In dieser Arbeit geht es um die Einkommenslücke zwischen Frauen und Männern. Hierfür werden eine Varianzanalyse, ein Chi2-Unabhängigkeitstest und ein Mittelwert-Vergleichstest in R vorgenommen und die Resultate analysiert.
Werden die Ergebnisse der Untersuchungen betrachtet, so lässt sich daraus schließen, dass das Geschlecht einen signifikanten Einfluss auf das Jahreseinkommen hat. Gleichzeitig spielt es auch eine Rolle, wie alt die Person ist, da mit steigendem Alter auch das Jahreseinkommen anwächst.
Zu Beginn wird mittels einer Literaturrecherche der fachterminologische Rahmen für die Arbeit herausgearbeitet. Danach wird der Datensatz und die verwendeten Variablen erläutert und analysiert. Anschließend erfolgt die Darstellung und Analyse der Resultate der Varianzanalyse, des Chi2-Unabhängigkeitstests und des Mittelwert-Vergleichstest. Zum Schluss erfolgt eine kritische Reflexion der Daten.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Theoretische Grundlage
- 2.1. Gender Pay Gap
- 2.1.1. Unbereinigter Gender Pay Gap
- 2.1.2. Bereinigter Gender Pay Gap
- 2.1.3. Studien zum Gender Pay Gap
- 3. Datensatz
- 3.1. Erläuterung des Datensatzes
- 3.2. Deskription der Variablen
- 4. Untersuchung und Deutung der Ergebnisse
- 4.1. Untersuchung und Deutung Alter und Einkommen
- 4.2. Untersuchung und Deutung Einkommen und Geschlecht
- 4.3. Analyse und Darstellung Mittelwerte von Einkommen und Geschlecht
- 5. Kritische Reflexion der Arbeit und Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit befasst sich mit der Einkommenslücke zwischen Frauen und Männern in Deutschland. Durch die Anwendung von quantitativen Methoden der Datenanalyse, wie Varianzanalyse, Chi2-Unabhängigkeitstest und Mittelwertvergleichstest in R, wird die bestehende Gehaltsdiskrepanz untersucht und analysiert. Die Arbeit untersucht die Ursachen und Auswirkungen des Gender Pay Gap, analysiert die Daten und versucht, Erklärungen für die bestehenden Unterschiede im Einkommen zwischen Frauen und Männern zu finden.
- Analyse des Gender Pay Gap in Deutschland
- Untersuchung der Einflussfaktoren auf die Einkommenslücke
- Anwendung von statistischen Methoden zur Analyse des Datensatzes
- Interpretation und Bewertung der Ergebnisse
- Reflexion der Bedeutung der Ergebnisse für die Gleichstellung der Geschlechter
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung stellt die Problematik des Gender Pay Gaps in Deutschland dar und gibt einen Überblick über die Relevanz des Themas. Kapitel 2 beleuchtet die theoretische Grundlage des Gender Pay Gaps und erklärt die verschiedenen Arten der Einkommenslücke, wie den unbereinigten und den bereinigten Gender Pay Gap. Es werden zudem Studien zum Gender Pay Gap vorgestellt. Kapitel 3 beschreibt den Datensatz, der für die Untersuchung verwendet wird. Die Erläuterung des Datensatzes und die Beschreibung der Variablen werden in diesem Kapitel detailliert behandelt. Kapitel 4 präsentiert die Ergebnisse der statistischen Analysen. Hier werden Varianzanalyse, Chi2-Unabhängigkeitstest und Mittelwertvergleichstest in R angewendet und die Ergebnisse interpretiert. Die Arbeit endet mit einer kritischen Reflexion der Ergebnisse und einem Fazit, das die wichtigsten Erkenntnisse zusammenfasst und mögliche Handlungsempfehlungen gibt.
Schlüsselwörter
Gender Pay Gap, Einkommenslücke, Geschlechterungleichheit, Frauen und Männer, quantitative Datenanalyse, Varianzanalyse, Chi2-Unabhängigkeitstest, Mittelwertvergleichstest, R-Software.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen unbereinigtem und bereinigtem Gender Pay Gap?
Der unbereinigte Gender Pay Gap vergleicht den Durchschnittsverdienst aller Männer und Frauen; der bereinigte berücksichtigt Faktoren wie Qualifikation, Berufswahl und Position.
Welchen Einfluss hat das Alter auf das Jahreseinkommen?
Statistische Analysen zeigen, dass mit steigendem Alter in der Regel auch das Jahreseinkommen anwächst, was oft auf zunehmende Berufserfahrung zurückzuführen ist.
Welche statistischen Methoden wurden in der Arbeit verwendet?
Zur Untersuchung der Daten in R wurden eine Varianzanalyse (ANOVA), ein Chi2-Unabhängigkeitstest und ein Mittelwert-Vergleichstest durchgeführt.
Ist das Geschlecht ein signifikanter Faktor für die Bezahlung?
Ja, die Ergebnisse der Untersuchung bestätigen, dass das Geschlecht einen statistisch signifikanten Einfluss auf die Höhe des Jahreseinkommens in Deutschland hat.
Warum wird die Programmiersprache R für solche Analysen genutzt?
R ist eine spezialisierte Software für statistische Berechnungen und Grafiken, die sich ideal für die Analyse großer Datensätze wie Einkommensstrukturen eignet.
Welche Ursachen gibt es für die Einkommenslücke?
Neben direkter Diskriminierung spielen strukturelle Gründe wie Teilzeitquote, Erwerbsunterbrechungen durch Erziehungszeiten und die Wahl schlechter bezahlter Berufe eine Rolle.
- Quote paper
- Marvin Imlauer (Author), 2021, Die Einkommenslücke zwischen Frauen und Männern, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1156287
