung 2.34 In SPSS mittels Textassistenten eingelesene ASCII-Daten ohne Tren...

Abbildung 2.35: EXCEL-Beispieldaten (DATEN_ALLE.XLSX)

Abbildung 2.36: Bildschirm zum Einlesen von EXCEL-Daten in SPSS (DATEN_ALLE.XLSX...

Abbildung 2.37: EXCEL-Datei mit Fällen in den Spalten und Variablen in den Zeile...

Abbildung 2.38: SPSS-Anzeige für EXCEL-Datei DATEN_ALLE_INVERTIERT.XLSX mit Fäll...

Abbildung 2.39: Zwischenschritt beim Transponieren von SPSS-Daten

Abbildung 2.40: Transponierte SPSS-Daten

Abbildung 2.41 Transponierte und um die Vorspalte bereinigte SPSS-Daten

Kapitel 3

Abbildung 3.1: SPSS-Datei mit den Fällen 1–5 (siehe

var00001

;

DATEN_1-5.SAV?

...

Abbildung 3.2: SPSS-Datei mit den Fällen 6–10 (siehe

var00001

;

DATEN_6-10.SAV?

...

Abbildung 3.3: Fälle hinzufügen (1)

Abbildung 3.4: Fälle hinzufügen (2)

Abbildung 3.5: Nach Fällen zusammengeführte Datei (Variante 1)

Abbildung 3.6: Nach Fällen zusammengeführte Datei (Variante 2)

Abbildung 3.7: Sortieren von Fällen in einem Datenset

Abbildung 3.8: SPSS-Datei mit den Variablen 1 und 2 (

DATEN_VAR1_2.SAV

)

Abbildung 3.9 SPSS-Datei mit den Variablen 1 und 3 (

DATEN_VAR1_3.SAV 

)

Abbildung 3.10: Variablen hinzufügen (1)

Abbildung 3.11: Variablen hinzufügen (2)

Abbildung 3.12: Nach Variablen zusammengeführte Datei

Abbildung 3.13: Datei mit den Variablen 1 und 3, absteigend nach Variable 1 sorti...

Abbildung 3.14: Fehlerhafte, nach den Variablen zusammengeführte Gesamtdatei

Abbildung 3.15: Umsortieren einer Datei

Abbildung 3.16: Korrekte, nach den Variablen zusammengeführte Gesamtdatei – nach...

Abbildung 3.17: Änderung der in SPSS abgebildeten Dateikennzeichnung nach Änderun...

Kapitel 4

Abbildung 4.1: Beispiels-SPSS-Personendatendatei (

PERSONEN.SAV 

)

Abbildung 4.2: Daten-Aggregation in SPSS starten

Abbildung 4.3: Mögliche Funktionen im Zusammenhang mit dem Aggregieren von Daten

Abbildung 4.4 Durchführen des Aggregierens in SPSS

Abbildung 4.5: Aggregierter Datensatz

Abbildung 4.6: Daten-Aggregation ohne Breakvariable

Abbildung 4.7: Ergebnis der Daten-Aggregation ohne Breakvariable

Abbildung 4.8: Ein zu formatierendes SPSS-Datenfile (Datenansicht) von

PERSONEN2

...

Abbildung 4.9: Die SPSS-Variablenansicht von

PERSONEN2.SAV

Abbildung 4.10: SPSS-Fehlermeldung bei falschem Namensanfang einer Variablen bez...

Abbildung 4.11: SPSS-Fehlermeldung bei unzulässigem Sonderzeiche...

Abbildung 4.12: SPSS-Fehlermeldung bei unzulässiger Verwendung ein...

Abbildung 4.13: Verändern eines Variablennamens im Variableneditor

Abbildung 4.14: Verändern des Variablentyps im Variableneditor (

PERSONEN2.SAV

)

Abbildung 4.15: KOMMA-Formatierung der Variablen beitrag (

PERSONEN2.SAV

)

Abbildung 4.16 PUNKT-Formatierung der Variablen

beitrag

(

PERSONEN2.SAV

)

Abbildung 4.17: Formatierung der Variablen

beitrag

mit

WISSENSCHAFTLICHE NOTATIO

...

Abbildung 4.18:

DOLLAR

-Formatierung der Variablen

beitrag

(

PERSONEN2.SAV

)

Abbildung 4.19: Zahlendarstellung im Dateneditor bei zu geringer Spaltenbreite (

Abbildung 4.20: Skalierungsmöglichkeiten in SPSS:

NOMINAL

,

ORDINAL

,

METRISCH

(

PER

...

Abbildung 4.21: Zur

ROLLE

-Formatierung (

PERSONEN4A.SAV 

)

Abbildung 4.22: Umcodieren in derselben Variablen am Beispiel der nominalskalier...

Abbildung 4.23: Umcodieren in derselben Variablen am Beispiel der nominalskalier...

Abbildung 4.24: Ergebnis des Umcodierens in derselben Variablen am Beispiel der ...

Abbildung 4.25: Umcodieren in einer anderen Variablen (

PERSONEN4A.SAV 

) (1...

Abbildung 4.26: Umcodieren in einer anderen Variablen (

PERSONEN4A.SAV

) (2)

Abbildung 4.27: Umcodieren in einer anderen Variablen (

PERSONEN4A.SAV

) (3)

Abbildung 4.28: Umcodieren in einer anderen Variablen (

PERSONEN4A.SAV

) (4)

Abbildung 4.29: Umcodieren in einer anderen Variablen (

PERSONEN4A.SAV 

) (5)

Abbildung 4.30: Ergebnis des Umcodierens in einer anderen Variablen (

PERSONEN4A.

...

Abbildung 4.31: Gleichzeitiges Umcodieren von zwei Variablen in zwei anderen Var...

Abbildung 4.32: Gleichzeitiges Umcodieren von zwei Variablen in zwei anderen Vari...

Abbildung 4.33: Ergebnis des gleichzeitigen Umcodierens von zwei Variablen in zw...

Abbildung 4.34: Berechnen einer neuen Variablen (

PERSONEN4A.SAV

)

Abbildung 4.35: Datendatei mit neu berechneter Variablen (

PERSONEN4A.SAV

)

Abbildung 4.36: Haushaltsbezogene Daten vor Gewichtung (in

AGGR.SAV

)

Abbildung 4.37: Dialogfeld zur Gewichtung

Abbildung 4.38: Fehlender Gewichtungswert (

AGGR_A.SAV

)

Abbildung 4.39: SPSS-Hinweis bei fehlenden Werten der Gewichtung...

Abbildung 4.40: Dialogbox für

DATEN|FÄLLE AUSWÄHLEN

(

AGGR.SAV 

)

Abbildung 4.41: Aktivierung der Fallauswahl in der Dialogbox

DATEN

|

FÄLLE AUSWÄHL

...

Abbildung 4.42: Angabe der Bedingung bei

DATEN|FÄLLE AUSWÄHLEN

(

AGGR.S

...

Abbildung 4.43: Datensatz mit Filtervariable

filter_$

und markierten nicht a...

Abbildung 4.44: Neuer Datensatz nur mit den ausgewählten Fällen (

AGGR_B.SAV

?) (1...

Abbildung 4.45: Neuer Datensatz nur mit den ausgewählten Fällen (

AGGR_B.SAV

) (2)

Abbildung 4.46: Löschen der nicht ausgewählten Fälle (

AGGR.SAV

)

Abbildung 4.47: Beispiels-Transformation von Euro- in DM-Werte in einem Beispiel...

Abbildung 4.48: Variablen-Transformation für einen gefilterten Datensatz (

AGGR.S

...

Abbildung 4.49: Variante »Zufallsstichprobe« bei

DATEN|FÄLLE AUSWÄHLEN

Abbildung 4.50: Ergebnis einer Zufallsauswahl bei

DATEN|FÄLLE AUSWÄHLEN

...

Abbildung 4.51: Variante »Fallbereich« bei

DATEN|FÄLLE AUSWÄHLEN

Abbildung 4.52: Ergebnis einer »Fallbereichsauswahl« bei

DATEN|FÄLLE AUSWÄHLEN

...

Abbildung 4.53: Doppelter Fall in SPSS-Datendatei

PERSONEN4.SAV

Abbildung 4.54: Dialogfeld zur Ermittlung doppelter Fälle

Abbildung 4.55: SPSS-Ergebnis der Ermittlung doppelter Fälle (

PERSONEN4.SAV

)

Abbildung 4.56: Löschen eines doppelten Falls (

PERSONEN4.SAV

)

Kapitel 5

Abbildung 5.1: Der SPSS-Syntaxeditor

Abbildung 5.2: Beispieldatendatei

CORRELATIONS.SAV

für eine eingeschränkte Korrel...

Abbildung 5.3: Eine eingeschränkte (syntaxgesteuerte) Korrelationsmatrix als Outp...

Abbildung 5.4: Eine umfangreiche (menügesteuerte) Korrelationsmatrix als Output (

Abbildung 5.5: Syntax in einem Ausgabefenster (bezüglich

PERSONEN4A.SAV

)

Abbildung 5.6: Kopieren von Syntax in einem Ausgabefenster (bezüglich

PERSONEN4A.

...

Abbildung 5.7: Option EINFÜGEN in einer SPSS-Dialogbox (

PERSONEN4A.SAV

)

Abbildung 5.8: Im Syntaxeditor automatisch eingefügter Befehlstext (

PERSONEN4A.S

...

Abbildung 5.9: Syntaxfehler im Syntaxeditor (

PERSONEN4A.SAV

)

Abbildung 5.10:

OPTIONEN

-Einstellungen für den Syntaxeditor

Abbildung 5.11: Syntaxfehler-Hinweis im Ausgabefenster (

PERSONEN4A.SAV

)

Abbildung 5.12: Datendateibezeichnung bei mehreren geöffneten Datendateien

Abbildung 5.13: Auswahl einer Datendatei (

CORRELATIONS.SAV

) im Syntaxeditor bei m...

Abbildung 5.14: Output eines spezifischen SPSS-Befehls (für

CORRELATIONS.SAV

)

Abbildung 5.15: Leerzeile innerhalb eines SPSS-Kommandos

Abbildung 5.16: Unvollständiger Output bei einer Leerzeile innerhalb eines SPSS-...

Abbildung 5.17: Beendigung eines Kommentars mit einem Punkt

Abbildung 5.18: Beendigung eines Kommentars mit einer Leerzeile

Abbildung 5.19: Mehrzeiliger Kommentar

Abbildung 5.20: Leerzeile innerhalb eines mehrzeiligen Kommentars

Abbildung 5.21: Output bei einer Leerzeile innerhalb eines mehrzeiligen Kommentar...

Abbildung 5.22: Punkt als Satzzeichen innerhalb eines Kommentars

Abbildung 5.23: Problemloser Output bei einem Punkt als Satzzeichen innerhalb ei...

Abbildung 5.24: Der SPSS-Syntaxeditor als Zugangsweg

Abbildung 5.25: Syntaxhilfe über das »Fragezeichen-Symbol« im Syntaxeditor

Abbildung 5.26: Online-Syntaxhilfe zu einem bestimmten Befehl (hier bezüglich GET...

Abbildung 5.27: Öffnen eines bereits existierenden SPSS-Syntaxfiles

Abbildung 5.28: Speicherort für die SPSS-Journaldatei STATISTICS.JNL

Abbildung 5.29: Datenansicht nach Datentransformationen mit EXECUTE-Befehl unter...

Abbildung 5.30: Datenansicht nach Datentransformationen mit EXECUTE-Befehl unter...

Abbildung 5.31: Neue Datendatei nach Anwendung des GET-FILE-Befehls zusammen mit...

Abbildung 5.32: Neue Datendatei nach Anwendung des GET-FILE-Befehls zusammen mit...

Abbildung 5.33: Datendatei

DATEN_ALLE_INVERTIERT.SAV

mit den Variablen in den Zei...

Abbildung 5.34: Invertierte Datendatei

DATEN_ALLE_INVERTIERT.SAV

– FLIP-Befehl (...

Abbildung 5.35: Invertierte Datendatei

DATEN_ALLE_INVERTIERT2.SAV

– FLIP-Befehl ...

Abbildung 5.36: Nach Fällen gleiche, aber nach Variablen unterschiedliche zusamm...

Abbildung 5.37: Nach Variablen gleiche, aber nach Fällen unterschiedliche zusamm...

Abbildung 5.38: Verschiedene Datentransformationen mit Bezugnahme auf

PERSONEN4A

...

Abbildung 5.39: Zuweisung von Variablen- und Werteetiketten – VARIABLE LABELS, V...

Abbildung 5.40: Häufigkeitstabelle bei Auswahl einzelner Fälle in

PERSONEN5.SAV

...

Abbildung 5.41: Auswahl von Fällen auf Basis von

PERSONEN5.SAV

– SELECT IF ohne ...

Abbildung 5.42: Filtern eines Datensatzes (

PERSONEN5.SAV

) – FILTER BY

Abbildung 5.43: Sortierung von Daten mithilfe von SORT CASES (

PERSONEN5.SAV

)

Abbildung 5.44: Häufigkeitstabellen für Männer und Frauen getrennt (auf Basis vo...

Abbildung 5.45: Haushaltsbezogene Beitragssummen nach der Aggregation von der Pe...

Abbildung 5.46: Gesamtbeitragssumme nach der Aggregation von der Personenebene (

A

...

Abbildung 5.47: Zur Anwendung des COUNT-Befehls (

EINKOMMEN_VERMOEGEN.SAV

)

Abbildung 5.48: Auflisten ausgewählter Variablen und Fälle – LIST (

PERSONEN4A.SAV

Abbildung 5.49: Zufallsauswahl mit dem SAMPLE-Befehl (

PERSONEN4A.SAV

)

Abbildung 5.50: Variablen- und Dateninformationen – SYSFILE INFO (

PERSONEN4A.SAV

Abbildung 5.51: Zu lange Titelzeile – TITLE (

PERSONEN4A.SAV

)

Abbildung 5.52: Auf zwei Zeilen verteilter Titel – TITLE (

PERSONEN4A.SAV

)

Abbildung 5.53: Statistiken im Fall mit Gewichtung – WEIGHT BY (

AGGR.SAV

)

Abbildung 5.54: Statistiken im Fall ohne Gewichtung – WEIGHT OFF (

AGGR.SAV

)

Abbildung 5.55: Ersetzen der Verzeichnisstruktur des Autors durch Ihre eigene in...

Abbildung 5.56: Beispiel-Rohdatendatei

PERS1.SAV

(vier Variablen, Fälle 1–10)

Abbildung 5.57: Beispiel-Rohdatendatei

PERS2_FALSCH.SAV

(alle elf Variablen, Fäl...

Abbildung 5.58: Beispiel-Rohdatendatei

PERS3.SAV

(alle Variablen, Fälle 11–20)

Abbildung 5.59: Haushaltsbezogene Datendatei

HH_ALLE2.SAV

nach Durchführen aller ...

Abbildung 5.60: Personenbezogene FREQUENCIES-Ergebnisse in Form von Häufigkeitst...

Abbildung 5.61: Personenbezogene FREQUENCIES-Ergebnisse in Form statistischer Ke...

Abbildung 5.62: Mit SELECT IF selektierte »einkommensschwache Haushalte« mit sta...

Abbildung 5.63: Mit SPLIT BY aufgeteilte Datei nach Altersgruppen, das heißt: na...

Abbildung 5.64: Syntax-Beispiel für

AUSFÜHREN|ALLE

(in Bezug auf

AGGR.SAV

)

Abbildung 5.65: Ausführlicher Output im Syntax-Beispiel bei

AUSFÜHREN|ALLE

...

Abbildung 5.66: Syntax-Beispiel für

AUSFÜHREN|AUSWAHL

(in Bezug auf

AGGR.SAV

Abbildung 5.67: Reduzierter Output im Syntax-Beispiel bei

AUSFÜHREN|AUSWAHL

Abbildung 5.68: Öffnen eines Ausgabefensters nach Öffnen einer Datendatei (

123.SA

...

Abbildung 5.69: Viewer-Einstellungen

Abbildung 5.70: Ausschalten des Syntax-Protokolls

Abbildung 5.71: SPSS-Output nach Ausschalten des Syntax-Protokolls (in Bezug auf...

Abbildung 5.72: Der Navigationsbereich des Viewers (in Bezug auf

AGGR.SAV

)

Abbildung 5.73: Rubrik »Titel« im Navigationsbereich des Viewers (in Bezug auf

A

...

Abbildung 5.74: Rubrik »Hinweise« im Navigationsbereich des Viewers (in Bezug au...

Abbildung 5.75: Eigentliche Auswertungsrubrik »Statistiken« im Navigationsbereic...

Abbildung 5.76: Optionen des Ausschneidens, Verschiebens oder Kopierens im Navig...

Abbildung 5.77: Warnung im Viewer-Inhaltsbereich (in Bezug auf

PERSONEN4A.SAV

)

Abbildung 5.78: Fehlermeldung im Viewer-Inhaltsbereich (in Bezug auf

CORRELATION

...

Abbildung 5.79: Pivottabelle im Viewer-Inhaltsbereich (in Bezug ...

Abbildung 5.80: Doppelklick zum Verändern einer Pivottabelle im Viewer-Inhaltsbe...

Abbildung 5.81: Veränderung einer Pivottabelle im Viewer-Inhaltsbereich (hier in...

Abbildung 5.82: Erweiterte Verarbeitung-smöglichkeiten einer Pivottabelle im View...

Abbildung 5.83: Diagramm im Viewer-Inhaltsbereich (hier in Bezug auf

CORRELATIONS

...

Abbildung 5.84: Öffnen des Diagrammeditors aus dem Viewer-Inhaltsbereich heraus ...

Abbildung 5.85: Verändern eines Diagramms im Diagrammeditor

Abbildung 5.86: Abspeichern von SPSS-Output in einer EXCEL-Datei (hier in Bezug ...

Abbildung 5.87: SPSS-Output in einer EXCEL-Datei (hier in Bezug auf

CORRELATIONS

...

Abbildung 5.88: Abspeichern von SPSS-Output in einer WORD-Datei (in Bezug auf

CO

...

Abbildung 5.89: SPSS-Output in einer WORD-Datei (hier in Bezug auf

CORRELATIONS.

...

Kapitel 6

Abbildung 6.1: Fenster für HÄUFIGKEITEN (hier für

KORBTREFFER.SAV

)

Abbildung 6.2: HÄUFIGKEITEN-Output für »Basketball-Beispiel« (

KORBTREFFER.SAV

)

Abbildung 6.3: Datensatz

KORBTREFFER_F.SAV

mit zwei fehlenden Werten

Abbildung 6.4: Häufigkeitstabelle für eine Variable mit (zwei) fehlenden Werten ...

Abbildung 6.5: Häufigkeitstabelle für sehr viele (1.000) Merkmalsausprägungen ei...

Abbildung 6.6: Fehleranalyse anhand einer Häufigkeitstabelle (

KORBTREFFER_F2.SAV

Abbildung 6.7: Suche nach einer bestimmten Variablen in einem Datensatz (

KORBTREF

...

Abbildung 6.8: Suche nach einem bestimmten Wert einer bestimmten Variablen in ei...

Abbildung 6.9: »Ausreißer-Datensatz«

AUSREISSER.SAV

Abbildung 6.10: Häufigkeitsauszählung in SPSS mit Ausreißerwert »100« (

AUSREISSE

...

Abbildung 6.11: Starten einer Ausreißer-Analyse mithilfe von

EXPLORATIVE DATENAN

...

Abbildung 6.12: Ergebnis einer tabellarischen Ausreißeranalyse mithilfe von

EXPL

...

Abbildung 6.13: Ergebnis einer grafischen Ausreißer-Analyse mithilfe von

EXPLORA

...

Abbildung 6.14:

DIAGRAMME

bei

HÄUFIGKEITEN

(in Bezug auf

KORBTREFFER.SAV?

...

Abbildung 6.15: Balkendiagramm als Output (

KORBTREFFER.SAV

)

Abbildung 6.16: Kreisdiagramm als Output (

KORBTREFFER.SAV

)

Abbildung 6.17: Histogramm als Output (

KORBTREFFER.SAV 

)

Abbildung 6.18: Normalverteilungskurve anzeigen lassen (hier in Bezug auf

KORBTR

...

Abbildung 6.19: Histogramm und Normalverteilungskurve als Output (

KORBTREFFER.SA

...

Kapitel 7

Abbildung 7.1: Statistische Funktion MEAN (für

KORBTREFFER4.SAV 

)

Abbildung 7.2: Anwendung der MEAN-Funktion auf die Variable

korbtreffer2014_2016

Abbildung 7.3: Neue Variable

korbtreffer2014_2016

auf Basis der MEAN-Funktion (

KO

...

Abbildung 7.4: Anwendung der SUM-Funktion auf die Variable

korbtreffer2014_2016

...

Abbildung 7.5: Neue Variable

korbtreffer2014_2016

für die SUM-Funktion (

KORBTREFF

...

Abbildung 7.6:

HÄUFIGKEITEN|STATISTIKEN

für das »Basketball-Beispiel« (

KORBT

...

Abbildung 7.7: Unterdrückung der Häufigkeitstabelle bei

HÄUFIGKEITEN|STATISTIKEN

...

Abbildung 7.8: Statistische Kennziffern (FREQUENCIES) für das »Basketball-Beispi...

Abbildung 7.9:

BOOTSTRAPPING DURCHFÜHREN

bei

HÄUFIGKEITEN

(

KORBTREFFER

...

Abbildung 7.10: Bootstrapping-Output bei

HÄUFIGKEITEN

(

KORB

...

Abbildung 7.11: Menü-Maske für

DESKRIPTIVE STATISTIK

(in Bezug auf

KORBTREFFER.S

...

Abbildung 7.12:

OPTIONEN

bei

DESKRIPTIVE STATISTIK

(hier in Bezug auf

KORBTREFFE

...

Abbildung 7.13: Output bei

DESKRIPTIVE STATISTIK

(

KORBTREFFER.SAV

)

Abbildung 7.14:

BOOTSTRAP

bei

DESKRIPTIVE STATISTIKEN

(in Bezug auf

KORBTREFFER.S

...

Abbildung 7.15:

BOOTSTRAP

-Output bei

DESKRIPTIVE STATISTIKEN

(

KORBTREFFER.SAV

)

Abbildung 7.16: Start-Dialog bei

EXPLORATIVE DATENANALYSE

(

KORBTREFFER.SAV?

...

Abbildung 7.17:

STATISTIKEN

bei

EXPLORATIVE DATENANALYSE

(hier in Bezug auf

KORB

...

Abbildung 7.18: Statistik-Output bei

EXPLORATIVE DATENANALYSE

(

KORBTREFFER.SAV

)

Abbildung 7.19:

BOOTSTRAP

-Output bei

EXPLORATIVE DATENANALYSE

(

KORBTREFFER.SAV

?)...

Abbildung 7.20:

BOOTSTRAP

-Output bei

EXPLORATIVE DATENANALYSE

(

KORBTREFFER.SAV

?)...

Abbildung 7.21: Um die Variable

geschlecht

erweiterte Korbtreffer-Datendatei

KOR

...

Abbildung 7.22: MEANS-Berechnungen für

korbtreffer

in Abhängigkeit von

geschlecht

Abbildung 7.23: MEANS-Statistiken für

korbtreffer

in Abhängigkeit von

geschlecht

...

Abbildung 7.24: MEANS-Statistikoutput für

korbtreffer

in Abhängigkeit von

geschl

...

Abbildung 7.25: Die Datendatei

HARM_GEOM.SAV

Abbildung 7.26: Geometrisches Mittel für

wachstumsrate

(MEANS) (

HA

...

Abbildung 7.27: Harmonisches Mittel für

km_pro_h

(MEANS) (

HARM_GEOM.SAV

)

Abbildung 7.28:

BOOTSTRAP

-Output bei

MITTELWERTE VERGLEICHEN

(

KORBTREFFER5.SAV

)

Abbildung 7.29: Alle Fälle berücksichtigen bei SUMMARIZE (hier in Bezug auf

KORB

...

Abbildung 7.30: SUMMARIZE-Statistikoutput für

korbtreffer

in Abhängigkeit von

ge

...

Kapitel 8

Abbildung 8.1: Erweiterte »Basketball-Beispiel«-Datendatei (

KORBTREFFER2.SAV?

...

Abbildung 8.2: Kreuztabellierungsanweisung für

korbtreffer

und

alter_klasse

(

KOR

...

Abbildung 8.3: Auswahl der beobachteten Fallzahlen in einer Kreuztabelle (

KORBTR

...

Abbildung 8.4: Kreuztabellenoutput für die beobachteten Fallzahlen (

KORBTREFFER3

...

Abbildung 8.5: Auswahl der beobachteten und der erwarteten Fallzahlen in einer K...

Abbildung 8.6: Kreuztabellenoutput für die beobachteten und die erwarteten Fallz...

Abbildung 8.7: Auswahl der zeilenweise berechneten relativen Häufigkeiten in ein...

Abbildung 8.8: Kreuztabellenoutput für die zeilenweise berechneten relativen Häu...

Abbildung 8.9: Auswahl der spaltenweise berechneten relativen Häufigkeiten in ei...

Abbildung 8.10: Kreuztabellenoutput für die spaltenweise berechneten relativen H...

Abbildung 8.11: Auswahl der auf die Gesamtfallzahl bezogenen relativen Häufigkei...

Abbildung 8.12: Kreuztabellenoutput für auf die Gesamtfallzahl bezogene relative...

Abbildung 8.13: Auswahl von absoluten und relativen Häufigkeiten in einer Kreuzt...

Abbildung 8.14: Kreuztabellenoutput für absolute und relative Häufigkeiten (

KORB

...

Abbildung 8.15: Datendatei

GESCHL_FARBE2.SAV

mit den Variablen

geschlecht

,

augen

...

Abbildung 8.16: Anweisung für eine erweiterte Kreuztabelle: erste Unterteilung d...

Abbildung 8.17: Anweisung für eine erweiterte Kreuztabelle: zweite Unterteilung ...

Abbildung 8.18: Output für eine erweiterte Kreuztabelle mit zwei Unterteilungen ...

Abbildung 8.19: Datendatei

GESCHL_FARBE.SAV

mit den Variablen

geschlecht

und

aug

...

Abbildung 8.20: Kreuztabellen-Output mit den beobachteten und den erwarteten Fal...

Abbildung 8.21: Auswahl verschiedener Assoziationsmaße (

GESCHL_FARBE.SAV

)

Abbildung 8.22: SPSS-Output für verschiedene Assoziationsmaße (

GESCHL_FARBE.SAV

?...

Abbildung 8.23: Bootstrapping für Assoziationsmaße (hier in Bezug auf

GESCHL_FAR

...

Abbildung 8.24: Bootstrapping-Output für verschiedene Assoziationsmaße (

GESCHL_F

...

Abbildung 8.25: Voraussetzung von mindestens Ordinalskalenniveau bei Korrelation...

Abbildung 8.26: Datendatei

SPEERWERFEN.SAV

Abbildung 8.27: Aufruf des Spearman'schen Rangkorrelationskoeffizienten in SPSS ...

Abbildung 8.28: Wert des Rangkorrelationskoeffizienten – Beispiel 1 (

SPEERWERFEN

...

Abbildung 8.29: Datendatei

SPEERWERFEN2.SAV

(mit Mehrfachbesetzungen)

Abbildung 8.30: Wert des Rangkorrelationskoeffizienten – Beispiel 2 (

SPEERWERFEN

...

Abbildung 8.31: Aufruf von Kendalls Tau-Koeffizienten b in SPSS (

SPEERWERFEN.SAV

Abbildung 8.32: Wert des Tau-b-Koeffizienten – Beispiel 1 (

SPEERWERFEN.SAV

)

Abbildung 8.33: Wert des Tau-b-Koeffizienten – Beispiel 2 (

SPEERWERFEN2.SAV

)

Abbildung 8.34: Aufruf verschiedener (weiterer) Rangkorrelationskoeffizienten in...

Abbildung 8.35: Werte verschiedener Rangkorrelationskoeffizienten (und des Brava...

Abbildung 8.36: Eine perfekt-positive lineare Korrelation zwischen zwei metrisch...

Abbildung 8.37: Keine lineare, aber eine nichtlineare Korrelation zwischen zwei ...

Abbildung 8.38: Aufruf des Bravais/Pearson-Korrelationskoeffizienten über das SP...

Abbildung 8.39: Ergebnis des Bravais/Pearson-Korrelationskoeffizienten nach Aufr...

Abbildung 8.40: Aufruf (auch) des Bravais/Pearson-Korrelationskoeffizienten über...

Abbildung 8.41: Ergebnis (auch) des Bravais/Pearson-Korrelationskoeffizienten na...

Abbildung 8.42: Zum Problem der verdeckten Korrelation (Quelle: Faik, Jürgen (20...

Abbildung 8.43: Bootstrapping bei nominalskalierten Variablen für verschiedene A...

Abbildung 8.44: Bootstrapping bei nominalskalierten Variablen für verschiedene A...

Abbildung 8.45: Bootstrapping-Output bei nominalskalierten Variablen für verschi...

Abbildung 8.46: Bootstrapping bei mindestens ordinalskalierten Variablen für ver...

Abbildung 8.47: Bootstrapping-Output bei mindestens ordinalskalierten Variablen ...

Abbildung 8.48: Bootstrapping bei mindestens ordinalskalierten Variablen für ver...

Abbildung 8.49: Bootstrapping-Output bei mindestens ordinalskalierten Variablen ...

Kapitel 9

Abbildung 9.1: Lineare Regressionsfunktion und Punktewolke (Quelle: Faik, Jürgen...

Abbildung 9.2: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der Datendatei

LIN

...

Abbildung 9.3: Lineare Einfachregression zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der ...

Abbildung 9.4: Ergebnis der linearen Einfachregression zwischen

ausgaben

und

ein

...

Abbildung 9.5: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der Datendatei

LIN

...

Abbildung 9.6: Ergebnis der linearen Einfachregression zwischen

ausgaben

und

ein

...

Abbildung 9.7: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der Datendatei

LIN

...

Abbildung 9.8: Ergebnis der linearen Einfachregression zwischen

ausgaben

und

ein

...

Abbildung 9.9: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der Datendatei

LIN

...

Abbildung 9.10: Ergebnis der linearen Einfachregression zwischen

ausgaben

und

ei

...

Abbildung 9.11: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der Datendatei

LI

...

Abbildung 9.12: Ergebnis der linearen Einfachregression zwischen

ausgaben

und

ei

...

Abbildung 9.13: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der Datendatei

LI

...

Abbildung 9.14: Vollständiges Ergebnis der linearen Einfachregression zwischen

a

...

Abbildung 9.15: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der Datendatei

LI

...

Abbildung 9.16: Anfordern einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben

...

Abbildung 9.17: Ergebnis einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben

s...

Abbildung 9.18: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der Datendatei

LI

...

Abbildung 9.19: Anfordern einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben_

...

Abbildung 9.20: Ergebnis einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben_l

...

Abbildung 9.21: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der Datendatei

LI

...

Abbildung 9.22: Ergebnis einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben_l

...

Abbildung 9.23: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der Datendatei

LI

...

Abbildung 9.24: Ergebnis einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben_l

...

Abbildung 9.25: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

einkommen

in der Datendatei

LI

...

Abbildung 9.26: Anfordern verschiedener linearer Regressionsbeziehungen zwischen...

Abbildung 9.27: Ergebnisse verschiedener linearer Regressionsbeziehungen zwische...

Abbildung 9.28: Ergebnisse verschiedener linearer Regressionsbeziehungen zwische...

Abbildung 9.29: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

alter

in der Datendatei

LINEAR

...

Abbildung 9.30: Ergebnis einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben

u...

Abbildung 9.31: Ausgaben-Durchschnittswerte für zwei Altersgruppen auf Basis von...

Abbildung 9.32: Anfordern einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben

...

Abbildung 9.33: Ergebnis einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben

s...

Abbildung 9.34: Anfordern einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben

...

Abbildung 9.35: Ergebnis einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben

s...

Abbildung 9.36: Scatterplot zwischen

ausgaben

und

jahr

in der Datendatei

LINEARE

...

Abbildung 9.37: Anfordern einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben

...

Abbildung 9.38: Ergebnis einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben

u...

Abbildung 9.39: Anfordern verschiedener Trendfunktionen für

ausgaben

in

LINEARE_

...

Abbildung 9.40: Ergebnis der Schätzung verschiedener Trendfunktionen für

ausgabe

...

Abbildung 9.41: Ergebnis der Schätzung verschiedener Trendfunktionen für

ausgabe

...

Abbildung 9.42: Ergebnis einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausgaben

u...

Abbildung 9.43: Anfordern einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausg_diff

Abbildung 9.44: Ergebnis einer linearen Regressionsbeziehung zwischen

ausg_diff

...

Abbildung 9.45: Anfordern von Konfidenzintervallen für die geschätzten Regressio...

Abbildung 9.46: Konfidenzintervalle für die geschätzten Regressionsparameter als...

Abbildung 9.47: BOOTSTRAP-Anfordern von Konfidenzintervallen für die geschätzten...

Abbildung 9.48: BOOTSTRAP-Konfidenzintervalle für die geschätzten Regressionspar...

Abbildung 9.49: Anfordern der einfachen Residuen bei einer linearen Regression z...

Abbildung 9.50: Neue Variable

res_1

für die einfachen Residuen bei einer lineare...

Abbildung 9.51: Streudiagramm für die einfachen Residuen in Abhängigkeit von

ein

...

Abbildung 9.52: Standardisierte vorhergesagte Werte der abhängigen Variablen bei...

Abbildung 9.53: Streudiagramm für die standardisierten Residuen in Abhängigkeit ...

Abbildung 9.54: Um zwei logarithmierte Variablen erweiterter Datensatz

LINEARERE

...

Abbildung 9.55: Streudiagramm für die standardisierten Residuen in Abhängigkeit ...

Abbildung 9.56: Aufruf einer WLS-Schätzung für den Zusammenhang zwischen

ausgabe

...

Abbildung 9.57: Ergebnis einer WLS-Schätzung für den Zusammenhang zwischen

ausga

...

Abbildung 9.58: Anfordern der Prüfung auf Normalverteilung in Bezug auf die Resi...

Abbildung 9.59: Histogramm und Normalverteilung(-skurve) in Bezug auf die Residu...

Abbildung 9.60: Bivariate Korrelationen zwischen

ausgaben

einerseits sowie

einko

...

Abbildung 9.61: Methoden zur Berechnung einer linearen Mehrfachregression am Bei...

Abbildung 9.62: Ergebnis einer Regression zwischen

ausgaben

sowie

einkommen

,

hhg

...

Abbildung 9.63: Ergebnis einer Regression zwischen

ausgaben

sowie

einkommen

,

hhg

...

Abbildung 9.64: Ergebnis einer Regression zwischen

ausgaben

sowie

einkommen

,

hhg

...

Abbildung 9.65: Ergebnis einer Regression zwischen

ausgaben

sowie

einkommen

,

hhg

...

Abbildung 9.66: Zur Multikollinearitätsproblematik (Quelle: Faik, Jürgen (2015):...

Abbildung 9.67: Anfordern einer Kollinearitätsdiagnose für eine Regression zwisc...

Abbildung 9.68: Ergebnis einer Kollinearitätsdiagnose für eine Regression zwisch...

Abbildung 9.69: Ergebnis einer Kollinearitätsdiagnose für eine Regression zwisch...

Abbildung 9.70: Ergebnis einer Kollinearitätsdiagnose für eine Regression zwisch...

Kapitel 10

Abbildung 10.1: Um die Variable

arm

erweiterter neuer Datensatz

REGRESSION_LOGIT

...

Abbildung 10.2: Anfordern einer Logit-Regressionsschätzung zwischen

arm

sowie

al

...

Abbildung 10.3: Ergebnis einer Logit-Regressionsschätzung zwischen

arm

und

alter

Abbildung 10.4: Um die Variable

bereich

erweiterter neuer Datensatz

REGRESSION_O

...

Abbildung 10.5: Anfordern einer ordinalen Regressionsschätzung zwischen

bereich

...

Abbildung 10.6: Ergebnis einer ordinalen Regressionsschätzung zwischen

bereich

u...

Abbildung 10.7: Anfordern einer multinomialen Regressionsschätzung zwischen

regi

...

Abbildung 10.8: Ergebnis einer multinomialen Regressionsschätzung zwischen

berei

...

Kapitel 11

Abbildung 11.1: Datensatz DISKRIMINANZ1.SAV

Abbildung 11.2: Auswahl der Gruppierungsvariablen

pisa

mit Werten 1 und 2 (DISKR...

Abbildung 11.3: Auswahl der unabhängigen Diskriminanzvariablen:

klassengroesse

u...

Abbildung 11.4: Auswahl von Diskriminanz-Statistiken (hier in Bezug auf DISKRIMI...

Abbildung 11.5: Auswahl der (gleichen) Gruppengröße im Rahmen der Diskriminanzan...

Abbildung 11.6: Auswahl zu speichernder Variablen im Rahmen der Diskriminanzanal...

Abbildung 11.7: Gespeicherte Variablen im Datensatz DISKRIMINANZ1.SAV

Abbildung 11.8: Grundlegende Beurteilungskennziffern für die mit DISKRIMINANZ1.S...

Abbildung 11.9: Kernergebnisse für die mit DISKRIMINANZ1.SAV durchgeführte Diskr...

Abbildung 11.10: Datendatei CLUSTER1.SAV

Abbildung 11.11: Variablenauswahl bei der zweistufigen Clusteranalyse (CLUSTER1....

Abbildung 11.12: Outputsetzungen bei der zweistufigen Clusteranalyse (CLUSTER1.S...

Abbildung 11.13: Um die Variable

tsc_982

ergänzte Datendatei CLUSTER1.SAV bei de...

Abbildung 11.14: Output bei der zweistufigen Clusteranalyse (CLUSTER1.SAV)

Abbildung 11.15: Variablenauswahl mit der Vorgabe von zwei Clustern bei der K-Mi...

Abbildung 11.16: Abzuspeichernde Variablen bei der K-Mittelwerte-Clusteranalyse ...

Abbildung 11.17: Auswahl statistischer Kennziffern bei der K-Mittelwerte-Cluster...

Abbildung 11.18: Um die Variablen

qcl_1

und

qcl_2

ergänzte Datendatei CLUSTER1.S...

Abbildung 11.19: Output bei der K-Mittelwerte-Clusteranalyse (CLUSTER1.SAV)

Abbildung 11.20: Variablenauswahl bei der hierarchischen Clusteranalyse (CLUSTER...

Abbildung 11.21: Auswahl eines Dendrogramms bei der hierarchischen Clusteranalys...

Abbildung 11.22: Output der hierarchischen Clusteranalyse (CLUSTER1.SAV) (1)

Abbildung 11.23: Output der hierarchischen Clusteranalyse (CLUSTER1.SAV): Dendro...

Abbildung 11.24: Datendatei FAKTOREN1.SAV

Abbildung 11.25: Variablenauswahl bei der Faktorenanalyse (FAKTOREN1.SAV)

Abbildung 11.26: Statistiken bei der Faktorenanalyse (FAKTOREN1.SAV)

Abbildung 11.27: Wahl der konkreten Faktorenanalyse und »Faktoren-Entscheidungsr...

Abbildung 11.28: Auswahl eines Rotationsverfahrens (VARIMAX) bei der Faktorenana...

Abbildung 11.29: Faktorwerte für die einzelnen Fälle bei der Faktorenanalyse (FA...

Abbildung 11.30: Faktorenanalyse: Optionen (hier in Bezug auf FAKTOREN1.SAV)

Abbildung 11.31: Output der Faktorenanalyse (FAKTOREN1.SAV) (1)

Abbildung 11.32: Output der Faktorenanalyse (FAKTOREN1.SAV) (2)

Abbildung 11.33: Um zwei Variablen erweitere Datendatei FAKTOREN1.SAV im Rahmen ...

Abbildung 11.34: Variablenveränderungen in FAKTOREN1A.SAV

Abbildung 11.35: Anfordern und Erstellen einer Tabelle in SPSS (FAKTOREN1A.SAV)

Abbildung 11.36: Fallbezogene arithmetische Faktoren-Mittelwerte als Output eine...

Abbildung 11.37: Anforderung eines Streudiagramms zwischen den beiden Faktoren e...

Abbildung 11.38: Unbearbeitetes Streudiagramm zwischen den beiden Faktoren (FAKT...

Abbildung 11.39: Bearbeitetes Streudiagramm zwischen den beiden Faktoren: Linien...

Abbildung 11.40: Bearbeitetes Streudiagramm zwischen den beiden Faktoren: Datenb...

Abbildung 11.41: Beschriftetes und in den Nullpunkt verschobenes Streudiagramm z...

Kapitel 12

Abbildung 12.1: Additive Zeitreihenverknüpfung: Konstante Saisonfigur (Quelle: F...

Abbildung 12.2: Multiplikative Zeitreihenverknüpfung: Variable Saisonfigur (Quel...

Abbildung 12.3: Datendateien

ZEITREIHE_ADDITIV1.SAV

(links) und

ZEITREIHE_MULTIP

...

Abbildung 12.4: Festlegung der Berechnung von gleitenden 4er-Durchschnitten für

Abbildung 12.5: Berechnung von gleitenden 4er-Durchschnitten für

variable_y

in d...

Abbildung 12.6: Glättung der Zeitreihe von

variable_y

in

ZEITREIHE_ADDITIV1.SAV

...

Abbildung 12.7: Definition der relevanten Datumskomponente für die Datendatei

ZE

...

Abbildung 12.8: Von SPSS in die Datendatei

ZEITREIHE_ADDITIV1.SAV

eingefügte Dat...

Abbildung 12.9: Anfordern einer additiven Zeitreihen-Komponentenzerlegung (

ZEITR

...

Abbildung 12.10: Um weitere vier Variablen erweiterte Datendatei

ZEITREIHE_ADDIT

...

Abbildung 12.11: Saisonziffern bei konstanter Saisonfigur in Bezug auf

variable_

...

Abbildung 12.12: Anfordern einer multiplikativen Zeitreihen-Komponentenzerlegung...

Abbildung 12.13: Um weitere vier Variablen erweiterte Datendatei

ZEITREIHE_MULTI

...

Abbildung 12.14: Saisonziffern bei variabler Saisonfigur in Bezug auf

variable_y

Abbildung 12.15: Datendatei

ÜBERLEBENSFUNKTION3.SAV

Abbildung 12.16: Aufruf einer Sterbetafelanalyse (

ÜBERLEBENSFUNKTION3.SAV

)

Abbildung 12.17: Ergebnis einer Sterbetafelanalyse (

ÜBERLEBENSFUNKTION3.SAV

Abbildung 12.18: Aufruf der Kaplan/Meier-Methode (

ÜBERLEBENSFUNKTION3.SAV

?)...

Abbildung 12.19: Aufruf der Kaplan/Meier-Methode (

ÜBERLEBENSFUNKTION3.SAV

?)...

Abbildung 12.20: Ergebnisse einer Kaplan/Meier-Analyse (

ÜBERLEBENSFUNKTION3.SAV

...

Abbildung 12.21: Ergebnisse einer Kaplan/Meier-Analyse (

ÜBERLEBENSFUNKTION3.SAV

...

Abbildung 12.22: Aufruf einer Cox-Regression (

ÜBERLEBENSFUNKTION3.SAV

) (1)

Abbildung 12.23: Aufruf einer Cox-Regression (

ÜBERLEBENSFUNKTION3.SAV

) (2)

Abbildung 12.24: Ergebnisse einer Cox-Regression (

ÜBERLEBENSFUNKTION3.SAV

)

Kapitel 13

Abbildung 13.1: Beispiele für einen zweiseitigen Hypothesentest (oben) sowie für...

Abbildung 13.2: Datendatei

BAUTEILE.SAV

Abbildung 13.3: Anfordern eines t-Mittelwerttests für die Variable

größe

...

Abbildung 13.4: Ergebnis eines t-Mittelwerttests für

größe

(

BAUTEILE.S

...

Abbildung 13.5: Datendatei

T-UNABHÄNGIG1.SAV

Abbildung 13.6: Aufruf des t-Tests bei unabhängigen Stichproben mit

ergebnis

als...

Abbildung 13.7: Ergebnis des t-Tests bei unabhängigen Stichproben mit

ergebnis

a...

Abbildung 13.8: Welch-Test bei unabhängigen Stichproben mit

ergebnis

als Testvar...

Abbildung 13.9: Datendatei

MWU-UNABHÄNGIG1.SAV

Abbildung 13.10: Eingabe der Testvariablen (

leistungsklasse

) und der Gruppierung...

Abbildung 13.11: Ergebnis des Mann/Whitney-U-Tests mit der Testvariablen

leistun

...

Abbildung 13.12: Datendatei

T-ABHÄNGIG1.SAV

Abbildung 13.13: Aufruf des t-Tests bei abhängigen Stichproben mit

ergebnis2016

...

Abbildung 13.14: Ergebnis des t-Tests bei abhängigen Stichproben mit

ergebnis201

...

Abbildung 13.15: Datendatei

WILCOXON-ABHÄNGIG1.SAV

Abbildung 13.16: Aufruf des Wilcoxon-Tests bei abhängigen Stichproben mit

ergebn

...

Abbildung 13.17: Ergebnis des Wilcoxon-Tests bei abhängigen Stichproben mit

erge

...

Abbildung 13.18: Ergebnis des Vorzeichentests bei abhängigen Stichproben mit

erg

...

Abbildung 13.19: Datendatei

ANOVA_OHNE1.SAV

Abbildung 13.20: Aufruf der einfaktoriellen ANOVA für

ergebnis

mit

qualifikation

Abbildung 13.21: Zusätzlicher Aufruf der

BONFERRONI

-Korrektur bei der einfaktori...

Abbildung 13.22: Ergebnis der einfaktoriellen ANOVA (inklusive Bonferroni-Korrek...

Abbildung 13.23: Datendatei

KW-OHNE1.SAV

Abbildung 13.24: Aufruf des Kruskal/Wallis-Tests bei unabhängigen Stichproben (h...

Abbildung 13.25: Aufruf des Kruskal/Wallis-Tests bei unabhängigen Stichproben mi...

Abbildung 13.26: Ergebnis des Kruskal/Wallis-Tests bei unabhängigen Stichproben ...

Abbildung 13.27: Datendatei

ANOVA_MIT1.SAV

Abbildung 13.28: Aufruf von mehreren t-Tests bei Messwiederholung und drei Grupp...

Abbildung 13.29: Ergebnis von drei t-Tests bei Messwiederholung und drei Gruppen...

Abbildung 13.30: Datendatei

FRIEDMAN-MIT1.SAV

Abbildung 13.31: Aufruf des Friedman-Tests mit den Testvariablen

ergebnis2015

,

e

...

Abbildung 13.32: Ergebnis des Friedman-Tests mit den Testvariablen

ergebnis2015

,...

Kapitel 14

Abbildung 14.1: Datendatei

GLEICHVERTEILUNG.SAV

Abbildung 14.2: Aufruf des Chi-Quadrat-Verteilungstests auf Gleichverteilung für...

Abbildung 14.3: Ergebnis des Chi-Quadrat-Verteilungstests auf Gleichverteilung f...

Abbildung 14.4: Datendatei

UNGLEICHVERTEILUNG.SAV

Abbildung 14.5: Histogramm bezüglich der klassifizierten Variablen

einkommensmit

...

Abbildung 14.6: Ergebnis des Chi-Quadrat-Verteilungstests auf Gleichverteilung f...

Abbildung 14.7: Aufruf des Chi-Quadrat-Verteilungstests auf Normalverteilung für...

Abbildung 14.8: Ergebnis des Chi-Quadrat-Verteilungstests auf Normalverteilung f...

Abbildung 14.9: Ergebnis des Chi-Quadrat-Verteilungstests auf Normalverteilung f...

Abbildung 14.10: Aufruf des Kolmogorov/Smirnov-Verteilungstests auf Gleichvertei...

Abbildung 14.11: Ergebnis des Kolmogorov/Smirnov-Verteilungstests auf Gleichvert...

Abbildung 14.12: Aufruf des Kolmogorov/Smirnov-Verteilungstests auf Gleich- und ...

Abbildung 14.13: Ergebnis des Kolmogorov/Smirnov-Verteilungstests auf Gleich- un...

Abbildung 14.14: Aufruf des Kolmogorov/Smirnov- und des Shapiro/Wilk-Verteilungs...

Abbildung 14.15: Ergebnisauszug bezüglich des Kolmogorov/Smirnov- und des Shapir...

Kapitel 15

Abbildung 15.1: Aufruf des Chi-Quadrat-Tests (

GESCHL_FARBE.SAV

)

Abbildung 15.2: Chi-Quadrat-Kontingenzkoeffiziententest für den Zusammenhang zwi...

Abbildung 15.3: Aufruf des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman (

SPEERWER

...

Abbildung 15.4: Test für den Zusammenhang zwischen

weite2016

und

weite2017

beim ...

Abbildung 15.5: Aufruf des Korrelationskoeffizienten nach Bravais/Pearson (

SPEER

...

Abbildung 15.6: t-Test für den Zusammenhang zwischen

weite2016

und

weite2017

bei...

Kapitel 16

Abbildung 16.1: Download-Möglichkeiten für die R-Essentials aus dem Internet (

ht

...

Abbildung 16.2: ZIP-Datei für R-Essentials (SPSS 28, auch für SPSS 29 passend)

Abbildung 16.3: Desktop-Button für R 4.2.1

Abbildung 16.4: RStudio-Maske (hier für R 4.2.1)

Abbildung 16.5: In SPSS installierte (R- beziehungsweise) Python-Anwendungen

Abbildung 16.6: Suche nach in SPSS installierten R-Anwendungen

Abbildung 16.7: Im SPSS-Erweiterungshub (unter

UNTERSUCHEN)

gefundene R-Anwendun...

Abbildung 16.8: Voraussetzungen für die Funktion RREGRIDGE (Beispiel)

Abbildung 16.9: Abruf der R-Erweiterung RREGRIDGE (Beispiel)

Abbildung 16.10: Erfolgreiche Installation der R-Erweiterung RREGRIDGE (Beispiel...

Abbildung 16.11: Aufruf von RREGRIDGE (Beispiel) in SPSS

Abbildung 16.12: Installation eines R-Pakets (hier von MASS) innerhalb von SPSS

Abbildung 16.13: Koeffizientenwerte für den Regressionszusammenhang zwischen

aus

...

Abbildung 16.14: Koeffizientenwerte für den Regressionszusammenhang zwischen

aus

...

Kapitel 17

Abbildung 17.1: Ausgangsdatensatz

ANGST1.SAV

vor der Umskalierung von bestehende...

Abbildung 17.2: Recodierter Datensatz (Umskalierung in denselben Variablen) (

ANG

...

Abbildung 17.3: Recodierter Datensatz (in neue Variablen) (

ANGST1.SAV

)

Abbildung 17.4: Klassenbildung in DO-REPEAT-Schleife (

DO-REPEAT2.SAV

)

Abbildung 17.5: Bildung von neuen Variablen mittels LOOP-Sequenz (

ZUFRIEDENHEIT1

...

Abbildung 17.6: Datensatz mit vier Variablen vor LOOP-Prozedur (

LOOP_AUSGANG4_1.

...

Abbildung 17.7: Datensatz mit zwei Variablen nach LOOP-Prozedur (

LOOP_ZIEL1_4.SA

...

Abbildung 17.8: Datensatz nach DO-IF-Schleife (

DO-REPEAT3.SAV

)

Abbildung 17.9: Ausgangsdatensatz

REGION.SAV

mit einer Variablen vor einer DO-IF...

Abbildung 17.10: Datensatz

REGION.SAV

mit drei Variablen nach einer DO-IF-Schlei...

Abbildung 17.11: Datendatei

ZUFRIEDEN.SAV

mit fehlenden Angaben

Abbildung 17.12: Datendatei

ZUFRIEDEN.SAV

mit fehlerhafter Zählvariablen

zufried

...

Abbildung 17.13: Datendatei

ZUFRIEDEN.SAV

mit korrekter Zählvariablen

zufrieden_

...

Kapitel 18

Abbildung 18.1: Installation des Makros PROCESS in SPSS

Abbildung 18.2: In SPSS eingebettetes Makro PROCESS

Abbildung 18.3: Datendatei

ZUFRIEDENHEIT1_TO_5.SAV

mit fünf kategorialen Variabl...

Abbildung 18.4: Datendatei mit fünf kategorialen Variablen und aus ihnen abgelei...

Abbildung 18.5: Datensatz

DO-REPEAT3.SAV

für Prozess-Schleifen-Makro

Abbildung 18.6: Output nach Prozess-Schleifen-Makro (

DO-REPEAT3.SAV

)

Abbildung 18.7: Erstellen eines Makrosymbols (1)

Abbildung 18.8: Erstellen eines Makrosymbols (2)

Abbildung 18.9: Erstellen eines Makrosymbols (3)

Abbildung 18.10: Erstellen eines Makrosymbols (4)

Kapitel 19

Abbildung 19.1: Datendateien

VERMOEGEN_A.SAV

,

VERMOEGEN_B.SAV

,

VERMOEGEN_C.SAV

u...

Abbildung 19.2: Fiktive Armutsquoten für die Länder A, B, C und D (

VERMOEGEN_A.S

...

Abbildung 19.3: (Personenbezogener) Ungleichheitsoutput (Gesamtvermögen) für die...

Abbildung 19.4: (Personen- und haushaltsbezogener) Ungleichheitsoutput (Gesamt-,...

Abbildung 19.5: (Personenbezogener) Ungleichheitsoutput (Gesamtvermögen) für dre...

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Inhaltsverzeichnis

Einführung

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