Cronbachs Alpha berechnen und interpretieren

Cronbachs Alpha wird verwendet, um den Grad an Übereinstimmung (interne Konsistenz) zwischen mehreren Fragen in einem Fragebogen zu messen.

Beispiel
Du möchtest die Kundenzufriedenheit anhand von drei Fragen messen: „Wie sauber finden Sie das Geschäft?“, „Sind Sie mit dem Warenangebot zufrieden?“ und „Wie bewerten Sie die Hilfsbereitschaft des Personals?“.

Cronbachs Alpha hilft dir, herauszufinden, ob diese Fragen die Kundenzufriedenheit auch tatsächlich messen können.

Du testest Cronbachs Alpha mithilfe von Daten aus einem sogenannten Pretest, also einem Probetest.

Während eines Pretests werden mithilfe einer relativ kleinen Gruppe an Befragten die Fragen im Fragebogen getestet, bevor dieser von vielen Befragten ausgefüllt wird.

Weiter lesen: Cronbachs Alpha berechnen und interpretieren

Das Eisenhower-Prinzip verstehen und anwenden + Vorlage

Das Eisenhower-Prinzip ist eine Methode aus dem Zeitmanagement, mit der wichtige und dringende Aufgaben von unwichtigen und nicht dringenden Aufgaben unterschieden werden.

Entscheidend dabei ist, dass wichtige Aufgaben sofort erledigt werden und unwichtige Aufgaben entweder delegiert oder eliminiert werden.

eisenhower-prinzip

Eisenhower-Prinzip Vorlage – Google Spreadsheet

Weiter lesen: Das Eisenhower-Prinzip verstehen und anwenden + Vorlage

Die SMART Methode verstehen und anwenden

Die SMART Methode ist eine strategische Vorgehensweise, um Ziele zu definieren und einzuhalten.

Sie wurde erstmals von Doran im Jahr 1981 im Business- und Managementkontext vorgestellt und von Locke und Latham in den 1990er Jahren weiterentwickelt.

Erfolge durch das Erreichen von Zielen motivieren dazu, neue Herausforderungen für größere Ziele anzunehmen.

Weiter lesen: Die SMART Methode verstehen und anwenden

ANOVA – Varianzanalyse durchführen und interpretieren

ANOVA steht für Varianzanalyse (engl. Analysis of Variance) und wird verwendet um die Mittelwerte von mehr als 2 Gruppen zu vergleichen.

Sie ist eine Erweiterung des t-Tests, der die Mittelwerte von maximal 2 Gruppen vergleicht.

Beispiel
Du möchtest herausfinden, ob es einen Unterschied in der Größe zwischen Fußballspielern, Turnern und Volleyballspielern gibt. Du misst die Größe der Athleten und Athletinnen deiner Stichprobe und verwendest eine ANOVA, um zu ermitteln, ob sich das durchschnittliche Gewicht dieser Gruppen voneinander unterscheidet.

Weiter lesen: ANOVA – Varianzanalyse durchführen und interpretieren

Korrelation verstehen und berechnen

Die Korrelation gibt Aufschluss über den Grad des Zusammenhangs zwischen 2 Variablen. Sie kann auch zeigen, in welchem Ausmaß 2 Variablen einander beeinflussen.

Eine Korrelation wird mit dem Korrelationskoeffizienten angegeben. Dieser Wert liegt immer zwischen -1 und +1.

Beispiel

Wenn wir z. B. die Korrelation zwischen Größe und Gewicht einer Person berechnen wollen, dann besagt ein Korrelationskoeffizient

  • nahe der Zahl 1 = Positive Korrelation: Größere Personen haben ein höheres Gewicht.
  • nahe der Zahl -1 = Negative Korrelation: Größere Personen haben ein niedrigeres Gewicht.
  • nahe der Zahl 0: Es besteht kaum ein Zusammenhang zwischen Größe und Gewicht.

Weiter lesen: Korrelation verstehen und berechnen

Die Bedürfnispyramide von Maslow verstehen und anwenden

Die Bedürfnispyramide von Abraham Maslow ist ein sozialpsychologisches Modell zur Hierarchisierung von menschlichen Bedürfnissen und Motivationen.

Die nächst höhere Bedürfnisstufe kann nur erreicht werden, wenn die darunterliegenden erfüllt wurden. Bedürfnisse, die bereits erfüllt sind, wirken nicht mehr motivierend.

Im Studium und in der Wissenschaft wird das Modell der Bedürfnispyramide theoretisch und empirisch angewendet.

Weiter lesen: Die Bedürfnispyramide von Maslow verstehen und anwenden

T-Test verstehen und interpretieren

Den t-Test, auch als Students t-Test bezeichnet, verwendest du, wenn du die Mittelwerte von maximal 2 Gruppen miteinander vergleichen möchtest.

Zum Beispiel kannst du mit dem t-Test analysieren, ob Männer im Durchschnitt größer als Frauen sind.

Wenn du die Mittelwerte von mehr als 2 Gruppen vergleichen willst, kannst du eine ANOVA oder eine multiple Regression mit Dummy-Variablen wählen.

Weiter lesen: T-Test verstehen und interpretieren

Durchführung und Interpretation der Regressionsanalyse

Mit einer Regressionsanalyse überprüfst du, ob ein Zusammenhang zwischen den Werten von zwei oder mehreren Variablen besteht, wie z. B. zwischen dem Gewicht und der Größe einer Person.

Dieser Zusammenhang wird bei einer Regressionsanalyse in Form eines Vergleichs getestet.

Dieser Vergleich zeigt die Veränderung der abhängigen Variable Gewicht, wenn sich der Wert der erklärenden (unabhängigen) Variable Größe um den Wert 1 erhöht.

Weiter lesen: Durchführung und Interpretation der Regressionsanalyse