In dieser Hausarbeit steht der Umgang mit dem Programmierprogramm "R" im Fokus. Mit "R" lassen sich Datenmengen nach verschiedensten Gesichtspunkten analysieren um Erkenntnisse aus diesen Daten zu ziehen. Hauptmethode ist dabei die Lineare Regression. Aufgebaut ist die Datenanalyse folgendermaßen: Nachdem die relevanten Daten ausgewählt und Ausreißer entfernt wurden, werden die Null- und die Alternativhypothesen formuliert. Daraufhin folgen deskriptive Statistiken und grafische Verfahren. Danach beginnt die eigentliche Modellierung, in welcher auch auf die formulierten Hypothesen Bezug genommen und zu einem Ergebnis gekommen wird. Selbstverständlich sind alle Befehle aus "R" sichtbar, sodass die Eingaben und damit die Analyse nachvollziehbar ist.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Methode
- Datenanalyse
- Daten einlesen
- Variablen umbenennen
- Relevante Variablen auswählen
- Ausreißer entfernen
- Deskriptive Statistiken
- Kennzahlen des erwarteten Aufwands in Statistik
- Kennzahlen der Mathenote
- Kennzahlen des Aufwands in Statistik getrennt nach Geschlecht
- Grafische Verfahren
- Grafische Darstellung des Aufwands in Statstik
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die quantitative Datenanalyse untersucht den Einfluss der Mathenote und des Geschlechts auf den erwarteten Aufwand im Modul Statistik. Ziel ist es, festzustellen, ob Studenten mit schlechteren Noten in Mathematik einen höheren Aufwand im Modul Statistik erwarten, und ob es einen Unterschied in der Aufwandserwartung zwischen männlichen und weiblichen Studenten gibt. Die Analyse beinhaltet die Anwendung der Linearen Regression, um einen linearen Zusammenhang zwischen den Variablen zu ermitteln.
- Zusammenhang zwischen der Mathenote und dem erwarteten Aufwand im Modul Statistik
- Zusammenhang zwischen dem Geschlecht und dem erwarteten Aufwand im Modul Statistik
- Analyse des Einflusses der Mathenote und des Geschlechts auf die Variation des erwarteten Aufwands
- Anwenden der Linearen Regression zur Überprüfung der Zusammenhänge
- Interpretation der Ergebnisse und Schlussfolgerungen
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Die Einleitung stellt das Thema der Hausarbeit vor und beleuchtet die Bedeutung des Moduls Statistik in nichttechnischen Studiengängen. Sie beleuchtet die hohen Durchfallquoten im Modul und skizziert die Forschungsfrage, ob die Mathenote und das Geschlecht einen Einfluss auf den erwarteten Aufwand haben.
- Methode: Dieses Kapitel beschreibt die verwendete Methode, die Lineare Regression, und erläutert die Konzepte der abhängigen und unabhängigen Variablen. Es wird der Fokus auf die einfache und multiple lineare Regression gelegt, und die Bedeutung von p-Werten und dem Bestimmtheitsmaß R² wird hervorgehoben.
- Datenanalyse: Dieses Kapitel beschreibt die verwendeten Daten, die aus einer anonymen Online-Umfrage stammen. Es werden die relevanten Variablen und ihre Skalenniveaus erläutert. Die Nullhypothesen und Alternativhypothesen werden formuliert, und eine erste Datenübersicht wird präsentiert. Die Kapitel befasst sich mit den deskriptiven Statistiken der Variablen "erwarteter Aufwand in Statistik", "Mathenote" und "Geschlecht". Es wird eine statistische Analyse der Daten durchgeführt, die in den folgenden Kapiteln weiter vertieft wird.
- Grafische Verfahren: Dieses Kapitel befasst sich mit der grafischen Darstellung der Daten. Es wird eine Histogramme des erwarteten Aufwands in Statistik dargestellt.
Schlüsselwörter
Die zentralen Schlüsselwörter dieser Hausarbeit sind: Modul Statistik, erwarteter Aufwand, Mathenote, Geschlecht, Lineare Regression, p-Wert, R², Datenanalyse, Online-Umfrage, quantitative Daten, deskriptive Statistik.
- Quote paper
- Anonym (Author), 2018, Quantitative Analyse einer Datenbasis mit Hilfe von "R", Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/501853
