Die durchschnittliche Lebenserwartung in Deutschland steigt seit dem 19. Jahrhundert stetig. Viele Faktoren beeinflussen die Lebenserwartung, unter anderem das Bildungsniveau oder das Jahreseinkommen, ebenso wie die Ernährung und der medizinische Fortschritt eines Landes. Ziel dieser Arbeit ist es, mithilfe einer Regressionsanalyse die Lebenserwartung von Frauen und Männern in Deutschland von 2006 bis 2016 in Abhängigkeit mehrerer Variablen zu erklären.
Die Lebenserwartung stellt dabei die abhängige Variable dar. Die unabhängigen Variablen sind die Arbeitslosenquote, das Bildungsniveau und das durchschnittliche Bruttojahreseinkommen. Anhang einer Regressionsanalyse werden diese Kriterien untersucht und anschließend für Frauen und Männer dargestellt.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Grundannahmen der Regressionsanalyse
3. Ergebnisse der Datenanalyse der Frauen
4. Ergebnisse der Datenanalyse der Männer
5. Fazit
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, die Entwicklung der Lebenserwartung von Frauen und Männern in Deutschland im Zeitraum von 2006 bis 2016 mithilfe einer Regressionsanalyse zu untersuchen und in Abhängigkeit von sozioökonomischen Variablen zu erklären.
- Analyse des Einflusses von Jahreseinkommen auf die Lebenserwartung
- Untersuchung der Korrelation zwischen Arbeitslosenquote und Lebenserwartung
- Bewertung des Bildungsniveaus als Faktor für die Lebenserwartungsdauer
- Durchführung einer geschlechtsspezifischen quantitativen Datenanalyse
- Vergleich empirischer Ergebnisse mit bestehender wissenschaftlicher Literatur
Auszug aus dem Buch
1. Einleitung
Die durchschnittliche Lebenserwartung in Deutschland steigt seit dem 19. Jahrhundert stetig, bei Frauen ist diese seit 1960 um mehr als 10 Jahre gestiegen, bei Männern um ca. 12 Jahre. Viele Faktoren beeinflussen die Lebenserwartung, unteranderem das Bildungsniveau oder das Jahreseinkommen, ebenso die Ernährung und der medizinische Fortschritt eines Landes. Ein Teil der Einflüsse auf die Lebenserwartung werden von den Menschen selbst bestimmt, das heißt, sie sind selbst daran beteiligt, ob sie ihre Lebenserwartung verlängern oder verkürzen. Seit Jahren steigt das Bruttojahreseinkommen in Deutschland und die Arbeitslosenquote sinkt stetig. Zudem ist es heute einfacher einen gewissen Bildungsabschluss zu erlangen, als noch vor 50 Jahren.
Verschiedene Studien, die die Lebenserwartung untersuchen, belegen, dass unterschiedliche Faktoren einen Einfluss auf die diese haben. Das Sozio-oekonomische Panel des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung und das Lebenserwartungssurvey des Bundesinstituts für Bevölkerungsforschung erheben nationale Studien und setzten eine wichtige Grundlage. Diese Studien untersuchen die Lebenserwartung anhand unterschiedlicher Eigenschaften. Eine Analyse von Rainer Unger und Alexander Schulze aus dem Jahr 2013 belegt einen Zusammenhang zwischen dem Bildungsniveau und dem Einkommen und der Lebenserwartung. Die Ergebnisse zeigen, dass der Bildungsstand und das Einkommen in Zusammenhang mit der Lebenserwartung stehen. Eine andere Studie betrachtet die Relation der Arbeitslosenquote und der Lebenserwartung. Das Ergebnis ist, dass die Lebenserwartung mit einer Erwerbstätigkeit höher ausfällt, als ohne Erwerbstätigkeit.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Lebenserwartung in Deutschland ein und umreißt die relevanten Einflussfaktoren wie Bildung, Einkommen und Arbeitslosigkeit sowie das Ziel der Arbeit.
2. Grundannahmen der Regressionsanalyse: Hier werden die methodischen Voraussetzungen der Regressionsanalyse erläutert und die verwendeten Datensätze sowie die aufgestellten Hypothesen vorgestellt.
3. Ergebnisse der Datenanalyse der Frauen: In diesem Kapitel werden die Residuen und Regressionskoeffizienten für die Daten der Frauen analysiert, um den Einfluss der Variablen auf deren Lebenserwartung zu prüfen.
4. Ergebnisse der Datenanalyse der Männer: Dieser Abschnitt wertet analog zu den Frauen die Daten der Männer aus, wobei signifikante Unterschiede in den Ergebnissen aufgezeigt werden.
5. Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen, diskutiert die Abweichungen zu bestehenden Studien und betont die Komplexität der Variable Lebenserwartung.
Schlüsselwörter
Lebenserwartung, Regressionsanalyse, Deutschland, Jahreseinkommen, Arbeitslosenquote, Bildungsniveau, quantitative Datenanalyse, Sozioökonomie, Statistik, Einflussfaktoren, Datenmodellierung, Signifikanz, Hypothesenprüfung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht mittels einer quantitativen Regressionsanalyse, wie verschiedene sozioökonomische Faktoren die durchschnittliche Lebenserwartung von Frauen und Männern in Deutschland zwischen 2006 und 2016 beeinflussen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind die Auswirkungen von Jahreseinkommen, Bildungsniveau und Arbeitslosenquote auf die Lebenserwartung innerhalb der deutschen Bevölkerung.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Das Ziel ist es, die statistische Signifikanz dieser Faktoren zu bestimmen und zu prüfen, inwieweit die Lebenserwartung durch diese unabhängigen Variablen erklärt werden kann.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine quantitative Regressionsanalyse durchgeführt, bei der p-Werte und Bestimmtheitsmaße zur Validierung der Modelle herangezogen werden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden zunächst die theoretischen Grundannahmen und Hypothesen definiert, gefolgt von einer detaillierten statistischen Auswertung und Interpretation der Daten für Frauen und Männer.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird durch Begriffe wie Lebenserwartung, Regressionsanalyse, statistische Signifikanz, Jahreseinkommen und sozioökonomische Faktoren charakterisiert.
Warum weichen die Ergebnisse bei den Männern von denen der Frauen ab?
Die Analyse zeigt, dass bei Männern die Arbeitslosigkeit einen signifikanten Einfluss auf die Lebenserwartung hat, während bei Frauen die untersuchten Variablen im Modell keinen signifikanten Effekt zeigten.
Welche Bedeutung hat das Bestimmtheitsmaß in dieser Untersuchung?
Das Bestimmtheitsmaß gibt an, zu welchem Prozentsatz die Varianz der Lebenserwartung durch die gewählten unabhängigen Variablen im Modell erklärt werden kann.
- Citation du texte
- Anna-Lena Weck (Auteur), 2019, Welche Faktoren beeinflussen die Lebenserwartung von Frauen und Männern in Deutschland?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/469266
