Die Arbeit geht der Frage nach, ob Geld glücklich macht. Hierfür wird folgende Hypothese überprüft: Ein höheres monatliches Haushaltseinkommen führt in Deutschland zu einem stärkeren Anwachsen der allgemeinen Lebenszufriedenheit als in Dänemark.

Als Analyseinstrument wird auf das lineare Regressionsmodell zurückgegriffen. Die unabhängigen und abhängigen Variablen werden jeweils länderspezifisch getrennt voneinander beobachtet, um einen Vergleich möglich zu machen. Das verwendete Analyseprogramm ist Stata 13. Um die Resultate des Stata Outputs im Nachhinein richtig interpretieren zu können müssen zuerst die Skalenniveaus der abhängigen beziehungsweise unabhängigen und der Kontrollvariablen interpretiert werden. Im Anschluss wird die Korrelation der Variablen getestet, um einen möglichen Zusammenhang darzustellen. Nachdem die Variablen bezüglich der Daten von Deutschland und Dänemark separat voneinander und unter Einbezug der Kontrollvariable "Jobzufriedenheit" in das lineare Regressionsmodell eingefügt werden, wird anschließend zur Interpretation folgender Werte übergegangen: Coef., _cons, T-Wert, P-Wert, , Number of obs. , Adj R-squared.

Excerpt

Inhaltsverzeichnis

Einleitung
Die unabhängige, die abhängige Variable und die Kontrollvariable
Korrelation und Regression
Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Arbeit untersucht den Einfluss des monatlichen Haushaltseinkommens auf die allgemeine Lebenszufriedenheit in Deutschland und Dänemark. Die Hypothese lautet: Ein höheres Haushaltseinkommen führt in Deutschland zu einem stärkeren Anstieg der Lebenszufriedenheit als in Dänemark. Die Analyse basiert auf Daten der European Value Study 2008 und verwendet ein lineares Regressionsmodell.

Einfluss des Haushaltseinkommens auf die Lebenszufriedenheit
Länderspezifischer Vergleich (Deutschland vs. Dänemark)
Anwendung des linearen Regressionsmodells
Interpretation von Stata-Output (Coef., _cons, T-Wert, P-Wert, Number of obs., Adj R-squared)
Rolle der Kontrollvariablen "Jobzufriedenheit"

Zusammenfassung der Kapitel

Einleitung: Die Arbeit untersucht den Zusammenhang zwischen Haushaltseinkommen und Lebenszufriedenheit in Deutschland und Dänemark anhand der European Value Study 2008. Es wird die Hypothese geprüft, dass ein höheres Einkommen in Deutschland stärker mit erhöhter Lebenszufriedenheit korreliert als in Dänemark. Die Analyse erfolgt mittels eines linearen Regressionsmodells unter Verwendung von Stata 13. Die Interpretation der Ergebnisse konzentriert sich auf die Analyse der Variablen auf verschiedenen Skalenniveaus und die Berücksichtigung der Kontrollvariablen "Jobzufriedenheit".

Die unabhängige, die abhängige Variable und die Kontrollvariable: Dieses Kapitel beschreibt die verwendeten Variablen: Die abhängige Variable ist die allgemeine Lebenszufriedenheit (v8), gemessen auf einer ordinalskalierten Vier-Punkte-Skala. Die unabhängige Variable ist das monatliche Haushaltseinkommen (v353MM), kategorisiert in Einkommensgruppen. Die Kontrollvariable ist die Jobzufriedenheit (v90), ebenfalls ordinal skaliert. Das Kapitel diskutiert die Skalenniveaus der Variablen und die damit verbundenen Herausforderungen für die Regression, insbesondere den Umgang mit ordinalen Daten, die für die lineare Regression eigentlich nicht geeignet sind. Es wird jedoch die gängige Praxis der Annahme eines quasi-metrischen Skalenniveaus begründet. Die vorhandenen Missing-Werte werden ebenfalls erwähnt.

Korrelation und Regression: Dieses Kapitel beschreibt die Durchführung der Korrelations- und Regressionsanalyse. Es wird der lineare Zusammenhang zwischen Haushaltseinkommen und Lebenszufriedenheit untersucht, indem die Korrelation zwischen den Variablen berechnet und interpretiert wird. Die Bedeutung von Korrelationswerten (von -1 bis +1) und die gängige Praxis in den Sozialwissenschaften, Korrelationen unterhalb einer bestimmten Schwelle zu vernachlässigen, wird erläutert. Dieses Kapitel bildet den Kern der empirischen Analyse, indem es die Ergebnisse der linearen Regression aufzeigt, allerdings ohne die konkreten Ergebnisse zu präsentieren. Die Bedeutung des Ergebnisses wird nur allgemein umrissen.

Schlüsselwörter

Lebenszufriedenheit, Haushaltseinkommen, Deutschland, Dänemark, European Value Study (EVS), lineares Regressionsmodell, Korrelation, Kontrollvariable, Jobzufriedenheit, Stata.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Analyse: Einfluss des Haushaltseinkommens auf die Lebenszufriedenheit in Deutschland und Dänemark

Was ist das Thema dieser Arbeit?

Welche Daten werden verwendet?

Die Analyse basiert auf Daten der European Value Study (EVS) 2008 und verwendet ein lineares Regressionsmodell. Die Daten beinhalten Informationen zum Haushaltseinkommen, der allgemeinen Lebenszufriedenheit und der Jobzufriedenheit.

Welche Variablen werden untersucht?

Die abhängige Variable ist die allgemeine Lebenszufriedenheit (ordinal skaliert, 4-Punkte-Skala). Die unabhängige Variable ist das monatliche Haushaltseinkommen (kategorisiert in Einkommensgruppen). Die Jobzufriedenheit dient als Kontrollvariable (ebenfalls ordinal skaliert).

Welche Methoden werden angewendet?

Die Arbeit verwendet Korrelations- und Regressionsanalysen mit Stata 13. Es wird ein lineares Regressionsmodell angewendet, um den Zusammenhang zwischen Haushaltseinkommen und Lebenszufriedenheit zu untersuchen. Die Herausforderungen im Umgang mit ordinalen Daten für die lineare Regression werden diskutiert.

Wie wird das Haushaltseinkommen gemessen?

Das monatliche Haushaltseinkommen (Variable v353MM) wird in kategorisierten Einkommensgruppen gemessen. Die genaue Kategorisierung wird nicht detailliert beschrieben.

Wie wird die Lebenszufriedenheit gemessen?

Die allgemeine Lebenszufriedenheit (Variable v8) wird auf einer ordinalskalierten Vier-Punkte-Skala gemessen.

Welche Rolle spielt die Jobzufriedenheit?

Die Jobzufriedenheit (Variable v90) dient als Kontrollvariable, um den Einfluss des Haushaltseinkommens auf die Lebenszufriedenheit genauer zu bestimmen und andere Einflussfaktoren zu berücksichtigen.

Wie werden fehlende Werte behandelt?

Die Arbeit erwähnt das Vorhandensein von fehlenden Werten (Missing Values), jedoch wird die konkrete Behandlungsmethode nicht detailliert erläutert.

Welche Software wird verwendet?

Für die Datenanalyse und die Durchführung der Regression wird Stata 13 verwendet.

Welche Ergebnisse werden präsentiert?

Die Arbeit beschreibt die Methodik der Korrelations- und Regressionsanalyse und die Interpretation der Ergebnisse (Coef., _cons, T-Wert, P-Wert, Number of obs., Adj R-squared), präsentiert aber die konkreten Ergebnisse nicht im Detail.

Welche Schlussfolgerungen werden gezogen?

Die Arbeit fasst die Ergebnisse der Analyse zusammen, gibt aber keine konkreten Schlussfolgerungen an, da die numerischen Ergebnisse nicht im Detail ausgewiesen sind.

Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?