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Zur Auswertung deiner Umfrage

Wie du die Statistik hinter deiner Umfrage beschreibst

#Empirie #Thesis-Tipps #Statistik /umfrage meistern

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Statistik – ein weiteres rotes Tuch für Thesis-Schreibende. In unserer Blog-Reihe /umfragen meistern erklären wir dir, was du aus statistischer Sicht bei der Auswertung deiner Umfrage beachten solltest. Wichtig: Dies wird keine Lektion in Statistik selbst, denn dafür gibt es Lehrbücher und Vorlesungen. Es geht hier mehr um die Vorgehensweise – und darum zu erkennen, an welchen Stellen man besser auf Hilfe zurückgreifen sollte.

Du lernst in diesem Beitrag

  • NWie du bei der Auswertung deiner Daten vorgehen solltest
  • NWie du deine Berechnungen beschreibst
  • NWie du deine Umfrageergebnisse darstellst

Das Schema für die statistische Auswertung

Eine strukturierte Vorgehensweise und Darstellung sind beim Thema statistische Auswertung unerlässlich. Folgendes Schema kann dir zur Orientierung dienen – auch bei der Niederschrift deiner Arbeit:

Vorgehen bei der statistischen Auswertung

    • Welches Programm wird genutzt?
    • Welche Verfahren werden angewandt?
    • Wie wird mit fehlenden Daten umgegangen?

Beschreibung der Berechnungen

    • Stichprobenbeschreibung
    • Beschreibung der Verfahren, die zur Beantwortung der einzelnen Fragestellungen angewandt werden

Darstellung der Ergebnisse

Lass uns das Schema Punkt für Punkt durchgehen.

Vorgehen bei der statistischen Auswertung

Überlege dir zunächst, womit du dich bereits auskennst oder was du im Lehrbuch nachschlagen kannst und in welchen Punkten du überfordert bist. Es ist tatsächlich ratsam, sich für besonders schwierige Rechenoperationen Unterstützung zu suchen. Beispielsweise bieten manche Institute Methodenberatung für solche Fälle an. Mit ein wenig Geduld und dem richtigen Lehrbuch kann man sich vieles jedoch auch selbst aneignen. Sei dir bewusst, dass ein erfahrener Leser  gegebenenfalls merkt, ob du deine Berechnungen verstanden hast oder nicht. Daher ist es ratsam, lieber einfachere Tests und Berechnungen durchzuführen bzw. das Design einfacher zu halten. Wenn das methodische Vorgehen gut begründet und dargestellt ist, wird dir daraus keiner einen Strick drehen.

Tipp: Notiere dir im Verlauf deiner statistischen Auswertung und deren Dokumentation alles, was nicht ideal passt, was beispielsweise eine Einschränkung in der Interpretation der Ergebnisse zur Folge hat. Das kannst du später wunderbar in die Diskussion deiner Arbeit einfließen lassen.

Welches Programm wird genutzt?

Die meisten „Anfänger“ arbeiten mit dem Programm SPSS von IBM, da es die meisten Rechenoperationen ohne Programmierung, also per Mausklick, durchführen kann. Falls du noch keine Erfahrung damit hast, lohnt es sich, sich damit auseinanderzusetzen und ein wenig Zeit in das Erlernen des Programms zu investieren. Zur Erstellung von Grafiken bietet sich jedoch ggf. eher Excel an (obwohl SPSS das auch tut), da es mit Word kompatibel ist und du so deine Grafiken im Dokument besser handhaben kannst.

Welche Verfahren werden angewandt?

Prinzipiell unterscheidet man zwischen Deskriptiver Statistik und Inferenzstatistischen Verfahren. Erstere beschreiben ganz einfach die Empirie, d. h. die Stichprobe oder erhobene Daten. Mithilfe der Inferenzstatistik können aus den gegebenen Daten beispielsweise Prognosen erstellt oder statistische Zusammenhänge berechnet werden. Die Wahl des Verfahrens bzw. der Verfahren orientiert sich an der Fragestellung und den Gegebenheiten der vorliegenden Daten. Eine gute Entscheidungshilfe findest du unter folgendem Link: https://www.methodenberatung.uzh.ch/de.html

Wie wird mit fehlenden Daten umgegangen?

Fehlende Daten (d. h. beispielsweise unvollständig ausgefüllte Fragebögen) in geringem Maße sind prinzipiell kein Problem, solange sie nicht einfach verschwiegen oder ignoriert werden. Es gibt verschiedene Methoden, wie fehlende Daten statistisch simuliert werden.  Bei größeren Datenlücken könnte es sich anbieten, das entsprechende Item aus der Auswertung komplett herauszulassen, dies sollte aber auch wiederum benannt und begründet werden.

Beschreibung der Berechnungen

Welche Berechnungen hast du warum getätigt und was sagen sie aus? Hier geht es beispielsweise um die Beschaffenheit deiner Daten (z. B. dichotome vs. skalierte Variablen). Bedenke auch, dass es nicht immer sinnvoll bzw. zielführend ist, alles zu berechnen, was mithilfe der vorliegenden Daten möglich ist (z. B.: Ich nutze für meine Studie einen Fragebogen, der das Jahresgehalt der Teilnehmenden abfragt. Für meine Fragestellung ist dieser Faktor jedoch irrelevant, deshalb brauche ich das durchschnittliche Jahresgehalt der Befragten nicht unbedingt zu berechnen)

Stichprobenbeschreibung

Die Stichprobe wird weitgehend mithilfe deskriptiver Statistiken beschrieben. Vergeude hier keine Energie für ausschweifende Beschreibungen der Berechnungen. Es ist jedem klar, wie du zu dem Ergebnis kommst, dass 52% der Befragten Männer und 48% der Befragten Frauen sind.

Beschreibung der Verfahren, die zur Beantwortung der einzelnen Fragestellungen angewandt werden

Hier könnte es etwas herausfordernder werden, denn nur wenn du selbst das Verfahren verstanden hast, kannst du es auch einfach beschreiben. Es geht hier nicht darum, die Herleitung von Berechnungen oder Formeln zu beschreiben, sondern kurz zu erklären, warum dieses Verfahren an dieser Stelle sinnvoll ist und welche Aussagen damit getroffen werden können. Wichtig ist besonders bei inferenzstatistischen Verfahren, die jeweiligen Voraussetzungen dafür zu prüfen.

Darstellung der Ergebnisse

Achte bei der Darstellung der Ergebnisse deiner Umfrage auf folgende Grundregeln:

Zusammenfassung

Um deine Umfrage zu verschriftlichen, solltest du folgende Fragen für dich beantworten:

  • Welche Daten liegen überhaupt vor und wie sind sie beschaffen (dichotom oder skaliert, Stichwort Skalenniveau)?
  • Welche Parameter wähle ich aus, um eine aussagekräftige Darstellung meiner Stichprobe zu erhalten?
  • Worauf zielen meine Fragestellungen ab? Z. B.: Will ich Zusammenhänge finden oder Vorhersagen treffen?
  • An welchen Stellen bietet es sich an, Tabellen oder Abbildungen zu nutzen?

Sofern du Antworten auf diese Fragen findest, steht deinem Thesis-Erfolg aus Sicht der Umfragedarstellung wenig entgegen.

Literatur:

Leonhard, R. (2017). Lehrbuch Statistik: Einstieg und Vertiefung (4. Aufl.). Göttingen: Hogrefe.

Grabinger, B. (2018). Fit für’s Studium. Statistik. Bonn: Rheinwerk.

Steland, A. (2013). Basiswissen Statistik (3. Aufl.). Berlin, Heidelberg: Springer.

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