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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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Die Standardabweichung verstehen und berechnen

Die Standardabweichung ist ein Maß für die Streuung von Daten. Sie gibt an, in welchem Umfang erhobene Werte vom Durchschnittswert abweichen.

Angenommen du hast von fünf Studierenden das jeweilige Alter ermittelt. Die Standardabweichung gibt dir eine Vorstellung über die Altersunterschiede dieser fünf Studierenden.

Eine geringe Standardabweichung zeigt, dass die Studierenden aus derselben Altersgruppe stammen.

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Signifikanzniveau einfach erklärt mit Beispiel

Mit statistischen Tests willst du in deiner Bachelorarbeit bzw. Masterarbeit herausfinden, ob Unterschiede von Sachverhalten signifikant sind. Signifikant bedeutet, dass Ergebenisse einer Stichprobe auch für die Grundgesamtheit gelten.

Um die Signifikanz zu testen, legt man vor einem statistischen Test ein Signifikanzniveau fest.

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