Von Daten zu Erkenntnissen: Deskriptive Statistik in Bachelorarbeiten

Anna Milena von Gersdorff

(Head of Marketing)

23.06.2023

Anna Milena von Gersdorff leitet als Online-Marketing Expertin den GWriters Blog sowie alle Veröffentlichungen, Änderungen und Sonderaktionen auf unserer Webseite. DarĂŒber hinaus ist Sie fĂŒr gesamte Öffentlichkeitsarbeit und die Kommunikation mit unseren Medienpartnern zustĂ€ndig.

Mit Hilfe der deskriptiven Statistik in einer Bachelorarbeit werden Merkmale von DatensĂ€tzen beschrieben und analysiert. Anders als bei der analytischen oder auch bei der Interferenzstatistik steht hier also nicht die Grundgesamtheit selbst im Fokus. Es werden keine Aussagen ĂŒber Ursache-Wirkungs-Beziehungen getroffen, auch die statistische Signifikanz ist auf der deskriptiven Ebene nicht relevant. Es geht darum, DatensĂ€tze zu beschreiben, einen Überblick ĂŒber die Verteilung der Daten zu bekommen und ZusammenhĂ€nge zwischen den Variablen zu erkennen. Dieses Vorgehen wird gebraucht, wenn umfangreiches Datenmaterial vorliegt, das erst einmal geordnet werden soll.

Ziel einer deskriptiven Analyse in einer Bachelorarbeit ist also, einen Überblick ĂŒber die vorliegenden Daten zu bekommen. Sie stellen die Daten und Kennzahlen zu einem Forschungsgebiet dar, ordnen sie, fassen sie zusammen und beschreiben die HĂ€ufigkeiten. Meist folgt auf eine deskriptive Statistik eine weitere Analyse. Die wichtigsten Maße sind der Mittelwert, die Standardabweichung, die Varianz, der Median und die Quartile.
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Inhaltsverzeichnis

Deskriptive Statistik in der Bachelorarbeit – Grundlagen

Deskriptive Statistik gehört zum Bereich der deskriptiven Forschung. Sie ist immer dann möglich, wenn quantitative Daten zu einem Thema vorliegen. Mit Hilfe der deskriptiven Statistik werden Stichproben hinsichtlich ihrer Struktur beschrieben und analysiert. Dieses Vorgehen steht im Unterschied zur Inferenzstatistik, bei der aus den Stichprobenergebnissen auf RegelmĂ€ĂŸigkeiten in der Grundgesamtheit geschlossen wird.

In der deskriptiven Statistik wird mit verschiedenen Darstellungsformen gearbeitet. Mit Hilfe von Tabellen und Grafiken wird ĂŒber die gesamte Verteilungsform informiert. Die Daten können Sie selbst erfassen oder von Datenbanken abrufen. Über Statista bekommen Sie zahlreiche Marktdaten und Kennzahlen. Wenn uns zum Beispiel die Altersverteilung von Nutzern des Smartphone-Bankings interessiert, dann finden wir hierzu die neuesten Studien. Die Ergebnisse lassen sich herunterladen und wir können in einer Tabelle z.B. so darstellen:

Anteil der Smartphone-Banking-Nutzer nach Altersgruppen in Deutschland in den Jahren 2021 bis 2023

2022 (n=779)

2023 (n=763)

16-29 Jahre

78 %

89 %

30-49 Jahre

67 %

81 %

50-64 Jahre

65 %

83 %

Ab 65 Jahre

50 %

60 %

Grafisch lassen sich die gleichen Daten folgendermaßen wiedergeben:

deskriptive statistik bachelorarbeit

Weitere Methoden fĂŒr die deskriptive Statistik in der Bachelorarbeit

Die Nutzung von bereits vorliegenden Daten hat den Vorteil, dass Sie sich nur um die Daten selbst kĂŒmmern mĂŒssen. Datenbereinigung, -transformation und –codierung sind dann schon gemacht. Neben der Nutzung von Datenbanken haben Sie aber auch die Möglichkeit, eigene Daten zu erheben und z.B. mit SPSS auszuwerten. Deskriptive Statistik bezieht sich auf quantitative Daten. Qualitative Daten, wie Sie sie z.B. durch Interviews gewinnen, werden interpretativ ausgewertet.

Eine geeignete Methode der Datengewinnung fĂŒr die deskriptive Statistik ist die Umfrage. Hierzu gibt es Tools, die Sie beim Erstellen der Fragebögen nutzen können. Gern unterstĂŒtzen Sie aber auch unsere Ghostwriter. Sie können Hilfe fĂŒr die Umfrage anfordern oder den Statistikteil einer Bachelorarbeit schreiben lassen.

Eigene Datenerhebung

Sie können eine deskriptive statistische Analyse auch mit eigenen Daten durchfĂŒhren. Das hat den Vorteil, dass Sie genau die Daten erheben können, die Sie fĂŒr die Beantwortung Ihrer Forschungsfrage brauchen. Je prĂ€ziser die Daten sind, umso besser kann Ihre Analyse und Beschreibung der ZusammenhĂ€nge und HĂ€ufigkeiten ausfallen. Es ist daher unabdingbar, dass Sie die Datenerhebung gut planen. Aufbau und Ablauf der Untersuchung sollten bereits vor Beginn der Untersuchung vorstrukturiert sein. FĂŒr die Datenerhebung sind folgende Punkte wichtig:

Auswahl der Variablen:

Variablen haben immer mindestens zwei Abstufungen (wie etwa beim Geschlecht: mĂ€nnlich – weiblich). Die unabhĂ€ngigen Variablen sind diejenigen Merkmale, deren Auswirkungen auf andere Merkmale (die abhĂ€ngigen Variablen) untersucht werden.

Entscheidung fĂŒr eine Art der Studie:

Sie können eine Labor- oder eine Felduntersuchung vornehmen. Laboruntersuchungen haben den Vorteil, dass Ă€ußere StöreinflĂŒsse weitgehend ausgeschlossen werden können. Der Nachteil eines solchen Settings ist allerdings, dass die Ergebnisse nur bedingt generalisiert werden können.

Operationalisierung der Variablen:

Welche Operationen (Handlungen, Reaktionen usw.) wollen Sie als Anzeichen fĂŒr die zu messenden Variablen ansehen? Wie wollen Sie die Variablen erfassen?

Festlegen der StichprobengrĂ¶ĂŸe:

Wie viele FĂ€lle Sie einbeziehen mĂŒssen, um belastbare Daten zu erhalten, gehört zu den schwierigsten Fragen in der Statistik. Im Rahmen einer Bachelorarbeit können Sie natĂŒrlich nur eine begrenzte Zahl von Daten sammeln. Dennoch muss natĂŒrlich sichergestellt sein, dass Ihre Ergebnisse verallgemeinerbar sind. An diesem Punkt kann UnterstĂŒtzung durch professionelles Ghostwriting sinnvoll sein. Unsere Ghostwriter haben Zugriff auf die wichtigsten Datenbanken und können Ihnen dabei helfen, relevante Daten als Grundlage fĂŒr Ihre deskriptive Statistik zu finden. Gern können Sie unsere kostenlose Fragebogen-Vorlage verwenden und fĂŒr Ihre Zwecke Ă€ndern. Unsere Ghostwriter können Ihnen auch helfen, eigene Daten zu erheben.

Planung der statistischen Auswertung:

Schon bevor Sie die Daten erheben, sollten Sie sich Gedanken ĂŒber die spĂ€tere Auswertung machen. SPSS ist kostenpflichtig und nicht so leicht zu bedienen. Statistische Auswertungen sind auch mit Hilfe von Excel möglich.

statistik hilfe bachelorarbeit

Welche Datentypen gibt es?

Statistische Daten werden auf Skalen dargestellt, die auch als Messniveau bezeichnet werden. FĂŒr die statistische Auswertung in der Bachelorarbeit kommen drei Typen von Daten in Frage, nĂ€mlich nominale, ordinale und metrische Daten.

Nominaldaten

Nominaldaten sind Werte aus Kategorien, die sich nicht in eine natĂŒrliche Reihenfolge bringen lassen. Hierzu zĂ€hlen z.B. Wohnort, Postleitzahl oder Religionszugehörigkeit. Bei nominalen Daten werden nur die AusprĂ€gungen unterschieden, aber es gibt keine BezĂŒge zwischen den einzelnen Werten. Wenn Sie mit Nominaldaten arbeiten, mĂŒssen Sie sich vorher einige Gedanken machen, wie Sie die Daten darstellen. Am besten besprechen Sie das vorher mit Ihrem Betreuer. Die Experten von GWriters können Sie ebenfalls unterstĂŒtzen, wenn Sie Statistikhilfe in der Bachelorarbeit brauchen.

In unserem Beispiel mit den Klausurnoten wĂ€ren Nominaldaten beispielsweise Hobbys der Studenten. Sie können die FreizeitbeschĂ€ftigungen erfassen und in einen Bezug zu den Klausurnoten setzen. Allerdings sind die BezĂŒge nicht so eindeutig, wie z.B. bei metrischen Daten. Hierbei handelt es sich um Daten, die sich nach Intervallen skalieren lassen. In unserem Beispiel könnten wir die Studiendauer zum Zeitpunkt der Klausur erfassen oder die Vornote.

Ordinaldaten

Auch Ordinaldaten lassen sich eindeutig darstellen. Hierbei handelt es sich um Werte aus Kategorien mit einer natĂŒrlichen Reihenfolge. Klassischerweise ergeben sich Ordinaldaten aus Zustimmungswerten auf einer Skala. Solche Werte werden bei Einstellungsmessungen und PrĂ€ferenzbeurteilungen erfasst. Ordinaldaten lassen sich nach den AusprĂ€gungen sortieren, etwa die Abstufungen von „sehr zufrieden“ bis „sehr unzufrieden“.

Statistik Bachelorarbeit fĂŒr viele Fachgebiete nötig

Ob Sie in der Abschlussarbeit ein statistisches Thema bearbeiten, können Sie in hohem Maße mitentscheiden. GrundsĂ€tzlich spielen statistische Fragen in vielen Fachgebieten eine Rolle, weshalb entsprechende Grundkenntnisse unabdingbar sind. Mögliche Bachelorarbeit Statistikthemen könnten sein.

Fachgebiet

Mögliche Forschungsfrage

Ziel der deskriptiven Statistik

Psychologie

Wie kann emotionale Intelligenz erfasst werden?

Überblick geben ĂŒber Studien zur emotionalen Intelligenz

Soziologie

Welche Faktoren beeinflussen die selbstgesteuerte Motivation von LehrkrÀften?

Darstellung der untersuchten Faktoren und ihres Zusammenhangs

BWL

Welchen Zusammenhang gibt es zwischen Kaufpreis und erzielbarem Jahresrohertrag bei Immobilien in der Stadt XY?

Maximalen und minimalen Jahresrohertrag von Immobilien ermitteln, Faktoren fĂŒr den Zusammenhang zur Kaufpreishöhe darstellen

VWL

Welche Faktoren bestimmen das Gehalt von Professoren?

An Hand von vorhandenen DatensĂ€tzen ĂŒberprĂŒfen, wie sich Ausbildung, Geschlecht, Berufserfahrung, Wohnort und andere Faktoren auf das Gehalt von Professoren auswirken

Politikwissenschaften

Wie wird Twitter im Wahlkampf genutzt?

Analyse von NutzungshÀufigkeit und TweetlÀnge, Analyse der Parteizugehörigkeit

Welche Werte sind in der deskriptiven Statistik relevant?

In der deskriptiven Statistik sind v.a. die so genannten Lage- und die Streuungsmaße von Bedeutung. Zu den Lagemaßen bzw. Lageparametern zĂ€hlen Modus (oder Modalwert), Median, arithmetisches, geometrisches und harmonisches Mittel sowie die Quantile. Die wichtigsten Streuungsmaße sind die Spannweite, der Quartilsabstand, die mittlere absolute Abweichung, die Varianz und Standardabweichung sowie der Variationskoeeffizient.

Beispiel fĂŒr eine deskriptive Statistik

Was diese Werte im Einzelnen bedeuten, wird am besten in einem konkreten Beispiel deutlich. FĂŒr eine fiktive Bachelorarbeit wĂ€hlen wir fĂŒr die statistische Auswertung das Beispiel einer Klausur, bei der die folgenden Noten gegeben wurden:

Note

Anzahl der Studenten

Note 1

1 Student

Note 2

4 Studenten

Note 3

12 Studenten

Note 4

8 Studenten

Note 5

2 Studenten

Note 6

1 Student

N = 28, es haben also Studenten die Klausur mitgeschrieben.

Lagemaße

Maß

Bedeutung

Beispiel

Modus bzw. Modalwert

Der hÀufigste Wert, der in der Stichprobe vorkommt

Der Modus oder Modalwert ist in diesem Falle die Note 3.

Median

Der Median teilt die Werte in zwei Teile. Wenn alle Werte geordnet werden, ist der Median der Wert in der Mitte. Wenn es eine gerade Anzahl von Werten gibt (wie in unserem Beispiel), dann ist der Median der Mittelwert aus den beiden Werten in der Mitte.

Der Median ist in unserem Beispiel 10 (Mittelwert aus 12 und 8).

Arithmetisches Mittel

Der Durchschnitt aus allen Werten, ein anderer Begriff ist empirischer Mittelwert.

Das arithmetische Mittel ist 4,667 (Gesamtwert = 28 : Anzahl = 6)

geometrisches Mittel

Die n-te Wurzel (n = Anzahl der Daten, die vorliegen) aus dem Produkt der vorliegenden Daten, ein anderer Begriff ist mittlere Proportionale.

Das geometrische Mittel ist 1,743.

(6. Wurzel aus28)

harmonisches Mittel

Der Mittelwert einer Menge von Zahlen, entspricht dem arithmetischen Mittel der Kehrwerte.

Das harmonische Mittel betrÀgt 0,471.

(6: (1:1+1:4+1:12+1:8+1:2+1:6))

Empirisches Quantil

Das empirische Quantil teilt die Stichprobe in Werte, die jeweils grĂ¶ĂŸer und die kleiner sind, anderer Begriff: Stichprobenquantil

(diese GrĂ¶ĂŸe ist in unserem Beispiel nicht relevant)

Streuungsmaße

Spannweite

Die Spannweite gibt die Abweichung zwischen den grĂ¶ĂŸten und dem kleinsten Messwert wieder.

In unserem Beispiel betrÀgt die Spannweite 11.

(grĂ¶ĂŸter Messwert = 12 – kleinster Messwert = 1).

Quartilsabstand

Der Quartilsabstand gibt an, wie breit das Intervall ist, in dem sich 50% der Stichprobenelemente befinden, andere Begriffe: Interquartilsabstand, IQA oder IQR

Der Quartilsabstand ist 4

(12-8)

mittlere absolute Abweichung

Die mittlere absolute Abweichung gibt an, wie weit eine Stichprobe im Mittel vom mittleren arithmetischen Mittel abweicht, anderer Begriff: MAD (mean absolute deviation)

Die mittlere absolute Abweichung betrÀgt 2.

HierfĂŒr gibt es einen Online-Rechner, der die MAD an Hand Ihrer Daten errechnet.

Varianz und Standardabweichung

Die Varianz gibt das Maß der Wahrscheinlichkeitsdichte um den Schwerpunkt der Daten herum an. Von ihr ausgehend wird die Standardabweichung berechnet.

Die Varianz betrÀgt 110 und die Standardabweichung 10,488.

Varianz = (1-6)2+(4-6)2+(12-6)2+(8-6)2+(2-6)2+(1-6)2 = 110

Standardabweichung:  = 10,488

Variationskoeeffizient

Der Variationskoeeffizient gibt die relative Streuung an, also das prozentuale VerhÀltnis der Standardabweichung zum arithmetischen Mittel.

Der Variationskoeeffizient betrÀgt 1,0488:

In diesem Beispiel haben wir Ihnen schon einmal erklÀrt, wie der Variationskoeffizient errechnet wird: Sie benötigen die Differenz aus Standardabweichung und Mittelwert, in unserem Beispiel also

10,488 : 10 = 1,0488

Zusammenhangsmaße wie z.B. der Korrelationskoeffizient oder die Kovarianz sind in der deskriptiven Statistik nicht bedeutsam. Diese Maße benötigen Sie in der analytischen Statistik.

Wie sieht die Interpretation der Ergebnisse aus?

Wenn Sie in Ihrer Bachelorarbeit eine deskriptive Statistik einbinden, ist die Interpretation der Ergebnisse wichtig. HierfĂŒr sind fĂŒnf Schritte wichtig, die wir Ihnen an Hand unseres Bachelorarbeit Statistikbeispiels darstellen.

1. Schritt: Sie beschreiben zunÀchst den Stichprobenumfang

In unserem Beispiel haben 28 Studenten an der Klausur teilgenommen. Die Notenverteilung können wir z.B. mit einer Grafik darstellen. Die Diagramm-Tools von Excel reichen fĂŒr diese Zwecke völlig aus.

bachelorarbeit statistik beispiel

2. Schritt: Sie stellen das Zentrum der Daten dar

Anschließend beschreiben Sie das Zentrum der Daten. HierfĂŒr benötigen Sie den Mittelwert oder den Median sowie die Standardabweichung. Diesen Zusammenhang können Sie tabellarisch darstellen, etwa so:

Modus

N (Anzahl)

Standardabweichung

Median

3

28

10,488

10

Wichtig ist, dass Sie die Daten nicht nur als Zahlen darstellen, sondern sie auch beschreiben: Die Standardabweichung ist in unserem Beispiel sehr hoch, was daran liegt, dass die Noten sich ĂŒber die gesamte Skala verteilen.

3. Schritt: Sie stellen die Streubreite der Daten dar

Im 3. Schritt steht die Streubreite der Daten im Fokus. HierfĂŒr bietet sich ein Pareto-Diagramm an. Auch das lĂ€sst sich mit Excel leicht erstellen. Es wĂŒrde fĂŒr unsere Daten folgendermaßen aussehen:

bachelorarbeit deskriptive statistik

Im Pareto-Diagramm werden die Daten nach HÀufigkeit klassifiziert. In unserem Beispiel werden von links in absteigender Reihenfolge die Noten mit der hÀufigsten Verteilung angezeigt.

HĂ€ufig werden auch Boxplots erstellt. Damit ist ebenfalls erkennbar, wie sich die Daten verteilen.

4. Schritt: Sie werten die Datenverteilung aus

Im nĂ€chsten Schritt mĂŒssen Form und Streubreite der Datenverteilung ausgewertet werden. HierfĂŒr können Sie ein SĂ€ulendiagramm verwenden.

bachelorarbeit statistik beispiel

Sie sehen, dass unsere Daten linksschief verteilt sind. Das bedeutet, dass die Mehrheit der Daten sich auf der rechten Seite der Skala befindet. In unserem Falle heißt das, dass die Klausurergebnisse sehr schlecht ausgefallen sind.

5. Schritt: Sie vergleichen Daten aus verschiedenen Gruppen

Im letzten Schritt werden die Daten aus verschiedenen Gruppen verglichen. In unserem Beispiel könnten wir z.B. erfassen, wie sich die Klausurnoten nach Geschlechtszugehörigkeit oder nach Studiendauer verteilen.

Wenn wir die Klausurnoten mit der Studiendauer vergleichen, ergibt sich folgendes Bild:

Note

Studenten aus dem 1. Studienjahr

Studenten aus dem 2. Studienjahr

Note 1

0

1

Note 2

1

3

Note 3

8

4

Note 4

7

1

Note 5

2

0

Note 6

1

0

Teilnahme an Klausur

19

9

Es haben 19 Studenten aus dem ersten Studienjahr mitgeschrieben, gegenĂŒber 9 aus dem zweiten Studienjahr. Grafisch lassen sich die Ergebnisse folgendermaßen darstellen:

bachelorarbeit statistische auswertung beispiel

Die Streubreite der Noten bei den jĂŒngeren Studenten ist leicht grĂ¶ĂŸer als bei den Ă€lteren Studenten. Auch in Bezug auf Standardabweichung und Median zeigen sich Unterschiede. Lediglich der Modus ist gleich: In beiden Gruppen wurde am hĂ€ufigsten die Note 3 erzielt.

 

Modus

N (Anzahl)

Standardabweichung

Median

1. Studienjahr

3

19

10,344

1,5

2. Studienjahr

3

9

11,225

1

Eine weitere GrĂ¶ĂŸe, die wir in unserem Beispiel erfassen könnten, ist das Geschlecht der Studenten. Möglicherweise zeigen sich auch hier Unterschiede in den erzielten Noten.

Vor- und Nachteile einer deskriptiven Statistik in einer Bachelorarbeit

Der grĂ¶ĂŸte Vorteil einer deskriptiven Statistik in der Bachelorarbeit ist, dass Sie sich keine Sorgen machen mĂŒssen, wie Sie auf die vorgeschriebene Seitenzahl kommen. So lange Sie Daten haben, können Sie diese beschreiben und darstellen. Deskriptive Statistik liefert zudem einen Überblick, was bei grĂ¶ĂŸeren Datenmengen sinnvoll sein kann.

Allerdings sind fĂŒr den Überblick fundierte Statistik-Kenntnisse nötig. Sie mĂŒssen die wichtigsten Lage- und Streumaße errechnen und erklĂ€ren können. Das stellt fĂŒr viele Studenten ein Problem dar. Viele greifen daher auf die Hilfe von professionellen Ghostwritern zurĂŒck. Die Experten von Gwriters können Ihnen bei der Datenbeschaffung genauso helfen wie bei der Darstellung der Ergebnisse. Ghostwriter kennen die Anforderungen fĂŒr deskriptive statistische Analysen in der Bachelorarbeit, da sie ĂŒber ein breites Grundwissen fĂŒr Statistik verfĂŒgen und bereits viele Fallbeispiele fĂŒr Bachelorarbeiten bearbeitet haben.

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