Anderes

Evtl. in Maßen repräsentativ für die Population der gutefrage.net-Nutzer, die gerne an solchen Umfragen auf gutefrage.net teilnehmen.

Für die Gesamtheit der deutschsprachigen Menschen eher nicht.

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Was wird denn da konkret untersucht und getestet? Bei n=10 kann aufgrund der kleinen Stichprobe der Test durchaus verfälscht sein, wenn nicht einige Zusatzannahmen erfüllt sind.

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Es gibt Variablen, für die man keinen Mittelwert bilden kann. Wenn man z.B. Leute nach ihrem Urteil über etwas fragt auf der Skala "nicht gut / geht so / gut /sehr gut", dann kann man auf diesem "ordinalen Skalenniveau" fachlich korrekt keine Mittelwerte berechnen (auch wenn Leute gerne Zahlen für die Stufen vergeben und daraus einen Mittelwert bilden). Der Median ist dafür ohne weiteres berechenbar ("50 % antworteten 'geht so' oder niedriger").

Hat man intervallskalierte Daten, die nicht symmetrisch verteilt sind (so wie Einkommen), so kann einen auch explizit interessieren "welches ist der Wert in der Mitte, wo genauso viel höher wie niedriger liegen."

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Morgens eine halbe Stunde Inforadio.

In der Bahn zur/von der Arbeit ein gedrucktes Wochenmagazin und/oder die Wochenendausgabe einer Tageszeitung.

Gelegentlich Fernsehnachrichten und -magazine.

Zentral: online-Ausgaben von überregionalen und einer regionalen Tageszeitung auf dem Laptop (quasi nie die Mobilfon-Varianten, die sind z.B. bei der waz unerträglich wegen ihrer marktschreierischen, oft gelogenen Schlagzeilen, offensichtlich von minderbemittelten Praktikanten stammend, denen Journalismus scheißegal ist).

Nie wieder bei "Portalen" wie gmx, freenet, oder ganz, ganz schlimm: micrsosoft, da wird man durch clickbaits durchgehend verarscht, ganz zu schweigen von der idiotischen bis betrügerischen online-Werbung dort.

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Reicht sowas (einen beliebigen Spieler mal dafür rausgegriffen):

https://fbref.com/de/fussballspieler/442b56fa/spielprotokolle/2023-2024/summary/Ridle-Baku-Spielprotokolle

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Cohens kappa ist ein Maß für Beobachterübereinstimmung. Es wäre also erforderlich, dass die gleichen Daten durch mindestens 2 verschiedene Beurteiler / Codierer zustande kommen. Was f4analyse für Daten produziert bzw. was für Daten in Deiner Auswertung vorliegen, weiß ich allerdings nicht.

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Ja richtig.

Das Ausmaß der Assoziation/Korrelation, sowas zeigt ein Streudiagramm (oder auch einfach der Korrelationskoeffizient).

Wie Du schon sagst, für sich genommen sagt das nichts über Kausalität.

Kausalität kann man versuchen zu bestimmen durch das Untersuchungsdesign (z.B. experimentelle Variation einer der beiden Variablen, um zu schauen, inwiefern sich dann die andere ändert) und/oder bis zu einem gewissen Grad durch Sach- und Fachwissen.

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"Jeder, der will, kann sich ein Elektroauto leisten. Rabatte von bis zu 40 Prozent, günstige Leasingraten und niedrige Betriebskosten machen E-Autos unschlagbar preiswert – wenn man weiß, wie es geht."

Quelle: "Von wegen unbezahlbar: Die billigen E-Autos sind längst da". Wirtschaftswoche 14. Februar 2024

https://www.wiwo.de/my/unternehmen/auto/elektromobilitaet-von-wegen-unbezahlbar-die-billigen-e-autos-sind-laengst-da-/29645912.html (Bezahlschranke)

Ob's stimmt, weiß ich nicht, aber WiWo ist kein Käseblatt.

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Mathematik und politische Rede sind doch ziemlich unterschiedlich.

Und Herr Höcke hat Sport und Geschichte studiert, da scheinen Interessen und Begabungen nicht nahe bei der Mathematik zu liegen.

NB ergibt sich die meiner Erachtens interessante Folgefrage: gibt es oder gab es eigentlich namhafte rechtsextreme Mathematiker? Bei Juristen, Historikern, Soziologen, Philosophen, Medizinern, Ökonomen, Biologen fallen einem Beispiele ein, aber Mathematiker...?

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ja

Unerwartet gut. Die Welt ist kompliziert.

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Top 10 in 1960-90:
https://www.researchgate.net/figure/The-ten-fastest-growing-economies-1960-90_tbl1_334275470

Bruttosozialprodukt pro Kopf, ab 1950
https://ourworldindata.org/economic-growth-since-1950

Übergang 20./21. Jahrhundert:
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_GDP_growth_1980%E2%80%932010 [Tabelle "GDP per capita annualized growth rates 1990-2015"]

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Wie werte ich meine Umfrageergebnisse aus?

Moin,

ich habe für meine Bachelorarbeit eine Onlineumfrage in meinem Unternehmen durchgeführt. Hierbei habe ich speziell den Teilzeitkräften im Unternehmen einige Fragen gestellt. Mittlerweile habe ich die Umfrageergebnisse erhalten und die Auswertung lief bisher auch reibungslos.

Nur bei einer Fragengruppe stehe ich etwas auf dem Schlauch und komme in diesem Zusammenhang auch nicht weiter.

Die Fragengruppe bezog sich auf die Gründe, warum Teilzeitkräfte in Teilzeit arbeiten. Hierbei habe ich in Form von Matrixfragen gefragt, ob bestimmte Gründe für die Wahl einer Teilzeitbeschäftigung von großer, kleiner oder keiner Bedeutung waren. Dieser Fragebogen wurde von meinen Dozenten und der Personalentwicklungsabteilung abgesegnet und als gut befunden.

Bei der Auswertung fällt mir jetzt aber immer mehr auf, dass ich als Antwortmöglichkeit lieber eine numerische Skalenbewertung von 1 - "keine Bedeutung" bis 6 "große Bedeutung" hätte wählen sollen. Bei der Auswertung habe ich nun zwischen den Auswahlmöglichkeiten "große Bedeutung" und "kleine Bedeutung" differenziert und für die jeweiligen demografischen Gruppen im Unternehmen zum einen Statistiken gebildet, die nur den prozentualen Anteil der Angabe "Große Bedeutung" aller Antworten bei jedem Grund aufzeigen und zum anderen Statistiken erstellt, die nur die prozentualen Angaben mit der Bewertung "kleine Bedeutung" von allen Antworten aufzeigen. Die Antwortmöglichkeiten und die Auswertung als solche erscheint mir zum jetzigen irgendwie als unwissenschafltich und bei der Auswertung auch als ziemlich umständlich und unübersichtlich.

Die wichtigste Frage, die bei mir nun besteht ist die Frage, wie ich im methodischen Teil wissenschaftlich erklären kann, warum ich ich bei dieser Fragekategorie die Auswahlmöglichkeiten so genommen habe, wie ich Sie genommen haben. Je weiter ich mich mit dem Thema befasse, desto unsicherer werde ich nämlich bei dieser Frage. Leider kann ich die Befragung auch nicht rückgängig machen und ich muss jetzt mit den Daten so arbeiten, wie ich Sie jetzt haben.

Abgesehen davon Frage ich mich, in wieweit meine Auswertung nun valide ist. Gibt es eventuell andere bzw. wissenschaftlicherer und übersichtlichere Möglichkeiten, die Antworten auszuwerten oder habe ich bisher die beste Möglichkeit schon angewendet, indem ich zwischen den Antwortmöglichkeiten differenziert haben?

Leider hat sich herausgestellt, dass mein Dozent im Bereich Statistik keine wesentlichen Kenntnisse hat. Dementsprechend kann er mir bei diesem Problem nicht helfen. Vielleicht findet sich ja hier jemand, der mehr Ahnung hat und mit weiterhelfen kann.

Ich bedanke mich im Voraus für die Antwort!

Viele Grüße

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Man kann sich aber auch Probleme machen, wo eigentlich keine sind. Wenn die Abnehmer das ok fanden, ist erstrangig dies für die Bewertung Deiner Studienleistung relevant.

Falls Deine Fragestellung explizit lautete, welcher Anteil einem Merkmal große Bedeutung zumisst, und mit welchen Personencharakteristiken das assoziiert ist, dann hast Du das anscheinend entsprechend umgesetzt.

NB lässt sich oft beobachten, dass bei der Datengewinnung mit differenzierten Antwortskalen gearbeitet wird, die dann bei der Auswertung und Präsentation mehr oder minder gewaltsam in gröbere Kategorien umgewandelt oder gar dichotomisiert werden.

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Für die Berechnung des Konfidenzintervalls recherchierst Du am besten im Internet Formel Konfidenzintervall Anteilswert.

Was die Zusatzfrage angeht, die ist mit der hier verwendeten Methodik nicht beantwortbar. Falls die Aufgabensteller, wie so oft, von der Materie nicht genug verstehen, meinen Sie vielleicht fälschlicherweise „zu 95% liegt der Populationswert im K.I., mit welcher Wahrscheinlichkeit liegt er demnach nicht im K.I.?“

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Zur vermutlichen Ursache siehe hier

https://www.gutefrage.net/frage/was-ist-falsch-bei-deisem-streudiagramm-in-spss

Wie man dem in SAS Abhilfe schafft, weiß ich nicht. Womöglich gibt es eine Option, die Größe oder Farbintensivität der Markierungen entsprechend der jeweiligen Fallzahl zu wählen.

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1,2% ist nicht wenig, aber auch nicht herausragend (vgl. https://de.wikipedia.org/wiki/Liste_der_L%C3%A4nder_nach_Bev%C3%B6lkerungswachstumsrate mit Zahlen aus 2021).

Das Bevölkerungswachstum von Staaten ist u.a. stark mit dem Bildungs- und Ausbildungsniveau der weiblichen Bevölkerung korreliert.
https://www.tagesspiegel.de/wissen/mehr-schule-weniger-kinder-6417343.html

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Es gibt halt genau 49 mögliche Werte-Kombinationen, von denen 48 dann auch tatsächlich vorkamen.

In der jetzigen Form ist optisch nicht zu unterscheiden, ob sich an der Stelle z.B. x=1 / y = 0 nun ein oder zwei oder vielleicht auch 100 Fälle befinden, weil die einzelnen Fälle übereinanderliegen.

Im Diagramm-Editor der SPSS-Software kann man Optionen -> Klassieren/Gruppieren verwenden und entweder durch die Größe oder durch die Farbintensivität der Markierungen anzeigen lassen, wo viele bzw. weniger Fälle liegen.

Man könnte auch versuchen, ein wenig "Zittern" (jitter) in die Daten zu bringen, sodass Fälle mit derselben Koordinate leicht gegeneinander verschoben sind , aber das ist in den neueren SPSS-Versionen, soweit ich weiß, nur über den Graphs Chart Builder zu machen.

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Für Deutschland:

"Obwohl es ein Kernelement der christlichen Lehre ist, glauben nur 58 % der Protestanten und 61 % der Katholiken an die Auferstehung von Jesus Christus, wie sie im Neuen Testament berichtet wird." (Befragung 2019 für das Magazin "Der Spiegel")

https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Religionen_in_Deutschland&action=edit&section=5

https://www.spiegel.de/panorama/gesellschaft/christen-an-ostern-immer-weniger-deutsche-glauben-an-gott-a-1263630.html

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