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Anhand dieses Beispiels wird verdeutlicht, wie die sechsschrittige Datenauswertung auch für komplexere Fragestellungen funktioniert.
1. Formulierung der Hypothese
Mädchen gehen lieber zur Schule als Jungen.
2. Operationalisierung der Hypothese
Datensatz öffnen, Merkmal(e) (= Fragen des Fragebogens) und entsprechende Filter und andere Einstellungen wählen.
Merkmal 1: Geschlecht (Frage 53)
Merkmal 2: Gehst du gern zur Schule? (Frage 7)
Kreuztabelle erstellen, mit 100%-Auszählung auf Spalten (Merkmal Geschlecht)
3. Darstellung der Daten
4. Interpretation der Daten
Die Frage "Würdest du sagen, dass du gerade gern zur Schule gehst?" beantworteten 18,8% der Mädchen mit "ja, sehr gern", bei den Jungen waren das 21,1%. Die zweite Abstufung der Skala ("ja, meistens gern) wählte mit 56,3% ein größerer Anteil an Mädchen als Jungen (47,4%). Nimmt man beide Abstufungen für "gerne" zusammen (siehe Gruppen-/Klassenbildung in der Auswertung von GrafStat), so macht der Anteil derer, die "gerne" zur Schule gehen, bei den Mädchen 75% und bei den Jungen 68,4% aus. "Nicht so gern" oder "sehr ungern" gehen dementsprechend 25% der Mädchen und 31,6% der Jungen zur Schule.
5. Ergebnis
Die Hypothese hat sich bestätigt.
6. Weiterführende Fragen
Als weiterführende Frage könnte man untersuchen, ob der Migrationshintergrund der Befragten etwas damit zu tun hat, wie gern sie zur Schule gehen. Als erstes Merkmal würde dann die Frage 58 untersucht (a= ohne Migrationshintergrund, b-d=mit Migrationshintergrund). Will man die Ergebnisse getrennt nach Geschlechtern anzeigen wollen, müsste man zuerst nur die Mädchen betrachten (Filter auf "weiblich" bei Frage 53) und dann die Jungen (Filter auf "männlich").
Wichtige Hinweise für die Interpretation von Daten:
Daten lassen sich immer nur im Vergleich zu anderen Daten interpretieren. Überlege daher sorgfältig, welche Merkmale miteinander in Beziehung gesetzt werden, um eine Vermutung zu überprüfen.
Bei der Interpretation der Prozentzahlen muss immer beachtet werden, dass die Gruppen, die verglichen werden sollen, nicht unterschiedlich groß sind. Wenn z.B. an einer Befragung 80 Männer und 20 Frauen teilgenommen haben, kann man die beiden Gruppen nur vergleichen, wenn man die Bezugsgröße bei "Geschlecht" auf 100 Prozent gestellt hat. Tut man das nicht, werden die Ergebnisse verfälscht.
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