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M 01.06 Auswertungshilfe: Hinweise zur Datenauswertung

Digitalisierung - Meine Daten, meine Entscheidung! Didaktische Konzeption B1: Umgang mit Daten (Befragung) M 01.01 Impulsbild M 01.02 Datentagebuch M 01.03 Musterfragebogen M 01.04 Selbsttest M 01.05 Hypothesen bilden M 01.06 Auswertungshilfen M 01.07 Vergleichsdaten Info 01.01 Brainstorming und Umfragen im Unterricht Info 01.02 Datenauswertung mit GrafStat B2: Digitales Gold - Data Mining M 02.01 "Daten sind das neue Öl" M 02.02 Film Weg der Daten M 02.03 Etappen beim Data Mining M 02.04 Datenschutz & Datensparsamkeit M 02.05 Lückentext Datenschutz M 02.06 Lückentext Surfen & Browser M 02.07 Algorithmus M 02.08 Cookies M 02.09 Tracking M 02.10 VPN-Verbindung Info 02.01 Schaubild Etappen beim Data Mining Info 02.02 Steckbriefe und Infoflyer B3: Digitalisierte Welt M 03.01 Utopie (Podcast) M 03.02 Dystopie (Podcast) M 03.03 Quiz M 03.04 Dimension Bildung M 03.05 Dimension Medizin M 03.06 Dimension Staat & Verwaltung M 03.07 Dimension Unterhaltung, Konsum, Lifestyle M 03.08 Dimension Wirtschaft M 03.09 Dimension Information & Kommunikation M 03.10: Dimension Politik Info 03.01 Transkript "Utopie" Info 03.02 Transkript "Dystopie" Info 03.03 Digitale Mindmap Info 03.04 Dimension Bildung Info 03.05 Dimension Medizin Info 03.06 Dimension Staat & Verwaltung Info 03.07 Dimension Unterhaltung, Konsum, Lifestyle Info 03.08 Dimension Wirtschaft Info 03.09 Dimension Information & Kommunikation Info 03.10 Dimension Politik B4: Datenökonomie M 04.01 Zitate M 04.02 Ist-Zustand Datenökonomie M 04.03 Daten als privates Gut M 04.04 Daten als Allgemeingut M 04.05 Daten als Allmende M 04.06 Daten-Treuhandschaft M 04.07 Auswertungsmatrix Info 04.01 Auswertungsmatrix B5: Digital aktiv werden M 05.01 Digitalität und Gesundheit M 05.02 Digitalität und Information M 05.03 Digitalität und politische Willensbildung M 05.04 Wusstest du schon? (Gesundheit) M 05.05 Wusstest du schon? (Information) M 05.06 Wusstest Du schon? (Politische Willensbildung) M 05.07 Aktionsformen Glossar Redaktion

M 01.06 Auswertungshilfe: Hinweise zur Datenauswertung

Team "Forschen mit GrafStat"

/ 2 Minuten zu lesen

Neben allgemeinen Informationen, was bei der Datenauswertung generell im Blick behalten werden sollte, stellt das Material ein formatiertes Schema zur Verfügung mit dessen Hilfe man die Daten strukturiert hypothesenorientiert auswerten kann.

Beim Auswerten von Daten versucht man häufig, Mehrheiten zu entdecken (einfache Häufigkeitsauszählung) oder aber Zusammenhänge, z. B. zwischen dem Alter oder Geschlecht und einer bestimmten Meinung oder Verhaltensweise (Kreuztabelle) herauszufinden.

Vorschau des Auswertungsschemas

Die von euch formulierten Hypothesen (Interner Link: M 01.05) bilden die Basis für eine solche zielgerichtete Datenauswertung.

Das Auswertungsschema hilft euch, eure Hypothesen mithilfe der erhobenen Daten strukturiert zu überprüfen.

(Zum Öffnen der Interner Link: PDF-Vorlage bitte das Vorschaubild anklicken.)
Tipp: Achtet bei der Erstellung der Auswertungs-Diagramme und der Interpretation auf folgende Punkte

  • Art der Zahlen: Unterschieden wird hier zwischen absoluten Zahlen, welche Mengen, Größen oder Häufigkeit angeben, und relativen Zahlen (= Prozentwerte), welche einen Zusammenhang zwischen einem Zahlenwert zu einer anderen Größe (meist der Grundgesamtheit [N]) herstellen.

  • Größe der Datenmenge, die ihr auswertet: Bei kleineren Umfragen oder falls ihr Filter setzt, um z. B. nur eine ganz bestimmte Personengruppe der Befragten zu untersuchen, kann die Datenmenge (n = Anzahl der Fragebögen, die dem Filter entsprechen) unter Umständen recht klein ausfallen und daher evtl. wenig aussagekräftig sein. Schaut euch zur Kontrolle daher immer neben den Prozentzahlen, auch die absoluten Zahlen an.

  • Bezug: Bei Prozentangaben ist es - insbesondere bei der Formulierung der Interpretation - wichtig, den Bezug im Blick zu behalten. Auf welche Grundgesamtheit beziehen sich die Prozentwerte? Habt ihr die Daten gefiltert oder eine Kreuztabelle (mit entsprechender Prozentauszählung) erstellt, so beziehen sich die Prozentwerte nicht mehr auf die Grundgesamtheit also alle Befragten, sondern auf bestimmte Teilgruppen der Befragten, welche bei der Nennung der Prozentwerte mit genannt werden müsssen.

  • Diagrammart: Verschiedene Diagrammarten eigenen sich mal besser mal weniger gut für die vorliegende Auswertung. Kreisdiagramme verdeutlichen Anteile sehr gut, während sich Liniendiagramme gut für die Darstellung von Verläufen und Entwicklungen eignen. Wählt für die Darstellung eurer Auswertung daher möglichst die beste Diagrammart aus!

  • Beschriftung und Skalierung: Auch bei der Auswahl der Beschriftung (Titel, Einheit, Achsenbeschriftung etc.) sowie der Skalierung der Achsen solltet ihr euch genügend Zeit nehmen, um die Diagramme für alle optimal und korrekt lesbar und verständlich zu gestalten.


Erweiterte Hinweise zur Datenauswertung mit der Software GrafStat finden sich in Interner Link: Info 01.02.

Team "Forschen mit GrafStat" Westfälische Wilhelms-Universität Münster Leitung: Prof. Dr. Andrea Szukala