Die Hausarbeit im Modul Datenerhebung und Statistik befasst sich mit der Vorhersage von erreichten Punkten in einem Schulfach. Bei näherer Betrachtung der PISA Ergebnisse stellt sich die Frage, welche Prädiktoren zum Schulerfolg beitragen könnten. Im Rahmen dieser Hausarbeit werden die Prädiktorvariablen: Geschlecht, Anzahl der Klassenwiederholungen (Wiederholungen), formaler Bildungsabschluss der Eltern (bildung_eltern), Lernzeit in Stunden (Lernzeit) und Einschätzung der Sozialkontakte (sozial) näher betrachtet.
Andere Faktoren können unter anderem Alter, Einschätzung des Gesundheitszustandes (Gesundheit), erhält die Familie Unterstützungsleistungen (Unterstützung), Anzahl der Fehltage (Fehltage) und berichteter Alkoholkonsum (Alkohol) sein. Daher widmet sich diese Arbeit der Untersuchung, welche Variablen für die Vorhersagemodellierung der erreichten Punkte für ein Schulfach herangezogen werden müssen. Die Modellerstellung erfolgt auf Grundlage vorgegebener Daten, welche als Trainingsdaten bezeichnet werden.
PISA lieferte "Röntgenbilder" des deutschen Schulsystems, welche viele schockiert haben. Fast ein Viertel der Teenager verließ die Schule im Alter von 15 oder 16 Jahren mit extrem schlechten Lese- und Mathematikkentnissen. Ihre berufliche, als auch ihre gesellschaftliche Integration ist massiv gefährdet. Davon betroffen sind vor allem Kinder aus einfachen sozialen Verhältnissen, Einheimische sowie Migranten. Denn das deutsche Schulsystem ist Weltmeister in der sozialen Auswahl, führend in der Produktion von Schulscheitern.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Explorative Datenanalyse und Datenvorverarbeitung
3. Anwendung, Methode, Ergebnis und Vorhersage
3.1 Modell anpassen mit der Rückwärtsselektion
3.2 Modell anpassen mit dem Befehl step
3.3 Ergebnisse beschreiben und interpretieren
4. Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, ein statistisches Vorhersagemodell zu entwickeln, um die erreichten Punkte eines Schulfachs basierend auf verschiedenen sozioökonomischen und schulischen Prädiktoren zu schätzen.
- Analyse des Einflusses formaler Bildungsabschlüsse der Eltern
- Untersuchung der Korrelation zwischen Lernzeit, Fehlzeiten und Schulerfolg
- Identifikation relevanter Variablen mittels Rückwärtsselektion und Schritt-Algorithmen
- Bewertung der Modellgüte通过 AIC und R-Quadrat
Auszug aus dem Buch
Ergebnisse beschreiben und interpretieren
Ein lineares Modell wird beschrieben durch y = β0 - β1 * x + β2 * x - β3 * x - β4 * x + β5 * x mit den gewählten Variablen geschlecht, bildung_eltern, sozial, wiederholungen und lernzeit:
PunkteDach = 9.06797 - 0.80247 * geschlechtw + 1.99270 * bildung_eltern - 0.42207 * sozial - 1.26566 * wiederholungen + 0.17314 * lernzeit
Im linearen Modell liegt der Punktschätzer bei β0Dach = 9.06797. Des weiteren ergibt sich ein Schätzwert von β1Dach = (- 0.80247), das bedeutet, im linearen Modell der Stichprobe ändert sich der Mittelwert der Punkte, mit dem weiblichen Geschlecht um - 0.80247 Punkte. Für die Variable bildung_elternhoch ergibt sich ein Schätzwert β2Dach= 1.99270, mit einer hohen Bildung der Eltern erhöhen sich die Punkte im Mittel um 1.99270 Einheiten. Für den Schätzwert der Variable bildung_elternmittel ergibt sich ein Schätzwert β2Dach= 0.58858, mit einer mittleren Bildung der Eltern erhöhen sich die Punkte im Mittel um 0.58858 Einheiten. Den Schätzwert β3Dach = (- 0.42207), ändern sich die Punkte im Mittel um - 0.42207 Einheiten, je niedriger die Einschätzung der sozialen Kontakte. Für die Variable wiederholungen ergibt sich ein Schätzwert von β4Dach = (- 1.26566), mit jeder weiteren Wiederholung sinken die Punkte im Mittel um - 1.26566 Einheiten. Außerdem ergibt sich des Weiteren ein Schätzwert von β5Dach = 0.17314, dass bedeutet, das mit jeder weiteren Stunde Lernzeit, die erreichten Punkte um 0.17314 Einheiten steigen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Aufgabenstellung ein, welche die Vorhersage von Schulnoten basierend auf sozioökonomischen Variablen zum Ziel hat.
2. Explorative Datenanalyse und Datenvorverarbeitung: Hier werden die vorhandenen Datensätze aufbereitet, deskriptive Kennzahlen ermittelt und erste statistische Zusammenhänge visuell durch Boxplots und Histogramme analysiert.
3. Anwendung, Methode, Ergebnis und Vorhersage: Dieses Kapitel beschreibt die methodische Konstruktion des Regressionsmodells und die Interpretation der Ergebnisse hinsichtlich der Vorhersagekraft.
4. Zusammenfassung: Der letzte Teil reflektiert die Ergebnisse der Arbeit und bewertet die Aussagekraft sowie die Grenzen des erstellten Modells.
Schlüsselwörter
Vorhersagemodellierung, Lineare Regression, Schulerfolg, Datenanalyse, R, Prädiktoren, Bildungsabschluss, Lernzeit, Sozialkontakte, Modellevaluation, AIC, Signifikanzniveau, Statistik, Datenvorverarbeitung, Prognose.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das grundlegende Ziel dieser Arbeit?
Die Arbeit erstellt ein statistisches Modell, um die in einem Schulfach erreichten Punkte anhand von Variablen wie Geschlecht, Lernzeit und häuslichem Hintergrund vorherzusagen.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Im Zentrum stehen die statistische Datenanalyse, das Identifizieren von Einflussfaktoren auf den schulischen Erfolg und die Anwendung moderner Regressionstechniken.
Wie lautet die zentrale Forschungsfrage?
Die Arbeit untersucht, welche Prädiktoren maßgeblich zum Erreichen einer bestimmten Punktzahl im Schulfach beitragen und wie diese modelliert werden können.
Welche wissenschaftliche Methode wird primär angewandt?
Verwendet wird ein multiples lineares Regressionsmodell, welches durch Rückwärtsselektion und statistische Prüfverfahren optimiert wird.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Neben der explorativen Datenaufbereitung wird das Vorgehen bei der Modellauswahl (step-Algorithmus) sowie die Interpretation der Regressionskoeffizienten detailliert erläutert.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Studie?
Wichtige Begriffe sind lineare Regression, Modellgüte, Vorhersage, R-Datenanalyse, statistische Signifikanz sowie sozioökonomische Einflussvariablen.
Warum ist das "Adjusted R-squared" wichtig für das Modell?
Es dient als Korrektur des Bestimmtheitsmaßes R², um die Güte des Modells unter Berücksichtigung der Anzahl der Prädiktoren präziser zu bewerten.
Was bedeutet der ermittelte p-Wert von 1.782e-11 im Modell?
Dieser sehr niedrige Wert signalisiert, dass das Gesamtmodell hoch signifikant ist und die erklärten Variablen einen tatsächlichen Einfluss auf das Ergebnis haben.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2021, Vorhersagemodellierung zum Thema Schulnoten. Welche Prädiktoren tragen zum Schulerfolg bei?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1328239
