Skalen - Fehlende Werte einbeziehen

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ChibiChris
Beiträge: 2
Registriert: 23.05.2013, 12:02

Skalen - Fehlende Werte einbeziehen

Beitrag von ChibiChris »

Guten Tag,

leider konnte ich für mein Problem nirgends eine Lösung finden, obwohl ich glaube, dass es eine einfache Lösung geben müsste.

Ausgangspunkt ist:
- Es handelt sich um einen Onlinefragebogen, der eingelesen wurde ins SPSS

- Es gab 300 Befrage

- Es wurden mehrere Variablen bestimmt, die jeweils in einer Ordinalskala bewertet werden konnten. Es konnte gewählt werden zwischen: sehr gut/gut/mittel/schlecht/sehr schlecht.
Also eine 5-stufige Skala.

- Es gab 14 Variablen, die auf der Skala bewertet werden konnten

- Keines der Variablen musse beantwortet werden. Sprich es handelt sich nicht um Pflichtfelder ergo nicht alle Umfrageteilnehmer haben jede Frage beantwortet.


Problem

Ich möchte eine prozentuale Verteilung der Antworthäufigkeiten ausgeben und das sinnvollerweise als zusammenhängende Tabelle. Also wähle ich die benutzerdefinierten Tabellen.
Allerdings führt diese Tabelle dazu, dass je nach Anzahl der Beantworter mal 278 Personen = 100 %, oder 260 = 100 % oder 255 = 100 %. Die prozentuale Auswertung ist also dann nicht vergleichbar.

Lösungsidee bisher
Wenn ich wüsste wie man die fehlenden Werte (also bis zur N=300) miteinbeziehen kann, könnte diese in der Auswertung berücksichtigt und somit die selbe Basis geschaffen werden. Ich weiß allerdings nur wie man "missing values" definiert, nicht wie man sie wieder ausschaltet.


Ich hoffe irgendjemand weiß eine Antwort oder kann zumindest einen Tipp geben.

:?
ChibiChris
Beiträge: 2
Registriert: 23.05.2013, 12:02

Beitrag von ChibiChris »

Ich habe tatsächlich mittlerweile Lösungsansätze gefunden. Diese sind allerdings alle noch unbefriedigend für mich.

1. Ich lasse die prozentuale Angabe an der Gesamtanzahl berechnen.
Weil die gültigen Fälle aber immer geringer sind als die Gesamtstichprobe sieht das Diagramm etwas zerfleddert aus und erreicht nie die 100 %

2. Ich berechne die Werte auf Basis des höchsten gültigen Wertes.
Das sieht nett aus, ist aber statistisch gesehen nicht korrekt.

3. Ich werte alle Skalen einzeln aus, dann kann ich sie nicht miteinander vergleichen.


Von allen diesen Lösungsansätzen bisher erscheint mir die erste am unproblematischsten
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