In dieser Arbeit geht es um die Untersuchung, ob eine Korrelation zwischen der Körpergröße und dem Gewicht eines Schülers und seiner Sportnote besteht. Dafür wurden Daten an verschiedenen Schulen und verschiedenen Klassenstufen erhoben. Dem setze ich eine Korrelation voraus und untersuche den statistischen Zusammenhang.
Die Untersuchung wird anhand einer Regressionsanalyse mittels des Programms „R“ durchgeführt. Das Ergebnis soll zeigen, ob es einen statistisch linearen Zusammenhang zwischen Schüler mit „sportlichem BMI (Body-Mass-Index)“ und einer besseren Sportnote, gegenüber Schülern mit hohem BMI und einer schlechteren Sportnote, gibt.
Um oben genannte Daten erheben zu können, musste zuerst eine Anfrage an die Schulleitung gestellt werden. Da einige Schüler zum Zeitpunkt der Datenerhebung noch nicht volljährig waren, musste zusätzlich eine Einverständniserklärung der Eltern eingeholt werden. Die Datenerhebung fand an drei verschiedenen Schulen statt und besteht aus einer fünften Klasse und zwei elften Klassen.
Jeder Schüler erhielt eine Zeile im Erhebungsbogen. Dort wurde die Körpergröße, das Gewicht, das Geschlecht, die Sportnote und eine Entscheidungsfrage, ob auch in der Freizeit Sport getrieben wird, abgefragt. Um die Anonymität der Schüler zu gewährleisten, wurde ihnen statt des Namens eine Nummer zugeteilt.
Die Sportnote bildet die abhängige Variable. Unabhängige Variablen sind Gewicht und Körpergröße, wodurch sich wiederum der BMI berechnen lässt. Der Freizeit Sport und das Geschlecht fungieren als unabhängige Dummy Variablen. Da die Umfrage auf freiwilliger Basis stattfand, sind die Daten meist nur von Teilen einer Klasse ausgefüllt worden.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Datenerhebung und Quellen
3. Analyse des Datensatzes
4. Interpretation und Ergebnisse der linearen Regression
5. Fazit und kritische Würdigung des Modells
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht mittels einer Regressionsanalyse, ob ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen dem Body-Mass-Index (BMI) von Schülern und deren Sportnoten besteht, wobei auch ein potenziell quadratischer Verlauf in die Modellierung einfließt.
- Datenerhebung bei Schülern unterschiedlicher Klassenstufen
- Berechnung und Analyse des Body-Mass-Index (BMI)
- Durchführung einer multiplen linearen Regressionsanalyse mit dem Programm "R"
- Untersuchung der Modellgüte und statistischen Signifikanz
- Kritische Reflexion der Einflussfaktoren auf sportliche Leistungen
Auszug aus dem Buch
2. Datenerhebung und Quellen
Um oben genannte Daten erheben zu können, musste zuerst eine Anfrage an die Schulleitung gestellt werden. Da einige Schüler zum Zeitpunkt der Datenerhebung noch nicht volljährig waren, musste zusätzlich eine Einverständniserklärung der Eltern eingeholt werden. Die Datenerhebung fand an drei verschiedenen Schulen statt und besteht aus einer fünften Klasse und zwei elften Klassen.
Jeder Schüler erhielt eine Zeile im Erhebungsbogen. Dort wurde die Körpergröße, das Gewicht, das Geschlecht, die Sportnote und eine Entscheidungsfrage, ob auch in der Freizeit Sport getrieben wird, abgefragt.
Um die Anonymität der Schüler zu gewährleisten, wurde ihnen statt des Namens eine Nummer zugeteilt.
Die Sportnote bildet die abhängige Variable. Unabhängige Variablen sind Gewicht und Körpergröße, wodurch sich wiederum der BMI berechnen lässt. Der Freizeit Sport und das Geschlecht fungieren als unabhängige Dummy Variablen. Da die Umfrage auf freiwilliger Basis stattfand, sind die Daten meist nur von Teilen einer Klasse ausgefüllt worden. Die erhobene Stichprobe beträgt neunundachtzig Schüler und Schülerinnen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Fragestellung ein, ob eine Korrelation zwischen Körpermaßen (BMI) und Sportnoten besteht und erläutert die methodische Herangehensweise.
2. Datenerhebung und Quellen: Hier wird der Prozess der Datengewinnung, die Struktur des Erhebungsbogens sowie die Auswahl der Variablen für das statistische Modell beschrieben.
3. Analyse des Datensatzes: Dieses Kapitel präsentiert die statistische Auswertung der erhobenen Daten, inklusive Quantilen, Median und Mittelwerten, um die Basis für die Regression zu legen.
4. Interpretation und Ergebnisse der linearen Regression: Dieser Teil beinhaltet die praktische Durchführung der Regressionsanalyse sowie die Interpretation der statistischen Kennzahlen zur Überprüfung der aufgestellten Hypothesen.
5. Fazit und kritische Würdigung des Modells: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und diskutiert methodische Limitationen, wie die subjektive Notenvergabe oder den Einfluss des Alters auf die Ergebnisse.
Schlüsselwörter
Statistik, Regressionsanalyse, Sportnote, Body-Mass-Index, BMI, Datenerhebung, Schulleistung, Korrelation, Signifikanzniveau, Modellgüte, abhängige Variable, unabhängige Variable, Dummy-Variable, R-Programmierung, Stichprobe.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit grundlegend?
Die Arbeit untersucht den statistischen Zusammenhang zwischen den physischen Merkmalen von Schülern – repräsentiert durch den BMI – und ihrer Leistungsbewertung im Schulsport.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Die zentralen Felder sind die empirische Datenerhebung im schulischen Umfeld, die Anwendung statistischer Regressionsmodelle und die kritische Auseinandersetzung mit der Aussagekraft von Körpermaßen in Bezug auf sportliche Leistungen.
Welches primäre Ziel verfolgt die Forschungsarbeit?
Das Ziel ist es, mittels Regressionsanalyse zu ermitteln, ob Schüler mit einem als "sportlich" eingestuften BMI tendenziell bessere Sportnoten erhalten als Schüler mit höherem BMI.
Welche wissenschaftliche Methode wird in der Arbeit verwendet?
Es wird eine multiple lineare Regressionsanalyse unter Verwendung der Statistik-Software "R" durchgeführt, inklusive einer Transformation für quadratische Zusammenhänge.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil umfasst die Datenerhebung, die deskriptive Analyse der Stichprobe, die Durchführung der Regressionsrechnungen in verschiedenen Modellvarianten und die statistische Signifikanzprüfung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Regressionsanalyse, Body-Mass-Index (BMI), statistische Signifikanz, Sportnote und Stichprobenanalyse charakterisiert.
Warum wurde in der Regressionsanalyse auch der quadratische BMI-Wert (BMI²) aufgenommen?
Der quadratische Term wurde aufgenommen, da die Vermutung bestand, dass der Zusammenhang zwischen Sportnote und BMI nicht linear verläuft, sondern eher einer Kurve folgt.
Welche Limitationen nennt der Autor bei der Bewertung der Sportnoten?
Der Autor weist darauf hin, dass Sportnoten subjektiv vergeben werden und nicht immer auf objektiv messbaren Leistungen basieren, was die Validität der Ergebnisse beeinflussen kann.
- Citar trabajo
- Oliver Ryssok (Autor), 2019, Regressionsanalyse über Gewicht und Körpergröße eines Schülers in Bezug auf die Sportnote. BMI eines Schülers und die Auswirkung auf seine Sportnote, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/462720
