Im Internetportal der WAZ Mediengruppe wurde 2011 veröffentlicht, dass „mehr als die Hälfte der Abiturienten in NRW weiblich [sind]. Bei den Schulabgängern ohne Abschluss sind es hingegen die Jungen, die den größeren Anteil ausmachen“.
Focus online dramatisiert den Sachverhalt und schreibt 2009 „Schule ist nichts für Jungs […] Förderschüler, Hauptschüler, Schulabbrecher und Sitzenbleiber sind mehrheitlich Jungs“. So läuft also auch dieser Artikel darauf hinaus, dass Mädchen die besseren Schülerinnen sind und auch die besseren Schulabschlüsse erzielen.
Im Vordergrund dieser Arbeit steht nun die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Geschlecht und den erreichten Schulabschlüssen. Konkret heißt das: ist es tatsächlich so, dass Mädchen im Allgemeinen höhere Schulabschlüsse erlangen, als Jungen? Den Abschluss bilden Überlegungen zu den Ergebnissen der Untersuchung sowie die Darstellung möglicher Auswirkungen.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Hauptteil
2.1 Datenaufbereitung
2.2 Der χ²-Unabhängigkeitstest
2.3 Auswertung
3. Fazit
Literatur
1. Einleitung
Im Internetportal der WAZ Mediengruppe wurde 2011 veröffentlicht, dass „mehr als die Hälfte der Abiturienten in NRW weiblich [sind]. Bei den Schulabgängern ohne Abschluss sind es hingegen die Jungen, die den größeren Anteil ausmachen“.
Focus online dramatisiert den Sachverhalt und schreibt 2009 „Schule ist nichts für Jungs [] Förderschüler, Hauptschüler, Schulabbrecher und Sitzenbleiber sind mehrheitlich Jungs“. So läuft also auch dieser Artikel darauf hinaus, dass Mädchen die besseren Schülerinnen sind und auch die besseren Schulabschlüsse erzielen.
Im Vordergrund dieser Arbeit steht nun die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Geschlecht und den erreichten Schulabschlüssen. Konkret heißt das: ist es tatsächlich so, dass Mädchen im Allgemeinen höhere Schulabschlüsse erlangen, als Jungen? Den Abschluss bilden Überlegungen zu den Ergebnissen der Untersuchung sowie die Darstellung möglicher Auswirkungen.
2. Hauptteil
Als Grundlage für die anstehende Aufschlüsselung wird eine Hypothese benötigt. Dazu werden die obigen Aussagen aus den Zeitungsartikeln als wahr angesehen. Es ergibt sich also folgende Hypothese: Wenn eine Person weiblich ist, dann ist die Wahrscheinlichkeit für einen hohen Schulabschluss (Fachhochschulreife oder Allgemeine Hochschulreife) höher, als bei einer Person, die männlich ist.
Diese gilt es nun mit Hilfe des χ²-Unabhängigkeitstests zu überprüfen.
2.1 Datenaufbereitung
Zur Untersuchung und Auswertung der oben aufgestellten Hypothese stehen Daten aus dem Mikrozensus Campus File 2002 zur Verfügung. Da für diese Arbeit nicht sämtliche Daten des Mikrozensus relevant sind, beginnt die Datenaufbereitung mit dem Aussortieren. Wichtig sind Informationen zum Geschlecht sowie zum Schulabschluss der Befragten. Im Mikrozensus finden sich diese Informationen unter den Variablen EF32 (Geschlecht) und EF287 (Höchster allgemeiner Schulabschluss).
Die Variablenwerte von EF32 untergliedern sich in:
1 = männlich und 2 = weiblich.
Die Variable EF287 wird in folgende Variablenwerte (Merkmalsausprägungen) unterteilt:
Für das weitere Arbeiten mit den Daten können einige Merkmalsauprägungen aufgrund von Irrelevanz aussortiert bzw. zusammengefasst werden. So entsteht mit Hilfe der Excel-Funktion „Suchen und Ersetzen“ eine neue, geclusterte Liste (EF287-NEU):
Aus den beiden Spalten mit den Variablenwerten von EF32 und EF287-NEU wird eine Pivot-Tabelle bei Excel erstellt. Die Zeilenbeschriftung ergibt sich aus der Variable EF32, die Spaltenbeschriftung aus der Variable EF287-NEU. So entsteht eine Kreuztabelle nach folgendem Muster:
Über die Navigation „Pivot-Tabelle – Feldliste“ wird EF32 in das Feld „Werte“ gezogen und so wird die Tabelle ausgefüllt.
Aus der Pivot-Tabelle wird eine 2x2 Kontingenztabelle, in der die beobachteten, absoluten Häufigkeiten mit folgender Beschriftung dargestellt werden:
2.2 Der χ²-Unabhängigkeitstest
Für den χ²-Unabhängigkeitstest bildet die oben dargestellte Kontingenztabelle die Grundlage. Anhand dieser Tabelle wird eine weitere berechnet: Die Indifferenztabelle. Hier werden die erwarteten, absoluten Häufigkeiten ermittelt. Das heißt, hier wird gezeigt, welche Werte bei Unabhängigkeit der untersuchten Merkmale zu erwarten sind. Diese Werte erhält man durch folgende Formel bei Excel: =(Zeilensumme*Spaltensumme)/Gesamtsumme. Wären die Merkmale also unabhängig voneinander, so müsste die Tabelle folgendermaßen gefüllt sein:
An dieser Stelle wird die weitere Untersuchung kurz unterbrochen, um zu überprüfen, ob die erforderlichen Bedingungen für die Interpretation des χ²-Unabhängig- keitstests erfüllt werden. Diese Bedingungen lauten:
„a) nur 20% der Zellen in der Indifferenztabelle dürfen Häufigkeiten aufweisen, die kleiner als 5 sind
b) jede Zelle der Indifferenztabelle muss erwartete Werte enthalten, die größer als 0 sind“ (Friedrich, 2011, S.84).
Beide Bedingungen sind in diesem Falle erfüllt, daher kann die Untersuchung fortgesetzt werden.
Vergleicht man nun die beiden Tabellen, zeigt sich, dass die Werte voneinander abweichen. Für den χ²-Wert ist genau diese Abweichung zwischen beobachteten und erwarteten Häufigkeiten wichtig. Den χ²-Wert erhält man mit folgender Excel-Formel: =((beobachteter Wert – erwarteter Wert)^2)/erwarteter Wert.
Durch die Berechnung ergeben sich nachfolgende Werte, wobei der Gesamtwert den χ²-Wert darstellt:
„Ein hoher χ²-Wert zeigt an, dass die beiden Variablen voneinander abhängig sind“ (Friedrich, 2011, S.82). Was genau der entstandene Wert von 66,36 bedeutet und wie dieser Wert zu interpretieren ist, stellt sich anhand weiterer Berechnungen heraus.
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- Quote paper
- Anke Schepers (Author), 2012, "Schule ist nichts für Jungs" - Über den Zusammenhang von Schulabschlüssen und Geschlecht, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/197281
