Das Eisenhower-Prinzip ist eine Methode aus dem Zeitmanagement, mit der wichtige und dringende Aufgaben von unwichtigen und nicht dringenden Aufgaben unterschieden werden.
Entscheidend dabei ist, dass wichtige Aufgaben sofort erledigt werden und unwichtige Aufgaben entweder delegiert oder eliminiert werden.
Eisenhower-Prinzip Vorlage – Google Spreadsheet
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Die Bedürfnispyramide von Maslow ist ein sozialpsychologisches Modell zur Hierarchisierung von menschlichen Bedürfnissen und Motivationen.
Die nächst höhere Bedürfnisstufe kann nur erreicht werden, wenn die darunterliegenden erfüllt wurden. Bedürfnisse, die bereits erfüllt sind, wirken nicht mehr motivierend.
Im Studium und in der Wissenschaft wird das Modell der Bedürfnispyramide theoretisch und empirisch angewendet.
Weiter lesen: Die Bedürfnispyramide von Maslow verstehen und anwenden
Die SMART-Methode ist eine strategische Vorgehensweise, um Ziele zu definieren und einzuhalten.
Sie wurde erstmals von Doran im Jahr 1981 im Business- und Managementkontext vorgestellt und von Locke und Latham in den 1990er Jahren weiterentwickelt.
Erfolge durch das Erreichen von Zielen motivieren dazu, neue Herausforderungen für größere Ziele anzunehmen.
Weiter lesen: Die SMART-Methode verstehen und anwenden
Cronbachs Alpha wird verwendet, um den Grad an Übereinstimmung (interne Konsistenz) zwischen mehreren Fragen in einem Fragebogen zu messen.
Cronbachs Alpha hilft dir, herauszufinden, ob diese Fragen die Kundenzufriedenheit auch tatsächlich messen können.
Du testest Cronbachs Alpha mithilfe von Daten aus einem sogenannten Pretest, also einem Probetest.
Während eines Pretests werden mithilfe einer relativ kleinen Gruppe an Befragten die Fragen im Fragebogen getestet, bevor dieser von vielen Befragten ausgefüllt wird.
Weiter lesen: Cronbachs Alpha berechnen und interpretieren
Für statistische Tests wie die Regressionsanalyse, den t-Test oder die ANOVA werden bestimmte Annahmen vorausgesetzt.
Es ist wichtig, diese Annahmen zu überprüfen. Du kannst nur richtige Schlüsse aus den Ergebnissen deiner statistischen Analysen ziehen, wenn diese Annahmen eingehalten werden.
Weiter lesen: Annahmen für statistische Tests
ANOVA steht für Varianzanalyse (engl. Analysis of Variance) und wird verwendet um die Mittelwerte von mehr als 2 Gruppen zu vergleichen.
Sie ist eine Erweiterung des t-Tests, der die Mittelwerte von maximal 2 Gruppen vergleicht.
Weiter lesen: ANOVA – Varianzanalyse durchführen und interpretieren
Es gibt wissenschaftlich gültige Schreibweisen für die Zusammenfassung von statistischen
Verwende die jeweils richtige Schreibweise, um statistische Ergebnisse in deiner Bachelorarbeit oder Masterarbeit zu formulieren.
Weiter lesen: Statistische Ergebnisse richtig schreiben
Den t-Test, auch als Student’s t-Test bezeichnet, verwendest du, wenn du die Mittelwerte von maximal zwei Gruppen miteinander vergleichen möchtest.
Zum Beispiel kannst du mit dem t-Test analysieren, ob Männer im Durchschnitt größer als Frauen sind.
Wenn du hingegen die Mittelwerte von mehr als zwei Gruppen vergleichen willst, kannst du eine ANOVA oder eine multiple Regression mit Dummy-Variablen wählen.
Weiter lesen: t-Test verstehen und interpretieren
Mit einer Regressionsanalyse überprüfst du, ob ein Zusammenhang zwischen den Werten von zwei oder mehreren Variablen besteht, wie z. B. zwischen dem Gewicht und der Größe einer Person.
Dieser Zusammenhang wird bei einer Regressionsanalyse in Form eines Vergleichs getestet.
Dieser Vergleich zeigt die Veränderung der abhängigen Variable Gewicht, wenn sich der Wert der erklärenden (unabhängigen) Variable Größe um den Wert 1 erhöht.
Weiter lesen: Durchführung und Interpretation der Regressionsanalyse
In der quantitativen Forschung werden durch Operationalisierung theoretische Begriffe in empirisch messbare Merkmale umgewandelt.
Mit der Operationalisierung legst du in deiner Forschungsarbeit daher den Grundstein für die statistische Erhebung und Auswertung deiner Daten.
Weiter lesen: Operationalisierung einfach erklärt mit Beispiel