Die Arbeit befasst sich mit der Analyse der Miethöhe. Dabei stellt sich die Frage, welche Faktoren die Miethöhe am stärksten beeinflussen, das Alter der Mieter, der Erwerbsstatus, die Größe der Wohnung, etc.
Dabei liegt der Schwerpunkt auf statistischen Analyseverfahren – untersucht wird die mögliche Abhängigkeit anhand der Regressionsanalyse (einfache, partielle und multiple Regression) und Varianz- bzw. Kovarianzanalyse. Dabei wird mit Daten aus dem Mikrozensus gearbeitet.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Datensatz
- 3. Analyse: Regression
- 3.1 Einfache Regression
- 3.2 Partielle Regression
- 3.3 Multiple Regression
- 4. Analyse: Varianz / Kovarianz
- 4.1 Einfaktorielle Varianzanalyse
- 4.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse
- 4.3 Kovarianzanalyse
- 5. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit zielt darauf ab, multivariate Analysemethoden anhand von Daten des Mikrozensus zu erklären und zu demonstrieren. Im Fokus steht die Untersuchung der Miethöhe und ihrer Abhängigkeit von verschiedenen Variablen. Die Analysemethoden umfassen Regression (einfach, partiell, multiple) und Varianz-/Kovarianzanalyse.
- Einführung in multivariate Analysemethoden
- Analyse der Miethöhe mit Hilfe des Mikrozensus
- Anwendung von Regressionsanalysen
- Anwendung von Varianz- und Kovarianzanalysen
- Interpretation der Ergebnisse im Kontext des Mikrozensusdatensatzes
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik der Arbeit ein. Es wird die Verwendung multivariater Analysemethoden angekündigt, wobei der Fokus auf der Analyse der Miethöhe im Kontext des Mikrozensusdatensatzes liegt. Die Autorin beschreibt die Forschungsfrage: Von welchen Variablen ist die Miethöhe abhängig und wie stark ist diese Abhängigkeit? Der methodische Ansatz, der die einfache, partielle und multiple Regression sowie die Varianz- und Kovarianzanalyse umfasst, wird skizziert. Die Einleitung legt den Grundstein für die anschließende detaillierte Analyse.
2. Datensatz: Dieses Kapitel beschreibt den verwendeten Datensatz, der aus dem Mikrozensus stammt. Es werden grundlegende Informationen zum Mikrozensus selbst gegeben, wie z.B. die Stichprobengröße und die Art der erhobenen Daten. Der Datensatz beinhaltet 29 Variablen zu persönlichen Informationen (Alter, Geschlecht, Familienstand), Berufstätigkeit, Bildungsabschluss, Finanzen und Wohnungsinformationen, einschließlich der Miethöhe. Die Autorin erläutert die Zusammensetzung des Datensatzes hinsichtlich der demografischen Merkmale der befragten Personen (Alter, Geschlecht, Familienstand) und weist auf Besonderheiten wie die hohe Anzahl an ledigen Befragten hin, die durch den Einschluss von Kindern und Jugendlichen erklärt wird. Schließlich wird erwähnt, dass die Angaben zur Miethöhe freiwillig waren, was zu fehlenden Werten führt. Dieses Kapitel stellt den Kontext und die Grundlage für die folgenden statistischen Analysen bereit.
Schlüsselwörter
Multivariate Statistik, Mikrozensus, Miethöhe, Regression, Korrelation, Varianzanalyse, Kovarianzanalyse, SPSS, soziale Lage, Wohnung, Einkommen, Alter, Bildung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Analyse der Miethöhe anhand von Mikrozensusdaten
Was ist das Thema der vorliegenden Arbeit?
Die Arbeit analysiert die Abhängigkeit der Miethöhe von verschiedenen Variablen anhand von Daten des Mikrozensus. Dabei werden multivariate Analysemethoden wie Regression (einfach, partiell, multiple) und Varianz-/Kovarianzanalyse eingesetzt.
Welche Daten werden verwendet?
Die Analyse basiert auf Daten des Mikrozensus. Der Datensatz umfasst 29 Variablen zu persönlichen Informationen (Alter, Geschlecht, Familienstand), Berufstätigkeit, Bildungsabschluss, Finanzen und Wohnungsinformationen, einschließlich der Miethöhe. Es wird darauf hingewiesen, dass die Angaben zur Miethöhe freiwillig waren und daher fehlende Werte vorhanden sind.
Welche Forschungsfrage wird untersucht?
Die zentrale Forschungsfrage lautet: Von welchen Variablen ist die Miethöhe abhängig und wie stark ist diese Abhängigkeit?
Welche Analysemethoden werden angewendet?
Die Arbeit verwendet verschiedene multivariate Analysemethoden: einfache Regression, partielle Regression, multiple Regression, einfaktoriellen Varianzanalyse, zweifaktorielle Varianzanalyse und Kovarianzanalyse.
Wie ist die Arbeit strukturiert?
Die Arbeit gliedert sich in folgende Kapitel: Einleitung, Datensatzbeschreibung, Regressionanalysen (einfach, partiell, multiple), Varianz-/Kovarianzanalysen (einfaktoriell, zweifaktoriell, Kovarianzanalyse) und Fazit. Die Einleitung beschreibt die Thematik, die Forschungsfrage und den methodischen Ansatz. Das Kapitel "Datensatz" beschreibt die verwendeten Daten des Mikrozensus. Die folgenden Kapitel präsentieren die Ergebnisse der jeweiligen Analysemethoden. Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Multivariate Statistik, Mikrozensus, Miethöhe, Regression, Korrelation, Varianzanalyse, Kovarianzanalyse, SPSS, soziale Lage, Wohnung, Einkommen, Alter, Bildung.
Welche Zielsetzung verfolgt die Arbeit?
Die Arbeit zielt darauf ab, multivariate Analysemethoden anhand von Daten des Mikrozensus zu erklären und zu demonstrieren. Der Fokus liegt auf der Untersuchung der Miethöhe und ihrer Abhängigkeit von verschiedenen Variablen.
Welche Besonderheiten weist der Datensatz auf?
Der Datensatz enthält eine hohe Anzahl an ledigen Befragten, was durch den Einschluss von Kindern und Jugendlichen erklärt wird. Aufgrund der freiwilligen Angabe der Miethöhe gibt es fehlende Werte.
- Quote paper
- Diplom-Sozialwissenschaftlerin Manuela Kulick (Author), 2006, Analyse der Miethöhe mit Hilfe von SPSS. Regression-, Varianz- und Kovarianzanalyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/64674
