In dieser Hausarbeit wird der Datensatz „Sommerumfrage 2017“ analysiert. Die Daten wurden von den Studierenden der FOM im Jahr 2017 im 1. Semester erhoben, um das Einkaufsverhalten und die Lebenseinstellung der weiblichen und männlichen Probanden zu untersuchen.
Zur Analyse des Datensatzes wird mit der Software R Studio gearbeitet.
Inhaltsverzeichnis
- Beschreibung des Datensatzes
- Explorative Analyse zur Generierung der Hypothesen
- Deduktive Analyse
- Inferenz eines kategorialen Anteilswertes
- t-Test für unabhängige Stichprobe
- Lineare Regression
- t-Test
- Fazit
- Zentrale Ergebnisse und Interpretation
- Grenzen der Analysen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Hausarbeit analysiert den Datensatz „Sommerumfrage 2017“, der im Jahr 2017 von FOM-Studierenden erhoben wurde, um das Einkaufsverhalten und die Lebenseinstellung von weiblichen und männlichen Probanden zu untersuchen. Die Arbeit konzentriert sich auf die explorative und deduktive Analyse des Datensatzes, um potenzielle Zusammenhänge und Hypothesen zu generieren und zu testen. Dabei werden verschiedene statistische Methoden wie t-Tests, lineare Regression und Inferenzanalysen eingesetzt.
- Explorative Analyse des Datensatzes zur Identifizierung von potenziellen Zusammenhängen und Hypothesen.
- Anwendung von deduktiven Analysemethoden zur Überprüfung der generierten Hypothesen.
- Interpretation der Ergebnisse und Diskussion der Grenzen der Analysen.
- Untersuchung des Einflusses von soziodemografischen Faktoren auf das Einkaufsverhalten und die Lebenseinstellung.
- Anwendung statistischer Methoden zur Analyse von quantitativen Daten.
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1 beschreibt den Datensatz „Sommerumfrage 2017“ und erläutert die Struktur und die Variablen des Datensatzes. Zudem werden die verwendeten Softwaretools und Packages vorgestellt. Kapitel 2 widmet sich der explorativen Analyse, die den Zweck hat, potenzielle Zusammenhänge und interessante Beobachtungen im Datensatz zu identifizieren. Dazu werden die Häufigkeiten von Variablen, die intuitiv miteinander in Verbindung stehen könnten, tabellarisch dargestellt und verglichen. Aus den gewonnenen Erkenntnissen werden konkrete Hypothesen für die weitere deduktive Analyse abgeleitet. Kapitel 3 beinhaltet die deduktive Analyse, bei der die in Kapitel 2 generierten Hypothesen mithilfe verschiedener statistischer Methoden wie t-Tests, linearer Regression und Inferenzanalysen überprüft werden.
Schlüsselwörter
Die Analyse des Datensatzes „Sommerumfrage 2017“ fokussiert auf die Erforschung von Einkaufsverhalten, Lebenseinstellungen, soziodemografischen Merkmalen und statistischen Methoden. Die Arbeit befasst sich mit den Themen explorative Datenanalyse, deduktive Datenanalyse, t-Tests, lineare Regression, Inferenzanalysen und der Interpretation der Ergebnisse. Wichtige Konzepte, die im Rahmen der Analyse untersucht werden, sind Online-Informationsverhalten, Einkommensverteilung, Geschlechtseffekte und der Einfluss von Alter und Bildung auf die Lebenseinstellung.
- Quote paper
- Katharina Galayev (Author), 2018, Quantitative Datenanalyse. Datenanalyse des Datensatzes "Sommerumfrage 2017", Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/470941
