Analyse und Verbesserung eines Tests mit Hilfe der Statistik Aufsatz

Words: 1207
Topic: Statistik

Einführung

Um den Mittelwert eines bestimmten Datensatzes zu erhalten, wird die Gesamtzahl der Beobachtungen durch die Anzahl der untersuchten Elemente geteilt. Der Mittelwert liefert die durchschnittliche Punktzahl eines bestimmten Datensatzes. Der Mittelwert gibt das erwartete Verhalten einer bestimmten Anzahl von Befragten in einem Forschungsprozess an. Der Mittelwert kann mit Hilfe von Torten- oder Balkendiagrammen grafisch dargestellt werden. Diese Diagramme zeigen den prozentualen Anteil der befragten Personen an der Stichprobe.

Die Diagramme zeigen die visuelle Darstellung der untersuchten Variablen zusammen mit der Anzahl der Elemente in jedem Feld. Für jeden Teil des Diagramms kann eine Prozentzahl ermittelt werden (Bernstein, 2012). Die Ermittlung des Mittelwerts ist wichtig, da das Verhalten und die Merkmale der Grundgesamtheit aus einer Stichprobe gezogen werden können. In den meisten Fällen wird die Grundgesamtheit den gleichen Mittelwert wie die Stichprobe haben (Wilcox, 2010).

Frage 1

Der Mittelwert für diese Frage beträgt 1,80 (Tabelle 1), was darauf hindeutet, dass die meisten Befragten die Variable 2 der Variable 0 vorzogen. Aus Abbildung 1 geht hervor, dass 90 % der Befragten 2 als bevorzugte Antwort angaben. Nur 10 % der Befragten bevorzugten die Variable 0, während 90 % der Befragten die Variable 2 bevorzugten. Die Gesamtzahl der Befragten belief sich auf 10, und daher zogen die meisten Befragten die Variable 2 der Variable 0 vor.

Frage 2

Der Mittelwert für Frage 2 liegt bei 1,40 (Tabelle 2), was darauf hindeutet, dass die meisten Befragten die Variable 2 der Variable 0 vorzogen. Aus dem Tortendiagramm geht hervor, dass die Variable 2 von mehr Befragten (70 %) als die Variable 0 (30 %) gewählt wurde (Abbildung 2). Dies ist ein Hinweis darauf, dass die Befragten die Variable 2 der Variable 0 vorzogen.

Frage 3

Der Mittelwert für Frage 3 betrug 0,20 (Tabelle 3), da die meisten Befragten die Variable 0 der Variable 2 zuordneten. Aus dem Tortendiagramm (Abbildung 3) geht hervor, dass die Variable 0 am besten bewertet wurde (90 %), während die Variable 2 eine niedrige Bewertung erhielt (10 %). Dieser Fall unterscheidet sich von den vorherigen Fällen, da die meisten Befragten die Variable 0 der Variable 2 vorzogen.

Frage 4

Der Mittelwert für Frage 4 beträgt 2,00 (Tabelle 4), da alle Befragten die Variable 2 bevorzugten. Ein Tortendiagramm konnte für diese Frage nicht erstellt werden, da alle Befragten eine Variable angegeben haben. Für die Entwicklung einer Abbildung mit dem SPSS-Programm ist es wichtig, dass mehr als eine Variable vorhanden ist. Wenn die Befragten nur eine Variable bevorzugen, ist es unmöglich, sie mit einer anderen Variable zu vergleichen. Die Diagramme werden aus einem Vergleich von zwei oder mehr Gruppen abhängiger und unabhängiger Variablen entwickelt (Field, 2010).

Frage 5

Der Mittelwert für Frage 5 beträgt 0,20 (Tabelle 5), was bedeutet, dass fast alle Befragten die Variable 0 der Variable 2 vorzogen. Aus Abbildung 4 geht hervor, dass 90 % der Befragten die Variable 0 bevorzugten, während nur 10 % der Befragten die Variable 2 bevorzugten.

Allgemeine Analyse

Die Gesamtzahl der Befragten betrug 10, und die Gesamtanalyse gibt einen allgemeinen Überblick über die gegebenen Antworten. Die zehn Befragten gaben Antworten zu allen fünf Fragen der Umfrage. Die Gesamtanalyse ist wichtig, weil sie einen Mittelwert für alle in der Untersuchung verwendeten Variablen liefert. Es gab fünf Fragen, die jeder Befragte beantworten sollte. Die zu untersuchenden Variablen waren Variable 0 und Variable 2. Der Mittelwert für die Gesamtanalyse beträgt 1,12 (Tabelle 6). Dies zeigt, dass die meisten der Befragten antworteten, dass die Variable 2 die am meisten bevorzugte ist. Aus Abbildung 5 ist ersichtlich, dass die meisten Befragten die Variable 2 (56 %) der Variable 0 (44 %) vorzogen.

Qualitative und quantitative Analyse

Die qualitative Analyse hilft, das Verhalten von Menschen zu verstehen und bessere Lösungen für Probleme zu finden, die Menschen betreffen. Die Gründe, warum sich Menschen auf eine bestimmte Art und Weise verhalten, werden mit Hilfe der qualitativen Analyse erforscht. Daher hilft die qualitative Forschung bei der Entwicklung von Schlussfolgerungen in der Psychologie. Schlussfolgerungen sind die erwarteten Verhaltensweisen, die durch die Verwendung von Stichprobeninformationen vorhergesagt werden. Andererseits werden bei der quantitativen Analyse mathematische Berechnungen angewandt, um die Variablen in einer Untersuchung zu entwickeln. Die qualitative Analyse kombiniert die Ergebnisse der quantitativen Analyse, um das Verhalten von Menschen zu erklären.

Daher sind die beiden Forschungsarten wichtig, um das Verhalten von Menschen zu erklären. Aus einer Stichprobe können mit Hilfe einer qualitativen oder quantitativen Analyse Rückschlüsse gezogen werden (Johnson & Christensen, 2012).

Aus den obigen Ergebnissen geht hervor, dass der Test keine angemessenen Informationen über die unabhängigen und abhängigen Variablen enthält. Der Test kann verbessert werden, indem genaue Daten über alle Variablen, die die abhängigen Variablen beeinflussen, gesammelt werden. Um eine bessere Analyse der abhängigen und unabhängigen Variablen zu entwickeln, sind viele Informationen erforderlich. Die verfügbaren Informationen betreffen die Schüler und verschiedene Fragen.

Jede Frage wurde mit Antworten der einzelnen Schüler versehen. Der Autor erklärt jedoch nicht vollständig das erwartete Verhalten aller Variablen in der Umfrage. Die bereitgestellten Informationen erklären nicht, was in der Untersuchung geschieht. Daher wird der Analyseteil des Aufsatzes schwierig, da keine angemessenen Informationen zu den Variablen bereitgestellt wurden. In diesem Fall sollten mehr Variablen einbezogen werden, um das Verständnis für das Forschungsthema zu verbessern. Dies wird dazu beitragen, eine bessere Schlussfolgerung über das Verhalten der abhängigen Variablen zu entwickeln, wenn sie verschiedenen unabhängigen Variablen ausgesetzt sind (Field, 2010).

Um diese Forschung zu verbessern, muss der Autor die Variablen und ihre Beziehung erklären. Andererseits kann eine Hypothese für die Forschung aufgestellt werden, um die Richtung der Forschung vorzugeben. Die Hypothese wird dazu beitragen, das allgemeine Thema der Arbeit zu bestimmen. Sie gibt auch die Richtung vor, die bei der Entwicklung der Analyse der Ergebnisse der Arbeit zu beachten ist. Hintergrundinformationen sind erforderlich, um den Lesern ein besseres Verständnis der Forschungsarbeit zu ermöglichen. Die Hintergrundinformationen tragen zum besseren Verständnis des Lesers bei und geben Hinweise, wie die Ergebnisse und Hypothesen verbessert werden können (Field, 2010).

Schlussfolgerung

Der statistische Mittelwert gibt den Durchschnitt der in einer Untersuchung gemachten Beobachtungen an. Dies ermöglicht es den Forschern, das erwartete Verhalten der Bevölkerung anhand einer Stichprobe zu ermitteln. In den zur Verfügung gestellten hypothetischen Daten ist der Mittelwert der meisten Fragen größer als 1. Dies zeigt, dass die meisten Befragten die Variable 2 der Variable 0 vorzogen. Die grafischen Darstellungen zeigen auch die prozentuale Anzahl der Befragten, die entweder die Variable 2 oder die Variable 0 bevorzugten. Die Umfrage hat den Schwachpunkt, dass viele abhängige Variablen nicht zur Verfügung gestellt werden, um die Merkmale der Merkmale der unabhängigen Variablen zu erklären.

Bei der Untersuchung wurden sowohl quantitative als auch qualitative Forschungsmethoden angewandt, um die gewonnenen Erkenntnisse zu erklären. Die Erhebung muss durch Hinzufügen abhängiger Variablen verbessert werden. Dies wird dazu beitragen, das Verhalten der Stichprobe zu ermitteln, und die Merkmale der Grundgesamtheit werden leicht zu ermitteln sein.

Referenzen

Bernstein, D. A. (2012). Psychologie. Belmont, CA: Wadsworth, Cengage Learning.

Field, A. (2010). Entdeckung der Statistik mit SAS. London: SAGE.

Johnson, B., & Christensen, L. B. (2012). Bildungsforschung: Quantitative, qualitative und gemischte Ansätze. Thousand Oaks, Calif: SAGE Publications.

Wilcox, R. R. (2010). Grundlagen der modernen statistischen Methoden: Substantial imporving power and accuracy. New York [etc.: Springer.

Anhänge

Tabelle 1: Mittelwert für Frage 1.

Tabelle 2: Mittelwert für Frage 2.

Tabelle 3: Mittelwert für Frage 3.

Tabelle 4: Mittelwert für Frage 4.

Tabelle 5: Mittelwert für Frage 5.

Tabelle 6: Mittelwert für die Gesamtanalyse.