HILFE! Männer-Frauen-Verhätlnis

[alexaabendstern]

Hallo!

ich hoffe, jemand kann mir hier helfen. Ich arbeite gerade an meiner Bachelorarbeit und muss eine Online-Befragung auswerten.

Mein Problem: Es haben wesentlich mehr Frauen als Männer teilgenommen.
Wenn ich jetzt eine Kreuztabelle mache, mit "Geschlecht" und "Lieblingsformat Serie" der Befragten, so erhalte ich zwar Prozentzahlen, wieviele Frauen bei Lieblingsformat Serie JA und wieviele NEIN angekreuzt haben, kann aber nicht sagen, wieviel Prozent aller Teilnehmer, die JA angekreutz haben, weiblich sind. Denn in der Kreuztabelle steht war auch "innerhalb von Lieblingsformat Serie", aber dadurch dass es mehr Frauen als Männer gibt, ist das Ergebnis stark verzerrt.

Manuell wüsste ich, was ich machen muss: ich Kürze die Anzahl der Frauen auf die gleiche anzahl der Männer runter, rechne dann aus wieviel frauen in dieser "neuen" gruppe jetzt JA angekreuzt hätten und kann dann sagen, wieviel prozent insgesamt weiblich sind und wieviele männlich.

Geht das nicht auch iwie mit SPSS? ich wette, das Programm weiß, wie ich das machen müsste...

Ich hoffe, das war jetzt nicht all zu kompliziert beschrieben.... (

wär echt super, wenn mir jemand helfen kann....

[drfg2008]

HILFE! Männer-Frauen-Verhätlnis

TRUE

kann aber nicht sagen, wieviel Prozent aller Teilnehmer, die JA angekreutz haben, weiblich sind.

Doch. Zeilenprozente / Spaltenprozente

Manuell wüsste ich, was ich machen muss: ich Kürze die Anzahl der Frauen

lieber nicht

[DesPudelsKern]

Hallo!
Ich habe auch so ein Frauen/Männer Problem.
Habe ne Stichprobengröße von 642 und leider nur 26,9% (173) Männer.
Ich frage mich jetzt, ob man da gewichten muss / soll.
Wir haben das zwar irgendwann mal in der Uni gehabt, aber eigentlich nie angewendet und auch beim Lesen vom Studien wäre mir sowas nie aufgefallen. Unsere Statistik-Tutorin sagte einer Freundin von mir, sie sei skeptisch gegenüber dem Gewichten, und sie würde dann eher mehr Gruppenvergleiche anstellen um zu schauen ob es Unterschiede gibt und ob das "Missverhältnis" dementsprechend auswirken hätte.
Ich neige auch deshalb dazu es nicht zu gewichten, habe aber Angst dass die Gruppen bei mir doch zu stark unterschiedlich sind.
Gibt es in einem solchen Fall gängige Vorgehen?

Vielen Dank und liebe Grüße

[alexaabendstern]

Vielleicht ist es anhand eines Beispieles leichter zu verstehen:
Serienseher: 160 Männer (80,8 Prozent aller Männer), 416 Frauen (88,2 Prozent aller Frauen)
keine Seher: 38 Männer (19,2 Prozent aller Männer), 49 frauen (11,8 Prozent aller Frauen)
gesamte Befragte: 614 Befragte, davon 416 Frauen und 198 Männer.


Somit kann ich aussagen, dass von allen Männern, 80,8 Prozent Serien sehen etc.

Möchte aber angeben, wieviel Prozent der Serienseher männlich sind.

Manuell mache ich das so:

Würd man nun die Zahl der Frauen, die angeben, dass Serien ihr Lieblingsformat ist auf die Anzahl der Männer, die angeben, dass Serien ihr Lieblingsformat ist reduzieren und dabei aber die Prozentzahl gleich lassen, so könnte man einen Vergleich von männlichen und weiblichen Serienliebhabern machen.
Bei den Frauen geben 88,2% Serien als ihr Lieblingsformat an.
Bei einer Zahl von 198 wären dies also in etwa 175 Frauen, die Serien als ihr Lieblingsformat angeben.
Nun haben wir also insgesamt 396 männliche und weibliche Personen die die Frage nach ihrem Lieblingsforamt beantwortet haben.
175 weibliche Personen von 198 weiblichen Personen insgesamt geben Serien als ihr Lieblingsformat an. Bei den Männern sind dies 160 von 198 männlichen Personen.

In Prozent ausgedrückt wäre dies: Angenommen es hätten jetzt gleich viele Frauen und Männer mitgemacht, jeweils 198, also insgesamt 396. Dann kann man sagen. Insgesamt gibt 175+160= 335 Serienliebhaber, in Prozent sind dies 84,6%.

Von den Serienliebhabern sind 175:335=0,522, also 52,2 Prozent weiblich und 160:335=47,8% männlich.

Aber das muss doch mit SPSS auch iwie gehen?

[drfg2008]

@DesPudelsKern

Habe ne Stichprobengröße von 642 und leider nur 26,9% (173) Männer.
Ich frage mich jetzt, ob man da gewichten muss / soll.

Hängt von der Fragestellung und vom eingesetzten Verfahren ab. Wird beispielsweise auf Unabhängigkeit getestet (Chi-Quadrat), dann auf keinen Fall. Dieser Test berücksichtigt ja die erwarteten Zellbesetzungen.

@alexaabendstern
Erst einmal komme ich auf N = 663 (160 + 416 + 38 + 49) und nicht auf 614. Und auf 198 Männer und 465 Frauen. Prüfe mal deine Zahlen.
Falls du auf Unabhängigkeit testen wolltest, wäre das bei df:1 Chi: 9.123307, p=0.002524 zweiseitig, folglich sig. Und es dürfte der Datensatz nicht gewichtet werden.

Aber wenn ich das richtig verstanden habe geht es dir nicht darum, sondern du möchtest für eine noch näher zu bestimmende Grundgesamtheit eine bedingte Wahrscheinlichkeit berechnen (Stichprobentheorie). Wenn du wirklich ein dafür repräsentatives Sample gezogen haben solltest, dann müsste –um die bedingte Wkt. zu berechnen, wie viele von den Serien-Zuschauern Frauen bzw. Männer sind, eine Gewichtung vorgenommen werden (die Verteilung Männer/Frauenist nicht unbedingt genau 50:50). Bei SPSS läuft das über eine Gewichtungsvariable und den Befehl <weight cases by>.

etwas in der Richtung (ungeprüft)

Code: Alles auswählen

DATA LIST FREE /gender serie N.
BEGIN DATA.
1.00	1.00	160.00
1.00	2.00	38.00
2.00	1.00	416.00
2.00	2.00	49.00
END DATA.
EXECUTE.

VALUE LABELS gender 1'male' 2'female'.
VALUE LABELS serie 1'ja' 2'nein'.


DO IF gender EQ 1.
COMPUTE weight = N *0.5/0.298642534.
ELSE IF gender EQ 2.
COMPUTE weight = N *0.5/0.701357466.
ELSE.
END IF.
EXECUTE.

WEIGHT by weight.



CROSSTABS
  /TABLES=serie BY gender
  /FORMAT=AVALUE TABLES
  /CELLS=COUNT ROW COLUMN 
  /COUNT ROUND CELL.

[alexaabendstern]

achso, ich kann also gar nicht davon ausgehen, dass es 50% Frauen und 50 % Männer gibt.... ach so. okay!

ich glaube, dann lass ich es lieber....

danke dir für deine Antwort!

[drfg2008]

richtig, das Verhältnis von Männern und Frauen ist nicht unbedingt exakt 50:50, insbesondere nicht in den Altersgruppen der Kriegsjahre sowie bei regionalen Betrachtungen aufgrund von Migrationsbewegungen (Abwanderung junger Männer als Beispiel)

im Beispiel der Programmierung ist das Verhältnis allerdings auf 50% gesetzt

Aber wie gesagt, es geht um die Fragestellung: Bei Test auf Unabhängigkeit mittels Chi-Quadrat Test nicht gewichten.