Was machen junge Menschen nach der Schule? Wie sieht der Übergang von der obligatorischen Schule
ins Erwachsenen- und Arbeitsleben aus?
Welche Ausbildungs- und Erwerbsverläufe werden gewählt und wie wirken sich diese auf die
verschiedenen Lebensbereiche aus? Wie prägen
wegweisende Lebensentscheidungen die Zufriedenheit, das Wohlbefinden - und können
Pfade gefunden werden, die sich besonders
positiv auf das zukünftige Leben auswirken? Diese Fragen können mit TREE analysiert werden.
TREE? TREE, das steht für Transition von der Erstausbildung ins Erwerbsleben. Aber was ist TREE
und wie kann es mir helfen herauszufinden,
wie zufrieden ich bin? Oder besser: Welche Entscheidungen wirken sich positiv auf meine
Zufriedenheit
aus? TREE ist eine Multi-Kohorten Studie, welche den Werdegang von mehr als 6'000 jungen
Menschen auf ihrem Weg nach der obligatorischen Schule begleitet.
Im Jahr 2000, der ersten Erhebung, waren die Befragten 16 Jahre alt. Sie nahmen an der
Leistungsmessungsstudie PISA teil und verliessen im gleichen
Jahr die obligatorische Schule. Durch die Auswahl von PISA als Basisstichprobe konnte
sichergestellt werden, dass die Teilnehmenden die gesamte Schweiz
abdecken. TREE ist somit national, sprachregional (Deutsch, Französisch, Italienisch) und
kantonal repräsentativ. Die Teilnehmenden wurden zwischen 2000 und
2007 jährlich nachbefragt. Zusätzlich fanden 2010 und 2014 weitere Befragungen statt. Die
Jugendlichen von 2000 sind somit heute über 35 Jahre alt und haben
wegweisende Lebensentscheidungen getroffen. Der detaillierte Ablauf der gesamten TREE-Studie ist
in der Timeline weiter unten zu sehen.
In der ersten Phase (2000 bis 2003) wurden vorrangig die Ausbildungs- und Erwerbsverläufe der
Teilnehmenden untersucht. Sie mussten entscheiden, wie sie
nach der obligatorischen Schule die Sekundärstufe II vollziehen. Einer der Hauptentscheide war,
ob sie eine allgemeinbildende gymnasiale Maturitätsschule
besuchen oder eine berufliche Grundbildung (Lehre) erlernen wollten. Wichtiger Schwerpunkt von
TREE war die Untersuchung von kritischen Ausbildungsverläufen.
Was führt zu einem frühzeitigen Abbruch aus der Bildungslaufbahn? Welche Entstehungsbedingungen
sind dabei besonders relevant und was ist die Auswirkung
ohne Abschluss einer nachobligatorischen Ausbildung? Diese Fragen standen im
Zentrum in der ersten Phase.
In der zweiten Phase (2004 bis 2007) stand der Übertritt nach der Sekundärstufe II im Fokus. Die
Teilnehmenden mussten sich entscheiden, ob sie ins Erwerbsleben
eintreten, oder eine weiterführende Tertiärausbildung besuchen wollten.
Doch was kann damit gemacht werden? Mit TREE werden persönliche, soziale und schulische
Lebenssituationen der Jugendlichen erhoben. Diese Daten können
mit dem Werdegang der Teilnehmenden und deren Entscheidungen über mehrere Jahrzehnte verknüpft
werden. Dadurch lassen sich individuelle Verläufe in Ausbildungs-
und Erwerbsverläufen untersuchen, sowie Chancen und Risikofaktoren bestimmen, die einen
Werdegang
negativ und positiv beeinflussen. Die Teilnehmenden wurden nicht nur
zu Ausbildung und Erwerbstätigkeit befragt, sondern auch zum Gesundheitszustand, Zufriedenheit,
Wertehaltungen, gesellschaftlichen Aktivitäten sowie Drogenkonsum.
Damit lässt sich die Hauptfrage dieser Visualisierung untersuchen: Wie zufrieden bist du und
weshalb?
Kalenderjahr: 2000
Alter der Befragten: 16 Jahre
Verlaufsphase: Austritt aus obligatorischen Schule
Stichproben: PISA 2000
Projektorganisation: TREE Phase 1
Erhebung: Literacy-Test Kontextfragebogen, Adressen
Kalenderjahr: 2001
Alter der Befragten: 17 Jahre
Verlaufsphase: Transition 1. Schwelle
Stichproben: TREE Welle 1
Projektorganisation: TREE Phase 1
Erhebung: Postalische Befragung, telefonische Befragung
Kalenderjahr: 2002
Alter der Befragten: 18 Jahre
Verlaufsphase: Transition 1. Schwelle
Stichproben: TREE Welle 2
Projektorganisation: TREE Phase 1
Erhebung: Postalische Befragung, telefonische Befragung
Kalenderjahr: 2003
Alter der Befragten: 19 Jahre
Verlaufsphase: Transition 1. Schwelle
Stichproben: TREE Welle 3
Projektorganisation: TREE Phase 3
Erhebung: Postalische Befragung, telefonische Befragung
Kalenderjahr: 2004
Alter der Befragten: 20 Jahre
Verlaufsphase: Transition 2. Schwelle
Stichproben: TREE Welle 4
Projektorganisation: TREE Phase 2
Erhebung: Postalische Befragung, telefonische Befragung
Kalenderjahr: 2005
Alter der Befragten: 21 Jahre
Verlaufsphase: Transition 2. Schwelle
Stichproben: TREE Welle 5
Projektorganisation: TREE Phase 2
Erhebung: Telefonische Befragung (CATI), postalische Befragung, schriftliche
postalische Nachbefragung
Kalenderjahr: 2006
Alter der Befragten: 22 Jahre
Verlaufsphase: Transition 2. Schwelle
Stichproben: TREE Welle 6
Projektorganisation: TREE Phase 2
Erhebung: Telefonische Befragung (CATI), postalische Befragung, schriftliche
postalische Nachbefragung
Kalenderjahr: 2007
Alter der Befragten: 23 Jahre
Verlaufsphase: Transition Tertiärausbildung
Stichproben: TREE Welle 7
Projektorganisation: TREE Phase 2
Erhebung: Telefonische Befragung (CATI), postalische Befragung, schriftliche
postalische Nachbefragung
Kalenderjahr: 2010
Alter der Befragten: 26 Jahre
Verlaufsphase: Transition Tertiärausbildung
Stichproben: TREE Welle 8
Projektorganisation: TREE Phase 3
Erhebung: Telefonische Befragung (CATI), postalische Befragung, schriftliche
postalische Nachbefragung
Kalenderjahr: 2014
Alter der Befragten: 30 Jahre
Verlaufsphase: Transition Tertiärausbildung
Stichproben: TREE Welle 9
Projektorganisation: TREE Phase 4
Erhebung: Telefonische Befragung (CATI), postalische Befragung, schriftliche
postalische Nachbefragung
Eine Frage bleibt noch: Wie viele Teilnehmende haben über die Jahre die Stichprobe verlassen und bleibt sie damit noch repräsentativ? Die folgende Grafik zeigt für jeden Befragungszeitpunkt die Bruttostichprobe, die realisierten Antworten und die Rücklaufquote. In den ersten sieben Befragungswellen wurde in TREE eine Rücklaufquote zwischen 85-89% erreicht. Aufgrund des aufwendigen Designs der Studie und der heterogenen Zusammensetzung ist dieser Wert als hoch einzuordnen. Die achte und neunte Nachbefragung fand nicht mehr in einem jährlichen Zyklus statt, weshalb die Rücklaufquote auf 75% bzw. 71% fiel. Diese Werte sind als befriedigend einzustufen, da sich die Erhebungskadenz verändert hat.
Die vollständige Dokumentation des TREE Projekts sowie die Spezifikation der Konzepte und Skalen
befinden sich den den folgenden Dokumenten:
Die Zufriedenheit wird in den fünf Bereichen gemessen:
1. Zufriedenheit mit Erwerbstätigkeit/Arbeit
2. Zufriedenheit mit Ausbildung/Weiterbildung
3. Zufriedenheit mit Partnerschaft/Kinder
4. Zufriedenheit mit gesellschaftlichen Aktivitäten
5. Zufriedenheit mit Freizeit
Wie zufrieden bist du und weshalb? Diese Frage soll in der Visualisierungs-App beantwortet
werden. Um die Faktoren
zu bestimmen, welche die Ursachen und Entwicklung der Zufriedenheit erklären, wurde das
nachfolgende Modell erstellt.
Diese fünf Zufriedenheitsmasse werden erst ab der TREE Welle 8 (2010) erhoben. Die vorliegende
Visualisierung beschränkt sich
somit auf die beiden Befragungszeitpunkte T8 (2010) und T9 (2014). Damit lässt sich die
Zufriedenheit in der Transition zur
Tertiärausbildung untersuchen. Konkret: Wie zufrieden sind die Teilnehmenden mit den
Entscheidungen, die sie in Jugendjahren
getroffen haben? Wie beeinflussen Entscheidungen aus verschiedenen Lebensbereichen die
Zufriedenheit im Erwachsenenalter?
Diese Fragen lassen sich mit dem App beantworten. Um möglichst eine umfassende Analyse zu
ermöglichen, wurden insgesamt 34
Variablen auf verschiedenen Lebensbereichen gewählt. Jede Variable und deren univariate
Auswirkung auf die Zufriedenheit
wird im nächsten Abschnitt dargestellt.
In dem folgenden Abschnitt wird analysiert, welchen univariaten Einfluss die einzelnen Variablen
haben. Für jede Ausprägung einer Variable
wurde die Zufriedenheit der Erwerbssituation zu den beiden Zeitpunkten 2010 und 2014 untersucht.
Die Visualisierungen lassen sich ausklappen
und interaktiv bedienen. Mithilfe dieser Visualisierungen können spannende Fragestellungen
abgeleitet werden. Beispielsweise scheinen Kinder einen positiven Einfluss auf die Zufriedenheit
zu haben. Dieser Zusammenhang kann dann, im Zusammenspiel mit weiteren Variablen, in der
Multi-Donut
Visualiserung genauer untersucht werden.
Zusätzlich wurde eine Circle Packing Visualisierung erstellt. In dieser Visualiserung sind alle
Variablen verschiedenen Kategorien zugeordnet.
Die Visualisierung ist interaktiv durch eine Zoomfunktion bedienbar. Durch einen Klick auf einen
entsprechenden Teil in
der Visualisierung werden alle Variablen angezeigt. Die einzelnen Kategorien werden durch graue
Kreise
dargestellt. Die weissen Kreise repräsentieren die einzelnen Variablen. Innerhalb dieser Kreise
sind die
Anzahl Items, das heisst, die Anzahl Fragen, welche
die Teilnehmenden beantworten mussten, für jeden Zeitpunkt dargestellt. Die Circle Packing
Visualisierung basiert auf einem Code-Snippet von
Nadieh Bremer .
Die Daten zu der
Visualiserung befinden sind in der folgenden Dokumentation.
Diese Variable gibt das Geschlecht der Teilnehmenden an.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt den Kanton an, in welchem sich die Schule befindet, welche
die
Teilnehmenden zum Zeitpunkt der PISA-Befragung besuchten.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt die Sprachregion an, in der die Teilnehmenden aufgewachsen
sind
(Unterrichtssprache der zum Zeitpunkt der PISA 2000-Befragung besuchten Schule).
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt den Schulort an, den die Teilnehmenden zum Zeitpunkt des
PISA-Tests
besucht haben (Städtische vs. ländliche Gebiete basierend auf der Postleitzahl
der zum
Zeitpunkt der PISA 2000-Befragung
besuchten Schule).
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt den zum Zeitpunkt von PISA besuchten Schultyp auf
Sekundarstufe I an,
welchem die Teilnehmenden angehörten.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt das Geburtsland der Teilnehmenden an (Nationale
Kategorisierung des
Geburtslandes für die Schweizer PISA-Stichprobe).
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt den aktuellen Ausbildungsstatus der Teilnehmenden an.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie oft die Teilnehmenden eine Scheidung oder Trennung
durchgemacht haben (Anzahl).
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie oft die Teilnehmenden eine schwere Krankheit oder
einen
schweren Unfall durchgemacht haben (Anzahl).
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie oft die Teilnehmenden eine unglückliche Liebe
durchlebt haben
(Anzahl).
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie oft die Teilnehmenden eine grossen Konflikt mit der
Famile
oder engen Freunden gehabt haben (Anzahl).
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie oft die Teilnehmenden eine Schwangerschaft erlebt
haben
(Anzahl).
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt die Selbstwirksamkeit der Teilnehmenden an. Folgende Fragen
wurde
beantwortet:
- Wenn ein Problem auftaucht, kann ich es aus eigener Kraft meistern.
- Was auch immer passiert, ich werde schon klarkommen.
- Schwierigkeiten sehe ich gelassen entgegen, weil ich immer meinen Fähigkeiten
vertrauen
kann.
- Für jedes Problem kann ich eine Lösung finden.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt den Selbstwert der Teilnehmenden an. Folgende Fragen wurde
beantwortet:
- Insgesamt bin ich mit mir selbst zufrieden.
- Ich glaube, ich habe ein paar gute Eigenschaften.
- Ich kann Dinge ebenso gut wie die meisten anderen.
- Ich habe das Gefühl, ein wertvoller Mensch zu sein, mit anderen mindestens auf
gleicher
Stufe zu stehen.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt die Depressivität der Teilnehmenden an. Folgende Fragen
wurde
beantwortet:
- Ich fühle mich manchmal richtig wertlos.
- Bestimmt gibt es Zeiten, in denen ich mich nutzlos fühle.
- Ich wünschte, ich könnte vor mir selbst mehr Achtung haben.
- Alles in allem neige ich dazu, mich als eine/n Versager/in zu fühlen.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt die positive Lebenseinstellung der Teilnehmenden an.
Folgende Fragen
wurde beantwortet:
- Meine Zukunft sieht gut aus.
- Ich freue mich zu leben.
- Ich bin zufrieden mit der Art und Weise, wie sich meine Lebenspläne
verwirklichen.
- Was auch immer passiert, ich kann die gute Seite daran sehen.
- Mein Leben scheint mir sinnvoll.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt die (positive) Affektivität der Teilnehmenden an. Folgende
Fragen
wurde beantwortet:
In den vergangenen Monaten habe ich mich aktiv gefühlt?
In den vergangenen Monaten habe ich mich stark gefühlt?
In den vergangenen Monaten habe ich mich begeistert gefühlt?
In den vergangenen Monaten habe ich mich entschlossen gefühlt?
In den vergangenen Monaten habe ich mich interessiert gefühlt?
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt das Geschlecht der Teilnehmenden an. Folgende Fragen wurde
beantwortet:
- In den vergangenen Monaten habe ich mich gereizt gefühlt?
- In den vergangenen Monaten habe ich mich bekümmert gefühlt?
- In den vergangenen Monaten habe ich mich verärgert gefühlt?
- In den vergangenen Monaten habe ich mich ängstlich gefühlt?
- In den vergangenen Monaten habe ich mich schuldig gefühlt?
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie wichtig den Teilnehmenden der Lebensbereich
Erwerbstätigkeit/Arbeit ist.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie wichtig den Teilnehmenden der Lebensbereich
Ausbildung/Weiterbildung ist.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie wichtig den Teilnehmenden der Lebensbereich
Partnerschaft/Kinder ist.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie wichtig den Teilnehmenden der Gesellschaftlichen
Aktivitäten
(z.B. Vereine, politische Organisationen, Gewerkschaften,
Freiwilligenarbeit) ist.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie wichtig den Teilnehmenden der Lebensbereich
Freizeit (z.B.
Hobbies, Sport, Erholung, Kontakte zu Freundinnen und Freunden) ist.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie oft dieTeilnehmenden im letzten Jahr im Kino einen
Film
gesehen haben.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie oft dieTeilnehmenden im letzten Jahr ein Museum
oder eine
Kunstausstellung besucht haben.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie oft dieTeilnehmenden im letzten Jahr ein Rock-,
Pop- oder
Jazzkonzert besucht? (auch House, Rap, Techno u.ä.) haben.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie oft dieTeilnehmenden im letzten Jahr eine Oper, ein
Ballett
oder ein klassisches Konzert besucht haben.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie oft dieTeilnehmenden im letzten Jahr eine
Theatervorstellung
besucht haben.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt das Politikinteresse der Teilnehmenden an.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie viel Geld pro Monat hat die Teilnehmenden in ihrem
Haushalt
insgesamt zur Verfügung hatten (Dazu zählt Erwerbseinkommen bzw. finanzielle
Unterstützungen wie z. B. Sozialhilfe, Stipendien, IV, Alimente etc. aller
Haushaltsmitglieder).
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt den Zivilstand der Teilnehmenden an.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie viele Kinder die Teilnehmenden haben.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie viele Junge die Teilnehmenden haben.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Diese Variable gibt an, wie viele Mädchen die Teilnehmenden haben.
Für die Analyse wurden die fehlenden Werte aus dem Datensatz entfernt. Mehr
Informationen
zum Datenbereinigungs- und Transformationsprozess befinden sich bei den
Daten
Nachfolgend wird die Zufriedenheit für alle Ausprägungen der Variable
dargestellt:
Was kann mit den Visualisierungen gemacht werden? Und welche Aussagen lassen sich daraus ableiten? Nachfolgend werden vier Bereiche beschrieben, welche mit der App untersucht werden können. Die Kombination dieser vier Bereiche erlaubt ganz konkret zu analysieren, warum und weshalb jemand zufrieden ist.
Welche Faktoren haben einen Einfluss auf die Zufriedenheit? Diese Frage lässt sich mit den vorgestellten Visualisierungen eingrenzen. Die Analyse der univariaten Variablen geben einen ersten Indikator, welchen Einfluss die verschiedenen Variablen auf die Zufriedenheit haben. Dadurch können Variablen selektiert werden, welche in der Multi-Donut Visualisierung vertieft untersucht werden können. Die Circle Packing Visualisierung bietet einen weiteren Anhaltspunkt, um die Variablen genauer zu verstehen. Somit können Variablen, welche dem gleichen Lebensbereich angehören, identifiziert werden, um mit der Multi-Donut Visualisierung den Einfluss verschiedener Lebensbereiche zu bestimmen.
Die Multi-Donut Visualisierung bildet für jede Ausprägung einer ausgewählten Variable den relativen Anteil ab. Wird beispielsweise die Variable 'Geschlecht' ausgewählt, befinden sich 60.6% Frauen und 39.4% Männer in der Stichprobe T8 (2010). Im Drag+Drop Menu können bis zu fünf Variablen ausgewählt werden. Somit kann die relative Verteilung verschiedener Personengruppen analysiert werden. Die dynamische Tabelle unterhalb der Multi-Donut Visualisierung wird zusätzlich in jedem Schritt in Echtzeit aktualisiert. Die Tabelle entspricht somit stets der aktuellsten Auswahl in der Multi-Donut Visualisierung. Die Datenelemente können direkt in der Tabelle gefiltert und angepasst werden. Für weitere Analysen können die selektierten Daten zudem direkt aus der Tabelle heruntergeladen werden.
Die Multi-Donut Visualisierung ermöglicht, bis zu fünf Variablen gleichzeitig zu analysieren. Im Drag+Drop Menu können bis zu 278'256 einzigartige Kombinationsmöglichkeiten ausgewählt werden. Durch diese Mehrdimensionalität entstehen Analysemöglichkeiten, die es bisher nicht gab. Die Visualisierung erlaubt, den Zusammenhang verschiedener Variablen aus verschiedenen Lebensbereichen zu analysieren und somit qualifizierte Aussagen über Chancen und Risikofaktoren für die Zufriedenheit zu identifizieren. Welche Faktoren begünstigen die Zufriedenheit? Welche Entscheidungen sollte ich treffen, um meine Zufriedenheit zu erhöhen? Diese und weitere Fragen können dirkekt mit dem App beantwortet werden.
Die Multi-Donut Visualisierung bietet die Möglichkeit, die Zufriedenheit zu verschiedenen Zeitpunkten zu vergleichen. In dieser App werden die Zeitpunkte 2010 und 2014 betrachtet. Damit kann untersucht werden, wie sich Ereignisse und Entscheidungen, die im Jahr 2010 getroffen wurden, auf die Zufriedenheit im Jahr 2014 auswirken. Dadurch kann festgestellt werden, ob Chancen oder Risikofaktoren eine langfristige Auswirkung auf die Zufriedenheit haben, oder nur einen kurzfristigen Effekt darstellen.