GrafStat - Unterrichtsmaterial Mobbing und Gewalt

M 04.01 Fragebogen zum Thema Mobbing und Gewalt

Für die Besprechung des Fragebogens, welche zur Vorbereitung der Datenauswertung dient, können Sie:

entweder das Onlineformular im Internet

oder aber

das Druckformular (PDF-Format)

des Fragebogens nutzen.

Informationen zu den beiden Fragebogensvarianten finden Sie in der didaktischen Konzeption sowie in Baustein 1.

Screenshot Online-Fragebogen

GrafStat - Unterrichtsmaterial Mobbing und Gewalt

M 04.02 "Was ist eine Hypothese?" Und welche Funktion haben Hypothesen in der empirischen Sozialforschung?

Unter Hypothesen versteht man Vermutungen

• entweder über den Ausfall eines Ergebnisses zu einer bestimmten Frage – für alle Befragten oder aber auch nur eine bestimmte Teilgruppe

• oder aber über Zusammenhänge zwischen zwei Merkmalen.

Definition

Unter Hypothese versteht man in der empirischen Sozialforschung eine anhand empirischer Daten zu prüfende Annahme. Im Rahmen der "quantitativen" (standardisierten) Sozialforschung meint man vor allem eine Annahme, die einem statistischen Test unterworfen werden kann. Diese Annahme richtet sich meistens darauf, dass zwischen zwei Merkmalen ein Zusammenhang, oder dass zwischen Gruppen ein Unterschied besteht. […] [1]

Hypothesen können durch die Ergebnisse einer Befragung entweder bestätigt (-> verifiziert) oder widerlegt (-> falsifiziert) werden.

Funktion von Hypothesen bei empirischen Untersuchungen

In der empirischen Sozialforschung spielen Hypothesen insbesondere schon bei der Planung der Befragung eine wichtige Rolle. Zu Beginn jedes Befragungsprojektes - meist schon vor der Fragebogenerstellung – hat man Vermutungen und Erwartungen, welche Resultate und Zusammenhänge es bei den Befragungsergebnissen geben könnte. Auf Grundlage dieser Vermutungen formuliert man schon im Vorfeld geeignete Hypothesen, die man später dann mithilfe der erhobenen Daten untersuchen möchte.

"Die Hypothesen – bzw. das untersuchungsleitende Modell – bilden den Bezugsrahmen der Forschung; sie sind der Grund, warum bestimmte Fragen gestellt werden. Ihr Zweck sind Antworten, die als Daten der Überprüfung der Hypothesen dienen sollen." [2]

Wenn man ein Befragungsprojekt durchführt, helfen Hypothesen folglich,

1. die Befragung zu fokussieren, 2. die Befragung zu strukturieren, 3. die "richtigen" Fragen für den Fragebogen zu finden 4. und zu verhindern, dass man bei der Auswertung der erhobenen Daten die Übersicht

verliert.

Hypothesen sorgen für eine gute Struktur der Befragung, ermöglichen, in überschaubarer Zeit zu Ergebnissen zu gelangen und dabei stets einen "roten Faden" während des Auswertens zu behalten.

Quelle: Eigener Text nach:

[1] ILMES - Internet-Lexikon der Methoden der empirischen Sozialforschung, http://www.lrz-muenchen.de/~wlm/ilm_h1.htm

[2] Kromrey, H.: Empirische Sozialforschung. Modelle und Methoden der standardisierten

Datenerhebung und Datenauswertung, 11. überarb. Aufl. Stuttgart: Lucius & Lucius Verlag 2006, S. 347.

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M 04.03 Arbeitsblatt "Hypothesen bilden"

Im Vorfeld einer Befragung, zumindest aber vor der Datenauswertung, entwickeln empirische Sozialforscher meist Vermutungen zu den Ergebnissen, die ihnen logisch erscheinen und die man nach Durchführung der Befragung mithilfe der Daten untersuchen und überprüfen kann. Solche Vermutungen und Annahmen werden Hypothesen genannt (vgl. M 04.02).

Bevor ihr euch an die Auswertung der Daten eurer Klassenbefragung macht, sollt ihr zunächst eure Erwartungen und Vermutungen, also Hypothesen zu den erwarteten Ergebnissen formulieren. Diese Hypothesen könnt ihr später für die Datenauswertung nutzen und überprüfen, inwieweit sie zutreffen oder aber widerlegt werden.

Beispiele für mögliche Hypothesen:

A) Hypothese zu einfacher Häufigkeitsauszählung

"Die Mehrheit der Schülerinnen und Schüler wurde schon einmal körperlich angegriffen."

In dieser Hypothese wird vermutet, dass mehr als die Hälfte (über 50%) der Schülerinnen und Schüler mindestens eine der Antwortmöglichkeiten (A-F) zu der Frage "Wurdest du schon einmal so körperlich angegriffen?" (-->Frage 4) auswählen.

B) Hypothesen zu komplexeren Zusammenhängen:

"Mädchen geben im Vergleich zu Jungen häufiger an, dass sie auch nonverbal angegriffen wurden."

In dieser Hypothese wird ein Zusammenhang behauptet zwischen

• Merkmal 1: dem Geschlecht (Frage 1) und • Merkmal 2: der Angabe, ob sie nonverbal angegriffen wurden (Frage 10).

"Je länger Schüler körperliche Angriffe erleben, desto häufiger geben sie auch an, dass Mobbing ein Problem ist, bei dem Lehrer/innen oft wegschauen!"

In dieser Hypothese wird ein Zusammenhang gesehen zwischen

• Merkmal 1: „Seit wann erlebst du diese Handlungen?“ (Frage 6) und • Merkmal 2: „Mobbing ist ein Problem, bei dem Lehrer/innen zu oft wegschauen.“ (Frage

39).

Hinweis: Bei Hypothesen, die einen Zusammenhang vermuten lassen, findet man häufig Formulierungen mit "eher als", "im Vergleich zu", "je … desto", "wenn … dann" oder Ähnliches. Solche Hypothesen überprüft man in der Regel mittels einer Kreuztabelle.

Arbeitsaufträge:

1. Lest euch die Fragen des Fragebogens zum Mobbing nochmals gründlich durch. Konzentriert euch dabei insbesondere auf den Fragenblock, den eure Gruppe zugewiesen bekommen hat!

Gruppe A: Fragen __ – __Gruppe B: Fragen __ – __ Gruppe C: Fragen __ – __ Gruppe D: Fragen __ – __Gruppe E: Fragen __ – __Gruppe F: Fragen __ – __Gruppe G: Fragen __ – __

2. Formuliert nun in der Partnerarbeit fünf eigene Hypothesen, die mit Hilfe der Fragen eurer Gruppe überprüfbar sind. Ihr dürft dabei zusätzlich auch Fragen mit einbeziehen, die nicht zu eurem Frageblock gehören, z.B. wenn ihr Hypothesen zu Zusammenhängen aufstellt. Notiert zu den Hypothesen jeweils auch die Merkmale (Fragen), die untersucht werden sollen (bei einfachen Häufigkeitsauszählungen ein Merkmal; wenn in der Hypothese ein Zusammenhang behauptet wird, dann zwei Merkmale).

1. Hypothese (einfach)

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

In dieser Hypothese wird eine Aussage zu den Ergebnissen von Merkmal:

________________________________________________ (Frage: ___) behauptet.

2. Hypothese (komplex)

___________________________________________________________________________

___________________________________________________________________________

In dieser Hypothese wird ein Zusammenhang behauptet zwischen

Merkmal 1: ___________________________________________________ (Frage: ___) und

Merkmal 2: _______________________________________________________ (Frage: ___)

3. Hypothese

___________________________________________________________________________

___________________________________________________________________________

Merkmal(e): __________________________________

Frage(n): ____________________________________

4. Hypothese

___________________________________________________________________________

___________________________________________________________________________

Merkmal(e): __________________________________

Frage(n): ____________________________________

5. Hypothese

___________________________________________________________________________

___________________________________________________________________________

Merkmal(e): __________________________________

Frage(n): ____________________________________

Quelle: Eigener Text

M 04.04 Beispiel: Einfache Häufigkeitsauszählung

[eigene Grafik einfügen]

Absolute Zahlen

Skalenwert Nennung Anzahl 1 stimmt gar nicht 2 3 4 5 stimmt ganz genau ohne Antwort Summe

Statistische Werte:

Mittelwert (arithm. Mittel):

Median: Standardabweichung: Abweichung:

Interpretation der Grafik 1) Beschreibung: "Dem Diagramm kann man folgende Informationen entnehmen …" 2) Statistische Kennwerte: "Bei der Betrachtung der statistischen Werte …." 3) Fazit: "Es kann festgehalten werden, dass …."

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M 04.05 Wie liest man eine Statistik?"

In unserem Alltag begegnen uns in den Medien fast tagtäglich Statistiken: Statistiken zur Arbeitslosenzahl, Unfall- und Verkehrs-Statistiken, Statistiken zu Krankheiten, Statistiken im Rahmen der Wahlforschung (Politbarometer), Statistiken zu Gewaltverbrechen, im Sport – bspw. gerade bei der WM zu Torchancen und Trefferquoten – aber auch zu vielem anderen mehr.

Wie entstehen Statistiken?

Diese Statistiken sind – simpel ausgedrückt – eine zahlenmäßige Erfassung von Erscheinungen und zumeist Ergebnisse empirischer Erhebungen und Untersuchungen, häufig im Rahmen empirischer Sozialforschung (Empirie von griechisch empireia = Erfahrung, Erfahrungswissen). Gewonnen werden die Daten und Zahlen auf unterschiedliche Weise und mittels verschiedener Methoden der empirischen Sozialforschung (vgl. M 01.04 ), z.B. mit Hilfe von

• Gesamterhebungen (Beispiel Volkszählung), • repräsentativen Untersuchungen (z.B. Shell-Jugendstudie), • verschiedenen Arten von Umfragen (z.B. telefonische Kundenbefragungen), • längerfristig angelegten Beobachtungen, • Inhaltsanalysen • etc.

Die ermittelten Zahlen werden ausgewertet und oftmals in Form von Tabellen oder Diagrammen veröffentlicht.

Solche Diagramme und Tabellen findet man in den Medien recht häufig. Doch wie liest man sie? Und worauf sollte man achten?

Was man beim Lesen und Auswerten einer Statistik beachten sollte:

Das TabellendiagrammDas Tabellendiagramm stellt die Daten – wie der Name schon sagt – in Form einer Tabelle dar. Meistens enthalten Tabellendiagramme eine Fülle von Zahlen. Sollen hier gezielt Informationen entnommen werden, ist es wichtig, sich zunächst einen Überblick über den Aufbau der Tabelle zu verschaffen, um sich zu orientieren.

Die Tabellenüberschrift gibt einen ersten Anhaltspunkt für die Auswertung. In Verbindung mit der Kopfleiste und der Randspalte der Tabelle enthält sie die zum Verständnis der Tabelle notwendigen Informationen über die Merkmale/Items (= Fragen) und Antwortmöglichkeiten, deren Daten in der Tabelle angezeigt werden.

Von Bedeutung ist es auch, sich der Art der Zahlen bewusst zu machen. Werden absolute Zahlen (die Mengen, Größen, Häufigkeit angeben) oder relative Zahlen (die einen Zusammenhang zwischen einem Zahlenwert zu einer anderen Größe, meist der Grundgesamtheit, herstellen) verwendet?

Manchmal kann es sinnvoll sein, das vorliegende Zahlenmaterial weiter auszuarbeiten. Man könnte beispielsweise überlegen, ob sich aus absoluten Zahlen aussagekräftige Prozentwerte errechnen lassen oder einzelne Werte innerhalb der Tabelle miteinander bzw. die Ergebnisse mit Daten aus anderen Untersuchungen verglichen werden können.

Grafische DiagrammeHäufiger als Tabellendiagramme findet man grafische Diagramme zu den Daten, da mit ihnen oft eine bessere Übersichtlichkeit erreicht wird. Auch hier muss man sich zunächst orientieren: Was befindet sich auf der x-Achse, was ist auf der y-Achse dargestellt? Handelt es sich bei den Werten um absolute oder prozentuale Zahlen? Fängt die Skala der y-Achse bei 0 an oder aber erst später, also wird hier evtl. nur ein Ausschnitt aus dem eigentlichen Diagramm wiedergegeben?

Meist ist auch ein Blick auf die Quellenangabe hilfreich, denn sie gibt Informationen über die Herkunft – und somit meist auch über die Glaubwürdigkeit – sowie das Alter der Daten. Häufig werden zusammen mit den Statistiken/Diagrammen auch begleitende Texte veröffentlicht, diese enthalten z.B. Angaben zur Grundgesamtheit [N] , bei Umfragen also die Anzahl der insgesamt befragten Personen, sowie weitere Hintergrundinformationen, die für die Einordnung und Interpretation der Ergebnisse von Bedeutung sein könnten.

Von den Tücken und Gefahren, die in Statistiken lauern

Statistiken erscheinen uns oft als objektiv und wahr/richtig, dabei können sie durch eine falsche bzw. verzerrende Darstellungsweise der Daten oder durch fehlende Informationen den Betrachter in seiner Wahrnehmung manipulieren und einen falschen Eindruck erwecken.

Zitate zum "Lügen mit Statistik":

• „Vertraue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast!“ (Laut Wikipedia von der deutschen Propaganda während des Zweiten Weltkriegs erfunden und von dieser Winston Churchill zugeschrieben)

• „Statistics are like bikinis. What they reveal is suggestive, but what they conceal is vital“. (Aaron Levenstein) Deutsche Übersetzung: „Die Statistik ist wie ein Bikini: Sie ist andeutungsvoll, aber das Wesentliche bleibt doch verborgen.“

• „Statistik ist für mich das Informationsmittel der Mündigen. Wer mit ihr umgehen kann, kann weniger leicht manipuliert werden. Der Satz "Mit Statistik kann man alles beweisen" gilt nur für die Bequemen, die keine Lust haben, genau hinzusehen.“ (Elisabeth Noelle-Neumann)

Diese Statements zeigen sehr schön, wie sensibel der Umgang mit Statistiken ist und dass man mit Hilfe von Statistiken auch falsche Aussagen stützen und verbreiten kann! Es ist daher stets angebracht, Statistiken zu hinterfragen und ihnen z.T. sogar mit Misstrauen und Skepsis zu begegnen. Wenn man mit dem Werkzeug der Statistik vertraut ist, kann man oft ganz schnell einen Fehler oder eine Manipulation in einer statistischen Darstellung entlarven.

Schauen wir uns folgendes Beispiel aus einer TV-Werbesendung an:

Kommentar (Andreas Quatember, IFAS): "Grafische Darstellungen wählt man, wenn die wichtigsten Informationen möglichst auf einen Blick vermittelt werden sollen (siehe etwa: Quatember, A. (2008). Statistik ohne Angst vor Formeln. 2. Auflage, Pearson Studium, München, Abschnitt 1.2). Sie eignen sich für diesen Zweck deshalb, weil dabei auf die geübte menschliche Wahrnehmung von Proportionen zurückgegriffen werden kann. Verfälscht man aber die dargestellten Proportionen bewusst oder unbewusst, dann wird die Wahrnehmung des Betrachters trotz korrekter Zahlangaben unweigerlich zu einer „Falschnehmung“. In diesem Fall liegt das Übel darin, dass die y-Achse nicht bei Null beginnt und somit

werden die Säulen nicht in ihren korrekten Proportionen dargestellt. „Nachher“ scheint doppelt so hoch (= viel) zu sein wie „vorher“.

Eine korrekte Darstellung würde weniger spektakulär so aussehen:" [1]

Hier wird schnell deutlich, warum es wichtig ist, bei Statistiken/Diagrammen kritisch hinzuschauen.

Eine moderne statistische Fälschung liegt weniger in der Veränderung der Zahlen selbst, sondern beispielsweise in der Kombination von ermittelten Zahlen oder einer fehlerhaften Darstellung. Das Lügen mit Hilfe der Statistik ist heutzutage kinderleicht, weil dem Zauber der Zahlen gerne ungeprüft Glauben geschenkt wird.

„Lügen“ mit Statistik kann aber auch unfreiwillig geschehen:

Mögliche Fehlerquellen beim Erstellen und Lesen von Statistiken sind zum Beispiel:

• Fehler beim Sammeln der Daten: z.B. eine falsche/ungeeignete Stichprobe. Wenn man beispielsweise eine Aussage über das Klima in der eigenen Klasse machen möchte, reicht es nicht aus, nur die besten 10 Schülerinnen und Schüler in der Klasse zu fragen; man müsste die komplette Klasse befragen.

• Fehler beim Behandeln der Daten: z.B. Verzerrungen durch Gruppen-/Klassenbildung. Wenn man beispielsweise bei einer 5er-Skala zwei neue Antwortgruppen bildet und dabei in der einen Gruppe drei Antwortmöglichkeiten und bei der zweiten nur zwei zusammenfasst, entsteht der Eindruck, es handle sich um zwei gleiche Gruppen, obwohl die Aufteilung der eigentlichen Antwortmöglichkeiten der Skala nicht gleichmäßig erfolgt ist.

• Fehlerhafter Sprachgebrauch bei der Beschreibung der Zahlen im begleitenden Text: Wenn im Text beispielsweise „41% aller Befragten" steht, sich die Prozentzahlen aber nur auf die Gruppe der weiblichen Befragten bezieht, so ist die Formulierung im Text falsch und führt zu Missverständnissen (Insbesondere bei der Beschreibung der Zahlen in Kreuztabellen sollte man beachten, auf welche Grundgröße sich die Prozentwerte beziehen!).

• Fehlerhafter Sprachgebrauch kann aus Unklarheit der statistischen Begriffe resultieren: Wofür stehen sie? Was sagen sie aus?

• z. B. Prozente: • können Informationen/Aussagen über ein Verhältnis des Einzelnen zum Ganzen

geben, • können Informationen schlucken, • sehen oft – vor allem bei kleinen Zahlen – besser aus. • Mittelwerte: Median <-> arithmetisches Mittel

• Fehler bei der Interpretation der Daten : Ein Fehler bei der Interpretation der Daten kann z.B. die fehlende Unterscheidung von Kausalität <-> Korrelation sein: Eine Korrelation stellt nicht unbedingt einen Kausalzusammenhang her. "Bierverbrauch pro Kopf in Deutschland ist signifikant höher als in Finnland." und "Die Pisa Ergebnisse in Finnland liegen deutlich höher als in Deutschland.": Daraus folgt natürlich nicht, dass der Bierverbrauch Schuld am schlechten Abschneiden Deutschlands an der Pisa Studie ist.

• Unzulässige Verallgemeinerung oder Herausstellungen von Ergebnissen: Ergebnisse der Klassenbefragung können z.B. nicht auf die gesamte Schule oder Jahrgangsstufe übertragen werden.

• Fehlerhafte Bilddarstellung: Die Darstellungsform ist eine der häufigsten

Fehlerquelle, so findet man recht häufig Darstellungsformen, die eine Tendenz unterstützen (z.B. durch Skalierungen, die nicht bei 0 anfangen -> Zuwächse/Steigerungen sehen viel größer aus, als sie in Wirklichkeit sind.)

• Fehlende wichtige Zusatzinformationen: Durch versehentliche oder aber auch absichtliche Unterschlagung von wichtigen Zusatzinformationen zur Befragtengruppe, dem genauen Wortlaut der Frage(n), Zeitpunkt der Befragung etc. wird die Aussagekraft von Statistiken gemindert, was u.U. zu Fehldeutungen führen kann.

Merke: => Kenntnisse über diese Fehlerquellen helfen uns, • Fehler zu vermeiden, • Statistiken kritisch zu betrachten und somit • Betrug zu erkennen.

Quelle:

[1] Andreas Quatember [https://www.ifas.jku.at/Portale/Institute/SOWI_Institute/ifas/content/e3456/e3496/e3499/files8043/HSE24.pdf?preview=preview]

Arbeitsaufträge:

1. Im Text sind viele Aspekte genannt worden, die man bei der Betrachtung und Interpretation einer Statistik beachten sollte. Markiere im Text die wichtigsten Punkte und Schritte für den "Statistikcheck" und schreibe dir Stichpunkte/Schlagworte heraus.

2. Erstelle eine Checkliste für den "Statistikcheck" mit den wichtigsten Punkten, auf die du beim Lesen und Interpretieren von Statistiken achten musst.

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M 04.06 Arbeitsblatt: Einfache Häufigkeitsauszählung

• Mittelwert: 2,27 • Median: 2,00 • Abweichung: 0,87 • Standardabweichung: 1,08

[Dies ist lediglich ein "Dummy"! Hier benötigen Sie selbstverständlich die Grafik und die Zahlen der eigenen Klassenbefragung.]

Arbeitsaufträge für die Gruppenarbeit:

1. Beschreibt, was ihr aus der Grafik bzw. Statistik lesen könnt, und markiert wichtige Punkte in der Grafik. Beachtet dabei die Punkte der Checkliste! Bei Bedarf könnt ihr die Bedeutung der statistischen Begriffe im Glossar nachsehen.

2. Wie interpretiert ihr die Daten? Wie sind die Werte zu beurteilen? Gebt eine Einschätzung: Besteht für diesen Bereich Handlungsbedarf? Sind in diesem Bereich Maßnahmen erforderlich?Begründet eure Meinung und Einschätzung und erläutert, an welchen Kriterien ihr das festmacht. Wenn ihr Maßnahmen für erforderlich haltet, habt ihr Ideen, welche Maßnahme(n) hier sinnvoll sein könnte(n)?

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M 04.07 Ampelsystem zur Auswertung

Funktion von Ampelsystemen

Die Ampel kennen wir aus dem Straßenverkehr. Schon jedes Kind lernt früh die Bedeutung der unterschiedlichen Farben einer Ampel kennen. „Bei Rot musst du stehen, bei Grün darfst du gehen!" Zumindest Rot und Grün sind schon früh als Signalfarben für „Stopp“ und „Freie Fahrt“ bekannt, Gelb als eine Art Zwischen- oder Übergangsphase bald darauf auch.

Aufgrund seiner Bekanntheit und Eindeutigkeit wird das Ampelfarbensystem symbolhaft übertragen auch in anderen Bereichen eingesetzt, z. B. dann, wenn Dinge bewertet werden und ihre Bewertung schnell optisch erfassbar dargestellt werden soll. So wird seit einiger Zeit beispielsweise diskutiert, ob man eine Nährwertkennzeichnung für Lebensmittel nach dem Ampelsystem einführen soll – z. B. viel Zucker = rot, wenig Zucker = grün – weil dies, wie Studien [1] ergeben haben, für die Konsumenten viel verständlicher und eindeutiger ist als andere Kennzeichnungssysteme.

Ebenfalls im Controlling [2] findet man das Ampelfarbensystem: "Das Ampelsystem soll so viele Informationen wie nötig und so wenig Informationen wie möglich zur Verfügung stellen.“ [3]

Der Vorteil des Ampelfarbensystems: Es ist allgemein bekannt und durch das Farbsignal ist eindeutig erkennbar, wie Dinge beurteilt wurden: Rot = bedenklich, Gelb = im Blick zu behalten, Grün = OK, im „grünen Bereich“.

Teilweise werden Ampelsysteme daher auch in der Datenauswertung eingesetzt, um die Datenauswertung zu vereinfachen. Die Ampelsysteme dienen dabei quasi als Schablone für die Dateninterpretation. Im Vorfeld wird ein „Auswertungsschlüssel" definiert, an dem sich die Interpretation der Daten orientiert, so wird beispielsweise festgelegt, ab wann, also bei welchen Werten, etwas als bedenklich anzusehen ist und unbedingten Handlungsbedarf erfordert (rot), welche Werte uneinheitlich oder tendenziell kritisch sind und daher im Auge behalten werden sollten (gelb), aber auch, welche Werte positiv zu deuten sind und eindeutige Stärken aufzeigen (grün).

Beispielampel für den 'Mobbing und Gewalt'-Fragebogen

Im Fragebogen zum Thema Mobbing und Gewalt sollten Aussagen auf einer 5er-Skala von „stimmt ganz genau“ (5) bis „stimmt gar nicht“ (1) beurteilt werden. Ein Bewertungsschlüssel nach dem Ampelsystem für die Auswertung dieser Fragen könnte wie folgt aussehen:

Bei der Anwendung des Ampelsystems für die Datenauswertung sollten unbedingt folgende Aspekte berücksichtigt werden:

1. Bei negativ formulierten Aussagen hat ein hoher Ablehnungswert eine positive Bedeutung, wird z. B. die Aussage „Unsere Lehrer/innen können nichts gegen Ärgern und Mobbing tun.“ (Frage 38) mehrheitlich abgelehnt, so hat dies eine positive Bedeutung und zwar, dass die Mehrheit der Schülerinnen und Schüler den Lehrern und Lehrerinnen zutrauen, etwas gegen Mobbing und Gewalt unternehmen zu können.Aber auch positiv formulierte Aussagen können eine inhaltlich negative Bedeutung haben, beispielsweise Frage 39 „Mobbing ist ein Problem, bei dem Lehrer/innen zu oft wegschauen."

2. Bei sehr wichtigen und heiklen Fragen darf der Bewertungsschlüssel nach dem Ampelsystem nicht wie ein Passepartout (festes Schema) eingesetzt werden. Bei manchen Fragen reicht es schon aus, dass einige wenige oder auch nur ein Schüler oder eine Schülerin angibt, dass er oder sie Angst davor hat, gemobbt zu werden (Frage 30). Bei einer solchen Frage muss der Bewertungsschlüssel viel sensibler angesetzt werden, so dass hier auch bei sehr geringen Zustimmungs-/Ablehnungswerten Maßnahmen ergriffen werden sollten.

Die Grenzwerte im Ampelsystem sollten vor der Auswertung der Daten gemeinsam diskutiert und für die einzelnen Fragen gemeinsam definiert werden!

Beispiel

Nach dem obigen Ampelschema würde man die Frage (40) „Mobbing ist ein Problem, bei dem Schüler/innen zu oft wegschauen..“ wie folgt auswerten:

Die vier Antwortmöglichkeiten der Skala (s. Tabelle 1) wurden neu gruppiert (s. Tabelle 2). Die beiden ersten Antwortmöglichkeiten der Zustimmung und die beiden ablehnenden Antwortmöglichkeiten wurden zusammengefasst.

Insgesamt haben nur 30% der Schülerinnen und Schüler der Aussage nicht zugestimmt, dagegen aber über 70% angegeben, dass die Aussage stimmt. Nach dem Ampelsystem ist

diese Frage mit weit über 30% Ablehnung folglich eindeutig rot gekennzeichnet, es besteht Handlungsbedarf.

Quelle: Eigener Text nach:

[1] Buxel, H.: Akzeptanz und Nutzung von Nährwertkennzeichnung auf Lebensmittel durch Konsumenten, Münster: März 2010, online als PDF.

[2] "Controlling" ist ein Befriff aus der Wirtschaftswissenschaft. Controlling beschreibt einen Bereich in der Unternehmungsführung, der sich mit der Planung, Steuerung und Kontrolle von Zielen und Sollwerten etc. beschäftigt.

[3] Richter, C.: Handelscontrolling. Das Basiswissen für den Einzelhandelscontroller, Renningen: Expert-Verlag 2005, S. 138.

Sechs-Punkte-Schemazur Auswertung von Umfragedaten

Hypothesenorientierte Datenauswertung

1. Formulierung der Hypothese

2. Operationalisierung der Hypothese

Datensatz laden, Merkmal(e) und entsprechende Einstellungen (Filter etc.) wählen

3. Darstellung der Daten

4. Interpretation der Daten

5. Ergebnis

Die Hypothese, dass

ist haltbar/ nicht haltbar.

6. Weiterführende Fragen

Zwei wichtige Hinweise für die Interpretation von Daten mit Hilfe von GrafStat:

1. Daten lassen sich immer nur im Vergleich zu anderen Daten interpretieren. Überlege daher sorgfältig, welche Merkmale (Fragen � ��

des Fragebogens) miteinander in Beziehung gesetzt werden, um eine Vermutung zu überprüfen.

2. Entscheide: Nach welchem Merkmal soll zuerst gesucht werden? Bei der Interpretation einzelner Prozentzahlen�

muss immer beachtet werden: Was ist die Bezugsgröße, was sind "100 Prozent"?

Merkmal 1:

Merkmal 2:

Einstellungen:

GrafStat - Unterrichtsmaterial Mobbing und Gewalt

M 04.09 Hilfen zur Auswertung der Daten mit GrafStat

Übersicht

Grundauswertung GrafStat bietet eine automatische Grundauswertung über alle Fragen. Auf Mausklick wird das komplette Datenmaterial ausgezählt und ein Text erzeugt, der die Werte für alle Merkmale zeigt. Neben absoluten und prozentualen Werten werden auch die Summen und die Anzahl der Datensätze ohne Antwort aufgeführt. Bei verschiedenen Fragetypen werden zusätzlich noch statistische Kennwerte berechnet (Skalenfragen: Mittelwert und Median; Maßzahlfragen: Minimum, Maximum und Mittelwert). Die Grundauswertung wird als RTF-Datei erzeugt und kann anschließend mit einem Textverarbeitungsprogramm geöffnet, weiter bearbeitet und/oder ausgedruckt werden. Über die Grundauswertung erhält man schnell einen guten Überblick über das Datenmaterial und kann so evtl. auch schon auffällige Punkte entdecken, die anschließend im Auswertungsmodus "komplett" detaillierter untersucht werden können.

Auswertungsmodus "komplett"

Einfache AuswertungenIm Auswertungsmodus "komplett" kann man die Auswertung der Daten mit unterschiedlichen Funktionen präzisieren und grafisch aufbereiten. Eine unkomplizierte Anwahl des gewünschten Items/Frage/Merkmals – über die Pfeiltasten oder aber einen Doppelklick in die farbige Leiste – ermöglicht das Erstellen einer einfachen Auswertung mit nur ein paar Mausklicks. Die Auswertungen können durch Nutzung zusätzlicher Auswertungsfunktionen wie z.B. Definieren von Filtern noch präzisiert und/oder per Mausklick in unterschiedlichen Grafikformen dargestellt werden. Über Setzen oder Entfernen des Häkchens vor "in %" (am unteren Bildschirmrand) kann man sich die Werte einmal in absoluten oder in Prozentzahlen anzeigen lassen.

Gruppierung und KlassenbildungDiese GrafStat-Funktion erlaubt die nachträgliche Bildung von neuen Gruppen bei Auswahlfragen oder Skalenfragen bzw. Klassen bei Maßzahlen. Auf diese Weise lassen sich Antwortschlüssel – also die vorgegebenen Antwortmöglichkeiten – im Nachhinein vereinfachen oder Aussageergebnisse konzentrieren/komprimieren. (Vorsicht: Auf diese Weise kann man – absichtlich oder unabsichtlich – Ergebnisse verfälschen!)

KreuztabellenGrafStat bietet mit der Auszählung in Kreuztabellen ein effektives Instrument zur Auswertung in zwei Dimensionen. Die Darstellung in Kreuztabellenform ermöglicht es, eventuelle Korrelationen zweier Merkmalsausprägungen auszumachen und somit beispielsweise geschlechtsspezifische Aussagen zu treffen oder zu überprüfen. Bei Kreuztabellen ist besonders darauf zu achten, wie die Auszählung auf 100% zu wählen ist (auf Zeilen, auf Spalten oder auf N), um die "passenden" Zahlen für die Auswertung zu bekommen. Hilfreich ist dabei, sich vorab die Hypothese, die überprüft werden soll, aufzuschreiben, um stets vor Augen zu haben, welche Gruppen miteinander verglichen werden sollen. Diese Gruppen müssen auf 100% ausgezählt werden, damit sie – trotz unterschiedlicher Größe – vergleichbar werden.

Filter Soll das Datenmaterial unter speziellen Aspekten bzw. nur eine bestimmte Gruppe unter den Befragten untersucht werden, so bieten sich Filter an. Filter können in GrafStat in beliebiger Anzahl kombiniert werden und schränken die Auswertungen auf die gewählten Filtersetzungen

ein. Da es sich in GrafStat um einen Positivfilter handelt, werden alle Fragebögen, die den Filteraspekten entsprechen, für die Auswertung herangezogen, während alle anderen (also die, die dem nicht entsprechen) für die Auswertung nicht berücksichtigt werden. Bei Mehrfachwahlfragen kann man zudem die Art des Filters (z.B. "und" = Kombination aus mehreren Merkmalsausprägungen; "oder", "und/oder", "und nicht") bestimmen. Welcher Filter gesetzt ist und wie viele Fragebögen nun noch zur Auswertung herangezogen werden, wird im Grafikmodus (außer beim Tabellendiagramm) unter der Grafik angezeigt.

Hinweis: Wenn man eine neue/weitere Auswertung erstellen möchte, sollte man daran denken, den Filter auszuschalten oder zu löschen, wenn er für diese Auswertung nicht benötigt wird, denn ansonsten bleibt der Filter weiterhin auch für diese Auswertung aktiv.

KopplungBei einer Kopplung werden mehrere Merkmale (= Fragen) eines Fragebogens in einer gemeinsamen Grafik dargestellt. Voraussetzung hierfür ist, dass es sich bei den Fragen um Skalenfragen mit dem gleichen Antwortschlüssel handelt. Kopplungen ermöglichen einfache visuelle Vergleiche zwischen gleich strukturierten Merkmalen.

Hinweise:

• Nur gleichartige Merkmale können gekoppelt werden. • Es können beliebig viele Merkmale gekoppelt werden. • Die Reihenfolge der Auswahl wird für die Grafik übernommen. • Falls gruppiert werden soll, wird die Gruppierung des ersten Merkmals verwendet. • Kopplungen werden grafisch dargestellt, wenn von der Kopplungsseite aus ein Grafiktyp

angewählt wird.

Wo finde ich Hilfe bei Problemen mit GrafStat im Auswertungsprozess?

Falls man bei der Datenauswertung einmal nicht weiter kommt, gibt es unterschiedliche Wege, sich Hilfe zu besorgen:

1. Handbuch: Zur Software GrafStat wird ein ausführliches Handbuch in PDF-Format mitgeliefert (s. Programmordner GrafStat). Das Handbuch bietet eine detaillierte Dokumentation (inkl. screenshots) des Programms und gibt zahlreiche Tipps und Zusatzinformationen.

Da es sich hierbei um eine Kontexthilfe handelt, gelangt man automatisch zu dem Kapitel der Hilfe, in dem der Bereich beschrieben

wird, in dem man sich gerade befindet. 2. Hotline: Falls man auch mit Handbuch oder Hilfedatei nicht weiterkommt, besteht

zudem die Möglichkeit, sich an das GrafStat-Team der Universität Münster unter Leitung von Prof. Dr. Wolfgang Sander zu wenden:

• per mail an info@forschenmitgrafstat.de oder • über die "Telefon-Hotline": 0251-8322222

Anleitungen zu einzelnen Funktionen

Anleitung zum Anlegen einer Kopplung

Kopplungen ermöglichen einfache grafische Vergleiche zwischen mehr als zwei Merkmalen (= Fragen) einer Befragung. Dazu können mehrere, aber gleich strukturierte Merkmale in einer gemeinsamen Grafik dargestellt werden. In der Grafik kann man dann sehr leicht die Lage der Werte vergleichen. Das Liniendiagramm ist dafür gut geeignet, weil es das Auge durch die Linienverläufe führt. Für Vergleiche von Tendenzen sollte außerdem die prozentuale Auswertung eingestellt sein.

Voraussetzung für eine Kopplung ist, dass es sich bei den Fragen um Skalenfragen oder Einfachwahlfragen mit dem gleichen Antwortschlüssel, also der gleichen Struktur, handelt. Zur Sicherheit ist die Kopplungsfunktion in GrafStat so eingerichtet, dass auch wirklich nur gleichartig strukturierte Merkmale miteinander gekoppelt werden können.

So wird eine neue Kopplung angelegt:

• Klicke in der entsprechenden Zeile in die Spalte "Kopplung". • Wähle im Dialogfenster nun die Fragen der Kopplung in der gewünschten Reihenfolge

aus. • Vergib oben in der Eingabezeile "Bezeichnung" einen Namen für die Kopplung. • Schließe das Dialogfenster mit "OK".

Um eine Kopplung anzulegen, muss man zuerst auf die Seite "Kopplung" wechseln. Dazu klickt man auf den mit "Kopplung" benannten Karteikartenreiter. In der hier erscheinenden Tabelle kann man nun eine neue Kopplung anlegen.

Wenn noch keine Kopplungen vorliegen, klickt man in die erste Zeile (meist gelb markiert), ansonsten in die erste freie Zeile. Wichtig dabei ist, dass man in die Spalte "Kopplung" klickt, denn nur so öffnet sich das Dialogfenster, in dem man die Zusammenstellung der Kopplung festlegen kann!

Hier sind nun alle Fragen des Fragebogens aufgelistet, inklusive der Angabe, um welchen Fragetyp mit wie vielen Antworten es sich handelt, z.B. "s5" für eine Skala mit fünf Antwortmöglichkeiten. Allerdings sind nur die grün hinterlegten Merkmale prinzipiell koppelbar (nur Einfachwahlfragen und Skalenfragen). Sobald ein Merkmal durch Setzen eines Kreuzchens davor ausgewählt wurde, sind nur noch die Fragen grün hinterlegt und auswählbar, die die gleiche Antwortstruktur wie die ausgewählte Frage haben. Die Reihenfolge, in der man die Merkmale auswählt, wird auch für die Darstellung in der Grafik übernommen. Nachdem die entsprechenden Fragen ausgewählt wurden, muss im Eingabefeld "Bezeichnung" nur noch ein Name für die Kopplung eingegeben werden, bevor man die Kopplung mit "OK" bestätigt, GrafStat die Kopplung berechnet und sich das Dialogfenster schließt.

Über das gleiche Dialogfenster kann man schon vorhandene Kopplungen auch bearbeiten, neu auszählen lassen (z.B. wenn man auf "in %" umgestellt hat) oder ganz löschen.

Zwischen den einzelnen schon angelegten Kopplungen kann über die Tabelle auf der Registerseite "Kopplung" gewechselt, sowie eine Gruppierung auf die Kopplung angewendet werden.

Mit einem Klick in die Spalte "Gruppieren" kann man eine vorhandene Gruppierung (s. Karteikartenreiter "Gruppen/Klassen") aktivieren. Hat man das Feld "Gruppieren" mit einem Klick aktiviert, so wird für die Kopplung die Gruppierung vom ersten Merkmal der Kopplung übernommen. Voraussetzung ist natürlich, dass zuvor einmal eine Gruppierung für dieses Merkmal angelegt worden ist. Hat man beispielsweise die Merkmale 12, 13, 10 in dieser Reihenfolge gekoppelt, dann werden alle Merkmale so gruppiert, wie es für Merkmal 12 vorgegeben war.

Hinweise:

• Nur gleichartige Merkmale können gekoppelt werden. • Es können beliebig viele Merkmale gekoppelt werden, sofern diese miteinander

koppelbar sind. • Die Reihenfolge der Auswahl wird für die Grafik übernommen. • Falls gruppiert werden soll, wird die Gruppierung des ersten Merkmals verwendet.

Schritte fürs Anlegen einer Kopplung

• Kopplungen werden grafisch dargestellt, wenn von der Kopplungsseite aus ein Grafiktyp angewählt wird.

• Das Umschalten von "in %" auf absolute Zahlen und umgekehrt, sowie das Zuschalten der Statistikwerte (nur bei Skalenfragen) sollte vor dem Erstellen der Kopplung auf der Seite "Merkmal" erfolgen.

• Wenn auf gekoppelte Daten ein Filter angewendet wird, muss die Kopplung stets neu berechnet und im Bereich der Kopplung der Name der Grafik geändert werden, bevor in die Grafik-Ansicht gewechselt wird!

Anleitung fürs "Filter setzen" Soll das Datenmaterial unter speziellen Aspekten bzw. nur eine bestimmte Gruppe unter den Befragten untersucht werden, so bieten sich Filter an. Filter können in GrafStat in beliebiger Anzahl kombiniert werden und schränken die Auswertungen auf die gewählten Filtersetzungen ein. Da es sich in GrafStat um einen Positivfilter handelt, werden alle Fragebögen, die den Filteraspekten entsprechen, für die Auswertung herangezogen, während alle anderen (also die, die dem nicht entsprechen) für die Auswertung nicht berücksichtigt werden. Bei Mehrfachwahlfragen kann man zudem die Art des Filters (z.B. "und" = Kombination aus mehreren Merkmalsausprägungen; "oder", "und/oder", "und nicht") bestimmen. Welcher Filter gesetzt ist und wie viele Fragebögen nun noch zur Auswertung herangezogen werden, wird im Grafikmodus (außer beim Tabellendiagramm) unter der Grafik angezeigt.

Hinweis:Denke daran, den Filter auszuschalten oder zu löschen, wenn du eine neue Auswertung erstellen willst, denn ansonsten bleibt der Filter weiterhin auch für die nächste Auswertung aktiv.

So setzt man einen Filter

Das Einstellen eines Filters erfolgt über die Registerkarte "Filter". Hier öffnet sich ein Fenster, in dem man eine Liste aller Fragen des Fragebogens angezeigt bekommt.

Per Doppelklick in die Spalte "Filter" hinter dem entsprechenden Merkmal öffnet sich ein kleines Auswahlfenster, in dem du per Mausklick die Antworten ausgewählen kannst (mit Häkchen markieren), die du für deinen Filter benötigst.

Prinzipiell können beliebig viele Filter gesetzt werden, bedenke jedoch, dass mit jedem gesetzten Filter die für die Auswertung zugrunde liegende Zahl an Fragebögen reduziert wird und somit bei einer Vielzahl an Filtern evtl. letztlich nur noch eine sehr kleine und daher wenig aussagekräftige Grundmenge an Fragebögen vorhanden ist.

Tipp: Kontrolliere die Größe der Grundmenge nach dem Filtersetzen mittels Auszählung in absoluten Zahlen.

Anleitung zur Erstellung von Kreuztabellen

Bei statistischen Auswertungen geht es oft darum, Zusammenhänge und Abhängigkeiten

Filterauswahlfenster

aufzudecken. Beispielsweise ist bei vielen Fragestellungen eine geschlechtsspezifische Auswertung oder ein Altersvergleich von besonderem Interesse.

Wenn du ein zweites Merkmal einsetzt, kannst du solche Auswertungen vornehmen.

Die Deutung der Ergebnisse erfordert gezielte Überlegungen (Hypothesen) und oft etwas Erfahrung.

So erstellt man eine Kreuztabelle

1. Wähle im Auswertungsmodus von GrafStat auf der Seite "Merkmal" die Option "2. Merkmal".

2. Die Seite wird geteilt und du kannst rechts ein zweites Merkmal einstellen. 3. Wähle die Registerseite Kreuztabelle, hier können die Zahlen interpretiert werden. 4. Die Zahlen können als absolute Zahlen oder in Prozentzahlen angezeigt werden.

Setze bei Bedarf ein Häkchen vor " in %". 5. Entscheide dich für eine Art der Prozentaufzählung. 6. Wähle einen Grafiktyp.

Hinweis: Daten lassen sich immer nur im Vergleich zu anderen Daten interpretieren. Überlege daher sorgfältig, welche Gruppen (z. B. Mädchen und Jungen) miteinander verglichen werden müssen, um deine Hypothese (Vermutung) zu überprüfen.

Bei der Interpretation der Prozentzahlen in Kreuztabellen muss immer beachtet werden, worauf – auf welchen Grundwert [N] – sich die Prozentzahlen beziehen. So kommt es vor, dass die Gruppen, die verglichen werden sollen, evtl. unterschiedlich groß sind. Wenn z. B. an einer Befragung 65 Männer und 35 Frauen teilgenommen haben, kann man die beiden Gruppen nur vergleichen, wenn man die Bezugsgröße bei "Geschlecht" auf 100 Prozent gestellt hat, also die jeweiligen Anteile von allen Frauen bzw. von allen Männern hinsichtlich des zweiten Merkmals miteinander vergleicht. Tut man das nicht, kann es schnell zu falschen Aussagen kommen.

Quelle: Eigener Text in Anlehnung an die GrafStat-Hilfe von Uwe Diener

GrafStat - Unterrichtsmaterial Mobbing und Gewalt

M 04.10 Anleitung zur Auswertung der freien bzw. offenen Fragen

Was sind überhaupt offene bzw. freie Fragen?

In einem Fragebogen kann man "offene" oder "geschlossene" Fragen verwenden. Geschlossene Fragen sind solche, bei denen schon Antwortmöglichkeiten angeboten werden, die man als Befragte/r dann einfach nur noch ankreuzen muss. Offene Fragen sind dagegen solche, bei denen der/die Befragte selbst eine Antwort formulieren und in das Formular schreiben muss.

Wann wählt man besser "geschlossene", wann eher "offene" Fragen?

Die Wahl, ob man sich für eine geschlossene oder aber eine offene Frage entscheidet, hängt meist vom Inhalt, aber auch von einigen Vor- und Nachteilen dieser Fragetypen ab.

Hier eine kurze Gegenüberstellung:

"geschlossene" Fragen "offene" Fragensind schneller auszufüllen, weil man nur ankreuzen muss --> zeitsparend

erfordern ausreichend Zeit für die Formulierung der Antworten --> zeitintensiver

ergeben klare Stellungnahmen --> vorgegebene Antworten bieten den Befragten eine Artikulationshilfe

ergeben unter Umständen ein genaueres Stimmungsbild --> ermöglichen Begründungen, genauere Beschreibungen und zusätzliche Informationen etc.

einheitliche Antwortmöglichkeiten --> erhöhen die Vergleichbarkeit

erfassen neue Aspekte, die man bei der Erstellung des Fragebogens evtl. nicht bedacht hat --> Vermeidung von "blinden Flecken"

leichter, weil schneller auszuwerten--> Auszählung über Computerprogramme möglich

erhöhen den Aufwand bei der Auswertung, da sie nicht mit dem Computer auszählbar sind!--> Kategorisieren und Auszählen per Hand notwendig

In vielen standardisierten Fragebögen findet man aufgrund der schnelleren Auswertbarkeit überwiegend geschlossene Fragen, da diese sehr schnell von einem Computerprogramm ausgezählt werden können. Fragen zu Wünschen, Kritik und Verbesserungsvorschlägen hingegen werden in der Regel mit offenen Fragen abgefragt, weil man hier den Befragten keine Antwortmöglichkeiten vorgeben möchte oder kann.

Freie Fragen können mit der Software GrafStat zwar auch erfasst werden, müssen aber – wie oben schon erwähnt - nachträglich „per Hand“ kategorisiert und ausgezählt werden!

Wie geht man bei der Auswertung der offenen Fragen am besten vor?

1. Aufrufen und Abspeichern der freien Antworten in GrafStat

Im Auswertungsbereich "grafische Auswertung" kann man die auszuwertende freie Frage wie jede andere auch über

die Pfeiltasten oder einen Doppelklick in die farbige Leiste aufrufen.

Im Vorschaufenster werden die (ein-)gegebenen Antworten angezeigt.

Da das Auswerten über den Bildschirm etwas mühsam wäre, gibt es die Möglichkeit, alle gegebenen freien Antworten als Textdatei abzuspeichern.

Dazu klickt man einfach auf das Diskettensymbol am unteren Bildschirmrand.

In dem erscheinenden Dialogfenster wählt man nun den Ort aus, an dem die Textdatei (*.txt) gespeichert werden soll.

Diese Textdatei kann anschließend mit einem beliebigen Textverarbeitungsprogramm geöffnet und weiter verarbeitet werden.

2. Sortieren und Kategorisieren der freien Antworten

Die Auswertung der freien Antworten beginnt man am besten mit einer kurzen Durchsicht der Textdatei, um einen ersten Eindruck über die gegebenen Antworten zu bekommen. In einem nächsten Schritt geht es nun darum, die gegebenen Antworten zu sortieren. Gibt es Antworten, die einem Oberbegriff bzw. einer bestimmten Kategorie zugeordnet werden können? Schreibt euch diese Oberbegriffe in einer Liste auf. Das Sortieren der freien Antworten braucht ein wenig Zeit, da es – aufgrund der freien Formulierungen – u. U. nicht immer eindeutig ist, welcher Kategorie eine Antwort zugeordnet werden kann bzw. soll. Manchmal gibt es auch Überschneidungen, so dass man sich die Antworten gut anschauen und evtl. auch noch mal umsortieren muss.

3. Auszählen der Kategorien

Hat man eine Reihe von Kategorien gefunden, unter denen man einige der freien Antworten einsortieren kann, geht man alle freien Antworten nochmals durch und macht jeweils einen Strich hinter die Kategorie, wenn eine Antwort dieser zugeordnet werden kann. Für die abschließende Auswertung werden die Kategorien nun noch nach der Häufigkeit, in der sie genannt wurden, sortiert (--> Gewichtung der Kategorien).

4. Festhalten und Interpretieren der Ergebnisse

Zum Abschluss wird zu den Ergebnissen der Auswertung aller freien Fragen nun jeweils ein Text formuliert, in dem kurz beschrieben wird, welche Kategorien vorkamen, welche sehr häufig genannt wurden und welche weniger. Darüber hinaus sollte auch formuliert werden, welche Schlüsse man daraus ziehen kann. Die Texte können natürlich auch noch mit selbst angefertigten Grafiken oder wörtlichen Zitaten aus den Antworten ergänzt werden, um die Aussagen zu veranschaulichen.

Quelle: Eigener Text in Anlehnung an die GrafStat-Hilfe von Uwe Diener

GrafStat - Unterrichtsmaterial Mobbing und Gewalt

Info 04.01 Beispiel: Einfache Häufigkeitsauszählung

Statistische KennwerteMittelwert (arithm.) 2,27Median 2,00Standardabweichung 1,08Abweichung 0,87

Interpretation der Grafik – als mögliches Ergebnis des Unterrichtsgesprächs

Beschreibung:

Es wurden 30 Schülerinnen und Schüler befragt, wie sie die Frage „Wie oft versuchen andere Schüler/innen, Mobbing dauerhaft zu beenden, wenn ein/e Schüler/in in der Schule davon betroffen ist?“ auf einer Skala von 1 = „selten“ bis 5 = „fast immer", beantworten. Von den 30 Schülerinnen und Schülern haben alle diese Frage beantwortet. Nur einer der 30 SuS hat die Frage mit „fast immer“ beantwortet. 10% (3 SuS) geben an, dass andere SuS „oft“ versuchen, Mobbing dauerhaft zu beenden, 23,3% (7SuS) wählten „manchmal“ als Antwort. 36,7% (11 SuS) erwidern, dass eher „selten“ von anderen SuS interveniert wird und 26,7% (8 SuS) sogar, dass dies „nie“ geschehe. Die Mehrheit der Klasse (63,4% = 19 SuS) beantwortet die Frage, ob andere SuS intervenieren, wenn sie Mobbing beobachten, mit „fast nie“ und „selten“.

Statistische Kennwerte:

Bei der Betrachtung der statistischen Werte wird dieser Eindruck bestätigt. Der Median liegt

bei 2 "selten", d.h. mindestens die Hälfte der Schülerinnen und Schüler bewerten die Aussage auf der Skala mit 1 oder 2. Im Schnitt (arithmetisches Mittel) stimmten die SuS der Aussage auf der 5er-Skala mit einem Wert von nur 2,27 - was einem "eher selten" entspricht - zu. Die Spannweite der Bewertung geht von 1-4. Die Standardabweichung beträgt 1,08.

Fazit:

Es herrscht keine einstimmige Antwort zur Frage, ob SuS helfen, wenn sie Mobbing beobachten oder nicht, wobei jedoch die Mehrheit der Klasse der Meinung ist, dass dies eher selten geschieht. Es kann daher mit den Schülern und Schülerinnen besprochen werden, wie sie gegebenenfalls helfen können und warum es wichtig ist, nicht wegzuschauen.

Sollte sich im Gespräch bestätigen, dass Mobbing ein Problem darstellt, bei dem die SuS sich unsicher sind, wie sie darauf reagieren sollen, so kann die Lehrkraft Gegenmaßnahmen gegen Mobbing, etwa einen Klassenvertrag, vorstellen (vgl. Baustein 5).

Quelle: Eigener Text

GrafStat - Unterrichtsmaterial Mobbing und Gewalt

Info 04.02 Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung einer einfachen Häufigkeitsauszählung mit GrafStat

Einfache Auswertungen – Ein einzelnes Merkmal auswählen und auszählen lassen

Einfache Häufigkeitsauszählungen können mit GrafStat sehr schnell erstellt werden. Im Auswertungsmodus der Software ermöglicht eine unkomplizierte Anwahl des gewünschten Items (A), innerhalb von Sekunden die Daten zu einem bestimmten Merkmal auszählen zu lassen.

Über zusätzliche Funktionen (B) wie z. B. Filter kann diese einfache Auswertung präzisiert und/oder anschließend per Mausklick in unterschiedliche Grafikformen überführt werden (C). Ein Setzen oder Aufheben des Häkchens vor „in %“ (am unteren Bildschirmrand, B) ermöglicht, sich die Werte einmal in absoluten oder aber in Prozentzahlen anzeigen lassen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. Auswahl des Merkmals:

Für eine einfache Auswertung in Form einer einfachen Häufigkeitsauszählung müssen Sie im Auswertungsbereich zunächst auf der Registerseite "Merkmal" das gewünschte Merkmal einstellen.Hierzu haben Sie verschiedene Möglichkeiten:

a) Über das Einstellfeld: Stellen Sie im Einstellfeld (oben links im Bereich A) über die Auf-/Ab-Pfeiltasten die Nummer des gewünschten Merkmals ein. Sie können alternativ auch mit der Maus in das Zahlenfeld klicken und die entsprechende Fragenummer direkt in das Feld eingeben. Das Programm springt nach Betätigen der Eingabetaste automatisch zum gewünschten Merkmal.

b) Über die Liste: Machen Sie einfach einen Doppelklick in die (farbige) Textzeile mit dem Merkmal, und eine Liste

mit den Kurztiteln aller Merkmale der Befragung klappt herunter. Wählen Sie hier nun ein Merkmal per Mausklick aus.

2. Definieren zusätzlicher Einstellungen (unterer Bildschirmrand B):

• Schalten Sie von absoluten Zahlen auf prozentuale Werte um. -> Häkchen setzen vor "in %"

• Lassen Sie sich anzeigen, wie viele Personen diese Frage nicht beantwortet haben -> "ohne Antwort" aktivieren

• Initiieren Sie die Berechnung statistischer Kennwerte wie Mittelwert, Standardabweichung etc. -> Aktivieren Sie den Statistikknopf (Dies ist nur bei Skalenfragen und Maßzahlfragen möglich!).

Filter setzen

Soll das Datenmaterial unter speziellen Aspekten bzw. nur eine bestimmte Gruppe unter den Befragten untersucht werden, so bieten sich Filter an. Filter können in GrafStat in beliebiger Anzahl kombiniert werden.

Da es sich in GrafStat um einen Positivfilter handelt, werden alle Fragebögen, die den Filteraspekten entsprechen, für die Auswertung herangezogen, während alle anderen (also die, die dem nicht entsprechen) für die Auswertung nicht berücksichtigt werden.

Bei Mehrfachwahlfragen kann man zudem die Art des Filters, (z. B. „und“ = Kombination aus mehreren Merkmalsausprägungen; „oder“, „und/ oder“, „und nicht“ bestimmen. Welcher Filter gesetzt ist und wie viele Fragebögen nun noch zur Auswertung herangezogen

werden, wird im Grafikmodus - außer beim Tabellendiagramm! - unter der Grafik angezeigt.

Hinweis: Denken Sie daran, den Filter auszuschalten oder zu löschen, wenn Sie eine weitere Auswertung erstellen wollen, denn ansonsten bleibt der Filter weiterhin auch für diese neue Auswertung aktiv.

Das Einstellen eines Filters erfolgt über die Registerkarte „Filter“. Hier öffnet sich ein Fenster, in dem man eine Liste aller Merkmale des Fragebogens angezeigt bekommt.

Per Doppelklick in die Spalte "Filter" hinter dem entsprechenden Merkmal öffnet sich ein

kleines Auswahlfenster, in dem Sie per Mausklick die Ausprägungen des Merkmals auswählen (mit Häkchen markieren), die Sie für Ihren Filter benötigen.

In unserem Beispiel wären für die Auswertung evtl. nur diejenigen interessant, die die Frage „Wie oft versuchen andere Schüler/innen, Mobbing dauerhaft zu beenden, wenn ein/e Schüler/in in der Schule davon betroffen ist?“ mit „selten“ bis „nie“ beantworten. Somit müsste ein Filter beim Merkmal „33“ mit den beiden Ausprägungen „Fast nie“ und „Selten" eingeschaltet werden. Prinzipiell können beliebig viele Filter gesetzt werden, bedenken Sie jedoch, dass mit jedem gesetzten Filter die für Ihre Auswertung zugrunde liegende Zahl an Fragebögen reduziert wird und Sie somit bei einer Vielzahl an

Filtern evtl. letztlich nur noch eine sehr kleine und daher wenig aussagekräftige Grundmenge haben.

Tipp: Kontrollieren Sie die Grundmenge nach dem Filtersetzen mittels Auszählung in absoluten Zahlen.

Gruppen bilden

Stellt man bei der Auswertung fest, dass Merkmalsausprägungen zu differenziert waren, also beispielsweise bei mehreren Ausprägungen (Antwortmöglichkeiten) nur recht kleine Werte zu finden sind, so erlaubt diese GrafStat-Funktion die nachträgliche Bildung von neuen Gruppen bei Auswahlfragen oder Skalenfragen bzw. Klassen bei Maßzahlfragen. Auf diese Weise lassen sich Antwortschlüssel im Nachhinein vereinfachen und Aussageergebnisse konzentrieren. Richtig eingesetzt gewinnt die Auswertung durch eine solche Datenverdichtung an Klarheit und Aussagekraft.

Um neue Gruppen bzw. Klassen zu bilden, wählt man den Karteikartenreiter „Gruppen/Klassen“.

In dem sich öffnenden Fenster kann man dann die Antwortmöglichkeiten, die zu einer neuen Gruppe zusammengefasst werden sollen, auswählen und die so neu erstellte Antwortgruppe benennen.

Vorsicht: Auf diese Weise kann man – bewusst oder unbewusst – Ergebnisse auch verfälschen!

Schritt für Schritt-Anleitung als Druckversion:Die Schritt-für-Schritt-Anleitung als druckfertige PDF können Sie hier herunterladen.

Quelle: Eigener Text in Anlehnung an die GrafStat-Hilfe von Uwe Diener

GrafStat - Unterrichtsmaterial Mobbing und Gewalt

Info 04.03 Checkliste für die Datenauswertung (mit GrafStat)

Welche Fragen sollte man sich beim kritischen Lesen und Interpretieren einer Statistik bzw. eines Diagramms stellen?

1. Welche Frage liegt der Statistik bzw. Auswertung zugrunde? (Wortlaut? Überschrift?) 2. Wie viele Personen wurden befragt? Ist die Befragung überhaupt repräsentativ? 3. Worauf beziehen sich die Prozentzahlen? Was ist die Grundgesamtheit [N], zu der die

Prozentzahl im Verhältnis steht? 4. Wie viele tatsächliche Befragte verbergen sich hinter den einzelnen

Prozentzahlangaben? (-> absolute Zahlen 'checken'!) Sind evtl. mehrere Filter gesetzt, die die Zahl der auszuwertenden Befragten deutlich reduzieren?

5. Bei Kreuztabellen: Wie wurde die 100%-Aufzählung gewählt? 6. Gibt es Personen, die bei dieser Frage keine Antwort gegeben haben und wie viele sind

das? (-> in GrafStat "ohne Antwort" einschalten) 7. Welche Informationen kann ich aus dem Diagramm ablesen?

• Welche Skaleneinteilung wurde gewählt? • Wo fängt die Skala an? (Bei 0 oder erst bei einem höheren Wert?) • Auf welcher Achse finde ich was?• Wie verteilen sich die Werte/Nennungen? (Streuung)• Gibt es Extremwerte?• Wie sieht der Mittelwert aus? (arithmetisches Mittel – Median)

8. ...

Quelle: Eigener Text

GrafStat - Unterrichtsmaterial Mobbing und Gewalt

Info 04.04 Schritt-für-Schritt-Anleitung: Erstellen und Lesen einer Kreuztabelle

Erstellen einer Kreuztabelle

GrafStat bietet mit der Auszählung in Kreuztabellen ein effektives Instrument zur Auswertung in zwei Dimensionen. Die Darstellung in Kreuztabellenform ermöglicht es, Tendenzen eventueller Korrelationen zweier Merkmalsausprägungen auszumachen und somit beispielsweise geschlechtsspezifische Aussagen zu überprüfen. Das Errechnen eines Korrelationskoeffizienten ist mit der Software leider nicht möglich.

Beispiel-Hypothese: "Mädchen geben im Vergleich zu Jungen häufiger an, dass sie auch ziemlich häufig über andere in der Klasse lästern."

Auswahl der MerkmaleWie in unserer Beispielhypothese geht es bei den meisten Auswertungen darum, Zusammenhänge und Abhängigkeiten zwischen zwei Merkmalen zu untersuchen. Daher ist es nach der Wahl eines ersten Merkmals notwendig, noch ein zweites Merkmal auszuwählen, um eine Korrelation der beiden Merkmale überprüfen zu können.

In der Beispiel-Hypothese wird ein Zusammenhang behauptet zwischen

• Merkmal 1: dem Geschlecht (Frage 48) und • Merkmal 2: der Einschätzung zur eigenen "Lästerei" (Frage 19).

Auszählung in %Bei der Erstellung von Kreuztabellen ist besonders darauf zu achten, wie die Auszählung auf 100% zu wählen ist, um die „richtigen“ Zahlen für die Auswertung zu bekommen. Auswählbar sind die Auszähloptionen: auf "Zeilen", "Spalten" oder auf "N".

Bei der Entscheidung, welche dieser Einstellungen gewählt werden sollte, ist es hilfreich, sich vorab die Hypothese/ Fragestellung, die überprüft werden soll, aufzuschreiben. So hat man stets vor Augen, was die unabhängige und was die abhängige Variable ist.

Ist man sich nicht sicher, welches der beiden Merkmale die unabhängige Variable ist, so hilft meist die Frage nach den Gruppen, die man miteinander vergleichen möchte, also in unserem Beispiel die beiden Gruppen "Jungen" und "Mädchen" weiter. Das Item zu diesen Gruppen, also die unabhängige Variable, muss auf 100% ausgezählt werden, damit diese – trotz evtl. unterschiedlicher Größe - vergleichbar werden.

Kurzanleitung

1. Wählen Sie auf dem Karteikartenreiter „Merkmal“ zunächst das erste Merkmal aus.

2. Um das benötigte zweite Merkmal auswählen zu können, klicken Sie den Knopf „2. Merkmal“ (unten links). In der rechten

Hälfte des jetzt zweigeteilten Fensters können Sie nun das zweite Merkmal einstellen.

3. Klicken Sie anschließend auf die Registerkarte „Kreuztabelle“, um sich die Daten beider Merkmale in einer solchen anzeigen zu lassen.

4. Überprüfen Sie, welche Auszählung auf 100% für die Hypothese am sinnvollsten ist.

Lesen von Kreuztabellen

Auszählen in ProzentGrafstat bietet die Möglichkeit, Kreuztabellen (in der Prozentdarstellung) unterschiedlich auszählen zu lassen.

Man kann die Reihen, die Spalten oder die Gesamtanzahl der auszuwertenden Fragebögen auf 100% auszählen lassen. Wie ausgezählt wird, hängt von der Hypothese/Ausgangsfrage ab.

In unserem Beispiel soll die Gruppe der Mädchen mit der Gruppe der Jungen hinsichtlich ihres "Interventionsverhaltens" verglichen werden.

Da die Vergleichsgrößen bzw. -gruppen „männlich“ und "weiblich“ in der Befragung nicht gleich groß sind, müssen sie zu Vergleichszwecken auf 100 Prozent gesetzt werden, da sich nur so der Anteil derer, die angeben, einzugreifen, wenn andere Schüler gemobbt werden (Frage 33), innerhalb der jeweiligen Gruppe miteinander vergleichen lässt.

Es müsste hier also eine Auszählung der Spalten (Merkmal „Geschlecht“) auf 100% erfolgen (s. Abb.).

Reihenfolge der Merkmale tauschen

Sollen die beiden Merkmale in der Tabelle bzw. in der späteren Grafik genau anders herum angeordnet werden als dargestellt, so kann dies ganz einfach über den Tauschen-Knopf erreicht werden.

Hierbei ist zu beachten, dass dann gegebenenfalls auch die Auszählung auf Reihen und Spalten angepasst werden muss.

Hinweis: Über das Setzen von Filtern kann man zusätzlich zu den beiden Merkmalen in der Kreuztabelle noch ein drittes oder viertes etc. Merkmal hinzuschalten.

Quelle: Eigener Text in Anlehnung an die GrafStat-Hilfe von Uwe Diener

GrafStat - Unterrichtsmaterial Mobbing und Gewalt

Info 04.05 Hinweise zur Vorbereitung der Datenauswertung

Bevor Sie die Datenauswertung durch die Schülerinnen und Schüler angehen, sollten Sie als Lehrerin bzw. Lehrer unbedingt erst selbst die Daten sorgfältig prüfen und vorab auswerten.

Dies ermöglicht Ihnen nicht nur, eine reibungslose Datenauswertung durch die Schülerinnen und Schüler vorzubereiten, sondern hilft auch Situationen bei der Datenauswertung zu vermeiden, in denen man mit brisanten Ergebnissen konfrontiert wird - Situationen in denen man dann ohne Vorbereitung in der Klasse spontan reagieren muss. Eine gute Vorabanalyse der Daten hilft unliebsamen Überraschungen vorzubeugen und heikle Situationen - im schlimmsten Falle gar eine Eskalation - zu vermeiden.

Außerdem bekommen Sie auf diese Weise eventuell auch schon einen kleinen Eindruck, wo die neuralgischen Punkte sind, die es für eine Verbesserung des Klassenklimas in Angriff zu nehmen gilt.

Worauf Sie bei der vorbereitenden Sichtung und Auswertung der Daten achten sollten:

• Sind einzelne Schülerinnen oder Schüler durch ihr Antwortverhalten erkennbar, also identifizierbar? (-> Anonymität?)

• Gibt es Fragen, bei denen eine oder zwei Personen sehr vom Antwortverhalten der restlichen Klasse abweichen? (-> Außenseiter?)

• Wo sind heikle oder brisante Dinge erkennbar? (z. B. Mobbing, Missbrauch, autoaggressives Verhalten, psychische oder familiäre Probleme o. Ä.)

• Wo sind neuralgische Punkte, die man in der späteren Phase der Maßnahmenfindung unbedingt berücksichtigen sollte? (z. B. Mobbing, aggressives Verhalten, "Lästereien", "Wegschauen" etc.)

Wichtig: Sollten Sie bei der Analyse der Daten ein ungutes Gefühl haben, was die eigenständige Auswertung der Daten durch die Schülerinnen und Schüler angeht, so sollten Sie – trotz aller didaktischen Vorteile, die eine solche Phase bietet - lieber darauf verzichten und stattdessen einige von Ihnen angefertigte Grafiken zu ausgewählten, "harmlosen" Ergebnisse zusammen mit den Schülerinnen und Schülern besprechen.

Tipp: Über die Grundauswertung der Daten erhalten Sie einen schnellen Überblick über das komplette Datenmaterial der Klassenbefragung, da hier alle Fragen einmal jeweils in absoluten und prozentualen Zahlen aufgeführt werden. (Hinweise zu den Auswertungsfunktionen von GrafStat finden Sie in M 04.09.)

Viele interessante Informationen liefern zudem die Antworten zu den freien Fragen, denn hier formulieren die Schülerinnen und Schüler selbst, welche Erlebnisse sie mit verschiedenen Formen von Gewalt hatten und wie die Begleitumstände waren. (Zur Auswertung von freien Fragen finden Sie Informationen in M 04.10.)

Hinweise zum Schülerfeedback allgemein

Befragungen von Schülerinnen und Schülern findet man immer häufiger. In vielen Schulen wird im Rahmen der Schulentwicklung und Qualitätssicherung ein Schülerfeedback eingeholt, sei es zu Schulfragen allgemeiner Art oder aber konkret zur Beurteilung einzelner Lehrpersonen. Dies

ist sicherlich ein probates Mittel, um schnell die Meinung der Schülerinnen und Schüler zu erfassen, wenngleich in der Fachliteratur ebenfalls darauf hingewiesen wird, dass man bei der Analyse der Ergebnisse unbedingt einige Aspekte berücksichtigen sollte, die evtl. eine verzerrende oder verfälschende Wirkung auf die Ergebnisse haben könnten.

Folgende Aspekte werden dabei genannt:

• Schülerinnen und Schüler beurteilen Vorgänge und Sachverhalte eher spontan und unreflektiert.

• Sie orientieren sich dabei nicht unbedingt an normativen, vorab aufgestellten Kriterien. • Unter Umständen wird das Antwortverhalten einiger Schülerinnen und Schüler von ihrer

Vermutung beeinflusst, was die Lehrperson hören möchte bzw. nicht. • Individuelle Wahrnehmung kann sehr unterschiedlich sein: Negative Übertreibungen

und Beschönigungen sind daher möglich, daraus folgen 'weiche Daten'. • Innere Werte-Kataloge bzw. die Bewertung von Freund/innen ("Ich gucke erst einmal,

was Sabine geantwortet hat.") können die Stellungnahmen beeinflussen. • Auch der (Un-)Beliebtheitsgrad der Lehrperson kann Einfluss auf die Bewertung haben.

Diese beeinflussenden Faktoren sollten Sie auch bei der Ergebnisanalyse der Mobbing- und Gewalt-Befragung berücksichtigen.

Quelle: Eigener Text nach:

Kowalzcyzk et al.: Erziehen: Handlungsrezepte für den Schulalltag in der Sekundarstufe. Die Selbstdisziplin stärken – das Klassenklima stärken, Berlin: Cornelsen Scriptor 2004, S. 35.

* Info = Sachinformationen für Lehrpersonen **M = Unterrichtsmaterialien

www.bpb.de/grafstat 1

Projekt Mobbing bei uns nicht!? Baustein 1: - Einstieg in die Befragung

Phase

Unterrichtsgeschehen Sozialform Medien/ Methoden

Einstieg L spielt Anti-Mobbing-Spot “Words hurt” ab. L wartet ab. Spontanreaktion der S. L: Welchen Zweck hat dieser Spot? S äußern sich dazu. Dabei wird evtl. der Begriff Mobbing fallen. L fragt: Wie wurde das Mädchen verletzt? Ist das Mobbing? Was ist Mobbing? S nennen ihre Vorstellungen/Vorkenntnisse.

Stummer Impuls M 01.01

Erarbeitung Die S erarbeiten zur Vorbereitung der Befragung eine Definition von Mobbing. Sie notieren die Kennzeichnungsmerkmale.

EA M 01.02

Sicherung S stellen die Merkmale dar. L notiert diese an der Tafel oder auf Plakat/Folie, welche/s sichtbar in die Klasse gehängt wird. Ziel: Nicht jede Rangelei ist Mobbing. Mobbing ist ein fest definiertes Phänomen, aber häufig schwer feststellbar

UG Plakat/Folie/Tafel

Überleitung L fragt: Gibt es in unserer Klasse/an unserer Schule

auch Mobbing oder verletzendes Verhalten? Ggf. melden sich jetzt S. Es wird sicher klar, dass bei diesem Thema eine diffuse Wahrnehmungslage vorherrscht, da Mobbing manchmal auch versteckt auftritt. L präsentiert Fragebogen mit dem Hinweis, dass die Klasse das mit dem Fragebogen untersuchen kann. L lässt S Definitionsmerkmale wiederholen und verweist auf Themen des Fragebogens.

UG

Erarbeitung Erläuterung zum Ausfüllen des (Online-)Fragebogens und Durchführung der (Online-)Befragung.

EA M 01.03 Fragebogen

Reflexion L-Impuls: Hattet ihr Probleme, den Fragebogen auszufüllen? Warum setzt man eine Befragung ein? S führen in der Gruppe oder in Partnerarbeit ein stummes Schreibgespräch zu zwei Fragen durch: 1. Hattet ihr Probleme, den Fragebogen auszufüllen? 2. Warum setzt man eine Befragung ein? S schreiben und reflektieren über ihre Erfahrungen und die Vor- und Nachteile von Befragungen. L erklärt, warum es wichtig ist, dass die S den Fragebogen unvoreingenommen ausfüllen.

GA oder PA

Plakat/Folie

Packpapierbogen oder Tafel

Stummes

Schreibgespräch

Vertiefung Die S erarbeiten auf Grundlage ihres Vorwissens zur

Sinnhaftigkeit von Befragungen einen Audio-Beitrag/Interview die Vorteile des Instruments der Befragung. Mit Hilfe von Leitfragen erschließen sie die Arbeitsweise von empirischen Sozialwissenschaftlern. In einer zweiten Phase tauschen sich die S über das Gehörte/Gelesene mit ihrem Partner aus.

EA PA

Audio (mp3)

M 01.04

Sicherung Die S stellen ihre Ergebnisse in der Klasse vor. UG

Quelle:http://www.bpb.de/methodik/OF5D6O.html

Mobbing - bei uns nicht?! - Bausteine

Baustein 4: Auswertung der Befragung Wolfgang Sander / Julia Haarmann / Sabine Kühmichel

Kurzbeschreibung:Welche Ergebnisse hat die Befragung ergeben? Wie gehen wir in der Klasse miteinander um? Gibt es evtl. sogar Fälle von Mobbing? In diesem Baustein sollen die erhobenen Daten gemeinsam ausgewertet und anschließend überlegt werden, welche Änderungen oder Maßnahmen notwendig sind. Schritt für Schritt wird hier an die grundlegenden Auswertungsfunktionen herangeführt. Die Jugendlichen erwerben dabei wertvolle methodische Fertigkeiten im Umgang mit Statistiken im Allgemeinen, den spezifischen Umfrageergebnissen sowie mit der Software GrafStat.

Inhalt

Wie werten wir unsere Daten aus? Wie liest man Statistiken? Gibt es hier Zusammenhänge?

Wie werten wir unsere Daten aus?- Einstieg in die Auswertung von Befragungsdaten

Lernziele: Die Schülerinnen und Schüler sollen

1. Statistiken lesen und interpretieren können, 2. mit GrafStat einfache sowie komplexe Grafiken und Tabellen erstellen können (einfache

Häufigkeitsauszählungen, Kreuztabellen etc.), 3. das Konzept der hypothesenorientierten Datenauswertung nutzen lernen, 4. aus der Fülle der Daten relevante Ergebnisse erkennen und auswählen können, 5. Sinn und Zweck einer Befragung zum Thema „Mobbing“ erkennen, 6. gewonnene Ergebnisse aussagekräftig aufbereiten und in der Klasse oder ggf. Schule

präsentieren.

Dieser Baustein erläutert, wie die in der Klasse erhobenen Daten zur Thematik "ICH DU WIR, wie gehen wir miteinander um?" ggf. gemeinsam mit den Schülerinnen und Schülern ausgewertet werden können. Ziel dabei ist es, Erkenntnisse über die Umgangsformen der Schülerinnen und Schüler der eigenen Klasse oder Jahrgangsstufe untereinander zu erlangen, um so im Hinblick auf die Prävention von Mobbing erforderliche und angemessene Maßnahmen einleiten oder ergreifen zu können, damit Mobbing erst gar nicht entstehen kann. Aber auch methodische Fertigkeiten im Umgang mit Umfrageergebnissen sollen in diesem Baustein vermittelt werden.

Wichtig: Ob Sie die Daten komplett von den Schülerinnen

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und Schülern auswerten lassen können, muss im Vorfeld abgeklärt werden.

Angesichts des sensiblen Themas sollten Sie unbedingt erst selbst die Daten sorgfältig prüfen und auswerten, um somit vorab abklären, welche Daten Sie zur Auswertung in die Hand der Schülerinnen und Schüler geben können. Insbesondere, wenn die Ergebnisse auf vorhandene Mobbingfälle hindeuten, die evtl. die eigene Klasse betreffen, sollten Sie darauf verzichten, die kompletten Daten von den Schülerinnen und Schülern selbstständig auswerten zu lassen. Falls die Befragung nämlich ergeben sollte, dass in der Klasse ein Fall von Mobbing vorliegt, muss sehr sensibel darauf reagiert werden. Es gilt alles zu vermeiden, was dem Opfer zusätzlichen Schaden zufügen kann (vgl. Info 05.02). Hinweise, welche Schritte und Maßnahmen in einem solchen Fall ergriffen werden sollten, finden Sie in Baustein 5.

Im Hinblick auf die Datenauswertung empfiehlt es sich in solchen Fällen auf eine selbstständige Auswertung der Daten durch die Schülerinnen und Schüler selbst zu verzichten und stattdessen von diesen nur ausgewählte, wenig brisante Auswertungen zu analysieren, die Sie selbst mit Hilfe der Software aus den erhobenen Daten extra für diese Auswertung angefertigt haben.

Eine gute Vorabanalyse der Daten hilft unliebsamen Überraschungen vorzubeugen, also Situationen bei der Datenauswertung zu vermeiden, in denen man mit brisanten Ergebnissen konfrontiert wird und dann ohne Vorbereitung in der Klasse spontan reagieren muss. Eine gründliche Vorbereitung der Datenauswertung ermöglicht Ihnen folglich heikle Situationen - im schlimmsten Falle gar eine Eskalation – zur vermeiden und sichert darüber hinaus nicht zuletzt auch eine reibungslose Datenauswertung durch die Schülerinnen und Schüler.

Was geben Fragebogen und Daten überhaupt her?- Analyse des Fragebogens

Zu Beginn dieses Auswertungsbausteins steht die Analyse des Fragebogens, der in Baustein 1 ohne genauere Besprechung zum Einsatz gekommen ist, um die Schülerinnen und Schüler in Ihrem Antwortverhalten nicht zu beeinflussen.

Unter der Fragestellung "Welche Aspekte werden im Fragebogen abgefragt? Welche Fragen beziehen sich auf das Thema Mobbing? Was wollen wir in der nun anstehenden Auswertung überprüfen?" soll dies gemeinsam analysiert werden. Die Schülerinnen und Schüler lesen sich den Fragebogen gründlich durch und erarbeiten in Still- oder Partnerarbeit Kategorien zu den einzelnen Fragblöcken sowie Aspekte für die anstehende Datenauswertung heraus und halten diese schriftlich fest.

Die Ergebnisse der Fragebogenanalyse werden anschließend im Unterrichtsgespräch zusammengetragen und entweder auf Kärtchen, an der Tafel oder in anderer Form festgehalten. Die Schülerinnen und Schüler können ihre eigenen Ergebnisse gegebenenfalls noch um neue Aspekte ergänzen.

Es empfiehlt sich dabei, auf die Kategorien, nach denen der Musterfragebogen strukturiert wurde, einzugehen und die Fragen(blöcke) des Fragbogens nach diesen Kategorien zu sortieren.

Kategorien:

1. Abfrage der Beobachtung von Aktionen körperlicher, verbaler und nonverbaler Gewalt in der Schule oder Klasse

2. Eigenes Verhalten in Mobbingsituationen 3. Verhalten der Lehrpersonen

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Bei der Erstellung des Fragebogens wurde darauf geachtet, dass im ersten Teil des Fragebogens, das Thema Mobbing noch nicht direkt angesprochen wird, um eine Beeinflussung der Schülerinnen und Schüler in ihrem Antwortverhalten zu vermeiden. In diesem Teil wird ein Vorhandensein von Mobbing nur indirekt über Indikatorfragen erfragt. Über die Fragen nach körperlicher (Frage 4), verbaler (Frage 7) und nonverbaler Gewalt (Frage 10) in Verbindung mit den Fragen nach Häufigkeit und Dauer ihres Vorkommens, kann das Vorhandensein von Mobbing indirekt überprüft werden.

Was genau wollen wir herausfinden? – Hypothesen bilden

Im Anschluss an den Abgleich von Fragebogen und Kärtchen- abfrage sowie die Sortierung der Aspekte nach Kategorien gilt es nun zunächst, auf Grundlage der Fragen im Fragebogen konkrete Untersuchungsfragen (= Hypothesen) zu entwickeln, die später mithilfe des Datenmaterials überprüft werden sollen. Vorab kann zur Unterstützung der Text M 04.02 „Was ist eine Hypothese?“ eingesetzt werden, um eine Definition und vor allem die Funktion von Hypothesen in der empirischen Sozialforschung zu erarbeiten.

Die Entwicklung der eigenen Hypothesen bzw. Untersuchungs- fragen für die Datenauswertung kann zunächst mit ein oder zwei Beispielen im Unterrichtsgespräch erfolgen und sollte dann in Einzel- oder Partnerarbeit fortgesetzt werden. Nicht nur für schwächere Schülerinnen und Schüler ist es hilfreich und sinnvoll, zuerst im Klassenverbund exemplarisch ein oder zwei Beispielhypothesen formulieren zu lassen und schriftlich zu fixieren – z. B. ""Die Mehrheit der Schülerinnen und Schüler wurde schon einmal körperlich angegriffen."." (Frage 4) oder ""Mädchen geben im Vergleich zu Jungen häufiger an, dass sie auch nonverbal angegriffen wurden."" (Fragen 1 und 10) –, damit die Schülerinnen und Schüler für die Einzelarbeit/Gruppenarbeit, in der sie selbst drei bis fünf eigene Hypothesen entwickeln sollen, eine Vorlage haben, an der sie sich orientieren können.

Um eine große Zahl von Dopplungen zu vermeiden, empfiehlt es sich, die Klasse in Gruppen aufzuteilen, die sich jeweils um einen konkreten Fragenblock (ca. 5 Fragen) im Fragebogen kümmern, zu dem sie Untersuchungsfragen bzw. Hypothesen bilden. Kombinationen mit anderen Fragen im Fragebogen sind natürlich erlaubt. Es bietet sich an, wenn möglich, die Gruppeneinteilung auch an den Kategorien (s.o.) zu orientieren. Wichtig ist dabei, dass die Gruppen jeweils etwa die gleiche Anzahl an Fragen als Grundlage zur Verfügung hat. So kann eine Gruppe beispielsweise auch zwei Kategorien, dann aber mit kleineren Frageblöcken übernehmen.

Die selbst entwickelten Hypothesen sollen die Schülerinnen und Schüler schriftlich auf einem Arbeitsblatt (M 04.03) festhalten, das später in der

Auswertungsphase eine zielgerichtete Auswertung ermöglichen wird. Alternativ oder zusätzlich können die Hypothesen auch auf Kärtchen festgehalten werden, was praktikabler für eine spätere Sortierung und Gewichtung der Kategorien ist.

Im Anschluss an die Einzelarbeit/Partnerarbeit stellen die Schülerinnen und Schüler in einer kurzen Sicherungsphase ihre Hypothesen vor. Die Hypothesen können anschließend noch diskutiert und gemeinsam nach thematischen Gruppen sortiert und ihrer Wichtigkeit nach gewichtet werden, was in der eigentlichen Auswertungsphase wiederum zum Tragen kommt.

Um eine große Zahl von Dopplungen zu vermeiden, empfiehlt es sich, die Klasse in Gruppen aufzuteilen. Diese sollten sich dann jeweils mit einem konkreten Fragenblock von ca. 5 Fragen beschäftigen. Foto: Sebastian Stolte

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Und wie überprüft man das? – Datenauswertung vorbereiten

Im folgenden Schritt geht es nun darum zu klären, wie man die entwickelten Hypothesen mithilfe des Datenmaterials überprüfen kann. Hier geht es – wie bei der Übung zur Hypothesenbildung schon deutlich geworden ist – sowohl um einfache Häufigkeitsaussagen als auch um komplexere Forschungsfragen, z.B. hinsichtlich Abhängigkeiten bzw. Zusammenhängen von Auswertungsmerkmalen. Für die Vorbereitung der Schülerinnen und Schüler auf die eigene Arbeit mit den Daten, wird zunächst eingeführt und eingeübt, wie man Statistiken liest und auswertet.

Wie liest man Statistiken?- Lesen und Erstellen einfacher Häufigkeitsauszählungen

Um die Schülerinnen und Schüler nicht zu überfordern, soll vorab das Lesen von Statistiken mit Hilfe einer einfachen Häufigkeitsauszählung kennengelernt und eingeübt werden. Zur Einführung der Operationalisierung einer Hypothese kann die Lehrperson die Schülerinnen und Schüler zunächst nach ihrer Vermutung fragen, was sie meinen, wie das Ergebnis zu einer aus den zuvor aufgestellten Hypothesen, z. B. "Die Mehrheit der Schülerinnen und Schüler findet, dass die Klasse eine gute Klassengemeinschaft hat." (Frage 20), bei der Klassenbefragung wohl aussehe. Bei dieser ersten veranschaulichenden Hypothese sollte es sich um eine inhaltlich „harmlose“ und ganz einfache Hypothese handeln, die man schnell mittels einfacher Häufigkeitsauszählung überprüfen kann.

Stimmungsbild

Per simpler Abfrage über einfache Handabstimmung "Was meint ihr, stimmt die Hypothese, ja oder nein?" wird ein Stimmungsbild abgerufen und an der Tafel oder anders festgehalten. Das Ergebnis dieses Stimmungsbilds sollte (schriftlich) fixiert werden, damit man so später das vermutete Ergebnis dem Ergebnis der Fragebogenbefragung gegenüberstellen und beides miteinander vergleichen kann.

Anschließend leitet die Lehrperson über zur Demonstration, wie man eine solche Frage technisch überprüft bzw. auswertet. Die Lehrperson erstellt dazu mithilfe der Software GrafStat und des erhobenen Datenmaterials eine einfache Häufigkeitsauszählung zur ausgewählten Hypothese (Laptop und Beamer erforderlich).

Alternativ – falls die technische Ausstattung an dieser Stelle nicht vorhanden ist – kann hier auf die Demonstration der technischen Umsetzung verzichtet und stattdessen nur mit dem Ausdruck einer einfachen Häufigkeitsauszählung gearbeitet werden (M 04.04). Das Erstellen einer einfachen Häufigkeitsauszählung mit der Software muss dann im späteren Demonstrationsblock noch zusätzlich erfolgen. Die Lehrperson erklärt bei der Demonstration das technische Vorgehen: Software starten -> Öffnen der Befragung

-> „Grafische Auswertung“ -> Einstellen des erforderlichen Merkmals -> Prozentauszählung -> Grafik. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie in Info 04.02. Sobald die Statistik-Grafik erstellt ist, geht es im Folgenden nun darum, diese zu lesen und zu interpretieren. (Vgl. Info 04.01.)

Die Erfahrung hat gezeigt, dass es vielen Schülerinnen und Schülern nicht leicht fällt, eine Statistik bzw. ein Diagramm richtig zu lesen und zu interpretieren. Daher kann zur Unterstützung an dieser Stelle M 04.05 "Wie liest man eine Statistik?" zum Einsatz kommen. Die Schülerinnen und Schüler haben die Aufgabe, den Text sorgfältig durchzulesen und auf dieser Grundlage eine Checkliste (vgl. Info 04.03) fürs Lesen einer Statistik bzw. eines

Für die Auswertung der eigenen Umfrage lernen die Schülerinnen und Schüler, worauf man bei Statistiken achten sollte.

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Diagramms anzufertigen. Einige Schülerinnen und Schüler stellen ihre Checklisten vor und die Punkte werden in der Klasse gemeinsam besprochen, so dass alle in der Klasse bei Bedarf ihre eigene Checkliste um wichtige fehlende Punkte ergänzen können. Ziel ist es, dass am Ende alle Schülerinnen und Schüler eine brauchbare Checkliste haben, auf die sie in der folgenden Auswertungsphase zurückgreifen können.

Gruppenarbeit zum Lesen und Interpretieren von Statistiken

In Gruppen eingeteilt, sollen die Schülerinnen und Schüler anschließend je eine Grafik zu einer einfachen Häufigkeitsauszählung (vgl. Beispielmuster in M 04.06) aus der Befragung analysieren und auswerten und dabei auf die Punkte der Checkliste achten. Grundlage für die Gruppenarbeit sind selbstverständlich Grafiken aus der eigenen Klassenbefragung, die die Lehrperson in entsprechender Anzahl nach dem Muster von M 04.06 vorbereiten müsste.

Wichtig bei der Auswertung ist hier neben dem methodisch korrekten Lesen der Grafik auch eine Einschätzung, ob die Auswertung der Daten einen Handlungs- bzw. Veränderungsbedarf anzeigt oder nicht. Die Schülerinnen und Schüler sollen daher schriftlich auch festhalten, ob dies der Fall ist und woran sie das festmachen, also nach welchen Kriterien sie das entscheiden.

Im an die Gruppenarbeit anschließenden Unterrichtsgespräch werden die Ergebnisse der Gruppenarbeit besprochen und ausgewertet.

Ampelsysteme

Hier besteht neben der Sicherung der Ergebnisse zudem die Möglichkeit, dass die Lehrperson auf Ampelsysteme (M 04.07) hinweist, die als Auswertungshilfe für die Auswertung von Daten genutzt werden können. Dabei sollte jedoch unbedingt darauf aufmerksam gemacht werden, dass Ampelsysteme die Auswertungsarbeit zwar vereinfachen können, sich aber nicht wie eine Schablone oder ein Passepartout für alle Fragen gleichermaßen eignen. Bestimmte, meist besonders heikle Fragen, bedürfen einer sensibleren Betrachtung als beispielsweise

"normale", eher unbedenkliche Fragen.

Nachdem die Schülerinnen und Schüler im Lesen und Interpretieren von einfachen Häufigkeitsauszählungen nun ein wenig geübter sind, geht es im Folgenden darum, sie auf die selbstständige Auswertung auch komplexerer z. B. mehrdimensionaler Hypothesen vorzubereiten.

Gibt es hier Zusammenhänge?- Komplexere Auswertungen: Kreuztabellen

Obwohl die Software GrafStat sehr einfach zu handhaben ist und die Schülerinnen und Schüler sich erfahrungsgemäß meist nicht schwer tun, sich in diese neue Software einzuarbeiten, sollte man sie in die Hauptauswertungsfunktionen sowie das richtige Einstellen und natürlich auch Lesen komplexerer Diagramme zuvor gründlich einweisen.

Es empfiehlt sich anhand einer nun komplizierteren Hypothese beispielhaft aufzuzeigen, wie man eine solche Hypothese für die Auswertung überprüft, also operationalisiert und anschließend interpretiert. Dabei führt man gleichzeitig die unterschiedlichen Auswertungsfunktionen von GrafStat ein.

Als Impuls kann die Lehrperson eine der zuvor von den Schülerinnen und Schülern

In Gruppen eingeteilt, werten die Schülerinnen und Schüler die Daten aus. Foto: Sebastian Stolte

erarbeiteten Hypothesen aufgreifen, die einen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen untersucht und folglich eine Operationalisierung mittels Kreuztabelle erfordert – z. B. "Mädchen geben im Vergleich zu Jungen häufiger an, dass sie auch mal lästern." (Fragen 48 und 19). Die Lehrperson kann die Schülerinnen und Schüler fragen, wie man diese Hypothese denn nun vermutlich umsetzen muss. Im günstigsten Fall kommen die Schülerinnen und Schüler von allein darauf, dass man hier nicht nur ein, sondern zwei Merkmale zusammen in einer Grafik auswertet, um den Zusammenhang zu untersuchen. Die Lehrperson kann bei der Erarbeitung unterstützend einige Hinweise geben.

Demonstration: Erstellen einer Kreuztabelle

Anschließend erfolgt die Demonstration, wie man mit der Software GrafStat eine Kreuztabelle erstellt (vgl. Schritt-für-Schritt-Anleitung Info 04.04).

Bei Kreuztabellen ist insbesondere die Funktion der 100%-Einstellung für die Kreuztabelle (auf Spalte, auf Zeile oder auf N) wichtig und bedarf der gründlichen Besprechung. Im Unterrichtsgespräch wird der Frage "Welche Auszählungsweise ist für die Überprüfung unserer Beispielhypothese am ehesten geeignet?" gemeinsam nachgegangen. Zur Unterstützung kann hier Info 04.04 auch für die Schülerinnen und Schüler eingesetzt werden.

Nachdem das Einstellen und Lesen von Kreuztabellen intensiv besprochen wurde, sollen die Schülerinnen und Schüler anschließend zunächst einmal das Einstellen einer Kreuztabelle üben, indem sie das demonstrierte Beispiel selbst "nachbauen". Insbesondere für die Schülerinnen und Schüler, die evtl. nicht allzu computererfahren sind, kann die Lehrperson das Beispiel über den Beamer noch einmal Schritt für Schritt anfertigen, so dass diese Schülerinnen und Schüler schrittweise einfach "nachklicken" brauchen.

Unter Rückgriff auf die zu überprüfende Hypothese demonstriert die Lehrperson anschließend weitere Auswertungsfunktionen der Software, wobei durch geschickte Impulse im Unterrichtsgespräch gemeinsam mit den Schülerinnen und Schülern die einzelnen Funktionen (Filter, ggf. Gruppen-/Klassenbildung etc.), die zur Überprüfung der Hypothese zusätzlich notwendig oder sinnvoll sind, erarbeitet werden können. Außerdem sollte zur Vorbereitung auf die spätere Ergebnispräsentation auch gezeigt werden, wie man die erstellten Auswertungen innerhalb von GrafStat abspeichern und später als Bilddatei exportieren kann. (Vgl.M 04.09)

Übungsphase: Hypothesenorientierte Datenauswertung

Nach der Demonstration und Besprechung auch dieser Funktionen sollen die Schülerinnen und Schüler schließlich in thematischen Gruppen (Gruppen s. Hypothesenbildung) die von ihnen entwickelten Hypothesen mithilfe der Software und anhand der in der Klassenbefragung erhobenen Daten nun selbst überprüfen. Als strukturierende Auswertungshilfe kann hier das Sechs-Punkte-Schema zur hypothesenorientierten Datenauswertung (M 04.08) eingesetzt werden, auf dem die Schülerinnen und Schüler für jede aufgeschriebene Hypothese sowohl das technische Vorgehen sowie die Interpretation der Daten schriftlich fixieren. Zur Unterstützung für die Auswertungsphase bietet M 04.09 eine Übersicht über die Hauptauswertungsfunktionen der Software und ihre Handhabung.

Auswertung von freien Fragen

Das Auswerten von Kreuztabellen bedarf ein wenig Vorbereitung. Als Lehrkraft können Sie dies mit Hilfe von Info 04.04 tun. Das Material kann auch an die SuS weitergegeben werden.

Da die Antworten auf freie Fragen meist sehr spannende Ergebnisse liefern – hier konkrete Wünsche und Kritikpunkte – sollten diese bei der Auswertung der Befragung natürlich nicht vernachlässigt werden.

Die Freitextantworten können – vorbereitet durch eine entsprechende Hausaufgabe – im Klassenverband (UG) besprochen werden, es besteht aber auch die Möglichkeit, diese Fragen in der Gruppenarbeit zur Auswertung zu berücksichtigen und hier eine oder zwei "Expertengruppen" einzurichten, die sich anstatt mit den erstellten Hypothesen mit der Auswertung der freien Fragen beschäftigen. (Gruppe I: Wünsche, Fragen 44+47 und Gruppe II: Fragen 45+46; Material M 04.10 gibt eine kurze Anleitung für die Auswertung der freien Antworten.)

Präsentation der Ergebnisse aus der Gruppenarbeit

Anschließend bereiten die Schülerinnen und Schüler die Präsentation ihrer Arbeitsergebnisse vor, welche in Form eines Museumsgangs stattfinden kann. Dazu sollten sie ihre Auswertungen grafisch ansprechend und sinnvoll gestalten, die Interpretation der Daten und das Ergebnis

der Hypothesenüberprüfung für ihre Mitschülerinnen und -schüler aufbereiten – z. B. als Wandzeitung oder auch als Internetdokumentation – und sich selbst inhaltlich gut vorbereiten, um den anderen Schülerinnen und Schülern die ausgestellten Ergebnisse präsentieren und erklären zu können.

Für den Fall, dass sehr brisante oder heikle Ergebnisse bei der Analyse der Klassenbefragung zu erwarten sind – dies sollte die Lehrperson auf alle Fälle im Vorfeld über zumindest eine Durchsicht der Grundauswertung klären(!) – wird von einer detaillierten selbstständigen Analyse der Daten durch die Schülerinnen und Schüler dringend abgeraten. (Vgl. Info 04.05 und weitere Hinweise auf "Gefahren" in der didaktischen Konzeption.) Hier sollte die Besprechung der Ergebnisse stattdessen lieber anhand von ein paar durch die Lehrperson ausgewählten Auswertungen erfolgen.

Auf Grundlage der Ergebnisse aus der Datenauswertung soll es in Baustein 5 anschließend um das Finden und Ergreifen von geeigneten Gegenmaßnahmen gegen Mobbing gehen. Hierbei wird einerseits ein breiter Katalog an Gegenmaßnahmen gegen akute Mobbing-Fälle angeboten, andererseits werden Maßnahmen zur Prävention dargelegt.

Wie werte ich freie Fragen aus? M 04.10 gibt hierzu Hilfestellung.