Willkommen! Sie haben eine Umfrage mit Likert-Skalen durchgeführt und stehen nun vor der Aufgabe, diese Daten in SPSS auszuwerten? Keine Sorge, das ist einfacher als es aussieht! In diesem Artikel führen wir Sie Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess, von der Dateneingabe bis zur Interpretation der Ergebnisse. Wir verwenden einen leicht verständlichen, praxisorientierten Ansatz, damit Sie Ihre Likert-Skalen sicher und effektiv analysieren können.
Was ist eine Likert-Skala?
Bevor wir uns in die Auswertung stürzen, klären wir kurz, was eine Likert-Skala eigentlich ist. Eine Likert-Skala ist ein psychometrisches Messinstrument, das verwendet wird, um Meinungen, Einstellungen oder Überzeugungen zu messen. Sie besteht in der Regel aus einer Reihe von Aussagen, zu denen die Befragten ihre Zustimmung auf einer abgestuften Skala angeben.
Typische Antwortmöglichkeiten sind:
* Stimme voll und ganz zu
* Stimme zu
* Neutral
* Stimme nicht zu
* Stimme überhaupt nicht zu
Diese Antwortmöglichkeiten werden dann numerisch kodiert (z.B. 1 bis 5), um die Datenanalyse zu ermöglichen.
Warum SPSS für die Auswertung von Likert-Skalen?
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ist eine leistungsstarke Software für statistische Analysen. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die speziell für die Auswertung von Umfragedaten geeignet sind, einschließlich Likert-Skalen. SPSS ermöglicht es Ihnen, descriptive Statistiken zu berechnen, die Reliabilität der Skala zu prüfen und sogar komplexere Analysen durchzuführen, um Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen zu untersuchen.
Schritt 1: Dateneingabe in SPSS
Der erste Schritt ist die Eingabe Ihrer Daten in SPSS. Starten Sie SPSS und erstellen Sie eine neue Datendatei. Definieren Sie nun Ihre Variablen. Jeder Fragebogen bzw. jede einzelne Aussage der Likert-Skala wird zu einer eigenen Variable.
1. **Variablennamen:** Verwenden Sie aussagekräftige Variablennamen (z.B. „Zufriedenheit_Produkt1”, „Interesse_ThemaA”). Vermeiden Sie Leerzeichen und Sonderzeichen in den Variablennamen.
2. **Variablentyp:** Stellen Sie sicher, dass der Variablentyp auf „Numerisch” eingestellt ist, da Sie die Antwortmöglichkeiten numerisch kodiert haben.
3. **Werte:** Definieren Sie die Werte für jede Variable. Klicken Sie in der Spalte „Werte” auf das kleine graue Feld. Geben Sie für jeden Wert (z.B. 1 für „Stimme überhaupt nicht zu”) die entsprechende Beschriftung ein und klicken Sie auf „Hinzufügen”. Wiederholen Sie dies für alle Antwortmöglichkeiten. Dies erleichtert das Verständnis der Ergebnisse.
4. **Messniveau:** Wählen Sie für jede Variable das passende Messniveau. Für Likert-Skalen wird oft das Messniveau „Ordinal” gewählt, da die Antwortmöglichkeiten eine Rangordnung haben. Einige argumentieren auch für „Metrisch” (Intervallskala), wenn die Abstände zwischen den Antwortmöglichkeiten als gleich betrachtet werden können. Hier gibt es keine allgemeingültige Regel, und die Wahl hängt von Ihrer Forschungsfrage und den Annahmen ab.
Nachdem Sie Ihre Variablen definiert haben, können Sie mit der Eingabe der Daten beginnen. Tragen Sie die numerischen Werte für jede Antwort in die entsprechenden Zellen ein.
Schritt 2: Deskriptive Statistik
Nach der Dateneingabe ist es wichtig, sich einen Überblick über die Daten zu verschaffen. Hier kommen deskriptive Statistiken ins Spiel.
1. **Menü:** Gehen Sie in SPSS zu „Analysieren” -> „Deskriptive Statistiken” -> „Deskriptive Statistik”.
2. **Variablen auswählen:** Wählen Sie alle Variablen Ihrer Likert-Skala aus und verschieben Sie sie in das Feld „Variablen”.
3. **Optionen:** Klicken Sie auf „Optionen” und wählen Sie die gewünschten Statistiken aus. Häufig verwendet werden:
* **Mittelwert:** Gibt den Durchschnittswert der Antworten an.
* **Standardabweichung:** Misst die Streuung der Antworten um den Mittelwert.
* **Minimum und Maximum:** Zeigen den niedrigsten und höchsten Wert an.
* **Varianz:** Ein weiteres Maß für die Streuung.
4. **OK:** Klicken Sie auf „OK”, um die Analyse durchzuführen.
Die Ausgabe in SPSS zeigt Ihnen nun die deskriptiven Statistiken für jede Variable. Diese Informationen geben Ihnen einen ersten Eindruck davon, wie die Befragten geantwortet haben.
Schritt 3: Reliabilitätsanalyse (Cronbachs Alpha)
Ein wichtiger Aspekt bei der Auswertung von Likert-Skalen ist die Reliabilität der Skala. Die Reliabilität gibt an, wie konsistent die einzelnen Aussagen der Skala miteinander messen. Ein häufig verwendetes Maß für die Reliabilität ist Cronbachs Alpha.
1. **Menü:** Gehen Sie in SPSS zu „Analysieren” -> „Skala” -> „Reliabilitätsanalyse”.
2. **Variablen auswählen:** Wählen Sie alle Variablen Ihrer Likert-Skala aus und verschieben Sie sie in das Feld „Items”.
3. **Modell:** Stellen Sie sicher, dass das Modell auf „Alpha” eingestellt ist.
4. **Statistiken:** Klicken Sie auf „Statistiken” und wählen Sie unter „Deskriptive Statistik für” die Optionen „Item”, „Skala” und „Skala wenn Item gelöscht”.
5. **OK:** Klicken Sie auf „OK”, um die Analyse durchzuführen.
Die Ausgabe zeigt Ihnen den Cronbachs Alpha-Wert. Ein Wert von 0.7 oder höher wird im Allgemeinen als akzeptabel angesehen und deutet auf eine gute interne Konsistenz hin. Werte über 0.8 sind sehr gut. Wenn der Cronbachs Alpha-Wert niedrig ist (unter 0.7), sollten Sie prüfen, ob das Entfernen einzelner Items die Reliabilität verbessern würde. Die Option „Skala wenn Item gelöscht” gibt Ihnen diese Information.
**Wichtig:** Cronbachs Alpha setzt voraus, dass die Items unidimensional sind, d.h. alle Items messen dasselbe Konstrukt. Bei komplexeren Skalen mit mehreren Dimensionen kann es sinnvoll sein, separate Reliabilitätsanalysen für jede Dimension durchzuführen.
Schritt 4: Daten transformieren: Erstellung eines Summen- oder Mittelwertscores
Um die Analyse zu vereinfachen, können Sie einen Summen- oder Mittelwertscore für die gesamte Likert-Skala erstellen. Dieser Score repräsentiert die durchschnittliche oder summierte Antwort aller Items der Skala.
**Summenscore:**
1. **Menü:** Gehen Sie zu „Transformieren” -> „Variable berechnen”.
2. **Zielvariable:** Geben Sie einen Namen für die neue Variable ein (z.B. „Zufriedenheit_Gesamt”).
3. **Numerischer Ausdruck:** Geben Sie die Formel zur Berechnung des Summenscores ein. Addieren Sie alle Variablen der Likert-Skala (z.B. Variable1 + Variable2 + Variable3 + …).
4. **OK:** Klicken Sie auf „OK”.
**Mittelwertscore:**
Der Mittelwertscore wird ähnlich berechnet wie der Summenscore, jedoch wird die Summe durch die Anzahl der Items geteilt.
1. **Menü:** Gehen Sie zu „Transformieren” -> „Variable berechnen”.
2. **Zielvariable:** Geben Sie einen Namen für die neue Variable ein (z.B. „Zufriedenheit_Mittelwert”).
3. **Numerischer Ausdruck:** Geben Sie die Formel zur Berechnung des Mittelwertscores ein. Addieren Sie alle Variablen der Likert-Skala und teilen Sie das Ergebnis durch die Anzahl der Items (z.B. (Variable1 + Variable2 + Variable3 + …) / Anzahl_der_Items).
4. **OK:** Klicken Sie auf „OK”.
Schritt 5: Weiterführende Analysen
Mit dem Summen- oder Mittelwertscore können Sie nun weiterführende Analysen durchführen, um Zusammenhänge mit anderen Variablen zu untersuchen. Einige Beispiele sind:
* **T-Tests:** Vergleichen Sie die Mittelwerte von zwei Gruppen (z.B. Männer vs. Frauen) hinsichtlich ihrer Zufriedenheit.
* **ANOVA:** Vergleichen Sie die Mittelwerte von mehr als zwei Gruppen (z.B. verschiedene Altersgruppen) hinsichtlich ihrer Zufriedenheit.
* **Korrelationen:** Untersuchen Sie den Zusammenhang zwischen der Zufriedenheit und anderen Variablen (z.B. Einkommen, Bildung).
* **Regression:** Untersuchen Sie, welche Variablen die Zufriedenheit vorhersagen.
Die Wahl der passenden Analyse hängt von Ihrer Forschungsfrage und dem Design Ihrer Studie ab.
Zusammenfassung
Die Auswertung von Likert-Skalen in SPSS ist ein strukturierter Prozess, der die Dateneingabe, die Berechnung deskriptiver Statistiken, die Prüfung der Reliabilität und die gegebenenfalls Transformation der Daten umfasst. Mit diesem Leitfaden sollten Sie nun in der Lage sein, Ihre Likert-Skalen sicher und effektiv auszuwerten. Denken Sie daran, dass die Interpretation der Ergebnisse immer im Kontext Ihrer Forschungsfrage erfolgen sollte. Viel Erfolg!