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6. Tabellen II
6.1. Statistische Auswertung
6.1.1. Statistische Auswertung nach den sozialen Faktoren
Die statistische Auswertung besorgte Richard Klaghofer, Statistiker am Pädagogischen Institut
der Uni Fribourg, unter Benutzung des Statistik-Programmes SPSS.
Seiner Meinung nach, ist das Sample von 58 Informanten bei vier interessierenden Sozialfaktoren
mit je zwei bzw. drei (Alter) Ausprägungen zu klein um es befriedigend auszuwerten. Mit einem
grösseren Sample könnten die Beziehungen der sozialen Faktoren untereinander statistisch
ermittelt werden. Da in dieser Arbeit aber Zellen teilweise nur mit zwei Personen (Bsp. A II,
männlich, manuell, Pendler) belegt sind, können diesbezüglich keine statistisch gültigen
Aussagen gemacht werden. Die Auswertung beschränkt sich deshalb auf Siginfikanztests
innerhalb der einzelnen sozialen Faktoren.
Faktoren mit zwei Komponenten werden mittels T-Test auf signifikante Unterschiede überprüft,
darunter fallen hier Geschlecht (männlich/weiblich), Berufs-Art (manuell/kommuniukativ) und
Berufs-Ort (Pendler/Nicht-Pendler).
Bei Sozialfaktoren mit mehr als zwei Komponenten benötigt man eine Varianzanalyse. Diese
muss für die Ermittlung der Unterschiede, welche sich aufgrund des Alters (A I, A II, A II)
ergeben, herangezogen werden. Ergeben sich bei der Varianzanalyse statistisch signifikante
Unterschiede, zeigt der sog. Scheffe&-Test zwischen welchen Komponenten des untersuchten
Faktors die Werte signifikant sind, denn wenn A I signifikant von A II abweicht, muss A I
nicht unbedingt signifikant von A II abweichen usw.
Statistisch signifikante Unterschiede sind mit (*), hochsignifikante Unterschiede mit (**)
gekennzeichnet. Ein Unterschied ist signifikant wenn die Wahrscheinlichkeit, dass das Resultat
nicht zufällig ist, kleiner als 5 % (0.05) ist. Bei hochsignifikanten Unterschieden muss der Wert
kleiner als 1 % (0.01) sein. Diese Wahrscheinlichkeit 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 entfernt ist. Je näher der Wert bei 0.05 liegt desto weniger zufällig
ist der in der empirischen Untersuchung gemessene Unterschied.
Signifikanzwerte, die kleiner als 0.1 sind, also nahe bei 0.05 liegen dürfen in der Statistik als
Tendenz bezeichnet werden. Sie werden im folgenden mit einem Pluszeichen (+) markiert.