Im Personalrat einer mittelgroßen Kommunalverwaltung wird eine Erhebung zum Zusammenhang zwischen A-Besoldungsgruppe (BG) und dem Gesamtergebnis der Regelbeurteilung von Beamten (RB) (Werte von 0 bis 9) vorbereitet. In einer Probeerhebung wurden folgende Daten ermittelt: Aufgabenstellung
Berechnen Sie den Rangkorrelationskoeffizienten R und zum Vergleich den Korrelationskoeffizienten r (jeweils mit kurzen Erläuterungen zum Vorgehen).
Wie beurteilen Sie in diesem Fall die Verwendung des Korrelationskoeffizienten r?
In der Verwaltung einer kleinen Großstadt wird untersucht, welche Tendenzen im Eingang von Wohngeldanträgen zu beobachten sind. In den letzten 5 Jahren gingen in den Quartalen 1 bis 4 folgende Anträge ein: Aufgabenstellung
Formulieren Sie sachgerechte Hypothesen, begründen Sie Ihre Auswahl des Prüfverfahrens, prüfen Sie diese Verteilung mit Hilfe der Varianzanalyse und kommentieren Sie das Ergebnis.
Inhaltsverzeichnis
- Aufgabe 1:
- 1.1 Korrelationskoeffizient r
- 1.2 Rangkorrellationskoeffizient R
- 1.3 Beurteilung des Korrelationskoeffizienten r
- Aufgabe 2:
- 2.1 Lösungsansatz Nullhypothese ......
- 2.2 Varianzanalyse...
- 2.3 Ergebnisdarstellung.......
- 2.4 Interpretation des Ergebnisses:
- Aufgabe 3
- 3.1 Konfidenzintervall
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Hausarbeit befasst sich mit der Analyse des Zusammenhangs zwischen A-Besoldungsgruppe und der Regelbeurteilung von Beamten. Ziel ist es, die Beziehung zwischen diesen beiden Variablen mithilfe statistischer Methoden zu untersuchen. Hierzu werden der Korrelationskoeffizient r und der Rangkorrelationskoeffizient R berechnet, um die Stärke und Art des Zusammenhangs zu bestimmen.
- Berechnung und Interpretation des Korrelationskoeffizienten r
- Anwendung des Rangkorrelationskoeffizienten R
- Beurteilung der Eignung beider Korrelationskoeffizienten für die Untersuchung des Zusammenhangs
- Anwendung statistischer Methoden in der Praxis
- Interpretation der Ergebnisse im Kontext der Beamtenbeurteilung
Zusammenfassung der Kapitel
Im ersten Kapitel wird der Korrelationskoeffizient r berechnet, um einen möglichen linearen Zusammenhang zwischen der A-Besoldungsgruppe und dem Gesamtergebnis der Regelbeurteilung zu ermitteln. Anschließend wird der Rangkorrelationskoeffizient R berechnet, der auch nicht-lineare Zusammenhänge erfassen kann. Beide Korrelationskoeffizienten werden hinsichtlich ihrer Eignung für die vorliegende Untersuchung bewertet.
Das zweite Kapitel befasst sich mit der statistischen Hypothesentestung. Hier wird der Lösungsansatz der Nullhypothese erläutert und die Varianzanalyse angewendet. Die Ergebnisse werden dargestellt und interpretiert, um Rückschlüsse auf den Zusammenhang zwischen den Variablen zu ziehen.
Schlüsselwörter
Korrelationskoeffizient r, Rangkorrelationskoeffizient R, A-Besoldungsgruppe, Regelbeurteilung, Beamtenbeurteilung, statistischer Zusammenhang, Hypothesentestung, Varianzanalyse, lineare und monotone Zusammenhänge
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen dem Korrelationskoeffizienten r und R?
Der Korrelationskoeffizient r (Pearson) misst lineare Zusammenhänge, während der Rangkorrelationskoeffizient R (Spearman) auch nicht-lineare, monotone Beziehungen erfasst.
Wann wird eine Varianzanalyse (ANOVA) angewendet?
Sie wird genutzt, um zu prüfen, ob sich die Mittelwerte verschiedener Gruppen (z.B. Quartalsdaten von Wohngeldanträgen) signifikant voneinander unterscheiden.
Was versteht man unter einer Nullhypothese?
Es ist die statistische Grundannahme, dass kein Effekt oder kein Zusammenhang zwischen den untersuchten Variablen besteht, die man durch Tests zu widerlegen versucht.
Was sagt ein Konfidenzintervall aus?
Es gibt den Bereich an, in dem der wahre Wert einer Grundgesamtheit mit einer festgelegten Wahrscheinlichkeit (z.B. 95%) zu finden ist.
Wie beurteilt man die Eignung von r bei Beamtenbeurteilungen?
Die Arbeit prüft, ob die Daten (Besoldungsgruppe vs. Beurteilung) die Voraussetzungen für ein metrisches Verfahren erfüllen oder ob Rangdaten vorzuziehen sind.
Was bedeutet ein hoher Rangkorrelationskoeffizient?
Ein hoher Wert nahe 1 bedeutet, dass höhere Werte der einen Variable (z.B. Besoldung) systematisch mit höheren Werten der anderen Variable (Beurteilung) einhergehen.
- Quote paper
- Mathias Hirsch (Author), 2013, Grundlagen empirischer Forschung. Korrelationskoeffizient, Rangkorrelationskoeffizient, Nullhypothese, Varianzanalyse und Konfidenzintervall, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/232907
