Codebuch-Generator

So verwenden Sie den Codebuch-Generator

1. 1. Listen Sie Ihre Variablen auf. Eine pro Zeile, die Felder durch einen senkrechten Strich oder einen Tabulator getrennt, damit Sie direkt aus einer Tabellenkalkulation einfügen können: Name, Label, Typ, Wertlabels, fehlende Codes, Notizen. Nur der Name ist erforderlich.
2. 2. Beschreiben Sie die Werte. Schreiben Sie Wertlabels als Paare aus code=label, durch Semikolons getrennt (1=Weiblich; 2=Männlich). Schreiben Sie fehlende Codes durch Kommas getrennt und einen Bereich als 997 to 999. Wählen Sie für den Typ scale, ordinal, nominal oder string.
3. 3. Lesen Sie die Prüfungen. Die Tabelle zeigt, was verstanden wurde. „Zu prüfen“ listet übersprungene Paare, doppelte Namen und alles, was SPSS ablehnen würde, mit der Zeilennummer.
4. 4. Exportieren. Wählen Sie SPSS-Syntax, R-Syntax, eine Markdown-Tabelle oder CSV und kopieren oder laden Sie sie herunter. Für R wählen Sie Base R oder haven und benennen Ihren Datenrahmen.

Wofür ein Codebuch da ist

Ein Codebuch ist der Schlüssel zu einem Datensatz. Eine Spalte namens q7, die voller 1en, 2en und 9en steht, bedeutet für einen Leser nichts, und auch für Sie nicht in einem Jahr, bis ein Dokument sagt, wonach q7 fragt, wofür jede Zahl steht und welche Zahlen überhaupt keine Antworten sind. Ein Codebuch hält für jede Variable ihren Namen, ein beschreibendes Label, ihren Typ, die beschrifteten Werte und die Codes für fehlende Daten fest. Es ist das Erste, wonach ein Mitarbeiter oder Gutachter sucht.

Tabelle und Code entstehen aus einer einzigen Liste, daher können sie nicht auseinanderlaufen. Das Tool liest keine Datendatei: Sie tippen die Definitionen ein, und es sind keine Datenwerte beteiligt.

Typen und fehlende Codes

Ein fehlender Code ist eine Zahl, die für „keine Antwort“ steht: -99 für verweigert, -98 für weiß nicht, 997 to 999 für mehrere Gründe zugleich. Lässt man sie stehen, fließen diese Zahlen in Ihre Mittelwerte ein. Deklarieren Sie sie als benutzerdefiniert fehlend, lässt SPSS sie aus Berechnungen heraus, während die Codes in der Datei bleiben. In Base R gibt es dafür kein solches Kennzeichen, daher wandelt die Base-Syntax die Codes in NA um; die haven-Version behält sie wie SPSS bei.

Was SPSS zulässt

Die Prüfung folgt der Referenz zur Befehlssyntax von IBM. Ein Variablenname darf bis zu 64 Bytes lang sein, muss mit einem Buchstaben oder @ beginnen, darf weder mit einem Punkt beginnen noch enden und darf keines der reservierten Wörter ALL, AND, BY, EQ, GE, GT, LE, LT, NE, NOT, OR, TO oder WITH sein. Ein Name, der mit # beginnt, ergibt eine temporäre Variable, und einer, der mit $ beginnt, ist für Systemvariablen reserviert; das Tool lehnt beide ab. Wertlabels dürfen bis zu 120 Bytes lang sein. Eine numerische Variable kann bis zu drei einzelne fehlende Werte haben oder einen Bereich mit einem zusätzlichen einzelnen Wert, wie in LO THRU 0, 999. IBM rät, jede Syntaxzeile auf 256 Zeichen zu begrenzen; das Tool hält sich an 251 Bytes, eine Grenze, bei der Nutzer berichtet haben, dass SPSS warnt. Ein sehr langes Label wird deshalb markiert, bevor es fehlschlägt. Siehe die Seiten von IBM zu Variablennamen und VALUE LABELS.

Beispiel

„Beispiel ausprobieren“ lädt fünf Umfragevariablen: eine Text-ID, ein numerisches Alter, ein nominales Geschlecht mit vier beschrifteten Werten, ein fünfstufiges ordinales Item und eine Einkommensvariable, deren Codes 997 to 999 fehlende Werte sind. Die SPSS-Ausgabe besteht aus vier Befehlen. VARIABLE LABELS deckt alle fünf Variablen ab, VALUE LABELS Geschlecht und das ordinale Item, MISSING VALUES vier (Alter, Geschlecht, das ordinale Item und das Einkommen), und VARIABLE LEVEL die vier Nicht-Text-Variablen. So sieht der Befehl MISSING VALUES aus, den das Tool schreibt:

In R macht die Base-Version aus diesen Codes NA und wandelt die beschrifteten Variablen in Faktoren um, wobei das ordinale Item ein geordneter Faktor wird. Die haven-Version ruft haven::labelled_spss() auf, dessen Argumente labels, na_values, na_range und label dieselben vier Dinge enthalten. Das Tool schreibt jedes als eine Zeile, sodass Sie die Variablen löschen können, die Sie nicht wollen.

Grenzen und Vorsicht

• Das Tool liest Ihre Daten nicht. Prüfen Sie, dass jeder aufgelistete Code tatsächlich vorkommt und dass kein Code fehlt, den Sie ausgelassen haben.
• R-Syntax verändert Ihre Daten. Die Base-Version überschreibt jede Spalte. Arbeiten Sie mit einer Kopie und prüfen Sie jedes as.numeric() anhand der Rohdatei: Ein Wert, der sich nicht als Zahl lesen lässt, wird zu NA, mit einer Warnung.
• SPSS-Stringvariablen. Strings benötigen beim Anlegen eine Breite, und die Syntax hier legt keine Variablen an. Führen Sie sie aus, während Ihre Daten geöffnet sind.
• Halten Sie die Codes konsistent. Verwenden Sie wo möglich dieselben fehlenden Codes über alle Variablen hinweg und nie einen Code, der eine echte Antwort sein könnte.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Codebuch in der Forschung?

Ein Codebuch ist ein Dokument, das einen Datensatz erklärt: wie jede Variable heißt, was sie misst, wie sie codiert ist und welche Codes fehlende Daten bedeuten. Wer die Daten nie gesehen hat, sollte das Codebuch lesen und jede Spalte deuten können. Es wird manchmal als Datenwörterbuch bezeichnet.

Was sollte ein Codebuch enthalten?

Mindestens den Namen, das Label und den Typ jeder Variablen, die Wertlabels für codierte Variablen und die Codes für fehlende Daten. Umfrage-Codebücher ergänzen oft den genauen Fragewortlaut, die Antwortoptionen, die befragte Gruppe und Notizen zu Umkodierungen oder abgeleiteten Variablen. Dieses Tool deckt die erste Gruppe ab und hat eine Notizspalte für den Rest.

Wie füge ich Wertlabels und fehlende Werte in SPSS-Syntax hinzu?

Verwenden Sie VALUE LABELS mit einem Variablennamen, gefolgt von Code-und-Label-Paaren, zum Beispiel VALUE LABELS gender 1 "Female" 2 "Male". Verwenden Sie MISSING VALUES mit der Variable und ihren Codes in Klammern, zum Beispiel MISSING VALUES age (-99). Beenden Sie jeden Befehl mit einem Punkt. Das Tool schreibt beides, mit einem Variablenblock pro Befehl, getrennt durch Schrägstriche.

Wie viele fehlende Werte kann eine SPSS-Variable haben?

Eine numerische Variable kann bis zu drei einzelne benutzerdefinierte fehlende Werte haben oder einen Bereich von Werten plus einen zusätzlichen einzelnen Wert. Ein Bereich wird mit THRU angegeben, und LO und HI stehen für den niedrigsten und den höchsten Wert. Das Tool markiert eine Variable, die diese Grenze überschreitet.

Soll ich in R Base-Faktoren oder haven verwenden?

Verwenden Sie Base R, wenn Sie die Daten nur in R auswerten: Faktoren tragen die Labels, und NA trägt die fehlenden Codes. Verwenden Sie haven, wenn die Daten aus SPSS, Stata oder SAS stammen oder dorthin zurückgehen sollen, denn labelled_spss() hält Codes, Labels und benutzerdefinierte fehlende Werte zusammen. Die Dokumentation von haven beschreibt die Klasse so, dass sie die benutzerdefinierten fehlenden Werte von SPSS abbildet.

Werden meine Daten hochgeladen?

Nein. Alles läuft in Ihrem Browser, und nichts, was Sie eingeben, wird hochgeladen. Das Tool braucht nur Variablendefinitionen, nicht Ihre Datenwerte.