Bortz und Döring (2006) unterscheiden vier Skalenniveaus. Nennen Sie das jeweilige Skalenniveau und beschreiben Sie jeweils zwei messbare Konstrukte, welche den einzelnen Skalenniveaus zugeordnet werden können.
Nominalskalierung (Farben, Familienstand, Geschlecht, etc.)
Ordinalskalierung (Zufriedenheit, Schulnoten, Schulbildung, Altersklassen, etc.)
Intervallskalierung (Alter, Temperatur in Celsius, IQ-Wert)
Verhältnisskala (Größe, Gewicht, Temperatur in Calvin, Alter, Länge, Zeit)
In den letzten Jahren wurden eine Vielzahl empirischer Studien zu motivationalen Merkmalen von Lehrpersonen durchgeführt (z.B. Baeriswyl, Krause, & Kunz-Heim, 2014). Die Studien fokussieren unter anderem auf Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Ausprägungen der berufsbezogenen Zielorientierung und dem Interesse am Unterrichten, der Berufszufriedenheit und dem Burnout-Risiko von Lehrpersonen.
Analysieren Sie die nachfolgende Tabelle 2.1 und nennen Sie alle Variablenpaare aus Tabelle 2.1,
welche durch einen Zusammenhang mit mindestens mittlerer Korrelation gekennzeichnet werden.
Zu analysieren ist jede Korrelation ab einer mittleren Korrelation, d.h. eine mittlere Korrelation [0.5 < |r|< 0.7], hohe Korrelation [0.7 < |r|< 0.9], und eine sehr hohe Korrelation [0.9 < |r|< 1].
Anhand der Tabelle lässt sich eine mittlere Korrelation zwischen Mastery Zielorientierung und Berufszufriedenheit feststellen, ebenso wie ein hohes Signifikanzniveau. Zudem lässt sich eine mittlere Korrelation zwischen Work Avoidance Zielorientierung und Burnout Risiko feststellen und ebenfalls signifikant mit p<= .05.
Statistische Hypothesen können als Zusammenhangsannahmen oder Unterschiedsannahmen postuliert werden. Weiterhin kann zwischen statistischen Null- und Alternativhypothesen differenziert werden (vgl. Bortz & Döring, 2016). Bitte formulieren Sie je eine Null- und eine Alternativhypothese entsprechend der u.g. Spezifikation der Hypothesen (a-d). Alle Hypothesen sollen einen Bezug zu wirtschaftspädagogischen Fragestellungen haben.
a) Ungerichtete, unspezifische Unterschiedshypothese
b) Gerichtete, spezifische Unterschiedshypothese
c) Gerichtete, unspezifische Zusammenhangshypothese
d) Ungerichtete, unspezifische Zusammenhangshypothese
a) H0: Es gibt keinen Unterschied zwischen den KI-Kompetenzen zwischen Studenten im ersten Lehrjahr und Berufsschülern im ersten Ausbildungsjahr
H1: Es gibt einen Unterschied zwischen den KI-Kompetenzen zwischen Studenten im ersten Lehrjahr und Berufsschülern im ersten Ausbildungsjahr
b) H0: Die KI- Kompetenzen von Studenten im ersten Lehrjahr sind nicht um mindestens 10 Punkte besser als die von Berufsschülern im ersten Ausbildungsjahr
H1: Die KI- Kompetenzen von Studenten im ersten Lehrjahr sind um mindestens 10 Punkte besser als die von Berufsschülern im ersten Ausbildungsjahr
c) H0: Es besteht kein positiver Zusammenhang zwischen der KI-Kompetenz und den Mathematiknoten
H1: Es besteht ein positiver Zusammenhang zwischen der KI-Kompetenz und den Mathematiknoten
d) H0: Es besteht kein Zusammenhang zwischen der KI-Kompetenz und den Mathematiknoten
H1: Es besteht ein Zusammenhang zwischen der KI-Kompetenz und den Mathematiknoten
In einem aktuellen Forschungsprojekt in der Area Wirtschaftspädagogik der Universität Mannheim wird die folgende Hypothese formuliert: Auszubildende der IT-Branche erreichen bei unmittelbarer Übernahme in ein Angestelltenverhältnis nach erfolgreichem Abschluss der Ausbildung ein höheres Einstiegsgehalt als Auszubildende der Verwaltung und der Dienstleitung.
a) Nennen Sie die abhängige Variable und die unabhängige Variable aus der o.g. Hypothese
b) Mittels welchem statistischen Verfahren würden Sie die o.g. Hypothese prüfen
Im o.g. Forschungsprojekt wird außerdem ein Zusammenhang zwischen Einstiegsgehalt und Kreativität erwartet. Die Kreativität wird mittels dem verbalen Kreativitäts-Test (VKT) auf Intervallskalenniveau gemessen (Schoppe, 1975). In Tabelle 4.1 werden die Ergebnisse des Tests auf Normalverteilung für die Variable VKT präsentiert.
c) Welche Art der Analyse wenden Sie unter Annahme der Ergebnisse in Tabelle 4.1 an, um einen möglichen Zusammenhang zwischen Einstiegsgehalt in EURO und Kreativität (VKT) zu ermitteln? Begründen Sie die Erkenntnisse aus Tabelle 4.1. und Ihre Entscheidung
a) Abhängige Variable (Branche des Azubis à IT > Verwaltung)
Unabhängige Variable (Einsteigsgehalt)
b) Durch einfache lineare Regressionsanalyse für Zwei stochastisch abhängige Variablen verknüpft durch eine Regressionsgleichung. Eine Variable (Präindikatorvariable = Branche) zur Vorhersage der anderen (Kriteriumsvariable = Gehalt)
c) Bei signifikantem Ergebnis (p < .05) des K-S Test wird die Annahme auf Normalverteilung zurückgewiesen, d.h. bei signifikantem Ergebnis sollten keine Analysen durchgeführt werden, die eine Normalverteilung voraussetzen. Hierbei handelt es sich um zwei zu untersuchende Variablen. Diese sind unabhängig voneinander, weshalb ein U Test durchgeführt werden sollte.
Klassenmanagement wird als Bedingungsfaktor für erfolgreichen Unterricht besonders bei Lehrpersonen in den ersten drei Berufsjahren identifiziert (u.a. O’Neill & Stephenson, 2012). Tabelle 5.1 zeigt das Ergebnis einer einfaktoriellen Varianzanalyse, welche mögliche Unterschiede zwischen Lehrpersonen mit unterschiedlicher Berufserfahrung und dem gemessenen Klassenmanagement untersucht.
Vervollständigen Sie die Ergebnisdarstellung der einfaktoriellen Varianzanalyse aus Tabelle 5.1. nach APA Guidelines (6 Ed.).
F(2,61 ) = 61.593, p < .001 .
Mit Operationalisierung wird die Überführung von theoretischen Konstrukten in messbare Merkmale definiert (Raithel, 2006). Bitte skizzieren Sie die Operationalisierungsschritte des Konstrukts „Führungskompetenz“. Als Ergebnis Ihrer Operationalisierung sollen sechs messbare Merkmale erkennbar sein. Geben Sie zusätzlich an, auf welchem Skalenniveau die Merkmale gemessen werden.
In einer kaufmännischen Schule wurden N = 64 Schüler hinsichtlich deren Lernstrategien getestet. Dabei wird zwischen Oberflächen- und Tiefenstrategien unterschieden (Marton & Säljö, 1984). Eine Hypothese untersucht Unterschiede in der Sozialkompetenz der Schüler mit Oberflächen- oder Tiefenstrategien. Tabelle 7.1. zeigt die deskriptiven Statistiken und Tabelle 7.2 die Ergebnisse des t-Test für unabhängige Stichproben.
Formulieren Sie einen Ergebnissatz nach APA Guidelines (6 Ed), indem Sie dem Leser berichten,
welche Erkenntnisse aus dem t-Test gezogen werden können.
Der T Test liefert keinen signifikanten Unterschied zwischen der Sozialkompetenz und der Oberflächenstrategie (M = 2.9024; SD = 1.26105) und der Tiefenstrategie (M = 2.8261; SD = 1.58551),
t (62) = .212, p > .05
Auch bei der systematischen Beobachtung, sofern sie der Gewinnung quantitativer Daten dient, ist zu prüfen, ob sie den Gütekriterien genügt. Dabei werden Haupt- und Nebengütekriterien unterschieden (Moosbrugger & Kelava, 2007).
Nennen Sie drei Hauptgütekriterien und erklären Sie, wie eine Forscherin aus der Wirtschaftspädagogik diese im Rahmen eines Experiments in einer beruflichen Schulen sicherstellen kann.
Eines der Hauptgüterkriterien ist die Objektivität, d.h. die Ergebnisse sind unabhängig vom Untersuchenden. Um dies weitestgehend zu erreichen, müssen die Bewertungsregeln beachtet werden. Diesbezüglich sollte auf die Verwendung eines Kriterienkatalogs bei freien Antworten und die Verwendung von Normen zur Erhöhung der Objektivität geachtet werden.
Ein weiteres Kriterium ist die Reliabilität, d.h. der Grad der Zuverlässigkeit (frei von zufälligen Messfehlern). Zur Gewährleistung dieses Merkmals werden mehrere Items mit gleichem Merkmal benötigt. Zudem sollte eine Konstruktion mehrere gleichwertiger paralleler Tests stattfinden.
Ein weiteres Kriterium ist die Validität, d.h. der Grad der Genauigkeit der Messung eines Merkmals. Hierbei sollte es einen Zusammenhang des Testergebnisses mit mehreren Kriterien geben, ebenso wie eine hohe Korrelation zwischen Testergebnis und der theoretischer Sicht.
In einem Mixed-Methods-Design werden unterschiedliche Perspektiven auf einen untersuchten Gegenstand genommen (Flick, 2008). Beschreiben Sie ein spezifisches Mix-Methods-Design im Rahmen einer empirischen Studie mit Fokus auf Zufriedenheit am Arbeitsplatz bei Mitarbeitenden in einem Unternehmen. Nennen Sie jeweils zwei Stärken und zwei Schwächen des gewählten Mix-Methods-Designs.
Bei dem Explanatory Design handelt es sich um eine Vertiefung, d.h. allgemeine Ergebnisse benötigen vertiefende Informationen zur Beantwortung der Fragestellung. Dies geschieht durch zeitverzögerte Studien. Zu Beginn wird also eine Quantitative Studie durchgeführt, beispielsweise durch eine schriftliche Befragung via Fragebögen zum Erhalt allgemeiner Informationen in einem großen Umfang.. Anschließend folgt zum Erhalt spezifischer Informationen eine qualitative Studie, beispielsweise durch spezifische Interviews, sodass die Ergebnisse anschließend interpretiert werden können.
Vorteile dieses Designs sind beispielsweise spezifischere Ergebnisse und die Verbesserung von Handlungsempfehlungen. Zudem können sich die Schwächen der jeweiligen Methoden ausgleichen.
Nachteilig bei diesem Design ist beispielsweise der hohe Zeitaufwand und die Gefahr der Verzerrung und Fehlerquellen.
Statistische Hypothesen können als Zusammenhangsannahmen oder Unterschiedsannahmen
postuliert werden. Weiterhin kann zwischen statistischen Null- und Alternativhypothesen
differenziert werden (vgl. Bortz & Döring, 2016). Bitte formulieren Sie je eine statistische Null- und
eine Alternativhypothese entsprechend der u.g. Spezifikation der Hypothesen (a-d). Alle
Hypothesen sollen einen Bezug zum Kontext der Weiterbildung haben.
a) Gerichtete, unspezifische Unterschiedshypothese
H0: Die KI- Kompetenzen von Studenten im ersten Lehrjahr sind nicht besser als die von Berufsschülern im ersten Ausbildungsjahr
H1: Die KI- Kompetenzen von Studenten im ersten Lehrjahr sind besser als die von Berufsschülern im ersten Ausbildungsjahr
Mit Operationalisierung wird die Überführung von theoretischen Konstrukten in messbare
Merkmale definiert (Raithel, 2008). Bitte skizzieren Sie die Operationalisierungsschritte des
Konstrukts „KI“. Als Ergebnis Ihrer Operationalisierung sollen mindestens fünf
messbare Merkmale erkennbar sein. Geben Sie zusätzlich an, auf welchem Skalenniveau die
Merkmale gemessen werden.
In einem wissenschaftlichen Beitrag lesen Sie folgendes Ergebnis:
Ergebnisse des Mann-Whitney U-Test zeigen einen signifikanten Unterschied hinsichtlich
der Einschätzung des Lernklimas in Deutsch zwischen Klasse A (M = 3.93, SD = .37) und
Klasse B (M = 3.22, SD = .56), W = 749, p < .001.
Erklären Sie aus Sicht der Voraussetzungen für statistische Verfahren, warum die Autoren des
Beitrags einen Mann-Whitney U-Test durchgeführt haben.
Hier würde ein U Test verwendet, da zwei unabhängige Stichproben verglichen wurden. Zudem handelt es sich um ein nicht parametrisches Verfahren, aufgrund nicht vorliegender Normalverteilung der abhängigen Variable. Der U Test prüft die Nullhypothese dahingehend, dass kein Unterschied zwischen den beiden untersuchten Gruppen hinsichtlich des erhobenen Merkmals vorliegt. Dies wird anhand von Rangplätzen durchgeführt.
Lehrerpersönlichkeit wird als Bedingungsfaktor für erfolgreichen Unterricht identifiziert. Tabelle 2.1
zeigt das Ergebnis einer einfaktoriellen Varianzanalyse, welche mögliche Unterschiede zwischen
Lehrkräften mit unterschiedlicher Lehrerpersönlichkeit untersucht.
Als Rückmeldung geben Sie dem Doktoranden, welcher die oben genannte Studie
durchgeführt hat, Hinweise zur weiteren Berichterstattung der Ergebnisse. Welche Angaben und
Analysen fehlen bzw. müssten in einer vollständigen Berichterstattung von Ergebnissen einer
Varianzanalyse mit berücksichtigt werden?
Die Varianzanalyse vergleicht mehrere Mittelwerte (statistische Bedeutsame Unterscheidung kleinster und größter Mittelwert), wobei die abhängige Variable mindestens Intervallskaliert und normalverteilt sein muss. Bei signifikanten Ergebnissen der Varianzanalyse (hier sehr signifikant aufgrund p < .01) wird zur Darstellung der Unterscheidung aller Mittelwerte ein Post Hoc Test durchgeführt. Hier liefert beispielsweise der Tukey HSD Test paarweise Vergleiche ohne Verlust der Teststärke, welcher mindestens genauso groß ist wie die Teststärke des Haupteffekts der Varianzanalyse.
Bortz und Döring (2006) unterscheiden vier Skalenniveaus: Nominalskala, Ordinalskala, Intervallskala, Verhältnisskala. Bitte kreuzen Sie neben den u.g. Aussagen jeweils an, welchem Skalenniveau das zu messende Konstrukt zugeordnet werden kann.
Bortz und Döring (2006) unterscheiden vier Skalenniveaus. In einem Experiment in der Area Wirtschaftspädagogik werden unterschiedliche Variablen gemessen. Ordnen Sie den unten genannten Variablen aus dem Experiment das jeweilige Skalenniveau bei.
I. Farbcode rot, grün und blau der drei experimentellen Gruppen.
II. Geschlecht der Probanden des Experiments.
III. Punkte im Vorwissenstest des Experiments.
IV. IQ-Wert der Probanden, gemessen mit dem IST-2000.
V. Selbsteinschätzung der Leistungsmotivation mittels 4-stufiger
Likert-Skala.
VI. Zeit für die Bearbeitung der Transferaufgabe am Ende des
Experiments.
VII. Höchster Schulabschluss der Probanden.
VIII. Anzahl der geschriebenen Wörter in einer Textaufgabe des
Nominalskalierung
Verhältnisskala
Intervallskalierung
Ordinalskalierung
Merkmale definiert (Raithel, 2006). Bitte skizzieren Sie die Operationalisierungsschritte des
Konstrukts „Wissennsmanagement einer Organisation“. Als Ergebnis Ihrer Operationalisierung
sollen sechs messbare Merkmale erkennbar sein. Geben Sie zusätzlich an, auf welchem Skalenniveau die Merkmale gemessen werden.
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