Folgende Datenanalyse stützt sich auf die Daten der „allgemeinen Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften“ (ALLBUS) aus dem Jahr 2014. Die Studie wurde Mitte der siebziger Jahre ins Leben gerufen. Seither fungiert das ALLBUS-Programm als eine umfangreiche Datenquelle für die gesellschaftliche Dauerbeobachtung in Deutschland. Durch die meist zweijährliche Datenerhebung der Studie wird dieses Medium genutzt, um Veränderungen der Gesellschaft zu beobachten. Während des Erhebungszeitraum der Allbusstudie 2014 wurden mit 3468 Personen persönlich-mündliche Befragung mit standardisiertem Frageprogramm (CAPI – Computer Assisted Personal Interviewing) zwei Zusatzbefragungen als CASI (Computer Assisted Self-Interviewing) im Rahmen des ISSP (Splitverfahren) durchgeführt. Die Studie beinhaltet 861 Variablen. Gegliedert ist die Studie in die Bereiche Freizeitaktivitäten und Mediennutzung, soziale Ungleichheit und Wohlfahrtsstaat, Familie und Partnerschaft, politische Einstellungen, Gesundheit, Sonstiges, ALLBUS-Demographie, Daten zum Interview (Paradaten), Nationale Identität III (ISSP), Bürger und Staat II (ISSP), Ergänzungen und abgeleitete Variablen. Das Untersuchungsgebiet beschränkt sich auf die Bundesrepublik Deutschland. Die Datengeber wurden durch eine zweistufige, disproportional geschichtete Zufallsauswahl bestimmt. Unter den Probanden waren Deutsche und Ausländer, welche zum Zeitpunkt der Untersuchung in deutschen Privathaushalten lebten und vor dem 01.01.1996 geboren sind. Durch den zugrunde liegenden Datensatz können Hypothesen, die durch Beobachtung hergeleitet werden, statistisch überprüft werden. Nachgehend werden einige Hypothesen vorgestellt, welche sich auf die Variablen Lebensalter, Schulbildung und Nettoeinkommen beziehen. Mit verschiedenen statistischen Verfahren, wie der Kreuztabelle, dem t.Test und die Varianzanalyse wird eruiert, ob die aufgestellten Hypothesen Bestand haben oder verworfen werden müssen.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Ziel der Arbeit
3. Hypothesenüberprüfung
3.1.Kreuztabelle
3.2.T-Test
3.3.Varianzanalyse
Zielsetzung & Themen
Ziel dieser Arbeit ist die statistische Überprüfung von vier Hypothesen basierend auf dem Datensatz der Allbus-Studie 2014, um Zusammenhänge zwischen den soziodemografischen Variablen Lebensalter, Schulbildung und Nettoeinkommen zu analysieren.
- Analyse des Einflusses von Geschlecht auf das monatliche Einkommen.
- Untersuchung der Altersstruktur in Bezug auf das Geschlecht.
- Prüfung von Bildungsunterschieden zwischen Männern und Frauen mittels t-Test.
- Varianzanalytische Untersuchung des Einflusses des Bildungsniveaus auf das Einkommen.
Auszug aus dem Buch
3.1. Kreuztabelle
Der Fakt, dass Frauen ein geringeres Einkommen erhalten als Männer, wird oft in den Medien diskutiert. Ob diese Tatsache Bestand hat, wird im Folgenden geprüft. Die dazu formulierten Hypothesen lauten:
Ha: Frauen erhalten ein niedrigeres Einkommen als Männer.
H0: Frauen erhalten gleiches oder ein höheres Einkommen als Männer.
Das gewählte Signifikanzniveau ist 1%. Ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis durch Zufall zustande gekommen sein kann, größer als 1% wird die Alternativhypothese zurückgewiesen und die Nullhypothese beibehalten. Das monatliche Einkommen (v420) wurde in zwei Kategorien geteilt. Da die genannte Variable schon in Einkommenskategorien eingeteilt ist, wurde die Selektion danach vorgenommen. Personen mit einem Einkommen von bis zu 999 Euro im Monat wurden mit „1“ betitelt, Personen mit einem höheren monatlichen Einkommen erhielten eine „2“. Das Merkmal Geschlecht wurde in „Mann“ und „Frau“ gegliedert. Die Tabelle wurde unter „EKG“ gespeichert.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel stellt die Allbus-Studie 2014 als Datenbasis vor und erläutert die Zielsetzung, durch statistische Verfahren Hypothesen zu Lebensalter, Bildung und Einkommen zu prüfen.
2. Ziel der Arbeit: Hier wird das Ziel definiert, vier Hypothesen zum Allbus-Datensatz zu formulieren und mittels geeigneter statistischer Verfahren zu testen.
3. Hypothesenüberprüfung: Dieser Hauptteil führt die statistischen Tests (Kreuztabellen, t-Test, Varianzanalyse) durch, um die aufgestellten Hypothesen zu Geschlecht, Alter, Bildung und Einkommen anhand des Datensatzes zu verifizieren oder zu falsifizieren.
3.1.Kreuztabelle: Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Geschlecht und Einkommen sowie Geschlecht und Altersstruktur mittels Chi-Quadrat-Tests.
3.2.T-Test: Überprüfung, ob signifikante Unterschiede im Bildungsstand zwischen Männern und Frauen bestehen, inklusive Effektstärkenmessung.
3.3.Varianzanalyse: Untersuchung des Einflusses des Bildungsniveaus auf die Höhe des monatlichen Einkommens mittels Varianzanalyse und Tukey-Test.
Schlüsselwörter
Allbus-Studie 2014, Datenanalyse, Statistik, Hypothesenüberprüfung, Nettoeinkommen, Schulbildung, Lebensalter, Kreuztabelle, Chi-Quadrat-Test, T-Test, Varianzanalyse, Signifikanzniveau, Effektstärke, Geschlecht, R-Programmierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der statistischen Analyse soziodemografischer Daten aus der Allbus-Studie 2014, um gesellschaftliche Zusammenhänge zu untersuchen.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die Schwerpunkte liegen auf den Variablen Lebensalter, Schulbildung und Nettoeinkommen sowie deren Interdependenzen mit dem Geschlecht.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, Hypothesen über Einkommens- und Bildungsunterschiede zu formulieren und diese mittels statistischer Signifikanztests zu prüfen.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden angewendet?
Es werden Methoden wie Kreuztabellen, Chi-Quadrat-Tests, t-Tests (Welch-Test) sowie Varianzanalysen (ANOVA) unter Verwendung der Statistik-Software R eingesetzt.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Prüfung der Einkommens- und Altersverteilung nach Geschlecht sowie die Untersuchung von Bildungsunterschieden und deren Auswirkung auf das Einkommen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Allbus 2014, statistische Datenanalyse, Bildungsniveau, Nettoeinkommen, Signifikanzprüfung, R-Statistik.
Warum wurde für den Vergleich der Schulbildung ein Welch-Test gewählt?
Da der Levene-Test für die Variable Schulbildung eine Verletzung der Varianzhomogenität zeigte, musste ein Test angewendet werden, der heterogene Varianzen berücksichtigt.
Wie interpretierte die Autorin die Effektstärke bei der Bildung?
Die berechnete Effektstärke (Cohen.d bzw. eta-Quadrat) wurde als vernachlässigbar bzw. schwach eingestuft, obwohl die Mittelwertunterschiede statistisch signifikant waren.
Wurde für die Varianzanalyse eine spezifische Software-Funktion zur Post-hoc-Analyse genutzt?
Ja, um nach der Varianzanalyse festzustellen, welche Gruppenmittelwerte sich signifikant unterscheiden, wurde der TukeyHSD-Test verwendet.
- Citation du texte
- Lisa Reichenbacher (Auteur), 2019, Quantitative Datenanalyse in R - Allbusstudie, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/470550
