Einfluss der Semesterzahl auf die monatlichen Ausgaben für Gesundheit von berufsbegleitend Studierenden. Analyse mit dem Softwareprogramm R


Seminararbeit, 2018

11 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 Problemstellung und Vorgehensweise

2 Einfluss der Semesterzahl auf die monatlichen Ausgaben für Gesundheit
2.1 Daten und R-Pakete
2.2 Deskriptive Analyse
2.3 Induktive Analyse
2.4 Vergleich der Ergebnisse aus der deskriptiven und induktiven Analyse

3 Fazit

Versionshinweise

Literaturverzeichnis

Problemstellung und Vorgehensweise

1 Problemstellung und Vorgehensweise

Das Interesse an einem gesunden Lebensstil ist in den letzten Jahren stetig gestiegen (vgl. Schmid, Reif, 2018, S. 17). Das statistische Bundesamt ermittelte, dass sich die Ausgaben für Gesundheit in den Jahren 1996 bis 2015 fast verdoppelt haben (vgl. Statistische Bundesamt, 2017, o. S.). Eine Umfrage der Continentale Krankenversicherung zeigt, dass 54 % der Kunden davon überzeugt sind nur durch private Vorsorge zukünftig eine gute Versorgung im Bereich Gesundheit zu sichern (vgl. Continentale Krankenversicherung, 2017, S. 26). Eine gute Ge- sundheit ist vor allem für berufsbegleitend Studierende von Relevanz. Es zeigt sich, dass jeder fünfte Student von psychischen Problemen durch die Belastung betroffen ist und deshalb mit steigender Semesterzahl professionelle Hilfe in Anspruch nimmt (vgl. Techniker Kranken- kasse, 2015, S. 5 ff.). Basierend auf dem Studierenden-Gesundheitsreport 2016 der FOM Hoch- schule gilt es herauszufinden, wie die Anzahl der bereits absolvierten Semester Einfluss auf die monatlichen Gesundheitsausgaben der berufsbegleitenden Studenten hat. Weiterhin ist kritisch zu hinterfragen, ob die Ergebnisse in R tatsächlich aufschlussreiche Erkenntnisse bieten, um eine valide Aussage treffen zu können. Die Ergebnisse werden im weiteren Verlauf dieser Ar- beit untersucht.

Aufbauend auf den gezeigten Herausforderungen ist das Ziel dieser Arbeit, den Einfluss der Semesterzahl auf die monatlichen Ausgaben für Gesundheit von berufsbegleitend Studieren- den in Form einer deskriptiven und induktiven Analyse zu beweisen oder zu widerlegen. Wei- terhin ist zu untersuchen, in wie weit die Ergebnisse aus R valide zur weiteren Bearbeitung sind. Die Schlussanalyse bezieht sich auf die Verbindung der Ergebnisse aus der deskriptiven und induktiven Analyse und die damit aufkommenden Erkenntnisse. Die Arbeit ist in zwei wesentliche Teile gegliedert. Im ersten Teil dieser Arbeit wird eine deskriptive Analyse durch- geführt und diese anschließend grafisch dargestellt. Der zweite Teil befasst sich mit der induk- tiven Analyse, um die Korrelation der beiden Fragen aus dem Report bewerten zu können. Abgeschlossen wird diese Arbeit durch ein Fazit.

Die Ergebnisse innerhalb dieser Arbeit werden mit dem Einsatz des Analyseprogramms R er- mittelt. R ermöglicht das Erstellen bzw. Visualisieren von umfangreichen Grafiken und Dia- grammen. Dabei wird mit einem R-Code gearbeitet. Dazu wird auf eine grafische Benutzer- oberfläche zurückgegriffen, welche als Schnittstelle dient, um auf die Funktionen von R zu- rückzugreifen. Dieses Statistikpaket nennt sich R-Studio (vgl. Matzer, 2015, S. 13; Violka, 2009, S. 94). R-Studio generiert eine Entwicklungsumgebung, welche es ermöglicht Biblio- theken zu integrieren, komplexe Analysen zu erstellen und zu visualisieren. Somit können komplexe statistische Verfahren auf eine gegebene Problemstellung angewendet werden (vgl. Weimer, Becker, 2014, S. 49).

2 Einfluss der Semesterzahl auf die monatlichen Ausgaben für Gesundheit

2.1 Daten und R-Pakete

Die Software R bietet die Möglichkeit durch die Funktion % mehrere Pakete in das

System zu laden, sofern eine Installation dieser Pakete im Vorfeld durchgeführt wurde. Diese Pakete, auch Add-ons genannt, sind zusätzliche Funktionen die, die eigentlichen Funktionen von R erweitern. Unter anderem enthalten diese Analysewerkzeuge eine vereinfachte Bewer- tung von Daten bzw. die Möglichkeit interaktive Graphen zu erstellen (vgl. Jank, 2011, S. 167; Adler, 2009, S. 37 f.). Die folgende Analyse verwendet die R-Pakete und , die daher zunächst geladen werden:

library (mosaic)

wird für statistische Auswertungen verwendet, mit denen grafische sowie numerische Zusammenfassungen durchgeführt werden können (vgl. Gerbing, 2014, S. 94).

library (car)

Das Paket bietet die Funktion multivariante lineare Modelle darzustellen und Hypothesen- tests durchzuführen, die für diese Arbeit relevant sind (vgl. Fox, 2002, S. 30 f.). Vor dem Einlesen der Daten des Gesundheitsreports 2016 wird noch das Arbeitsverzeichnis abgefragt, um festzustellen an welchen Zielort die Daten beim Abspeichern gelangen:

getwd()

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Nach der genauen Abfrage des Verzeichnisses wird nun der benötigte Datensatz mit den Ant- worten zum Gesundheitsreport in das Global Environment von R-Studio geladen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die R-Pakete und der Datensatz sind somit in R-Studio geladen und werden nun im Anschluss mit den spezifischen R-Befehlen ausgewertet.

2.2 Deskriptive Analyse

Um eine valide Auswertung der Daten zu generieren werden innerhalb dieser Analyse Personen ausgeschlossen, die kein Semester angegeben haben. Unterstützend dazu wurden alle fehlenden Angaben bei den monatlichen Ausgaben für Gesundheit durch 0 ersetzt. Beginnend mit der Auswertung für die erste Frage nach den monatlichen Ausgaben für Gesundheit, müssen zunächst die einzelnen Ausgaben innerhalb der Vektoren miteinander addiert werden, um die Summe der Ausgaben der einzelnen Personen zu erhalten:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Software R generiert mit dieser Funktion einen neuen Vektor, der im Anschluss durch ei- nen im Paket enthaltenen Befehl, ausgewertet wird. Somit wird jede Variable, zu den Gesamtausgaben pro Befragten, zusammengefasst (vgl. Pruim, 2018, S. 27):

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Auswertungen des Befehls ! beziehen sich auf 746 Personen. 282 von 1.028 Personen wurden bei dieser Auswertung nicht berücksichtigt. Die Standartabweichung (sd) zeigt, dass eine durchschnittliche Streuung der Ausgaben von 96,43 EUR in Abweichung vom Mittelwert vorliegt. In Relation zum Median, der bei 55,50 EUR liegt, erscheint dieser Wert hoch. Für eine genauere Analyse der Abweichung zum Mittelwert ist an dieser Stelle der Boxplot eine hilfreiche Darstellung.

Für die zweite Frage "In welchem Semester studieren Sie aktuell?" wird ebenfalls die Datenlage analysiert, um zu prüfen in wie weit diese in einer grafischen Übersicht zur ersten Fragestellung kombinierbar ist. Da die Antworten der Personen Zahlen darstellen, müssen diese vorerst aufbereitet werden, um eine bessere Übersicht bei der Auswertung zu generieren.

[...]

Ende der Leseprobe aus 11 Seiten

Details

Titel
Einfluss der Semesterzahl auf die monatlichen Ausgaben für Gesundheit von berufsbegleitend Studierenden. Analyse mit dem Softwareprogramm R
Hochschule
FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Siegen früher Fachhochschule  (FOM)
Veranstaltung
Wiss. Methoden - quantitative Datenanalyse
Note
1,3
Autor
Jahr
2018
Seiten
11
Katalognummer
V439581
ISBN (eBook)
9783668801769
ISBN (Buch)
9783668801776
Sprache
Deutsch
Schlagworte
R, R Software, R-Studio, mosaic, library, R-Code, car, Gesundheit, Statistik, Statistik und R, Gesundheitsreport, FOM, Daten, Excel
Arbeit zitieren
Kamil Winnowicz (Autor), 2018, Einfluss der Semesterzahl auf die monatlichen Ausgaben für Gesundheit von berufsbegleitend Studierenden. Analyse mit dem Softwareprogramm R, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/439581

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