Volltext: Sprachwandel in Triesenberg (FL)

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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 ım folgenden mit einem Pluszeichen (+) markiert:
	        

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