Ich bin ein neugieriger Mensch und wollte Umfragedaten analysieren, die aus dem Europäische Sozialerhebung . Da ich in Deutschland wohne, hat mich besonders interessiert, wie Deutschland im Vergleich zum Rest Europas bewertet wird. Der European Social Survey (ESS) ist eine wissenschaftlich orientierte länderübergreifende Erhebung, die seit ihrer Gründung im Jahr 2001 in ganz Europa durchgeführt wird. Alle zwei Jahre werden Face-to-Face-Interviews mit neu ausgewählten Querschnittsstichproben durchgeführt. Die Umfrage misst die Einstellungen, Überzeugungen und Verhaltensmuster einer vielfältigen Bevölkerung in mehr als 30 Nationen.
Die Erhebung begann 2002 mit der Datenerhebung und wurde bis 2018 alle zwei Jahre fortgesetzt. Die Daten wurden schließlich in neun verschiedene Datensätze zusammengestellt. Der ESS-Fragebogen besteht aus einer Sammlung von Fragen, die in zwei Hauptteile unterteilt werden können: einen Kernabschnitt, der sich auf eine Reihe verschiedener Themen konzentriert, die in jeder Runde weitgehend gleich sind, und einen rotierenden Abschnitt, der bestimmten Themen gewidmet ist und sich unterscheiden kann von Runde zu Runde. Die ESS-Daten stehen für die nicht-kommerzielle Nutzung kostenlos zur Verfügung und können heruntergeladen werden unter Diese Internetseite nach kurzer Anmeldung .
Diese Datensätze können entweder als SAS, SPSS oder STATA heruntergeladen werden. Ich habe mich für SPSS entschieden. JMP ist sehr vielseitig beim Öffnen von Daten aus verschiedenen Quellen, und SPSS ist eine davon. Nach dem Verketten und Bereinigen der Daten, einschließlich Neucodierung und fast leere Spalten entfernen , kam ich zum lustigen Teil: die Daten zu analysieren.
Da ich die verschiedenen Datenaufbereitungsschritte im Skript speichern konnte, das aus dem Aktionsrekorder in der Log-Ansicht, die in JMP 16 neu ist (siehe Data Cleaning.jsl), würde es nicht viel Zeit in Anspruch nehmen, wenn ich die Datenvorbereitungsschritte wiederholen müsste.
Zuerst habe ich mir angesehen, wie viele Antworten in den einzelnen Ländern in den verschiedenen Jahren eingegangen sind. Graph Builder ist die perfekte Plattform, um viele verschiedene Arten von Graphen auszuführen. Die nachfolgende Grafik zeigt, dass Deutschland seine Umfrage jedes Jahr mit knapp 3.000 Befragten abgeschlossen hat.
In jedem Land wurden Fragen zu Politik, Bildung, Religion und Lebenszufriedenheit gestellt. Ein interessantes Ergebnis war, dass ein Glückstrend in den verschiedenen Ländern Europas aufgedeckt wurde, indem Fragen wie „Wie glücklich sind Sie?“ gestellt wurden. und „Wie zufrieden sind Sie mit dem Leben insgesamt?“ Um diese Fragen zu beantworten, habe ich verschiedene Analysetechniken im Graph Builder und in der Mehrfachkorrespondenzanalyse verwendet.
Verwenden Sie geografische Karten der an der Umfrage beteiligten Länder und färben Sie die Frage „Wie glücklich sind Sie?“ ein. Mir war klar, dass die glücklichsten und zufriedensten Menschen in den skandinavischen Ländern und der Schweiz (in Dunkelrot) leben. Das Land mit der höchsten Bewertung war Island mit 8,27. Im Gegensatz dazu befinden sich die Länder mit den niedrigsten Werten in den osteuropäischen Ländern und in Portugal (blau bis dunkelblau). Das am schlechtesten bewertete Land war die Ukraine mit 5,79. Deutschland hat eine Gesamtnote von 7,43, das ist gut!
Durch Auftragen der Umfragewerte auf der Y-Achse und der Jahre auf der X-Achse und anschließendes Ändern der Diagrammanzeige in ein Mosaikdiagramm war es einfach, den Trend der Zufriedenheit von Jahr zu Jahr in den verschiedenen Ländern zu erkennen. Mit dem Column Switcher konnte ich leicht von einer Frage zur anderen wechseln und den Prozentsatz der Punktzahlen sehen, wie unten am Beispiel Deutschland gezeigt. Interessanterweise ist der Trend im Laufe der Jahre eine Zunahme des Glücks und der Lebenszufriedenheit insgesamt, was wiederum gut ist!
Wie glücklich bist du? 2002-2018
Wie zufrieden sind Sie mit dem Leben insgesamt? 2002-2018
Als nächstes wollte ich meine Ergebnisse mit a . überprüfen Mehrfachkorrespondenzanalyse (MCA) in JMP. MCA ist eine Analysetechnik für nominale kategoriale Daten, die verwendet wird, um zugrunde liegende Strukturen in einem Datensatz zu erkennen und darzustellen. Es verwendet mehrere kategoriale Variablen und versucht, jede Assoziation zwischen den Ebenen dieser Variablen zu identifizieren. MCA wird häufig in der Umfrageanalyse verwendet, um die Übereinstimmung von Fragen zu ermitteln. Daher war diese Art der Analyse für meine Zwecke perfekt geeignet. Ich habe die Frage „Wie glücklich bist du?“ verwendet. als meine Antwort und „Land“ als mein Faktor. Die Ergebnisse sind unten. Wir können die Punktzahlen schön auf den horizontalen Achsen verteilen, von Extrem glücklich links bis Extrem unglücklich rechts. Auch hier überrascht es nicht, die skandinavischen Länder im linken Teil der Grafik und die osteuropäischen Länder im rechten Teil zu sehen. Deutschland lag auf der linken Seite und erreichte Werte zwischen 7 und 8, was der Gesamtpunktzahl über 16 Jahre entspricht.
Aber gibt es für Deutschland über die Jahre einen positiven Glückstrend, wie er im Mosaikplot beobachtet wurde? Um dies zu überprüfen, habe ich die Mehrfachkorrespondenzanalyse von oben neu erstellt, aber jetzt Jahr als nach-Variable verwendet, damit ich meine Analyse in die entsprechenden Jahre aufteilen konnte. Ich habe die Koordinaten für X und Y aus allen neun Jahren gespeichert. Ich habe die verschiedenen X- und Y-Koordinaten verkettet und den endgültigen Datensatz in einem Blasendiagramm verwendet, um den Trend für jedes Land Jahr für Jahr und speziell für Deutschland zu sehen. Ich habe die Punkte eingefärbt: rote Punkte für Punktzahl 7, 8, 9 (sehr zufrieden) und den blauen Punkt für Deutschland. Die grauen Punkte gelten für andere europäische Länder als Deutschland. Beim Animieren des Blasendiagramms beginnen sich die Punkte zu bewegen. Besonders interessant war der Trend für Deutschland. Im Jahr 2002 lag der Punkt nahe bei 7, aber Jahr für Jahr näherte sich der Punkt 8 und 9, was wiederum ein gutes Zeichen ist.
Meine Ergebnisse wurden mit verschiedenen Techniken in JMP verifiziert. Viele andere Fragen hätten für verschiedene Länder mit diesen unterschiedlichen Techniken analysiert werden können. Alle Grafiken und Ergebnisse in diesem Blog wurden auf JMP Public veröffentlicht: Wie glücklich sind wir hier in Europa? | JMP Öffentlich
