Volltext: Jahrbuch des Historischen Vereins für das Fürstentum Liechtenstein (1997) (94)

TABELLEN II, 1-4 
STATISTISCHE AUSWERTUNG NACH DEN SOZIALEN FAKTOREN Die statistische Auswertung besorgte Richard Klag- hofer, Statistiker am Pädagogischen Institut der Univer- sität Freiburg, unter Benutzung des Statistik-Programmes SPSS. Seiner Meinung nach ist das Sample von 58 Informan- ten bei vier interessierenden Sozialfaktoren mit je zwei bzw. drei (Alter) Ausprägungen zu klein, um es befriedi- gend auszuwerten. Mit einem grösseren Sample könnten die Beziehungen der sozialen Faktoren untereinander statistisch ermittelt werden. Da in dieser Arbeit aber Zel- len teilweise nur mit zwei Personen (Beispiel A II, männ- lich, manuell, Pendler) belegt sind, können diesbezüglich keine statistisch gültigen Aussagen gemacht werden. Die Auswertung beschränkt sich deshalb auf Signifikanztests innerhalb der einzelnen sozialen Faktoren. Faktoren mit zwei Komponenten werden mittels T-Test auf signifikante Unterschiede überprüft, darunter fallen hier Geschlecht (männlich/weiblich), Berufsart (manuell/kommuniukativ) und Berufsort (Pendler/Nicht- Pendler). Bei Sozialfaktoren mit mehr als zwei Kompo- nenten benötigt man eine Varianzanalyse. Diese muss für die Ermittlung der Unterschiede, welche sich aufgrund des Alters (AI, A II, A III) ergeben, herangezogen werden. Ergeben sich bei der Varianzanalyse statistisch signifi- kante Unterschiede, zeigt der sogenannte Scheffe-Test, zwischen welchen Komponenten des untersuchten Fak- tors die Werte signifikant sind, denn wenn A I signifikant von A III abweicht, muss A I nicht unbedingt signifikant von A II abweichen usw. Statistisch signifikante Unterschiede sind mit (*), hoch- signifikante Unterschiede mit (**) gekennzeichnet. Ein Unterschied ist signifikant, wenn die Wahrscheinlichkeit, dass das Resultat nicht zufällig ist, kleiner als fünf Prozent (0,05) ist. Bei hochsignifikanten Unterschieden muss der Wert kleiner als ein Prozent (0,01) sein. Diese Wahr- scheinlichkeit wird ausgedrückt durch den p-Wert, der den t-Wert bzw. f-Wert beurteilt. Der p-Wert zeigt zudem, wie weit ein Unterschied von statistischer Signifikanz ent- fernt ist. Je näher der Wert bei 0,05 liegt, desto weniger zufällig ist der in der empirischen Untersuchung gemes- sene Unterschied. Signifikanzwerte, die kleiner als 0,1 sind, also nahe bei 0,05 liegen, werden in der Statistik als Tendenz bezeich- net. Sie werden im folgenden mit einem Pluszeichen (+) markiert. 92
	        

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