Cronbachs Alpha berechnen und interpretieren

Cronbachs Alpha wird verwendet, um den Grad an Übereinstimmung (interne Konsistenz) zwischen mehreren Fragen in einem Fragebogen zu messen.

Beispiele
Du 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.

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Das Eisenhower-Prinzip verstehen und anwenden + Vorlage

Das Eisenhower-Prinzip ist eine Methode aus dem Zeitmanagement, mit der wichtige und dringende Aufgaben von unwichtigen und nicht dringenden Aufgaben unterschieden werden.

Entscheidend dabei ist, dass wichtige Aufgaben sofort erledigt werden und unwichtige Aufgaben entweder delegiert oder eliminiert werden.

eisenhower-prinzip

Eisenhower-Prinzip Vorlage – Google Spreadsheet

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Die SMART Methode verstehen und anwenden

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.

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ANOVA – Varianzanalyse durchführen und interpretieren

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.

Beispiel
Du 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.

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Die Bedürfnispyramide von Maslow verstehen und anwenden

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.

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t-Test verstehen und interpretieren

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.

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Durchführung und Interpretation der Regressionsanalyse

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.

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Operationalisierung einfach erklärt mit Beispiel

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?

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