Lebensqualität, Lage- und Streuparameter und Inferenzstatistische Untersuchung

Submitted Assignment , 2021 , 25 Pages , Grade: 1,0

Psychology - Methods

Die Arbeit besteht aus drei Aufgaben, die nacheinander bearbeitet werden. Die erste beschäftigt sich mit Lebensqualität im Allgemeinen, sowie in der Medizin. Die zweite Aufgabe untersucht den Lageparameter und den Streuparameter anhand von einer Altersverteilung. In der letzten Aufgabe geht es um verschiedene Verteilungen und eine inferenzstatistische Untersuchung mit der Frage: Unterscheidet sich die Stärke der psychischen und physischen Belastung zwischen Mitarbeiter:innen ohne Personalverantwortung und Führungskräften?

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Aufgabe C 1
1.1 Begriffsbestimmung Lebensqualität und aktueller Kontext
1.2 Entstehungsgeschichte des Konzepts Lebensqualität
1.3 Lebensqualität in der Medizin

Aufgabe C 2
2.1 Die Lageparameter: Modus, Median und arithmetisches Mittel
2.2 Die Streuparameter: Spannweite, Varianz und Standardabweichung
2.3 Ermittlung der Lage- und Streuparameter anhand einer fiktiven Altersverteilung von 20 Teilnehmern

Aufgabe C 3
3.1 Altersverteilung
3.2 Geschlechtsverteilung
3.3 Belastungen der Befragten
3.4 Inferenzstatistische Untersuchung: Unterscheidet sich die Stärke der psychischen und physischen Belastung zwischen Mitarbeiter*innen ohne Personalverantwortung und Führungskräften?

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Ranking der 20 Länder mit der höchsten Lebensqualität nach dem Best Countries Ranking 2021, Statista (https://de.statista.com/statistik/daten/studie/732084/umfrage/top-20-der-laender-mit-der-hoechsten-lebensqualitaet-nach-dem-best-countries-ranking/)

Abbildung 2: Verteilung der Mitarbeiter*innen mit Personalverantwortung, Eigene Darstellung

Aufgabe C 1

1.1 Begriffsbestimmung Lebensqualität und aktueller Kontext

Zunächst lässt sich feststellen, dass es keine generalisierbare Definition von Lebensqualität gibt. Dies ist zum einen durch ihre komplexe Beschaffenheit und zum anderen durch deren disziplinübergreifende Anwendung zu erklären. Betrachtet man das Konstrukt Lebensqualität, so muss stets der jeweilige Kontext sowie die Fachrichtung, in dem das Ganze steht, berücksichtigt werden. Verschiedene Forscher haben sich dennoch daran gewagt einen Definitionsansatz zu finden. So beschreibt die Weltgesundheitsorganisation Lebensqualität beispielsweise als: „ Quality of life is an individual's perception of his/her position in life in the context of the culture and value systems in which he/she lives, and in relation to his/her goals, expectations, standards and concerns. It is a broad-ranging concept, incorporating in a complex way the person's physical health, psychological state, level of independence, social relationships, and their relationship to salient features of their environment" (WHOQOL Group, 1994a, p. 43). Ein etwas zeitlich aktuellerer Ansatz ist der von Noll und Schöb in 2002: „ Das Konzept der Lebensqualität basiert auf einem multidimensionalen Verständnis der individuellen Wohlfahrt oder des „guten Lebens“, das sowohl materielle wie auch immaterielle, objektive und subjektive Komponenten gleichzeitig umfasst und das „besser“ gegenüber dem „mehr“ betont” (Noll & Schöb, 2002, S.239).

Teilweise wird der Begriff Lebensqualität jedoch eher abstrakt und flexibel definiert, um möglichst viel Spielraum zu erlauben. Dies versucht Beck beispielsweise: „Gleichwohl kann Lebensqualität weder abschließend noch eindeutig definiert werden. Vielmehr ist es als komplexes und mehrdimensionales, offenes und relatives Arbeitskonzept zu betrachten, das der normativen und lebensweltlichen Begründung bedarf“ (Beck, 2006, S.378).

1.2 Entstehungsgeschichte des Konzepts Lebensqualität

Lebensqualität ist besonders in den letzten Jahrzehnten zu einem wesentlichen Konzept und Evaluationskriterium in Medizin, Forschung und Gesundheitssystem geworden. Sie wird immer häufiger diskutiert, gemessen, verglichen und standardisiert. Auch im normalen Alltag kommt ihr immer mehr Bedeutung zu. Jährlich werden verschiedene Rankings veröffentlicht, welche die Lebensqualität in unterschiedlichen Ländern, Städten oder Kommunen abbilden. An der folgenden Abbildung lässt sich erkennen, dass im Jahr 2021 beispielsweise die Länder Kanada, Dänemark, Schweden und Norwegen an der Spitze liegen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Ranking der 20 Länder mit der höchsten Lebensqualität

Allerdings ist das Konzept Lebensqualität keine Neuheit, sondern hat im Laufe der Geschichte schon über Generationen hinweg immer eine bedeutsame Rolle gespielt. Zwar gab es zu der Zeit den Begriff in dieser Form nicht, jedoch wurde schon im Mittelalter versucht, die Frage nach einem guten Leben zu klären. Zunächst war die Vorstellung von einem guten Leben an die Einhaltung religiöser Bestimmungen gebunden. Ein gutes Leben führte somit jemand, der sein Leben so gestaltete, dass es den Göttern und der damit verbunden Religion imponierte. Aristoteles war seiner Zeit jedoch schon voraus und vertrat die Meinung, dass die Lebensqualität weniger mit religiösen Ansichten zusammenhing, sondern eher von sozialen und materiellen Gütern wie Geld, Macht und soziale Netzwerke sowie der Qualität des Staates beeinflusst wird (Vgl. Neise & Zank, 2016, S.4).

Mit der Epoche der Aufklärung im 17.-18. Jahrhundert entstand dann die Vorstellung vom individuellen Lebensglück, welches primär nicht durch äußere Einflüsse entschieden sei, sondern durch die einzelne Person selbst entschieden würde (Vgl. Neise & Zank, 2016, S.4). Nach dieser Definition war ein Leben von hoher Qualität zunächst jedoch für die Arbeitsklasse schwer zu erreichen. Dies lag besonders an den schlechten, damalig herrschenden, Arbeitsbedingungen. Mit der Einführung der politischen Reformen und der damit verbundenen sozialistischen Umsetzungen wie z.B. die Sozialversicherungen, wurde nun eine hohe Lebensqualität auch gesamtsellschaftlich zugänglich. Der Staat fühlte sich vermehrt für die Verbesserung der gesellschaftlichen Lebensumstände verantwortlich (Vgl. Neise & Zank, 2016, S.4; Popp et al. 2010).

Der britische Begründer der Wohlfahrtsökonomie Arthur C. Pigou verwendete den Begriff „quality of life“ als erster in seinen Werken, welcher dann von verschiedenen Ökonomen in Amerika aufgegriffen wurde.

In Deutschland wurde das Konstrukt dann von Willy Brandts Regierungserklärung in 1973 berücksichtigt. Im Oktober 197 wurde der Begriff der Lebensqualität im Wahlkampf der SPD verwendet. Diese benannte ihr Wahlprogramm „Für Frieden, Sicherheit und eine bessere Qualität des Lebens”. Es wurde darauf aufmerksam gemacht, dass eine hohe Lebensqualität mehr als ein höherer Lebensstandard ist, sondern besonders Freiheit voraussetzt. Um die Lebensqualität des Volkes zu verbessern, plädierte die SPD in ihrem Parteiprogramm für eine bessere Gesundheitsversorgung, eine saubere Umwelt, wohnlichere Städte, mehr Arbeitsschutz und Mitbestimmung (Knecht & Catterfeld, 2012, S.33). Daran zeigt sich, dass Willy Brandt den Zusammenhang der Lebensqualität der Menschen und den Rahmenbedingungen des Staates erkannte.

Der Begriff Lebensqualität kann als Reformbegriff gesehen werden, der nicht die einzelnen Details, Strukturen oder Methoden reformiert, sondern ein fundamentales Umdenken der Politiker erfordert (Vgl. Kovács, Kipke & Lutz, 2016, S.17-18). Zuvor galt Politik als erfolgreich, wenn sie den Bürgern hohen materiellen Wohlstand garantierte. Mit dem Einzug der Lebensqualität in die Politik endete dies jedoch. Das ehemals wichtiges Evaluationskriterium Geld blieb zwar eine Zielkomponente, wurde jedoch nur noch als Mittel gesehen, eine höhere Lebensqualität zu erreichen. Es galt somit erstmals nur noch als Mittel zu einem höheren Zweck. Dies veranlasste etliche Länder dazu, große Summen in die Forschung der Lebensqualität zu investieren. Dieses neue Konstrukt galt es zu erkunden und herauszufinden, wie es am besten erreicht werden konnte, um das eigene Volk zufrieden zu stellen. Es entstand eine internationale, disziplinübergreifende Bewegung zur Erforschung der Lebensqualität (Vgl. Land et al, 2012, S .4-5).

Wichtig war dabei, dass bei allen Neubestimmungen der Ziele eine exakte Messung als Voraussetzung gegeben war. Als objektive und subjektive Indikatoren der Lebensqualität galten: „Einkommen, Wohnverhältnisse, Arbeitsbedingungen, Familienbeziehungen und soziale Kontakte, Gesundheit, soziale und politische Beteiligung.“ Die subjektiven Indikatoren untersuchten „insbesondere Zufriedenheitsangaben, aber auch kognitive und emotive Gehalte wie Hoffnungen und Ängste, Glück und Einsamkeit, Erwartungen und Ansprüche, Kompetenzen und Unsicherheiten, wahrgenommene Konflikte und Prioritäten“ (Vgl. Zapf 1984, S. 23). Die in den 10970er Jahren ausgewählten Kriterien konnten zwar mit den etablierten empirischen Methoden der Sozialwissenschaft operationalisiert und exakt gemessen werden, jedoch besteht bis heute keine Einigkeit darüber, welche Kriterien der Lebensqualität ausgewählt und wie diese gewichtet werden sollen (Vgl. Kovács, Kipke& Lutz, 2016, S.18). Der Begriff der Lebensqualität wird heutzutage vor allem in den Sozialwissenschaften, in der Psychologie und in der Medizin verwendet.

1.3 Lebensqualität in der Medizin

Die öffentliche Wirksamkeit des Begriffs Lebensqualität in den 1970er Jahren machte diesen auch für die Medizin interessant. Die Einführung des Begriffs der Lebensqualität in der Medizin bedeutete, dass nicht mehr nur die reine Überlebensrate als Parameter medizinischer Interventionen betrachtet wurde, sondern auch die Qualität des Überlebens des Patienten als weiterer Outcome zu berücksichtigen war. Somit wurde das Befinden des Patienten zu einem Bestandteil medizinischer Interventionen. Mittlerweile ist es zur Norm geworden, die Lebensqualität eines Patienten zu messen und als eine objektivierbare Möglichkeit des Patienten zu fragen, wie er sich fühlt (Vgl. Rose, 2003). Anders als in der Sozialwissenschaft ersetzte der Begriff Lebensqualität jedoch nicht ein altes Ziel komplett, sondern dient als ein Bestandteil eines großen Ziels. Dabei gilt es andere Kriterien wie beispielsweise Lebensverlängerung, Verbesserung des Gesundheitszustandes und Verkürzung der Krankheitsdauer ebenfalls zu beachten. So zählt zu einer erfolgreichen Behandlung nicht nur eine höhere Zufriedenheit der Patienten, sondern primär die Heilung, Reduktion der Schmerzen und Wiederherstellung der alltäglichen Lebensfunktionen (Vgl. Kovács, Kipke & Lutz, 2016, S.21). Dies erkennt man auch an dem Gesetz § 35b Abs. 1 SGB V im Sozialgesetzbuch, wo Lebensqualität als eine der fünf Komponenten zählt. Die anderen vier sind die Verbesserung des Gesundheitszustandes, eine Verkürzung der Krankheitsdauer, eine Verlängerung der Lebensdauer und eine Verringerung der Nebenwirkungen. Ein weiterer Unterschied des Begriffs der Lebensqualität in der Medizin gegenüber der Politik ist, dass für die Medizin eine Verhältnisbestimmung der Erfolgskriterien erstellt werden musste (Vgl. Kovács, Kipke & Lutz, 2016, S.21).

Zu beachten ist auch, dass Lebensqualität eine sehr persönliche Sache ist. Das Deutsche Krebsforschungszentrum macht auf deren Webseite darauf aufmerksam, dass „nicht wenige Krebspatienten nach eigenen Aussagen eine hohe Lebensqualität haben“ und somit eine Krebserkrankung nicht zwingenderweise eine schlechte Lebensqualität bedeuten muss (Vgl. Schübel, 2016, S.9).

Aufgabe C 2

2.1 Die Lageparameter: Modus, Median und arithmetisches Mittel

Die Lageparameter bezeichnen in bestimmter Weise ausgezeichnete Werte einer Häufigkeitsverteilung, wie zum Beispiel das Zentrum. Sie beschreiben nicht wie Streuparameter die Verteilung, sondern kennzeichnen das mittlere Niveau eines Merkmals (Vgl. Toutenburg & Heumann, 2008, S. 49). Typische Anwendungsbereiche dafür sind beispielsweise ein Durchschnittseinkommen eines Jobs, eine mittlere Lebensdauer eines technischen Geräts oder das ordinäre Heiratsalter in einem Land. Welcher Lageparameter sinnvollerweise zu bestimmen ist, hängt in der Regel vom Untersuchungskontext und vom Skalenniveau der Daten ab. Die sogenannte Translationsäquivarianz ist eine wesentliche Forderung an den Lageparameter der Verteilung eines Merkmals. So soll „für eine Lineartransformation der Daten, d.h. eine Transformation der Form y i = a + bx i mit a, b beliebige reelle Zahlen,gelten. Das L in diesem Fall steht für das Lageparameter“ (Vgl. Toutenburg & Heumann, 2008, S. 49).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Modus einer Verteilung, häufig auch Modalwert bezeichnet, gibt diejenige Merkmalsausprägung an, die am häufigsten vorkommt. Bei diskreten Daten ist der Modus die Merkmals- Ausprägung, die am häufigsten auftritt (Vgl. Toutenburg & Heumann, 2008, S. 50):

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Somit ermittelt der Modus demzufolge den „Sieger“ einer Verteilung. Daran kann zum Beispiel erkannt werden, welche Dienstleistung unter mehreren Konkurrenzleistungen am häufigsten ausgewählt wird. Besonders bei Wahlentscheidungen ist dieses Lageparameter beachtlich, wobei sein Wert jedoch nicht eindeutig sein muss. Bei Stimmengleichheit können mehrere Modalwerte zustande kommen, was teilweise zu Fehlinterpretationen bei Softwareprogrammen führen kann (Vgl. Cleff, 2015, S.37).

Es ist möglich den Modus bei jedem Skalenniveau zu verwenden, wobei er für nominalskalierte Daten das einzige zulässige Lageparameter darstellt. Die Verwendung des Modus ist bei jeder Art der Skalierung möglich, jedoch nur dann sinnvoll, wenn er unimodal (eingipflig) Verteilungen charakterisiert. Daraus schließt sich, dass der Modalwert translationsäquivariant ist. Darunter wird verstanden, dass der Modus der linear transformierten Werte gleich der linearen Transformation des Modus der ursprünglichen Werte ist (Vgl. Toutenburg & Heumann, 2008, S. 51).

Der Median oder auch als Zentralwert bekannt, wird aus der geordneten Reihe gewonnen und teilt die Größe der beobachteten Reihe in zwei Hälften. Dies bedeutet, dass 50% der beobachteten Werte kleiner oder gleich und höchstens 50% der beobachteten Werte größer oder gleich dem Median sind (Vgl. Toutenburg & Heumann, 2008, S. 53). Folglich gibt der Median die Mitte der Verteilung an und bietet im Vergleich zum Modus einen größeren Informationsgehalt über die Lage der Verteilung.

Eine sinnvolle Verwendung des Medians ergibt sich für Daten ab Ordinalskalenniveau. Bei kategorialen Variablen ergibt es keinen Sinn, nach der „Mitte“ der Messwerte zu suchen, da es sich um qualitative Messwerte handelt und diese nicht der Größe nach geordnet werden können (Vgl. Benninghaus, 2007, S.39).

Das arithmetische Mittel ist eines er am häufigsten verwendeten Lageparameter und definiert den Mittelwert und das bekannteste Maß der zentralen Tendenz. Häufig wird der arithmetische Mittelwert auch als Durchschnitt bezeichnet. Errechnet wird das arithmetische Mittel als Durchschnittswert aller Beobachtungen, indem, die Summe aller Einzelwerte der vorliegenden Daten durch deren Anzahl geteilt wird. Für die Verwendung dieses Lageparameters ist es somit erforderlich, dass es sich um metrisch skalierte Merkmale handelt. Das arithmetische Mittel ist nicht wie der Modus und der Median direkt zu erkennen, sondern muss zunächst errechnet werden (Vgl. Schäfer, 2016, S.55). Die Formel dafür lautet:

Da alle Daten bei dieser Berechnung gleichbehandelt werden, ist es erforderlich, dass diese auch in Wirklichkeit gleichberechtigt sind, was bei extrem schiefen Verteilungen oder bei Ausreißern nicht gegeben ist (Vgl. Toutenburg & Heumann, 2008, S. 60).

2.2 Die Streuparameter: Spannweite, Varianz und Standardabweichung

Der Streubereich einer Häufigkeitsverteilung beschreibt den Bereich, in dem die Merkmalausprägungen liegen. Die Streuparameter geben an, wie variabel oder heterogen die Daten sind (Vgl. Toutenburg & Heumann, 2008, S. 73). Es gibt verschiedene Parameter in der Statistik, die anhand einer Zahl die Streuung der Werte zu beschreiben versucht (Vgl. Cleff, 2015, S.54).

Die Spannweite, oder auch Range genannt, ist eine der einfachsten Möglichkeiten, etwas über die Streuung von Daten in Verteilungen mit Hilfe eines Kennwertes auszusagen. Sie ergibt sich aus der Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten beobachteten Wert in den Daten. Die Formel besteht einfach darin, die Differenz der Werte auszurechnen. Dies macht zwar die Berechnung sehr einfach, stellt aber auch einen großen Nachteil des Parameters da. Die Spannweite kann offensichtlich nicht besonders gut zwischen verschiedenen Verteilungen differenzieren, sondern berücksichtigt nur die beiden Extremwerte. Dadurch wird sie gegenüber Ausreißern besonders anfällig. Deswegen wird die Spannweite nur selten verwendet und findet meist nur Anwendung bei Altersangaben von Versuchsteilnehmern oder ähnlichen Angaben, die nur zwei Werte betrachten (Vgl. Schäfer, 2016, S.62-63).

Der Quartilsabstand definiert den zentralen Bereich einer Verteilung, in dem 50% der Werte liegen. Er ist ein Streuungsmaß, was deutlich weniger empfindlich gegenüber Extremwerten reagiert als die Spannweite (Vgl. Toutenburg & Heumann, 2008, S. 73).

Eine Gemeinsamkeit der Spannweite und des Quartilsabstand ist, dass sie beide nur einzelne Werte der Verteilung bei der Berechnung miteinbeziehen. Bei einem exakten Streuungsmaß, sollten jedoch alle Werte in die Bestimmung einfließen. Dies ist bei der Varianz und der Standardabweichung der Fall. Beide Streuungsmaße beziehen sich konkret auf den Mittelwert und geben Informationen darüber, wie weit alle Werte der Verteilung durchschnittlich von diesem, abweichen (Vgl. Schäfer, 2016, S.64). Die Formel, um die Varianz auszurechnen lautet:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Varianz liefert immer den Durchschnitt quadrierter Werte, welche teilweise schwer zu interpretieren sind. Deswegen wird häufig die Wurzel daraus gezogen, wodurch die Standardabweichung entsteht. Die Standardabweichung ist die Wurzel aus der Varianz (Vgl. Schäfer, 2016, S.64):

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Allgemein lässt sich die Standardabweichung als durchschnittliche Entfernung aller gemessenen Ausprägungen eines Merkmals vom Durchschnitt definieren.

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• College: SRH - Mobile University
• Grade: 1,0
• Author: Xenia Rosewood (Author)
• Publication Year: 2021
• Pages: 25
• Catalog Number: V1363850
• ISBN (PDF): 9783346891334
• ISBN (Book): 9783346891341
• Language: German
• Tags: lebensqualität, lage-, streuparameter, inferenzstatistische, untersuchung