Erstellen und Interpretieren von Streudiagrammen in SPSS

Ein Streudiagramm ist eine Art Diagramm, mit dem wir die Beziehung zwischen zwei Variablen anzeigen können. Es hilft uns, sowohl die Richtung (positiv oder negativ) als auch die Stärke (schwach, moderat, stark) der Beziehung zwischen den beiden Variablen zu visualisieren.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie Streudiagramme in SPSS erstellt und interpretiert werden.

So erstellen Sie Streudiagramme in SPSS

Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz, in dem die Stunden und die Prüfungsergebnisse für 15 Schüler angezeigt werden:

Wir können ein Streudiagramm erstellen, um die Beziehung zwischen den untersuchten Stunden und dem erhaltenen Prüfungsergebnis zu visualisieren.

Grundlegendes Streudiagramm

Wir können durch Klicken auf die Registerkarte Diagramme eine grundlegende Scatterplot in SPSS erstellen, dann Chart Builder:

Klicken Sie im daraufhin angezeigten Fenster in der Liste Auswählen aus auf: Streuung / Punkt. Ziehen Sie dann die erste Option mit der Aufschrift Simple Scatter in das Bearbeitungsfenster. Ziehen Sie die variablen Stunden in die x-Achse und punkten Sie in die y-Achse:

Sobald Sie auf OK klicken, wird das folgende Streudiagramm angezeigt:

Standardmäßig wählt SPSS einen Mindestpunkt für die y-Achse basierend auf dem kleinsten Wert in Ihrem Datensatz. In diesem Beispiel ist der minimale Punkt auf der y-Achse 65. Diese auf 0 zu ändern, klicken Y-Axis1 (Point1) in dem Feld Elementeigenschaft und den Minimalwert auf 0 festgelegt:

Sobald Sie auf OK klicken, wird ein neues Streudiagramm mit dem Mindestwert für die y-Achse auf 0 angezeigt:

Streudiagramm mit Regressionslinie

Sie können auch ein Streudiagramm mit einer Linie mit der besten Anpassung erstellen, indem Sie im Fenster „Diagramm-Generator“ die Option “ Einfache Streuung mit Anpassungslinie“ auswählen:

Sobald wir auf OK klicken, wird ein Streudiagramm mit einer Linie mit der besten Anpassung angezeigt:

Der R²-Wert wird auch in der oberen rechten Ecke des Diagramms angezeigt. Dies stellt den Prozentsatz der Variation in der Antwortvariablen dar, der durch die Prädiktorvariable erklärt werden kann. In diesem Fall bedeutet dies, dass 66,2% der Abweichungen bei den Prüfungsergebnissen durch die Anzahl der Stunden erklärt werden können, die für das Lernen aufgewendet wurden.

Gruppiertes Streudiagramm

Angenommen, wir haben auch eine kategoriale Variable in unserem Datensatz, z. B. Geschlecht:

In diesem Fall könnten wir ein Streudiagramm der untersuchten Stunden gegen die Prüfungsergebnisse erstellen, gruppiert nach Geschlecht.

Dazu können wir den Chart Builder erneut öffnen und Grouped Scatter als Diagrammtyp auswählen. Wir werden die variablen Stunden noch einmal auf der x-Achse platzieren und auf der y-Achse punkten, aber dieses Mal werden wir das Geschlecht als Variable unter Farbe festlegen hinzufügen:

Sobald wir auf OK klicken, wird das folgende gruppierte Streudiagramm angezeigt:

Die roten Kreise stehen für Männer und die blauen Kreise für Frauen.