Variablen zusammenfassen

[sassi]

Hallo,

Ich habe drei Variablen Angestellte, Arbeiter und Beamte. Diese sind unterschiedlich codiert nach Qualifikation.

Z.B. Beamte: 1 = einfacher Dienst, 2 = mittlerer Dienst, 3 = gehobener Dienst, 4 = höherer Dienst.

Gleiches gilt für die Angestellte - codiert von 1-6 (z.B. 5 = hochqualifizierte Tätigkeiten, 6 = Führungsaufgaben).

Ich möchte jetzt die höchsten Qualifikationen der Angestellten, Arbeiter und Beamten in einer Variable Führungskräfte (Bedingung länger als fünf Jahre im Unternehmen) abbilden.

Wie kann ich das tun?

[sassi]

Ganz so einfach war es nicht... Hat jemand eine Idee wie man die Syntax formuliert, so dass ich Angestellte, Beamte und Arbeiter in höheren Positionen als eine Variable habe? Problem wie oben formuliert?

Bin schon am verzweifeln!!

[sassi]

*hochschieb

[Jack Crow]

Ich weiß ja nicht was du schon probiert hast, aber spontan würd ich das ganz einfach so machen:

COMPUTE FK = 0.
IF RANGE(varBeamte,3,4) FK = 1.
IF RANGE(varAng,5,6) FK = 1.
IF RANGE(varArb,?,?) FK = 1.
EXECUTE.

FK ist = 1 für alle Fälle, in denen entweder Beamte einen Wert von 3-4, Angestellte von 5-6 oder Arbeiter entsprechend deren höchste Codierung haben. Alle anderen Fälle sind 0.
Evtl. musst du vorher temporär die Missing Values der einzelnen Variablen abschalten.

[sassi]

ich hab es jetzt genauso gemacht wie Du geschrieben hast, aber jetzt hat er mir alles mit Null ausgegeben. ?? Hilfe !!

woran könnte es liegen? tausend dank für deine hilfe!

[Jack Crow]

Öhm... keine Ahnung. Die Variablennamen und Werte hast du angepasst, oder?
Hast du vor der Berechnung die fehlenden Werte deaktiviert? Wenn die Struktur so ist daß ein Fall einen fehlenden Wert codiert hat für diejenige Berufskategorie, der er nicht angehört (also z.B. für Beamte: varBeamte = 5, varAngest = -9, varArb = -9), dann musst du vor der Berechnung in der Variablenansicht unter fehlende Werte "keine" eintragen (und das hinterher natürlich wieder rückgängig machen). Ansonsten schlißet SPSS nämlich einfach alle Fälle aus Berechnungen aus, da ja jeder Fall zwangsläufig einen fehlenden Fall aufweist.
Sollte das ncht klappen wäre es hilfreich wenn du die Datenstruktur genauer beschreiben könntest, also welche Variablen mit welchen möglichen Ausprägungen und fehlenden Werten etc.

[sassi]

Hallo Jack,

ja die Variablen hab ich angepasst
Im Variablen-Modus sind die missing values auf none gestellt.

Die Variable Arbeiter ist von 1-5 codiert (wobei 5 interessant ist)
Die Variable Angestellte ist von 1-6 codiert (dabei ist 5,6 interessant.
Die Variable Beamte ist von 1-4 codiert (dabei ist 3,4 interessant)

Die missing values für diese Variablen sind mit -3 - -1 codiert (-3 für nicht valide, -2 für trifft nicht zu, -1 keine Angabe).

Wie kann ich in die Syntax noch die Bedingung Betriebszugehörigkeit >= 10 einfügen?

Ich habe bisher die negativen Variablen einfach als missing values codiert bzw. ausgeschaltet. Vielleicht liegt es daran? Ich bin gerade völlig überfordert und sehr dankbar für Deine Hife!!

[Jack Crow]

Also, als erstes gehst du in die "Variablenansicht" und stellst dort bei den drei Variablen unter "Fehlende Werte" "keine" ein.

Dann führst du folgende Syntax aus (natürlich mit den richtigen Variablennamen ):

COMPUTE FK = 0.
IF (Betriebszugehörigkeit > 9 & RANGE(Beamte,3,4)) FK = 1.
IF (Betriebszugehörigkeit > 9 & RANGE(Angestellte,5,6)) FK = 1.
IF (Betriebszugehörigkeit > 9 & Arbeiter = 5) FK = 1.
EXECUTE.

Alle Fälle, für die die Bedingung zutrifft dass der Wert von Betriebszugehörigkeit > 9 (also 10 Jahre oder mehr) ist und eine der Statusvariablen einen der entsprechende Werte besitzt müssten dann für FK = 1 werden - und alle anderen (inklusive derjenigen mit fehlenden Werten für alle Kategorien, Betriebszugehörigkeit unter 10 Jahren oder niedrig qualifizierte Beschäftigung) behalten den zu Beginn mit COMPUTE eingestellten Wert 0.
Als letztes stellst du in der Variablenansicht die ursprünglichen fehlenden Werte (-3, -2, -1) wieder her.

Wenn das so nicht funktioniert besteht noch irgendein spezielles Problem das ich nicht erkennen kann - oder aber ich hab an irgendwas nicht gedacht...

[sassi]

ICH DANKE DIR!!!!!
und es hat funktioniert!!

[sassi]

Ich habe noch eine Frage (sorry )

wenn ich mit dieser Variable jetzt eine Regressionsanalyse (FK als abhängige Variable) durchführen will, nimmt er ja alle mit 0 und 1 codierten Werte auf. Wie kann ich das ändern?

Sorry für mein Unwissen...

[Jack Crow]

Wieso solltest du das ändern - wenn du FK als abhängige Variable hast müssen doch mehr als zwei Werte vorhanden sein, sonst gibt es doch keine Unterscheidung mehr?

[sassi]

hm... aber meine Regressionsanalyse (FK als abhängige Variable) und fünf Persönlichkeitsfaktoren (faktorenanalysierte Werte als unabhängige Variablen) soll sich nur auf die Führungskräfte beziehen. Ein Vergleich soll nur zwischen den Geschlechtern stattfinden.

[Jack Crow]

Sollte dann nicht Geschlecht die abhängige Variable sein?
Was du willst ist doch vermutlich eher daß die Regression Unterschiede zwischen männlichen und weiblichen Führungskräften in Abhängigkeit von den Persönlichkeitsfaktoren ausgibt. Dazu wählst du einfach in SPSS unter "Daten" -> "Fälle auswählen" diejenigen aus, die FK = 1 sind. Die nachfolgenden Berechnungen werden dann nur für solche Variablen durchgeführt und alle anderen ausgefiltert.

[sassi]

Also erst mal vielen Dank für Deine Hilfe! Vor allem auch der Tipp mit der binären logistischen Regressionsanalyse hat mir sehr weitergeholfen.

doch ich habe immer noch folgendes Problem: SPSS macht zwar das was ich will. jedoch ist der Vergleich Männlein/ Weiblein sehr schwierig. ich habe versucht das mit split file (Geschlecht) zu verhindern, aber dann weigert sich SPSS...

Hast Du da auch eine Idee? Ich hätte gerne eine Gegenüberstellung der Daten von Männern und Frauen.

Wenn ich das noch rauskriege, sollte (endlich) einer Auswertung nichts mehr im Wege stehen. Hoffentlich.

[Jack Crow]

Was meinst du genau mit "Gegenüberstellung"? Einfache Häufigkeitsauszählungen, oder willst du Regressionen getrennt für Männer und Frauen durchführen?
Am besten beschreibst du erstmal möglichst detailliert (aber natürlich auch überschaubar ) dein Untersuchungsziel und deine Hypothesen.