z-Standardisierung in SPSS
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- Опубліковано 25 лис 2017
- // z-Standardisierung in SPSS //
z-Standardisierung ist eine Transformation der Variablen einer Verteilung zur besseren Vergleichbarkeit von z.B. Effektstärken unterschiedlicher Koeffizienten (100.000 vs. 0,0001). Hierzu wird von der Zufallsvariable der Mittelwert der Verteilung abgezogen und dies durch die Standardabweichung der Verteilung geteilt.
Im Ergebnis erhält man eine Zufallsvariable mit dem Erwartungswert 0 und der Varianz sowie Standardabweichung 1.
Standardmäßig gibt es dazu bereits eine Funktion in SPSS. Man kann allerdings die beschriebene Transformation auch händisch vornehmen - mit logischerweise gleichem Ergebnis.
Standardisierte Variablen nutzt man beispielsweise bei der analytischen Diagnose von Ausreißern ( • Ausreißer in SPSS anal... ).
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Berichtet man die Deskriptiv Statistiken (Mittelwert, Standardabweichung, interne Konsistenz usw.) dann in der z-standardisierten oder der nicht-standardisierten Form? Bin unsicher, da es ja wenig Sinn ergäbe die Mittelwerte/SD aller Skalen zu berichten, wenn dieser dann bei allen 0/1 ist?
Danke für das super Video!
Hey, super erklärt! Perfekt verständlich ☺️ Du rettest mich echt. Meckern auf hohem Niveau, aber kannst du bitte darauf achten, ein bisschen langsamer zu sprechen ☺️
Hallo fangirl, danke für dein Lob! Freut mich, wenn dir das Video weitergeholfen hat! Ich versuche mich immer zu disziplinieren. Inzwischen klappt es auch etwas besser. Ansonsten kann ich nur noch den Tipp geben, das man die Wiedergabegeschwindigkeit auf 0,75 stellen kann. ;-)
Viele Grüße, Björn.
Hallo! Bin gerade dabei meinen Datensatz aus meiner Conjoint Erhebung auszuwerten. Da müssen die Werte ja auch normiert werden bevor man sie nutzen kann. Ist das Normierungsverfahren zufällig dieses Verfahren wovon du hier im Video sprichst? LG, Max
Hallo Björn, toll erklärt, wie immer ☺️Wird die z-Standardisierung vor der Skalenbildung und der Berechnung der Reliabilitäten vorgenommen oder erst für die Berechnungen der Hypothesen? Oder welche Reihenfolge ist hierbei richtig?
Hallo Silvia, dankeschön!
Eigentlich braucht es überhaupt keine z-Standardisierung. Bei Skalenbildung haben deine Items sehr wahrscheinlich ohnehin den selben Wertebereich. Im Rahmen der Regression wird das von SPSS automatisch gemacht, um die standardisierten Koeffizienten auszugeben. Wenn du also keine Interaktion rechnest - da wird es tatsächlich empfohlen - brauchst du es nicht unbedingt.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Danke Björn für die schnelle Antwort. Ich rechne eine Moderatoranalyse. Meine Kriteriumsvariable setzt sich aus mehreren Skalen mit unterschiedlichen Wertebereichen zusammen. Welche Reihenfolge und vor welcher Analyse nehme ich vor? Viele Grüße Silvia
Hallo, vielen Dank für deine ganzen Videos! :)
Ich berechne zur Zeit eine multiple Lineare Regression und es wurde sagt, dass ich einige Variablen z-standardisieren soll. Rechnet SPSS automatisch mit z-standardisierten Werten in der Regression oder muss ich die z-standardisierten Werte vorher berechnen und dann damit die Regression durchführen?
Liebe Grüße
Hallo Jannik, gerne. ;-)
SPSS rechnet im Rahmen der linearen Regression automatisch standardisierte Koeffizienten aus - die basieren auf einer z-Standardisierung aller Variablen. Du kannst es ja mal gegenrechnen. ;-)
Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für deine hilfreichen Videos! Ich hätte auch eine Frage: Für meine Masterarbeit rechne ich eine multiple Regression und soll zuerst eine z-Standardisierung der Variablen vornehmen. Da ich zunächst aus den verschiedenen Items einen Skalenindex bilden muss, ist meine Frage, ob ich die Items z-standardisieren muss und daraus über die MEAN-Funktion den Skalenindex bilde oder ob ich zuerst aus den unstandardisierten Items einen Skalenindex über die MEAN-Funktion bilde und dann die so entstandene Variable (z.B. über die Deskriptive Statistik) z-standardisiere? Vielen Dank für Deine Antwort und eine schöne Woche!
Hallo, zuerst Mittelwert bilden und dann z-standardisieren wäre das Vorgehen.
Viele Grüße, Björn.
Hallo, deine Videos sind wirklich klasse und helfen mir mit meiner Projekt/Masterarbeit super weiter.
Allerdings stehe ich gerade vor dem Problem, dass ich ordinalskalierte Daten habe (Persönlichkeitserfragung durch den BFI-10 mit einer likert-Skala) und Schulnoten. Für einige meiner Berechnungen sollte ich jedoch Intervallskalenniveau haben. Kann ich nun die ordinal Daten einfach z-Standardisieren und diese dann als Intervall nutzen? Oder geht dies so gar nicht? Bzw. hättest du mir eine Möglichkeit? VIELEN DANK für deine Hilfe!! :)
Hallo Evelyn und vielen Dank für dein Lob!
Ordinalskalierte Daten kann man nicht sinnvoll z-standardisieren. Schulnoten sind als quasi-metrisch schon von vielen Forschern akzeptiert. Mit BFI-10 kenne ich mich nicht wirklich aus. Das Paper zur BFI-10-Skala verwendet auch Mittelwerte und Standardabweichung für die Items, ich würde also auch hier vorsichtig zu einer quasimetrischen Skalierung neigen.
Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für das hilfreiche Video. Ich habe noch eine Frage. Für meine Masterarbeit berechne ich eine moderierte Mediation und z-transformiere die Variablen entsprechend. Werden die Voraussetzungen der Regressionsanalyse sowie die Korrelationen nun anhand der z-transformierten Variablen überprüft? Vielen Dank.
Hallo Katharina, gerne!
Arbeitest du mit PROCESS? Wenn ja, kannst du aufgrund des Bootstrappings bis auf eine Multikollinearitätsprüfung alle Voraussetzungen ignorieren. Wenn du es händisch machst, prüfst du die Voraussetzungen nach der Transformation.
Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für die super Erklärung!
Kurze Frage: Darf man jeden Datensatz z-transformieren oder nur wenn eine Normalverteilung vorliegt?
Danke! Du darfst immer z-transformieren. Die Verteilung der Daten ist dafür nicht wichtig.
Viele Grüße, Björn.
Kann ich das genau so machen, wenn ich eine Stanine-Skala erstellen will? Ich habe Vergleichstabellen auf einer Stanine-Skala in dem Testmanual des psychologischen Tests, den ich durchgeführt habe und will meine Gruppe mit der Vergleichsgruppe vergleichen. Muss ich da auch irgendwas achten? SD ist dort ja auf 2 und der Mittelwert auf 5 genormt
Hallo! Vielen Dank für das Video! Ich würde gerne von zwei unabhängigen Stichproben die Korrelationskoeffizienten vergleichen und prüfen, ob sie sich signifikant unterscheiden? Wie funktioniert das denn in SPSS, finde dazu leider nirgendwo etwas. Vielen Dank!
Hallo Luisa, dafür braucht es den Fisher z-Test, der in SPSS allerdings nicht implementiert ist.
Viele Grüße, Björn.
Danke!!!
Vielen Dank für die vielen tollen und sehr hilfreichen Videos. Wie kann ich abhängige Variablen, welche ich untersuchen möchte, nach z.B. Alter, Geschlecht, Grösse (z.T. kategorial, z.T. metrisch) standardisieren bzw. justieren? Geht das auch über eine z-Standardisierung? Und wie rechne ich dann z.B. lineare Regressionen mit standardisierten Daten?
Hallo und danke für dein Lob!
Prinzipiell kannst du sinnvollerweise alle metrischen Variablen z-standardisieren. Bei Skalen, wo Mittelwerte und Standardabweichungen wenig Sinn ergeben, sollte man das eher nicht tun. Man kann auch ganz normal eine Regression ohne z-Standardisierung rechnen - man erhält ohnehin standardisierte Koeffizienten im Ergebnis bei mehr als einer unabhänigen Variable.
Viele Grüße, Björn.
hey wie kann ich z-werte zweier verbundener Stichproben "vergleichen"? also über zentrale Tendenz geht das ja logischerweise nicht. Habe quasi einen z-Wert für vorher und einen z-Wert für nachher...
Hallo, sind die z-Werte auf Basis der Gruppenmittelwerte oder des gesamten Mittelwertes entstanden?
Viele Grüße, Björn.
Wenn ich eine kategoriale UV habe mit 4 Gruppen und nur die Koeffizienten zwischen diesen Gruppen vergleichen möchte, dann könnte ich das auch ohne eine vorherige Standardisierung machen, oder?
Danke und viele Grüße,
Sophia
Hallo Sophia, eine z-Standardisierung braucht es in dem Falle nicht.
Viele Grüße, Björn.
Danke auch von mir für die immer hilfreichen Videos!
Ich rechne gerade eine einfache Mediation mit PROCESS (Modell 4) und verwende hierfür z-standardisierte Werte. Ich bin mir bei der Interpretation der Werte nun sehr unsicher. Werden die, trotz Standardisierung, genauso interpretiert, wie unstandardisierte Werte?
Ein Beispiel: Für a gilt, wenn X dichotom ist: „The a coefficient tells us that two cases that differ by one unit on X are estimated to differ by a = 0.477 units on M.” (Hayes 2018, S. 88) Also, wenn X = 1 ist der Wert in M um 0.477 Einheiten höher als wenn X = O.
Da bei mir sehr unterschiedliche Werte rauskommen, je nachdem, ob ich mit standardisierten Werten rechne, frage ich mich:
Kann das Verhältnis der Koeffizienten bei z-standardisierten Werte genauso interpretiert werden, wie bei nicht standardisierten?
Ich bin sehr dankbar über eine Antwort!
Hallo Björn,
Ich arbeite gerade an einer Hausarbeit und muss eine Korrelation auswerten. Ich habe 2 Skalen verwendet ,eine 5 stufige Likert-Skala zur Erfassung der Arbeitszufriedenheit und eine 7-stufige zur Erfassung der Lebenszufriedenheit. Mir stellt sich jetzt dir Frage, wie ich nach den Summenberechnungen weiter vorgehe. Muss ich z-standardisieren, da es unterschiedliche Skalen sind? Macht das Programm das automatisch? Ich arbeite mit JASP,falls dir das was sagt.
Vielen Dank im Voraus
Hallo, JASP ist mir bekannt. Du korrelierst lediglich mit Spearman (da ordinal-skalierte Variablen) und erhältst so das Maß des Zusammenhanges. Da musst du nichts standardisieren oder dergleichen.
Viele Grüße, Björn.
Sitze in der Uni und du rettest uns nichtskönner. EHRENMANN
Freut mich, wenn ich helfen konnte. ;-)
Viele Grüße, Björn.