{"id":20922,"date":"2023-10-22T14:13:40","date_gmt":"2023-10-22T12:13:40","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.wenzlaff.de\/?p=20922"},"modified":"2024-01-05T11:01:11","modified_gmt":"2024-01-05T10:01:11","slug":"pspp-ein-leistungsstarkes-werkzeug-fuer-statistische-analysen-auch-auf-dem-raspberry-pi","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/blog.wenzlaff.de\/?p=20922","title":{"rendered":"PSPP: Ein leistungsstarkes Werkzeug f\u00fcr statistische Analysen auch auf dem Raspberry Pi (Teil 1)"},"content":{"rendered":"

Die Welt der statistischen Analyse und Datenverarbeitung ist vielf\u00e4ltig und st\u00e4ndig im Wandel. In diesem Artikel werden wir uns PSPP<\/a> ansehen, eine Open-Source-Alternative zu kommerziellen Statistikprogrammen wie SPSS<\/a>. <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

PSPP bietet eine breite Palette von Funktionen f\u00fcr die statistische Analyse und Datenaufbereitung und hat den Vorteil, dass es kostenlos und quelloffen ist. Es l\u00e4uft sogar auf einem Raspberry Pi mit Grafik. Und ist mit diesen Befehlen auf der Kommandozeile schnell installiert:<\/p>\n

sudo apt update
\nsudo apt upgrade
\nsudo apt install pspp<\/strong><\/p>\n

Start dann in der Kommandozeile mit psppire<\/strong> da pspp die Komandozeile startet:<\/p>\n

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Einf\u00fchrung in PSPP<\/strong> <\/p>\n

PSPP steht f\u00fcr „Free Software Project for Psychological Statistics.“ Es handelt sich um ein Open-Source-Statistikprogramm, das auf dem Konzept von SPSS basiert. PSPP ist Teil des GNU-Projekts und somit frei verf\u00fcgbar, was bedeutet, dass es von jedermann heruntergeladen, verwendet und modifiziert werden kann.
\n
\nFunktionen und Eigenschaften<\/strong><\/p>\n

1. Dateneingabe und -import<\/p>\n

PSPP erm\u00f6glicht die einfache Erfassung und den Import von Daten aus verschiedenen Quellen. Sie k\u00f6nnen Daten aus Tabellenkalkulationen, Textdateien und Datenbanken problemlos in PSPP importieren. Die Benutzeroberfl\u00e4che ist benutzerfreundlich und erm\u00f6glicht das einfache Organisieren und Verwalten von Datens\u00e4tzen.<\/p>\n

2. Statistische Analyse<\/p>\n

PSPP bietet eine umfangreiche Sammlung von statistischen Analysen, darunter:<\/p>\n

Deskriptive Statistik<\/strong>: Berechnung von Mittelwerten, Medianen, Standardabweichungen und mehr.
\nHypothesentests<\/strong>: Durchf\u00fchrung von t-Tests, Chi-Quadrat-Tests, ANOVA und anderen statistischen Tests.
\nRegression<\/strong>: Einfache und multiple lineare Regression sowie logistische Regression.
\nMultivariate Analysen<\/strong>: Faktorenanalyse, Clusteranalyse und Diskriminanzanalyse.
\nNichtparametrische Tests<\/strong>: Wilcoxon-Test, Kruskal-Wallis-Test und mehr.<\/p>\n

3. Grafische Darstellung<\/p>\n

PSPP erm\u00f6glicht die Erstellung verschiedener Arten von Diagrammen und Grafiken, darunter Balkendiagramme, Streudiagramme und Boxplots. Diese k\u00f6nnen angepasst und exportiert werden, um sie in Berichten und Pr\u00e4sentationen zu verwenden. Siehe weiter unten auch den PDF Ergebnis Bericht.<\/p>\n

4. Datenmanagement<\/p>\n

Die Software bietet auch Funktionen f\u00fcr das Datenmanagement, einschlie\u00dflich Sortieren, Filtern, Aggregieren und Zusammenf\u00fchren von Datens\u00e4tzen. Dies ist besonders n\u00fctzlich bei der Arbeit mit umfangreichen Datensammlungen.<\/p>\n

5. Automatisierung<\/p>\n

\u00c4hnlich wie bei kommerziellen Statistikprogrammen k\u00f6nnen Benutzer in PSPP Skripte erstellen, um Analyseprozesse zu automatisieren und zu wiederholen. Dies kann die Effizienz erheblich steigern. Die Kommandozeile wird in einem sp\u00e4teren Teil betrachtet.<\/p>\n

Anwendungsgebiete von PSPP<\/strong><\/p>\n

PSPP eignet sich f\u00fcr eine breite Palette von Anwendungen, darunter:<\/p>\n

Forschung<\/strong>: PSPP ist in der wissenschaftlichen Forschung, insbesondere in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften, weit verbreitet.<\/p>\n

Bildung<\/strong>: Lehrer und Studenten verwenden PSPP zur Datenanalyse in verschiedenen Disziplinen.<\/p>\n

Wirtschaft<\/strong>: Unternehmen und Unternehmensanalysten nutzen PSPP f\u00fcr Marktforschung, Umsatzprognosen und Finanzanalysen.<\/p>\n

Gesundheitswesen<\/strong>: Im medizinischen Bereich wird PSPP f\u00fcr die Analyse von klinischen Studien und Patientendaten verwendet.<\/p>\n

Non-Profit-Organisationen<\/strong>: PSPP ist eine kosteng\u00fcnstige L\u00f6sung f\u00fcr gemeinn\u00fctzige Organisationen, die Daten analysieren m\u00fcssen.<\/p>\n

6. Beispiel<\/p>\n

Wir wollen mal ein erstes Beispiel ausf\u00fchren. Wir nehmen mal ein paar Daten zu Bluttransfusionen und Eigenblutspende vom \u00a9 Statistisches Bundesamt (Destatis<\/a>), 2023 | Stand: 20.10.2023. <\/p>\n

Jahr\t2005\t2006\t2007\t2008\t2009\t2010\t2011\t2012\t2013\t2014\t2015\t2016\t2017\t2018\t2019\t2020\t2021\t2022\r\n    Transfusion v.Vollblut,Erythrozytenkonzentrat u.\u00c4.\t837480\t891332\t944102\t986505\t1027197\t1047431\t1049503\t1045811\t1018993\t990725\t937456\t921206\t901548\t885351\t887309\t868073\t885640\t871999\r\n    H\u00e4modialyse\t96575\t101659\t114361\t120492\t128500\t132907\t136473\t138760\t139654\t139923\t144708\t147509\t147986\t148880\t149813\t146353\t148136\t140765\r\n    Gewinnung und Transfusion von Eigenblut\t105105\t107138\t109467\t112585\t109808\t110148\t106225\t96818\t87138\t83387\t78699\t74299\t66893\t56275\t47195\t39902\t40033\t39149<\/pre>\n
Diese 3 Zeilen werden uns da geliefert, habe sie mal mit Excel als Grafik aufbereitet:<\/p>\n
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Wir wollen nun mal sehen, ob es eine Korrelation zwischen Transfusionen von Vollblut und Eigenblut gibt.<\/p>\n
Also mal 3 Variablen auf der Variablenansicht anlegen:<\/p>\n
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Die Daten k\u00f6nnen von oben kopiert oder per Hand eingegeben werden in der Datenansicht:<\/p>\n
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Wer will, kann auch die ganze Projektdatei importieren, die hier als pspp-beispiel.zip<\/a> verf\u00fcgbar ist. Die Zip Datei auspacken und dann unter dem Men\u00fc: Datei -\u00d6ffnen<\/strong>  und psp-beispiel.sav<\/strong> in pspp laden.<\/p>\n
So, nun starten wir die Berechnung \u00fcber das Men\u00fc: Analysieren – Bivariante Korrelationen ..<\/strong>. Dort w\u00e4hlen wir die beiden Variablen aus und auch Signifikanztest Zweiseitig:<\/p>\n
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Das Ergebnis erscheint in einem neuem Fenster:<\/p>\n
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Die Korrelation betr\u00e4gt .61<\/strong>( Also Signifikant bei 0.05 Grenze)  und die Sig. (2-Seitig) .007<\/strong>.<\/p>\n
Je niedriger das Signifikanzniveau (\u03b1), desto strenger sind die Anforderungen, um die Nullhypothese abzulehnen, und umgekehrt. Es ist wichtig zu beachten, dass die Wahl des Signifikanzniveaus von der spezifischen Untersuchung, den wissenschaftlichen Standards und der Fragestellung abh\u00e4ngt. Ein niedrigeres Signifikanzniveau erfordert strengere Evidenz, um die Nullhypothese abzulehnen, w\u00e4hrend ein h\u00f6heres Signifikanzniveau weniger strenge Evidenz erfordert.<\/p>\n
Diese Tabelle bietet eine allgemeine Vorstellung davon, wie verschiedene Signifikanzniveaus interpretiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
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Leicht k\u00f6nnen wir uns auch noch ein Balkendiagramme ausplotten \u00fcber den Men\u00fcpunkt: Diagramme – Histogramm<\/strong>:<\/p>\n
\"\"<\/p>\n
Oder hier die Ergebnisse als PDF laden:  ergebnis-berechnung-transfusion.pdf<\/a><\/p>\n
PSPP ist eine leistungsf\u00e4hige Open-Source-Alternative zu kommerzieller Statistiksoftware. Es bietet eine beeindruckende Bandbreite von Funktionen und kann in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden. Die Tatsache, dass es frei verf\u00fcgbar ist, macht es zu einer attraktiven Option f\u00fcr Forscher, Studenten und Organisationen, die eine kosteng\u00fcnstige L\u00f6sung f\u00fcr die statistische Datenanalyse suchen. Mit einer aktiven Entwicklergemeinschaft hinter sich hat PSPP eine vielversprechende Zukunft in der Welt der Datenanalyse.<\/p>\n
So weitere Details zu pspp im Teil 2.<\/p>\n
Diese Seite zitieren (Bibtex)<\/p>\n
\r\n@misc{Wenzlaff_2023, \r\n     title={PSPP: Ein leistungsstarkes Werkzeug f\u00fcr statistische Analysen auch auf dem Raspberry Pi}, \r\n     url={http:\/\/blog.wenzlaff.de\/?p=20922}, \r\n     journal={Wenzlaff Rund um die Programmierung}, \r\n     publisher={Wenzlaff, Thomas}, \r\n     author={Wenzlaff, Thomas}, \r\n     year={2023}, \r\n     month={Oct}} \r\n<\/pre>\n
Diese Seite zitieren (APA)<\/p>\n
\r\nReferences\r\n\r\nWenzlaff, T. (2023, October). PSPP: Ein leistungsstarkes Werkzeug f\u00fcr statistische Analysen auch auf dem Raspberry Pi. Wenzlaff Rund Um Die Programmierung. Retrieved from http:\/\/blog.wenzlaff.de\/?p=20922\r\n<\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Die Welt der statistischen Analyse und Datenverarbeitung ist vielf\u00e4ltig und st\u00e4ndig im Wandel. In diesem Artikel werden wir uns PSPP ansehen, eine Open-Source-Alternative zu kommerziellen Statistikprogrammen wie SPSS. PSPP bietet eine breite Palette von Funktionen f\u00fcr die statistische Analyse und Datenaufbereitung und hat den Vorteil, dass es kostenlos und quelloffen ist. Es l\u00e4uft sogar auf … <\/p>\n
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