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Forschungsmethoden und angewandte Statistik zum Thema Elektromobilität

Hausarbeit 2016 27 Seiten

Statistik

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1)Einleitung

2) Inhaltliche Zusammenhänge
2.1) Hypothesenformulierung

3) Ergebnisse
3.1) Informationen zur Stichprobe
3.2) Faktorenanalyse
3.3) Anwendung der Verfahren
3.3.1) Chi²-Test
3.3.2) Regressionsanalyse
3.3.3) Einfaktorielle Varianzanalyse

4) Interpretation

5) Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis:

Abbildung 1: Häufigkeitsverteilung der Variable „persönliches Interesse am Thema Elektromobilität im Allgemeinen“ (F05A1_1)

Abbildung 2: KMO- und Bartlett-Test der Faktorenanalyse von Item F07

Abbildung 3: Screeplot zur Faktorenanalyse bei Item F07

Abbildung 4: Chi-Quadrat-Test - F08/S01

Abbildung 5: Chi-Quadrat-Test - Gründe_PS/S01

Abbildung 6: Chi-Quadrat-Test - Gegengrund_Technik/S01

Abbildung 7: Chi-Quadrat-Test - regnerisch/F09aA1

Abbildung 8: Streudiagramm - S02A1/F12cA1

Abbildung 9: Test auf Homoskedastizität - S02A1/F12cA1

Abbildung 10: Test auf Normalverteilung - S02A1/F12cA1

Abbildung 11: Histogramm Normalverteilung standardisierte Residuen - S02A1/F12cA1

Abbildung 12: P-P-Diagramm von Standardisiertes Residuum

Abbildung 13: Durbin-Watson-Statistik - S02A1/F12cA1

Abbildung 14: Modellzusammenfassung - S02A1/F12cA1

Abbildung 15: ANOVA - S02A1/F12cA1

Abbildung 16: Koeffizienten - S02A1/F12cA1

Abbildung 17: Levene-Test - F06A1/F12bA1

Abbildung 18: Test der Zwischensubjekteffekte - F06A1/F12bA1

Abbildung 19: Test auf Normalverteilung - F12cA1/S04

Abbildung 20: Levene-Test - F12cA1/S04

Abbildung 21: Test der Zwischensubjekteffekte - F12cA1/S04

1) Einleitung

„Die Mobilität, wie wir sie heute praktizieren, ist nicht zukunftsfähig.“ Horst Köhler, 2010

Diese Aussage, des ehemaligen Bundespräsidenten Horst Köhler auf der ADAC Preisverleihung „Gelber Engel“ im Jahr 2010, kann durch zahlreiche Argumente und Forschungen in den letzten Jahrzehnten gestützt werden. Der fortschreitende Klimawandel und die Verknappung der natürlichen Ressourcen drängen die Automobilindustrie zum Umdenken.

Dabei handelt es sich bei dem Elektroauto in keinster Weise um eine Neuerfindung. Bereits zu Beginn des Automobils wurden elektrische Antriebe verbaut. Ende des 19. Jahrhunderts wurde sogar ein Weltrekord mit einem Elektroauto aufgestellt. Mit einer Höchstgeschwindigkeit von über 100 km/h schlug dieses Auto den benzinbetriebenen Konkurrenten. Die geräuscharme und ruhige Fortbewegung wurde von der Bevölkerung gegenüber den lauten und ratternden Benzinautos bevorzugt. Allerdings konnte das benzinbetriebene Automobil große Fortschritte in der Entwicklung verbuchen, wohingegen die gravierenden Nachteile des Elektroautos nicht ausreichend verbessert werden konnten. Spätestens mit der Erfindung des elektrischen Startes, als Ersatz für das mühsame Ankurbeln der Benziner, verschwand das Elektroauto vorerst von der Oberfläche. Die bereits beschriebene Umweltproblematik der heutigen Zeit lies die Idee des Elektroautos jedoch wieder aufkommen und ist heute populärer den je (vgl. Kriener, 2009). Mit einem nationalen Entwicklungsplan, einem Regierungsprogramm sowie einigen Maßnahmen und Programmen zum Thema Elektromobilität, schaltet sich sogar die Bundesregierung für die Förderung der E-Mobilität ein (vgl. Bundesregierung, 2013). Dies verdeutlicht denn Stellenwert dieser Thematik. Der Ernst der Lage unseres Klimawandels dürfte vermutlich jedem in Deutschland bekannt sein. Da es jedoch immer noch einige Nachteile bei der Elektromobilität gibt, sind die angestrebten Ziele der Bundesregierung, von 1 Million elektronisch betriebener Fahrzeuge im Jahr 2020, noch recht optimistisch. So gab es im Jahr 2015 in Deutschland lediglich knapp 19.000 Elektroautos (vgl. Statista, 2016). Obwohl in den letzten Jahrzehnten viel Aufwand in der Forschung betrieben wurde, sind bei dieser Art der Fortbewegung noch immer Einbußen hinsichtlich Reichweite, Lademöglichkeiten und Preis zu verzeichnen (vgl. Kriener, 2009). Um die Thematik weiter zu vertiefen und die Anschauungen der Bevölkerung zu diesem Thema im Hinblick auf den Tourismus zu beleuchten, beschäftigt sich eine Umfrage des Zentrums für marktorientierte Tourismusforschung der Universität Passau (CenTouris) mit dem Thema Elektromobilität. Diese Gästebefragung wurde im Rahmen der Modellkommune Elektromobilität Garmisch-Partenkirchen durchgeführt. Der zugehörige Datensatz dieser Befragung steht für die empirische Sozialforschung dieser Studienarbeit zur Verfügung. Ziel dieser quantitativ empirischen Studienarbeit ist es, die Forschungsmethoden und Statistik anzuwenden, um aufgestellte Hypothesen zu überprüfen. Zunächst werden die eigens vermuteten Hypothesen über inhaltliche Zusammenhänge aufgestellt, um diese im Anschluss durch Anwendung verschiedener Verfahren zu analysieren. Bei den Verfahren handelt es sich um den Chi²-Test, die Regressionsanalyse und die einfaktorielle Varianzanalyse. Diese Überprüfungen werden durch deskriptive Informationen zur Stichprobe und die Interpretation der Ergebnisse ergänzt. Abschließend folgt die Interpretation dieser empirischen Forschung.

2) Inhaltliche Zusammenhänge

Eine theoretisch begründete Vermutung oder Annahme über einen Zusammenhang oder eine Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen, die für eine bestimmte Population gelten soll, nennt man Hypothese. Eine Population stellt dabei die Gesamtheit einer definierten Zielgruppe dar. Für die Erhebung wird ein Teil dieser Population als Stichprobe herangezogen. Anhand dieser Stichprobe können durch Anwendung unterschiedlicher statistischer Testverfahren, diese Hypothesen bestätigt oder abgelehnt werden.

Folgende Hypothesen werden anhand des zur Verfügung gestellten Datensatzes und dem Programm SPSS im Laufe dieser Studienarbeit überprüft:

2.1) Hypothesenformulierung

1. Hypothese

H0: Zwischen Männern und Frauen gibt es keinen signifikanten Unterschied in der Häufigkeit der Erfahrungen mit Elektroautos.

H1: Männer haben signifikant häufiger Erfahrung mit Elektroautos gemacht, als Frauen.

2. Hypothese

H0: Bei dem Grund den MINI E zu mieten, um 204 PS zu erleben gibt es zwischen Männern und Frauen keinen signifikanten Unterschied.

H1: Männer wählen den Grund den MINI E zu mieten, um 204 PS zu erleben, signifikant häufiger als Frauen.

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3. Hypothese

H0: Der Grund gegen das Mieten eines MINI E während des Aufenthalts in GarmischPartenkirchen, aufgrund der ungewohnten Technik, ist geschlechterunabhängig. H1: Für Frauen ist die ungewohnte Technik häufiger ein Grund gegen die Mietung eines MINI E während des Aufenthalts in Garmisch-Partenkirchen, als für Männer.

4. Hypothese

H0: Das Wetter hat keinen Einfluss auf die Wahl ein E-Auto zu mieten.

H1: Bei Regenwetter entscheiden sich signifikant mehr Befragte für ein E-Auto.

5. Hypothese

H0: Der Preis, der als zu teuer angesehen wird für den MINI E hat keinen Zusammenhang mit dem Alter

H1: Der Preis für den MINI E, der als zu teuer angesehen wird, hängt mit dem Alter der Befragten zusammen.

6. Hypothese

H0: Das persönliche Interesse an Elektroautos hat keinen Einfluss auf die Höhe des Mietpreises, den jemand gerade noch bereit ist zu zahlen.

H1: Wer mehr an Elektroautos interessiert ist, ist auch bereit mehr Miete dafür zu bezahlen.

7. Hypothese

H0: Es gibt keinen Zusammenhang zwischen der Anzahl an Übernachtungen in GarmischPartenkirchen und dem Interesse an dem MINI E-Angebot

H1: Mit mehr Übernachtungen in Garmisch-Partenkirchen, steigt das Interesse an dem Mietangebot des MINI E.

8. Hypothese

H0: Der Tagesmietpreis für den MINI E, der als teuer empfunden wird, ist unabhängig vom Einkommen.

H1: Je höher das Einkommen, desto höher ist der Tagesmietpreis für den MINI E, der als teuer empfunden wird.

3) Ergebnisse

Zur Beschreibung der Ergebnisse wird zunächst die Stichprobe mit Hilfe von Häufigkeiten und Abbildungen beschrieben. Die Faktorenanalyse dient im Anschluss der Erhöhung der Messgenauigkeit. Im Anschluss werden die Hypothesen überprüft. Die Überprüfung erfolgt mittels verschiedener Verfahren. Dabei handelt es sich um den Chi²-Test, die Regressionsanalyse und die einfaktorielle Varianzanalyse. Abschließend werden die Ergebnisse der Hypothesenüberprüfung interpretiert.

3.1) Informationen zur Stichprobe

Die Befragung erfolgte im Rahmen einer Gästebefragung an unterschiedlichen Orten in Garmisch-Partenkirchen zum Thema Elektromobilität und wird von dem Institut CenTouris der Universität Passau durchgeführt. Grund dieser Befragung war die Nominierung der Marktgemeinde Garmisch-Partenkirchen als Modellkommune für E-Mobilität. Lage und Struktur der Gemeinde, sowie das sensible Ökosystem im Alpenland sprachen für die Forschung des Gesamtsystems in dieser Region. Ziel des Modells ist das Lösen von künftigen Herausforderungen in Bezug auf eine ressourcenschonende Mobilität. Hierzu gehört die Weiterentwicklung von E-Mobilität in einem ganzheitlichen und nachhaltigen Konzept. Unternehmen, Universitäten, Umweltorganisationen, Forschungseinrichtungen sowie Dienstleister sind an diesem Projekt beteiligt. Wichtige Kriterien für den Projekterfolg sind die Alltagstauglichkeit, die Funktionalität und die Nutzerattraktivität. (vgl. e-gap, 2016) Zur Prüfung dieser Kriterien, wurde unter anderem eine ausführliche Umfrage erhoben. Der Fragebogen enthält Fragen zur Demografie sowie zur Meinung und Einstellung zum Thema Elektromobilität. Je nach Item gibt es differenzierte Skalierungen. Bei den Fragen zur Einstellung wurde meist eine Likert-Skalierung verwendet, bei der die Befragten auf einer fünfstufigen Skala einer vorgegebenen Aussage mehr oder weniger zustimmen oder diese mehr oder weniger ablehnen konnten.

Die erhobenen Daten gehen aus der Befragung von 326 Personen hervor. Mit 61,7 % übersteigt der Anteil der männlichen Teilnehmer den Anteil der Frauen. Das Alter der Probanden ist normalverteilt und liegt zwischen 17 und 83 Jahren, wobei der Mittelwert bei 52 Jahren liegt. Fünf Befragte gaben keine exakte Alterszahl an. Mit 96,3 %, ist der Wohnort der Befragten mit Abstand am häufigsten in Deutschland. Ein Viertel der Befragten gaben an, dass sie bereits Erfahrungen mit elektromobilen Fahrzeugen gemacht haben. Der Großteil hat diese Erfahrung mit einem E-Bike/Pedelec gemacht.

Mit 33,1 % gaben die meisten Passanten an, sie seien „teils, teils“ an dem Thema Elektromobilität im Allgemeinen interessiert. Fast gleich viele Leute, nämlich 31,6 %, gaben an sie haben „großes Interesse“ an diesem Thema. Die Antworthäufigkeiten sind in etwa normalverteilt und haben mit einem Wert von 0,315 eine positive Schiefe und sind somit rechtsschief bzw. linkssteil, d. h. es liegt eine Tendenz zu eher mehr Interesse vor (siehe Abbildung 1). Auch das arithmetische Mittel von 2,67 liegt leicht über dem Median von 3,0 und bestätigt dies. Das Interesse an Elektroautos ist mit einem Durchschnitt von 2,98 nicht mehr ganz so hoch, hat mit 0,210 jedoch noch eine leicht positive Schiefe. Allerdings ist die Verteilung mit -0,939 relativ flachgipflig.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Häufigkeitsverteilung der Variable „persönliches Interesse am Thema Elektromobilität im Allgemeinen“ (F05A1_1) (eigene Darstellung).

3.2) Faktorenanalyse

Die Faktorenanalyse ist ein Instrument der multivariaten Statistik und dient dazu aus mehreren Variablen einen Faktor zu bilden. Ziel dieses statistischen Verfahrens ist die Reduktion von Daten bzw. Dimensionen. Bei dem hier vorliegenden Fragebogen bietet sich eine Reduzierung der Dimensionen in Bezug auf die Einstellung gegenüber Elektroautos an. In der Frage F07 wurden den Befragten einige Aussagen über E-Autos vorgelesen, welche diese mittels einer Likert-Skala von 1= „trifft voll und ganz zu “bis 5 = „trifft ganz und gar nicht zu“ bewerten konnten. Außerdem gab es die Option „weiß nicht“ und „keine Angabe“ zu wählen. Die Likert-Skalierung bietet sich besonders an mehrere Variablen zu einem Faktor zusammen zu fassen. Hierbei gibt es einige Voraussetzungen, welche bei diesem Verfahren der Datenreduktion erfüllt sein müssen. Folgende Ergebnisse müssen überprüft werden: Maß der Stichprobeneignung nach Kaiser-Meyer-Olkin, Bartlett-Test auf Sphärizität, Korrelationsmatrix, Anti-Image-Matrizen, Kommunalitäten, erklärte Gesamtvarianz, Knick im Sreeplot und die rotierte Komponentenmatrix. Das Kaiser-Meyer-Olkin-Maß liegt laut der Berechnung von SPSS bei 0,517, dies sagt aus, dass die Stichprobe nicht für eine Faktorenanalyse geeignet ist. Dieses Maß sollte mindestens bei 0,7 liegen. Der Bartlett-Test hingegen fällt mit einer Signifikanz von 0,000 sehr hoch aus (siehe Abbildung 2).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: KMO- und Bartlett-Test der Faktorenanalyse von Item F07 (eigene Darstellung).

Die Korrelationsmatrix, als Basis der Faktorenanalyse, liegt mit 0,435 lediglich einmal über dem Grenzwert von 0,3 und zwar bei der Korrelation von dem Item „Elektroautos sollten einen wichtigen Platz in unserem Mobilitätssystem einnehmen“ und dem Item „Elektroautos helfen dabei, den Umweltschutzgedanken in der Bevölkerung zu verankern“. Die statistische Signifikanz dieser beiden Items ist mit 0,000 äußerst hoch und deutet darauf hin, dass hier ein Zusammenhang besteht. Die Anti-Image-Werte zur Überprüfung des MSA-Kriteriums liegen leider nicht über dem Sollwert von 0,7, die Kommunalitäten hingegen bieten mit Werten über 0,3 eine gute Varianzaufklärung. Bei der Extraktion von zwei Komponenten, können lediglich ca. 30% der Varianz erklärt werden. Der Sreeplot (siehe Abbildung 3) zeigt keinen eindeutigen Knick im Verlauf, es kann beim Faktor 3 lediglich ein Knick erahnt werden, was ebenfalls für zwei Faktoren spricht. Diese Abbildung zeigt also, dass die Differenzierung der einzelnen Items nicht recht eindeutig ist. Daher und aufgrund der bereits nicht erfüllten Voraussetzungen für die Faktorenanalyse wird auf die Reduktion dieser Daten verzichtet, um die Verlässlichkeit der Ergebnisse nicht zu gefährden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Screeplot zur Faktorenanalyse bei Item F07(eigene Darstellung).

3.3 Anwendung der Verfahren

Für diese Studienarbeit werden nun zur Überprüfung der Hypothesen folgende Verfahren verwendet: Chi²-Test, Regressionsanalyse und einfaktorielle Varianzanalyse.

3.3.1) Chi²-Test

Möchte man zwei Stichproben auf Unterschiede in den zentralen Tendenzen überprüfen und handelt es sich dabei um nominalskalierte Variablen, so eignet sich hierfür der Chi²-Test. Es werden also die erwarteten Häufigkeiten mit den empirischen Häufigkeiten verglichen und auf signifikante Unterschiede überprüft. Der Chi²-Test kann für eine oder auch für zwei nominalskalierte Variablen durchgeführt werden.

Unsere erste Hypothese H1 besagt: Männer haben signifikant häufiger Erfahrung mit Elektroautos gemacht, als Frauen. Diese Hypothese bezieht sich auf die Variable S01, der Angabe zum Geschlecht und der Variable F08 „Haben Sie bereits persönlich Erfahrung mit elektromobilen Fahrzeugen (z.B. Auto, E-Bike, Segway) gemacht?“. Bei beiden Variablen handelt es sich um nominalskalierte Daten, daher sind die Voraussetzungen für den Chi²- Test bereits erfüllt.

Der Chi²-Wert nach Pearson liegt mit 0,143 über 0 und besagt daher, dass es einen Zusammenhang gibt. Die Asymptotische Signifikanz (zweiseitig) liegt bei 0,705 und ist daher weit über dem Richtwert von p<0,05. Dies bedeutet, dass der Zusammenhang zwischen den beiden Variablen nicht signifikant ist und daher auch zufällig entstanden sein könnte (siehe Abbildung 4: Chi-Quadrat-Test - F08/S01).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Chi-Quadrat-Test - F08/S01 (eigene Darstellung).

Die Hypothese, dass es einen signifikanten Zusammenhang gibt, ob jemand bereits Erfahrung mit Elektroautos gemacht hat und dem Geschlecht, muss also widerlegt werden.

Für die zweite Hypothese müssen die Variablen F10aA7 und S01 betrachtet werden. Bei S01 handelt es sich nochmals um das Geschlecht der Befragten. Bei F10a konnten die Teilnehmer angeben, was für sie einen Grund zum Mieten des MINI E während des Aufenthalts in Garmisch-Partenkirchen darstellen würde. Die Variable F10aA7 stellt im Datensatz die Antwortmöglichkeit „um 204 PS zu erleben“ dar. Bei dieser Variable waren im Datensatz zahlreiche fehlende Daten eingetragen. Um diese Daten dennoch auswerten zu können, wurden die Variablen unter dem Namen „Gründe_PS“ neu berechnet und folgende Formel hinterlegt: Gründe_PS = MISSING(F10aA7)=0. Dadurch wurden in der neuen Zielvariable alle fehlenden Werte mit einer „0“ hinterlegt, was einer Nicht-Auswahl des Items entspricht. Bei der Durchführung eines Chi²-Tests für die neu berechnete Variable „Gründe_PS“ und der Variable „S01“ ergibt sich ein Chi-Quadrat-Wert nach Pearson von 1,957 und eine asymptotische Signifikanz (zweiseitig) von 0,162. Dies weist darauf hin, dass zwar ein Zusammenhang zwischen dem Geschlecht und der Auswahl des Items „um 204 PS zu erleben“ erkennbar ist, dieser allerdings nicht signifikant ist. (siehe Abbildung 5: ChiQuadrat-Test - Gründe_PS/S01).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Chi-Quadrat-Test - Gründe_PS/S01 (eigene Darstellung).

Die dritte Hypothese besagt, dass der Grund gegen das Mieten eines MINI E beim Aufenthalt in Garmisch-Partenkirchen das Auseinandersetzen mit der ungewohnten Technik statistisch signifikant häufiger von Frauen gewählt wird. Auch bei dieser Hypothesenüberprüfung war aufgrund der fehlenden Werte das berechnen einer neuen Zielvariable „Gegengrund_Technik“ notwendig. Ein Blick auf die absoluten Angaben in der Kreuztabelle lassen bereits erahnen, dass sich auch diese Hypothese nicht bestätigen lässt, da je Geschlecht jeweils vier Befragte dieses Item auswählten. Allerdings sind in der Stichprobe mehr Männer als Frauen befragt worden (siehe 3.1), daher ist ein Blick auf die Signifikanz und den Chi-Quadrat-Wert notwendig. Mit einem Chi-Quadrat-Wert von 0,471 scheint auch hier ein Zusammenhang zu bestehen, welcher jedoch mit einer Signifikanz von 0,492 nicht bedeutungsvoll ist. Daher muss auch diese Hypothese widerlegt und die H0 Hypothese angenommen werden (siehe Abbildung 6: Chi-Quadrat-Test - Gegengrund_Technik/S01).

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Details

Seiten
27
Jahr
2016
ISBN (eBook)
9783668335943
ISBN (Buch)
9783668335950
Dateigröße
957 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v343398
Institution / Hochschule
Hochschule für angewandtes Management GmbH
Note
1,0
Schlagworte
Statistik Forschungsmethoden Erding Studienarbeit Elektromobilität E-Mobilität angewandte Hausarbeit SPSS Wirtschaftspsychologie

Autor

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Titel: Forschungsmethoden und angewandte Statistik zum Thema Elektromobilität