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Welcher Vorteil ergibt sich aus der grafischen Darstellung von Verteilungen? Insbesondere Personen mit einem ausgeprägten visuellen Verstand können grafische Darstellungen der Lage, der Streuung und der Form von Verteilungen besser nachzuvollziehen als die reine Angabe einiger Lage- und Streuungsmaße. Aus diesem Grund gehören Grafiken in jeden statistischen Bericht und in jede Ergebnispräsentation – durch sie werden Verteilungen und Analyseerkenntnisse direkt greifbar und verständlich. Zudem können einige Grafiken dem geübten Auge des Analytikers wertvolle Hinweise darauf liefern, wie in der weiteren Analyse zu verfahren ist: Gibt es Ausreißer und wenn ja, wo liegen diese? Sind die Werte in der Grundgesamtheit in etwa normalverteilt? Welcher Wert tritt in einer diskreten Verteilung am häufigsten auf? All dies sind Fragen, die durch die richtige Grafik unmittelbar aufgeklärt werden können.

Bei der Betrachtung des äußerst umfassenden grafischen Repertoires zur Darstellung univariater Daten, welches SPSS dem Benutzer zur Verfügung stellt, ist zwischen diskreten Merkmalen mit wenigen Ausprägungen und stetigen Merkmalen mit vielen Ausprägungen zu unterscheiden. Bei der grafischen Darstellung multivariater Daten ist zwischen bivariaten Darstellungen – also Darstellungen von zwei Variablen in einer Grafik – und multivariaten Darstellungen – Darstellungen von drei oder mehr Variablen in einer Grafik – zu unterscheiden. Eine Besonderheit stellt das 3-D-Streudiagramm dar, welches nur für die Darstellung von drei Variablen geeignet ist. Grafische Darstellungen mit vier Dimensionen – die vierte Dimension kann als zeitliche Dimension durch eine Bewegung im Diagramm dargestellt werden – finden sich in SPSS nicht.

Häufig verwendete univariate Darstellungsformate Bearbeiten

Häufig verwendete multivariate Darstellungsformate Bearbeiten

Quellen Bearbeiten

C. Reinboth: Multivariate Analyseverfahren in der Marktforschung, LuLu-Verlagsgruppe, Morrisville, 2006.

Brosius, F. (2002). SPSS 11. Bonn: mitp-Verlag

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