Cronbachs Alpha wird verwendet, um den Grad an Übereinstimmung (interne Konsistenz) zwischen mehreren Fragen in einem Fragebogen zu messen.
BeispieleDu möchtest die Kundenzufriedenheit anhand von drei Fragen messen: „Wie sauber finden Sie das Geschäft?“, „Sind Sie mit dem Warenangebot zufrieden?“ und „Wie bewerten Sie die Hilfsbereitschaft des Personals?“.
Cronbachs Alpha hilft dir, herauszufinden, ob diese Fragen die Kundenzufriedenheit auch tatsächlich messen können.
Du testest Cronbachs Alpha mithilfe von Daten aus einem sogenannten Pretest, also einem Probetest.
Während eines Pretests werden mithilfe einer relativ kleinen Gruppe an Befragten die Fragen im Fragebogen getestet, bevor dieser von vielen Befragten ausgefüllt wird.
Veröffentlicht am
19. April 2019
von
Priska Flandorfer.
Aktualisiert am
23. Mai 2023.
Für statistische Tests wie die Regressionsanalyse, den t-Test oder die ANOVA werden bestimmte Annahmen vorausgesetzt.
Es ist wichtig, diese Annahmen zu überprüfen. Du kannst nur richtige Schlüsse aus den Ergebnissen deiner statistischen Analysen ziehen, wenn diese Annahmen eingehalten werden.
Veröffentlicht am
19. April 2019
von
Priska Flandorfer.
Aktualisiert am
11. September 2023.
Die SMART Methode ist eine strategische Vorgehensweise, um Ziele zu definieren und einzuhalten.
Sie wurde erstmals von Doran im Jahr 1981 im Business- und Managementkontext vorgestellt und von Locke und Latham in den 1990er Jahren weiterentwickelt.
Erfolge durch das Erreichen von Zielen motivieren dazu, neue Herausforderungen für größere Ziele anzunehmen.
ANOVA steht für Varianzanalyse (engl. Analysis of Variance) und wird verwendet um die Mittelwerte von mehr als 2 Gruppen zu vergleichen.
Sie ist eine Erweiterung des t-Tests, der die Mittelwerte von maximal 2 Gruppen vergleicht.
BeispielDu möchtest herausfinden, ob es einen Unterschied in der Größe zwischen Fußballspielern, Turnern und Volleyballspielern gibt. Du misst die Größe der Athleten und Athletinnen deiner Stichprobe und verwendest eine ANOVA, um zu ermitteln, ob sich die durchschnittliche Größe dieser Gruppen voneinander unterscheidet.
Veröffentlicht am
3. April 2019
von
Priska Flandorfer.
Aktualisiert am
10. September 2024.
Die Bedürfnispyramide von Maslow ist ein sozialpsychologisches Modell zur Hierarchisierung von menschlichen Bedürfnissen und Motivationen.
Die nächst höhere Bedürfnisstufe kann nur erreicht werden, wenn die darunterliegenden erfüllt wurden. Bedürfnisse, die bereits erfüllt sind, wirken nicht mehr motivierend.
Im Studium und in der Wissenschaft wird das Modell der Bedürfnispyramide theoretisch und empirisch angewendet.
Veröffentlicht am
2. April 2019
von
Priska Flandorfer.
Aktualisiert am
21. Juni 2023.
Den t-Test, auch als Student’s t-Test bezeichnet, verwendest du, wenn du die Mittelwerte von maximal zwei Gruppen miteinander vergleichen möchtest.
Zum Beispiel kannst du mit dem t-Test analysieren, ob Männer im Durchschnitt größer als Frauen sind.
Wenn du hingegen die Mittelwerte von mehr als zwei Gruppen vergleichen willst, kannst du eine ANOVA oder eine multiple Regression mit Dummy-Variablen wählen.
Veröffentlicht am
1. April 2019
von
Priska Flandorfer.
Aktualisiert am
24. November 2023.
Mit einer Regressionsanalyse überprüfst du, ob ein Zusammenhang zwischen den Werten von zwei oder mehreren Variablen besteht, wie z. B. zwischen dem Gewicht und der Größe einer Person.
Dieser Zusammenhang wird bei einer Regressionsanalyse in Form eines Vergleichs getestet.
Dieser Vergleich zeigt die Veränderung der abhängigen Variable Gewicht, wenn sich der Wert der erklärenden (unabhängigen) Variable Größe um den Wert 1 erhöht.
Veröffentlicht am
14. März 2019
von
Priska Flandorfer.
Aktualisiert am
29. August 2023.
In der quantitativen Forschung werden durch Operationalisierung theoretische Begriffe in empirisch messbare Merkmale umgewandelt.
Mit der Operationalisierung legst du in deiner Forschungsarbeit daher den Grundstein für die statistische Erhebung und Auswertung deiner Daten.
Im Rahmen der Operationalisierung fragst du dich:Wie kann ich eine theoretische Annahme so formulieren, dass ich sie mit messbaren Merkmalen statistisch überprüfen kann?
