Diese Studienarbeit befasst sich mit der Datenanalyse eines Datensatzes. Dieser Datensatz wurde von den Studierenden an der Fachhochschule für angewandtes Management in den Bereichen Sportmanagement, Wirtschaftspsychologie und BWL während der Präsenzphasen ausgefüllt. Insgesamt wurde dieser Datensatz von 72 Studierenden beantwortet. Der Datensatz ist die Grundlage für diese Studienarbeit.
Ziel ist es anhand unterschiedlicher Tests, welche mit Hilfe des Statistikprogrammes SPSS durchgeführt wurde, das praktische Verständnis und der Umgang mit SPSS nachzuweisen.
Folgende statistische Tests werden im nachfolgenden dargestellt:
− Reliabilitätsanalyse
− Lineare Regressionsanalyse (einfach oder mehrfach)
− Varianzanalyse
− Chi²-Test
− sowie 2 weitere nichtparametrische Tests.
Inhaltsverzeichnis
Einleitung
1 Reliabilitätsanalyse
2 Lineare Regressionsanalyse
3 Varianzanalyse
3.1 Post-Hoc-Tests
4 Nichtparametrische Test
4.1 Kruskal-Wallis
4.1.1 Beruf des Vaters (AV = NDHBA)
4.1.2 Ausbildung der Mutter (AV = NDHBA)
4.2 Nichtparametrische Korrelation (Kendall-Tau + Spearmen)
5 Chi-Quadrat-Test
Zielsetzung & Themen der Arbeit
Ziel dieser Studienarbeit ist es, das praktische Verständnis und den Umgang mit der Statistiksoftware SPSS nachzuweisen, indem ein Datensatz von 72 Studierenden mittels verschiedener statistischer Tests analysiert und interpretiert wird.
- Durchführung und Auswertung einer Reliabilitätsanalyse
- Anwendung linearer Regressionsmodelle
- Einsatz von Varianzanalysen und Post-Hoc-Tests
- Analyse nichtparametrischer Testverfahren
- Überprüfung von Datenzusammenhängen mittels Chi-Quadrat-Test
Auszug aus dem Buch
1 Reliabilitätsanalyse
Die Reliabilitätsanalyse, oder auch Itemanalyse genannt, befasst sich mit der Bildung von einzelnen Items zu einem Messinstrument/ Tests. Hierbei ist dem Prüfen nach verschiedenen Kriterien ausschlaggebend, welche Items sich für die Tests als nützlich oder als nicht nützlich erweisen.
Zu Beginn der statistischen Tests wurden zuerst Überlegungen angestellt, welche Items sich zusammenfassen lassen. Untersucht werden soll die Statistisch/Mathematische Begabung (SMB) der Studierenden. SMB ist positiv konstruiert: viel=gut. Hierfür wurden insgesamt 11 Items ausgesucht und für die Reliabilitätsanalyse genutzt. Folgende Items wurden für den ersten Durchlauf ausgewählt:
Hierbei ist es wichtig, dass alle ausgewählten Variablen die gleiche Richtung haben. Die beiden Items v_164 (erreichte Note Statistik I) und v_211 (erwartete Note Statistik II) mussten zuerst umcodiert werden, da Schulnoten bedeuten viel=schlecht.
Zur Berechnung der Variablen wurde das Modell „Alpha“ angewendet. Es stellte sich heraus, dass Cronbachs-Alpha einen Wert von 0,850 aufweist. Dieser Wert ist als gut zu bezeichnend.
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Einleitung erläutert die Grundlage der Studienarbeit, die auf einem Datensatz von 72 Studierenden basiert, und stellt die zu untersuchenden statistischen Testverfahren vor.
1 Reliabilitätsanalyse: Dieses Kapitel befasst sich mit der Zusammenfassung von Items zur Messung der statistisch-mathematischen Begabung und optimiert die Skala mittels Cronbachs-Alpha.
2 Lineare Regressionsanalyse: Hier wird untersucht, ob lineare Abhängigkeiten zwischen metrischen Variablen bestehen, wobei der Notendurchschnitt als Einflussvariable auf die Begabung geprüft wird.
3 Varianzanalyse: In diesem Kapitel werden Gruppenunterschiede analysiert, wobei insbesondere der Einfluss der Ausbildung der Mutter auf den Bildungsabschluss betrachtet wird.
3.1 Post-Hoc-Tests: Dieser Abschnitt spezifiziert die Signifikanz der Ergebnisse aus der Varianzanalyse bezüglich der Ausbildung der Mutter.
4 Nichtparametrische Test: Hier werden Verfahren angewendet, die geringere Anforderungen an die Datenverteilung stellen, um Zusammenhänge bei nominal- oder rangskalierten Merkmalen zu prüfen.
4.1 Kruskal-Wallis: Der Kruskal-Wallis-Test wird genutzt, um die zentrale Tendenz der Daten in verschiedenen Fallgruppen, wie Beruf des Vaters oder Ausbildung der Mutter, zu vergleichen.
4.1.1 Beruf des Vaters (AV = NDHBA): Die Analyse bestätigt, dass bei der Variable Beruf des Vaters kein signifikanter Einfluss auf das NDHBA vorliegt.
4.1.2 Ausbildung der Mutter (AV = NDHBA): Dieses Kapitel weist signifikante Unterschiede in der zentralen Tendenz der Testvariablen basierend auf der Ausbildung der Mutter nach.
4.2 Nichtparametrische Korrelation (Kendall-Tau + Spearmen): Hier wird eine signifikante Korrelation zwischen der Ausbildung der Mutter und den Schulnoten mittels zweier Koeffizienten belegt.
5 Chi-Quadrat-Test: Dieses Kapitel prüft mittels Chi-Quadrat-Test, ob ein Zusammenhang zwischen dem Geschlecht und dem Bildungsabschluss besteht.
Schlüsselwörter
Statistik, SPSS, Reliabilitätsanalyse, Cronbachs-Alpha, Regressionsanalyse, Varianzanalyse, ANOVA, Post-Hoc-Test, Nichtparametrische Tests, Kruskal-Wallis, Korrelation, Chi-Quadrat-Test, Datenanalyse, Signifikanz, Skalierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit dokumentiert die praktische Anwendung statistischer Analyseverfahren mit der Software SPSS anhand eines realen Datensatzes von 72 Studierenden.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der Reliabilitätsmessung, Regressionsanalysen, Gruppenvergleichen mittels Varianzanalyse sowie nichtparametrischen Testverfahren.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Hauptziel besteht darin, den sicheren Umgang mit SPSS zu beweisen und die statistischen Methoden korrekt auf den Datensatz anzuwenden und zu interpretieren.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden verschiedene quantitative Methoden eingesetzt, darunter Cronbachs-Alpha zur Reliabilitätsprüfung, lineare Regression, ANOVA, der Kruskal-Wallis-Test sowie der Chi-Quadrat-Test.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Prüfung der Reliabilität einer Begabungsskala, die Modellierung von Einflussfaktoren durch Regression, Gruppenvergleiche und die Prüfung von Zusammenhängen zwischen kategorialen Variablen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Statistik, SPSS, Signifikanz, Reliabilitätsanalyse, ANOVA, Regressionsanalyse und Korrelation.
Warum wurde bei der Varianzanalyse zusätzlich ein Post-Hoc-Test durchgeführt?
Der Post-Hoc-Test war notwendig, um nach dem Nachweis eines signifikanten Effekts bei der Variable „Ausbildung der Mutter“ genau zu bestimmen, zwischen welchen Gruppen die Unterschiede liegen.
Warum wurde bei der Untersuchung des Bildungsabschlusses von der ANOVA auf den Kruskal-Wallis-Test gewechselt?
Da die abhängige Variable keine exakte Intervallskala darstellt und der Test auf Normalverteilung signifikante Abweichungen zeigte, wurde zur Absicherung der Ergebnisse ein nichtparametrisches Verfahren gewählt.
Warum ist das R² des Regressionsmodells mit 7,1 % zwar gering, aber dennoch bemerkenswert?
In multifaktoriellen sozialwissenschaftlichen Modellen ist ein R² von 0,071 ein akzeptabler Wert, da er zeigt, dass trotz vieler Einflussfaktoren ein signifikanter Regressor identifiziert werden konnte.
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- Markus Leßmann (Autor), 2012, Statistik Tests mit der Software SPSS. Durchführung, Prüfung und Interpretation, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/339541
