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Anleitungen & Leitfäden

Auf dieser Seite finden Sie Informationen zu folgenden Themen:   Projektphasen einer Befragung   Leitfaden zur Fragebogenerstellung (allgemein)   Checkliste zur Fragebogenerstellung (allgemein)   Leitfaden zur Planung und Durchführung einer Mitarbeiterbefragung   Checkliste für die Planung und Durchführung einer Mitarbeiterbefragung   Leitfaden zur Planung und Durchführung einer Kundenbefragung   Checkliste für die Planung und Durchführung einer Kundenbefragung   Leitfaden zur Planung und Durchführung einer Webseitenbefragung   Verschiedene Befragungsmethoden im Vergleich   Qualitätsstandards für Befragungssoftware   Fragebogen Auswertung   Anleitung für SPSS   2ask Kurzanleitung   Leitfaden Statistik   Grundbegriffe   Maßzahlen für die Lage   Maßzahlen für die Streuung   Zusammenhangsmaße   Theoretische Einleitung   Zusammenhangsmaß für zwei nominalskalierte Variablen   Zusammenhangsmaß für zwei ordinalskalierte Variablen   Zusammenhangsmaß für zwei intervallskalierte Variablen   Zusammenhangsmaß für zwei Variablen mit unterschiedlichen Skalenniveaus   Berechnung des Zusammenhangsmaßes eta   Berechnung von eta mit Hilfe von SPSS

Berechnung von eta mit Hilfe von SPSS

Wandeln Sie Ihre nominale Variable für die SPSS-Berechnung in Zahlenwerte (z.B. RZ = 0, ÜZ = 1) um.
Wählen Sie im Menü „Analysieren“ --> „Deskriptive Statistiken“ --> „Kreuztabellen“.
Es öffnet sich folgendes Fenster:

WICHTIG: Ordnen Sie das nominalskalierte Merkmal (hier: Zeitung) in die Zeilen, das intervallskalierte (hier: Einkommen) in die Spalten ein. Klicken Sie dann auf den „Statistik“-Button. Es öffnet sich folgendes Fenster:

Wählen Sie unter „Nominal bezüglich Intervall“ die Option „Eta“ aus. Klicken Sie auf den „Weiter“-Button.
Ergebnisse für Eta werden in SPSS folgendermaßen ausgewiesen:

SPSS zeigt immer zwei Zusammenhänge an (siehe oben). Die Werte beziehen sich dabei immer auf die nominalskalierte Variable.

Die Ergebnisanzeige ist folgendermaßen zu lesen:
Der Eta-Wert in der ersten Zeile ist immer 1. Es handelt sich um den Zusammenhang der nominalskalierten Variable (hier: ZEITUNG) mit sich selbst.
Die für die Interpretation wichtige Maßzahl ist der zweite Wert der Ergebnisausgabe. Dieser stellt den Zusammenhang zwischen nominalskalierter (hier: Zeitung) und intervallskalierter Variable (hier: EINKOMMEN) dar.
SPSS bestätigt unseren manuell berechneten Wert von Eta = 0,91.

Interpretation
Der Wertebereich für Eta liegt zwischen 0 und 1. Ein Wert größer 0,3 kann bereits als recht starker Zusammenhang betrachtet werden.
Der Eta-Koeffizient zeigt allerdings nicht die Richtung des Zusammenhangs an (verdienen RZ- oder ÜZ-Leser monatlich mehr Geld?). Um Aussagen über die Richtung des Zusammenhangs treffen zu können sind weitere statistische Vorgehen notwendig.

Man kann für unser Beispiel also die Schlussfolgerung ziehen, dass es einen sehr starken Zusammenhang gibt zwischen der Art der Zeitung, die man liest und dem eigenen Einkommen.

Ein kausaler Schluss ist jedoch nicht möglich: Man kann keine Aussage darüber treffen, ob Personen mehr verdienen, weil sie eine bestimmte Zeitungsart lesen oder ob sie überregionale Zeitungen lesen, weil sie mehr verdienen.