Die vorliegende Seminararbeit befasst sich mit der quantitativen Auswertung der FOM Sommerumfrage 2021, welche von Prof. Dr. Oliver Gansser vom Institut für Empirie und Statistik der FOM Hochschule erhoben wurde. Die statistischen Analysen in dieser Seminararbeit behandeln das Nachhaltigkeitsempfinden von in Deutschland lebender Personen sowie die Frage, ob es Unterschiede des Geschlechts und des Alters bei einer freiwilligen Reduzierung tierischer Produkte gibt.
Zu Beginn wird der Datenimport beschrieben und die unterschiedlichen Variablen mehr und eindimensionalen betrachtet. Anhand von Auszügen aus R Markdown werden exemplarisch die Variablen grafisch dargestellt. Darauffolgend wird die Hypothesenformulierung vorgestellt und der Vorgang der Induktivstatistik beschrieben. Hierzu werden anhand von Regressionsanalysen, Permutations- und Bootstrapverfahren die zwei aufgestellten Hypothesen bewertet. Die Arbeit endet mit einer kritischen Betrachtung der Ergebnisse und bietet einen Ausblick auf eine denkbare Weiterführung der These.
Globalisierung, steigende Emissionen, Ressourcenknappheit sowie das stetig wachsende Interesse an effizientem Klimaschutz führen in Bezug auf Nachhaltigkeit zu einem Umdenken in Deutschland. Viele Länder verwenden bereits Methoden, welche die Vermeidung globaler Erwärmung und die Reduzierung von Treibhausgasen zum Ziel haben. Jedoch ist in Deutschland die Einstellung, das Wissen und die Dringlichkeit noch nicht so weit verankert, dass die aktuellen Maßnahmen nicht ausreichen, um eine merkliche Verbesserung zu generieren.
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Sachverhalt und Motivation
1.2 Aufbau der Arb eit
2 Deskriptivanalyse
2.1 Datenimport
2.2 Eindimensionale Betrachtung
2.2.1 Alter
2.2.2 Geschlecht
2.2.3 Vegane Ernährung
2.2.4 N achhalti gkeit
2.3 Mehrdimensionale Betrachtung
2.3.1 Alter, Geschlecht und vegane Ernährung
2.3.2 Alter, Geschlecht und Nachhaltigkeit
3 Induktivstatistik
3.1 Hypothesenformulierung
3.2 Einfluss von Alter und Geschlecht auf nachhaltigen Konsum
3.3 Unterschiede bei Alter und Geschlechtern in Bezug auf vegane Ernährung
4 Fazit und Ausblick
5 Dokumentation
5.1 R-Befehle
5.2 R-Abbildungen und Tabellen
Literaturverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Alter der Befragten
Abbildung 2: Boxplot Alter
Abbildung 3: Säulendiagramm Geschlecht
Abbildung 4: Balkendiagramm Wichtigkeit Vegane Ernährung
Abbildung 5: Balkendiagramm Nachhaltigkeit
Abbildung 6: Boxplot vegane Ernährung in Bezug zu Geschlecht und Alter
Abbildung 7: Streudiagramm zu Nachhaltigkeit in Bezug auf Geschlecht und Alter
Abbildung 8: Histogramm zur Mittelwert-Statistik Bootstrapverfahren
Abbildung 9: Histogramm Permutationsverfahren vegane Ernährung zu Geschlecht
Abbildung 10: Histogramm Bootstrapverfahren vegane Ernährung zu Alter
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1 Einleitung
1.1 Sachverhalt und Motivation
Globalisierung, steigende Emissionen, Ressourcenknappheit sowie das stetig wachsende Interesse an effizientem Klimaschutz führen in Bezug auf Nachhaltigkeit zu einem Umdenken in Deutschland. Viele Länder verwenden bereits Methoden, welche die Vermeidung globaler Erwärmung und die Reduzierung von Treibhausgasen zum Ziel haben. Jedoch ist in Deutschland die Einstellung, das Wissen und die Dringlichkeit noch nicht so weit verankert, dass die aktuellen Maßnahmen nicht ausreichen, um eine merkliche Verbesserung zu generieren.1
Die vorliegende Seminararbeit befasst sich mit der quantitativen Auswertung der FOM Sommerumfrage 2021, welche von Prof. Dr. Oliver Gansser vom Institut für Empirie und Statistik der FOM Hochschule erhoben wurde. Die statistischen Analysen in dieser Seminararbeit behandeln das Nachhaltigkeitsempfinden von in Deutschland lebender Personen sowie die Frage, ob es Unterschiede des Geschlechts und des Alters bei einer freiwilligen Reduzierung tierischer Produkte gibt.
1.2 Aufbau der Arbeit
Zu Beginn wird der Datenimport beschrieben und die unterschiedlichen Variablen mehr und eindimensionalen betrachtet. Anhand von Auszügen aus R Markdown werden exemplarisch die Variablen grafisch dargestellt. Darauffolgend wird die Hypothesenformulierung vorgestellt und der Vorgang der Induktivstatistik beschrieben. Hierzu werden anhand von Regressionsanalysen, Permutations- und Bootstrapverfahren die zwei aufgestellten Hypothesen bewertet. Die Arbeit endet mit einer kritischen Betrachtung der Ergebnisse und bietet einen Ausblick auf eine denkbare Weiterführung der These.
2 Deskriptivanalyse
2.1 Datenimport
Die Analyse des Datensatzes findet in R Studio statt. Hierzu wird die zugehörige Datei "Datensatz1_Sommerumfrage2021.csv" runtergeladen und mit dem "read.csv2" Befehl geöffnet.2 sommer <- read.csv2("C://Users/Theeravat/Desktop/RProject/Daten/Datensatz1_Sommer umfrage2021.csv")
Weiterführend werden die Pakete "mosaic", "readxl","tidyverse" aufgerufen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
2.2 Eindimensionale Betrachtung
2.2.1 Alter
Bei dem "Alter" handelt es sich um eine quantitative, verhältnisskalierte und metrisch-stetige Variable. Mit dem Befehl "favstats“ wird ein Überblick über die Variable geschaffen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Das durchschnittliche Alter der Befragten liegt bei 47,55429 Jahren. Für die grafische Darstellung des Merkmals "Alter" eignet sich ein Histogramm oder ein Boxplot.3
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1: Alter der Befragten
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2: Boxplot Alter
2.2.2 Geschlecht
Bei dem Merkmal "Geschlecht" handelt es sich um ein nominalskaliertes Attribut einer kategorialen Variablen, da sowohl männlich, weiblich als auch divers gleichberechtigt nebeneinanderstehen und diese in keine sinnvolle Reihenfolge gebracht werden können.4 Die Variable "Geschlecht" wird mittels des Befehls "mutate" aufgeteilt in "männlich", "weiblich" und "divers".5 Mittels Balkendiagramm wird die Verteilung innerhalb des Merkmals charakterisiert.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3: Säulendiagramm Geschlecht
Der "tally" Befehl zeigt, dass sich das männliche Geschlecht mit einem prozentualen Anteil von 51,6908213% am häufigsten beteiligt hat.
2.2.3 Vegane Ernährung
Die Variable "vegane Ernährung" gibt die Antworten der Befragten auf nachfolgende Aussage wieder: „In Zukunft werde ich vermehrt auf den Konsum tierischer Produkte (X6.11) verzichten.“. Mit dem Befehl "favstats" wird ein Überblick über die Lage und Streuungsmaße generiert.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Der Mittelwert liegt bei 3,239095, d.h. die meisten Befragten sagen, dass sie auf tierische Produkte nicht verzichten werden.
Aus dem Balkendiagramm geht hervor, dass für die meisten Befragten es "sehr unwichtig" ist, sich vegan zu ernähren.
Abbildung 4: Balkendiagramm Wichtigkeit Vegane Ernährung
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
2.2.4 Nachhaltigkeit
In der Sommerumfrage 2021 konnten Aussagen bezüglich der Wichtigkeit für ein nachhaltiges Handeln getätigt werden. Insgesamt konnte aus sieben Ankreuzmöglichkeiten, die von „sehr unwichtig“ bis „sehr wichtig“ eingestuft wurden, gewählt werden.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Bei der Variable "Nachhaltigkeit" handelt es sich ebenfalls wie bei der Variable "vegane Ernährung", um ein diskretes Merkmal.
Anhand der Abbildung lässt sich ablesen, dass den meisten Befragten ein nachhaltiges Verhalten in Bezug auf die Umwelt sehr wichtig ist.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 5: Balkendiagramm Nachhaltigkeit
Die Summenhäufigkeit liegt bei der mit 32,850242%.am häufigsten getätigten Aussage "Mich nachhaltig zu verhalten ist für mich sehr wichtig“. Die Berechnung erfolgt mit dem "tally" Befehl.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
2.3 Mehrdimensionale Betrachtung
2.3.1 Alter, Geschlecht und vegane Ernährung
Für eine bessere Übersicht wird die Variable "Alter" in drei Untergruppen aufgeteilt. Alle Befragten <= 40 Jahre werden als "jung" eingestuft. Die Befragten <= 60 als "mittel" und alle > 60 als "alt".
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Die Verbindungen zu den einzelnen Merkmalen werden via Boxplot dargestellt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 6: Boxplot vegane Ernährung in Bezug zu Geschlecht und Alter
Vegane Ernährung in Bezug zu Alter & Geschlecht at Divers junge Divers mittel Divers at Frau junge Frau mittel Frau at Mann junge Mann mittel Mann AlterÄ Geschlecht Eine Losung für den Klimaschutz?
Der "favstats" Befehl zeigt die wichtigsten Merkmale in Bezug auf Lage und Streuungsmaße.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Die Gruppen, die laut Erhebung offen für eine vegane Ernährung sind, weisen den höchsten Median auf. Dazu zählen "Divers jung", "Frau jung" "Frau mittel" und "Mann mittel".
2.3.2 Alter, Geschlecht und Nachhaltigkeit
In der nachfolgenden Beobachtung wird die Variable "Nachhaltigkeit" in einem Boxplot in einen Kontext zu den bereits erforschten Variablen "Alter" und "Geschlecht" gesetzt.8
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7: Streudiagramm zu Nachhaltigkeit in Bezug auf Geschlecht und Alter
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Im "favstats" Befehl zeichnet sich ab, dass für alle Gruppen eine hohe Wichtigkeit in Bezug auf "Nachhaltigkeit" besteht. So liegt der Median in jeder Gruppe auf der Bewertungsskala bei fünf bis sechs Punkten. In den Gruppen Frau "jung", "mittel" und "alt" und Mann "mittel" liegt das dritte Quartil sogar bei sieben. Das bedeutet, dass 75% höchstens und 25% mindestens eine sieben gewählt haben. Anzumerken ist, dass in den Gruppen Frau und Mann zwei Ausreißer mit einem Wert von minus neun zu vermerken sind.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
3 Induktivstatistik
3.1 Hypothesenformulierung
Folgende Hypothesen und dazugehörige Nullhypothesen werden für die nachstehenden Tests formuliert:
H0: Das Alter und Geschlecht hat keinen Einfluss auf nachhaltigen Konsum.
H1: Das Alter und Geschlecht hat Einfluss auf nachhaltigen Konsum.
Die unabhängigen Variablen sind das Alter und Geschlecht und die abhängige Variable ist nachhaltiger Konsum.
H0: Das Alter und Geschlecht hat keinen Einfluss auf eine vegane Diät.
H2: Das Alter und Geschlecht hat Einfluss auf eine vegane Diät.
Die unabhängigen Variablen sind das Alter und Geschlecht und die abhängige Variable ist in diesem Zusammenhang die vegane Diät.
Geprüft werden alle Größen mit einem Signifikanzniveau von fünf Prozent.
[...]
1 Vgl. https://link.springer.com/article/10.1007/s12398-021-00303-2 , Zugriff am 10.08.2022.
2 Vgl. Scheufen, M., Datenimport, voraussichtlich 2023, S. 26.
3 Vgl. Scheufen, M., Histogram, voraussichtlich 2023, S. 54.
4 Vgl. Scheufen, M., Skalenniveau, voraussichtlich 2023, S. 46.
5 Vgl. Scheufen, M., Verändern, voraussichtlich 2023, S. 30.
- Citation du texte
- Theeravat Jonigkeit (Auteur), 2022, Umweltbewusstsein in Deutschland. Einfluss von Geschlecht und Alter auf die freiwillige Reduzierung tierischer Produkte, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1282847
-
-
-
-
Téléchargez vos propres textes! Gagnez de l'argent et un iPhone X. -
-
Téléchargez vos propres textes! Gagnez de l'argent et un iPhone X. -
-
Téléchargez vos propres textes! Gagnez de l'argent et un iPhone X. -
-
Téléchargez vos propres textes! Gagnez de l'argent et un iPhone X. -
-
Téléchargez vos propres textes! Gagnez de l'argent et un iPhone X. -
-
Téléchargez vos propres textes! Gagnez de l'argent et un iPhone X. -
-
Téléchargez vos propres textes! Gagnez de l'argent et un iPhone X. -
-
Téléchargez vos propres textes! Gagnez de l'argent et un iPhone X. -
-
Téléchargez vos propres textes! Gagnez de l'argent et un iPhone X.