Die vorliegende Arbeit analysiert den Datensatz des „Big Five Personality Test“. Der Datensatz enthält Informationen über die Konstrukte und deren Auswirkungen auf die Persönlichkeit und Veränderungen. Das Ziel des Projekts war es, die Persönlichkeiten einer bestimmten Gruppe oder einer Person zu analysieren, zu definieren und zu klassifizieren.
Die Daten dieser Arbeit werden mit Unterstützung der Software R-Studie analysiert. Um den Datensatz analysieren zu können, werden diverse Packages installiert. Anschließend werden die Daten in R-Studie aus dem Ordner heruntergeladen und eingelesen. In diesem Datensatz wurden 314 Probanden befragt.
Die Konstrukte der Psychologie müssen, um messbar zu sein, operationalisiert werden. Die Befragungen finden dabei meistens anhand diverser persönlicher Fragen in verschiedenen Kategorien statt, indem die Selbstwahrnehmung und persönliche Einstellungen der Personen geprüft werden. Da die Persönlichkeitstests meist in Schriftform oder über elektronische Hilfsmittel abgewickelt werden, wird davon ausgegangen, dass die Ergebnisse objektiv sind. Die bekannteste Testweise in Deutschland ist die Multi-Item Likert-Skala und zeichnet sich durch eine hohe Zuverlässigkeit aus. Die Skalen bestehen aus mehreren Items von Likert-Typ.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Fachbegriffe
- 3. Variablendeskription
- 3.1. Gender (Geschlecht)
- 3.2. Age (Alter)
- 3.3. Openness (Offenheit)
- 3.4. Extraversion
- 4. Hypothesen
- 5. Die Software R-Studie
- 6. Deskriptive Statistiken
- 6.1. Gender (Geschlecht)
- 6.2. Extraversion
- 6.3. Hypothesenanalyse und Signifikanztest
- 6.4. Resultat der Testergebnis
- 6.5. Age (Alter)
- 6.6. Openness (Offenheit für neue Erfahrungen)
- 6.7. Signifikanztest der zweiten Hypothese
- 7. Diskussion
- 7.1. Ergebnisse
- 7.2. Grenzen der Analyse
- 7.3. Weiterführende Analysen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit analysiert den Zusammenhang zwischen Alter und Geschlecht und den Persönlichkeitskonstrukten Extraversion und Offenheit für neue Erfahrungen. Dabei wird die R-Studie als Grundlage für die Datenanalyse verwendet.
- Zusammenhang zwischen Alter und Extraversion
- Zusammenhang zwischen Geschlecht und Extraversion
- Zusammenhang zwischen Alter und Offenheit für neue Erfahrungen
- Zusammenhang zwischen Geschlecht und Offenheit für neue Erfahrungen
- Anwendung der Software R für die Datenanalyse
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung: Die Einleitung stellt den Forschungsgegenstand und die Zielsetzung der Arbeit dar.
- Kapitel 2: Fachbegriffe: In diesem Kapitel werden die relevanten Fachbegriffe wie Extraversion, Offenheit, Alter und Geschlecht definiert und erklärt.
- Kapitel 3: Variablendeskription: Die einzelnen Variablen wie Gender, Age, Openness und Extraversion werden im Detail beschrieben.
- Kapitel 4: Hypothesen: Die Arbeit formuliert Hypothesen über den Zusammenhang zwischen den Variablen.
- Kapitel 5: Die Software R-Studie: Dieses Kapitel erläutert die Software R-Studie und ihre Anwendung im Rahmen der Datenanalyse.
- Kapitel 6: Deskriptive Statistiken: Es werden deskriptive Statistiken für die Variablen Gender, Extraversion und Age präsentiert.
- Kapitel 7: Diskussion: Die Ergebnisse der Datenanalyse werden diskutiert und in den Kontext der Forschungsliteratur eingeordnet. Außerdem werden die Grenzen der Analyse und mögliche weiterführende Forschungsthemen aufgezeigt.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die Schlüsselbegriffe Extraversion, Offenheit, Alter, Geschlecht, R-Studie, Datenanalyse, deskriptive Statistik und Hypothesentest.
- Arbeit zitieren
- Sarah Menzel (Autor:in), 2020, Analyse der Zusammenhänge mit der R-Studie von Alter und Geschlecht auf die Persönlichkeitskonstrukte Extraversion und Offenheit in Bezug auf neue Erfahrungen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1499795
