Diese Arbeit behandelt folgende Forschungsfrage: Ist die Anzahl der Lehrkräfte in Vollzeit und der Lehrkräfte in Teilzeit an den befragten Schulen im Durchschnitt gleich oder unterscheidet sie sich signifikant?
Mithilfe dieser Fallstudie werden die Mittelwerte der Variablen "Teachers in TOTAL: Full-time" (SC018Q01TA01) und "Teachers in TOTAL: Part-time" (SC018Q01TA02) verglichen. Zudem wird geprüft, ob ein signifikanter Unterschied in den Varianzen vorliegt.
Demzufolge wird anhand dieser Fallstudie untersucht, ob durchschnittlich eine signifikante Abweichung zwischen der Anzahl der Lehrkräfte, welche in Vollzeit arbeiten und der Lehrkräfte, die in Teilzeit arbeiten, besteht.
Inhaltsverzeichnis
Einleitung
2. Theoretische Fundierung
2.1 Pisa-Studie 2015
2.2 Methoden der deskriptiven Statistik
2.3 Methoden der Inferenzstatistik
3. Methodik
4. Analyse und Forschungsergebnisse
4.1 Variablendeskription
4.2 Prüfung der Voraussetzungen für einen t-Test
4.3 Analyse
4.4 Forschungsergebnisse
5. Schlussfolgerungen und Handlungsempfehlungen
6. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht anhand des PISA-Datensatzes 2015, ob sich die Anzahl der Vollzeit- und Teilzeitlehrkräfte an den befragten Schulen statistisch signifikant unterscheidet.
- Grundlagen der PISA-Studien und deren Erhebungsmethodik
- Einführung in Methoden der deskriptiven und Inferenzstatistik
- Durchführung und Interpretation eines t-Tests für gepaarte Stichproben
- Prüfung statistischer Voraussetzungen wie Normalverteilung und Ausreißeranalyse
- Ableitung von Handlungsempfehlungen für zukünftige Datenanalysen
Auszug aus dem Buch
2.3 Methoden der Inferenzstatistik
Innerhalb der Inferenzstatistik werden aus Daten, welche aus den Stichproben gezogen werden, Erkenntnisse für weitere Daten abgeleitet (Kastner, 2021, S. 166). Aus diesem Grund wird die Inferenzstatistik auch als induktive oder schließende Statistik bezeichnet (Kastner, 2021, S. 166). Die Ausgangspunkte für die in der Inferenzstatistik angewandten Schätz- sowie Testverfahren schaffen die Verteilungsannahmen und Wahrscheinlichkeitsrechnung (Kastner, 2021, S. 166). Auf der einen Seite können innerhalb der Inferenzstatistik Parameter für Stichproben wie Lage- und Streuungsmaße berechnet werden (Zwerenz, 2011, S.347). Auf der anderen Seite „ermöglicht sie Aussagen über Sicherheit und Verlässlichkeit der Stichprobenergebnisse“ (Zwerenz, 2011, S.347).
Innerhalb der Inferenzstatistik werden Hypothesen formuliert, welche durch verschiedene Testverfahren überprüft werden können. Hierbei werden „zuerst Eigenschaften einer Population postuliert (Theorie), die dann durch stichprobenartig erhobene Daten (Empirie) bestätigt werden können“ (Kastner, 2021, S. 178). Bei der Durchführung des Hypothesentests werden zwei Hypothesen formuliert, welche sich gegenseitig ausschließen (Kastner, 2021, S. 178). Diese beiden Hypothesen setzen sich zusammen aus der Null- und der Alternativhypothese. Die Alternativhypothese H1 umfasst einen Effekt wie zum Beispiel, „dass es einen bestimmten Unterschied in der Population gibt oder eine neue Theorie im Widerspruch zu den bisherigen Erkenntnissen steht“ (Kastner, 2021, S. 178).
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Vorstellung der Forschungsfrage bezüglich der Differenz zwischen Vollzeit- und Teilzeitlehrkräften im PISA-Datensatz 2015.
2. Theoretische Fundierung: Überblick über die PISA-Studie sowie Erläuterung grundlegender statistischer Verfahren zur deskriptiven und schließenden Analyse.
2.1 Pisa-Studie 2015: Detaillierte Beschreibung des Erhebungsdesigns und der Stichprobenzusammensetzung der PISA-Studie 2015.
2.2 Methoden der deskriptiven Statistik: Erläuterung von Lagemaßen, Streuungsmaßen und Formmaßen zur Beschreibung von Datensätzen.
2.3 Methoden der Inferenzstatistik: Einführung in Hypothesentests, Fehlertypen und parametrische Testverfahren.
3. Methodik: Begründung für die Wahl des Zweistichproben-t-Tests für abhängige Stichproben zur Beantwortung der Forschungsfrage.
4. Analyse und Forschungsergebnisse: Darstellung der Vorbereitung der Variablen, Prüfung der Testvoraussetzungen und Durchführung des t-Tests.
4.1 Variablendeskription: Analyse der relevanten Variablen mittels Skalenbuch zur Vorbereitung der statistischen Untersuchung.
4.2 Prüfung der Voraussetzungen für einen t-Test: Überprüfung der Daten auf Normalverteilung und Vorhandensein von Ausreißern.
4.3 Analyse: Dokumentation der Arbeitsschritte in der Statistiksoftware PSPP zur Ausführung des t-Tests.
4.4 Forschungsergebnisse: Interpretation der statistischen Kennwerte und Beantwortung der Forschungsfrage anhand der erzielten Signifikanz.
5. Schlussfolgerungen und Handlungsempfehlungen: Zusammenfassende Bewertung der Ergebnisse und Empfehlungen für den Umgang mit fehlenden Werten.
6. Fazit: Retrospektive Zusammenfassung der wesentlichen Erkenntnisse und Vorgehensweisen der Fallstudie.
Schlüsselwörter
PISA-Studie 2015, Inferenzstatistik, t-Test, gepaarte Stichproben, deskriptive Statistik, Lehrerarbeitszeit, Hypothesentest, Nullhypothese, Varianz, Signifikanzniveau, Normalverteilung, Ausreißeranalyse, PSPP, Schulleiterbefragung, Datenauswertung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Fallstudie grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert den PISA-Datensatz 2015, um die Unterschiede zwischen der Anzahl von in Vollzeit und in Teilzeit beschäftigten Lehrkräften an den befragten Schulen statistisch zu untersuchen.
Welche zentralen Themenfelder behandelt die Arbeit?
Die Themen umfassen die PISA-Studien, die Anwendung deskriptiver statistischer Methoden sowie Verfahren der Inferenzstatistik zur Überprüfung von Hypothesen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist die Beantwortung der Forschungsfrage, ob sich die Anzahl von Vollzeit- und Teilzeitlehrkräften an den Schulen im Durchschnitt signifikant voneinander unterscheidet.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird ein Zweistichproben-t-Test für abhängige (gepaarte) Stichproben eingesetzt, ergänzt durch deskriptive statistische Analysen mittels der Software PSPP.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit der theoretischen Aufarbeitung statistischer Grundlagen, der Prüfung der Voraussetzungen für den t-Test sowie der Analyse der PISA-Daten inklusive der Interpretation der Ergebnisse.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind PISA 2015, t-Test für gepaarte Stichproben, Signifikanz, Normalverteilung, Lehrerarbeitszeit und statistische Forschungsarbeit.
Warum wurde eine Ausreißeranalyse durchgeführt?
Da der t-Test empfindlich auf Ausreißer und Verletzungen der Normalverteilungsannahme reagiert, war deren Identifikation notwendig, um die Gültigkeit der inferenzstatistischen Ergebnisse kritisch zu bewerten.
Welche Schlussfolgerung zieht die Arbeit aus den Ergebnissen?
Die Analyse zeigt, dass die Anzahl der Vollzeit- und Teilzeitlehrkräfte an den untersuchten Schulen signifikant unterschiedlich ist, wobei im Durchschnitt deutlich mehr Vollzeitlehrkräfte tätig sind.
- Citation du texte
- Anonym (Auteur), 2022, Vergleich zweier Variablen im PISA-Datensatz 2015. Ist die Anzahl der Lehrkräfte in Vollzeit und derer in Teilzeit im Durchschnitt gleich?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1353324
