Und da Zotero auf Ihrem eigenen Rechner läuft, kann es ebenso mühelos mit anderen installierten Anwendungen wie  Microsoft Word oder OpenOffice Writer kommunizieren. Zotero kann auch offline verwendet werden, etwa im Flugzeug oder in einem Archiv ohne Internetzugang.

(Quelle: Zotero in der Wikipedia).

Zotero installieren

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Seite einrichten

Das Einrichten der Seite fasst alle Word-Funktionen zusammen, die das Erscheinungsbild der gedruckten Seite grundsätzlich beeinflussen: Soll Ihr Dokument im Hoch- oder im Querformat gedruckt werden? Wie groß ist das Blatt Papier? Diese Fragen sollten normalerweise geklärt werden, bevor Sie mit der Arbeit an Ihrem Dokument beginnen. Sie können aber auch dann noch alle Einstellungen verändern, wenn Sie bereits Text eingegeben haben.

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Wie kann man aber etwas über eine Population aussagen, die man gar nicht kennt? Ein sogenannter Signifikanztest ist das Mittel der Wahl, um diese Prüfung auf Allgemeingültigkeit durchzuführen. Der statistische Test liefert das Kriterium dafür, ob man sich für die Null- oder die Alternativhypothese entscheidet.

Bei der Auswahl des geeigneten Verfahrens ist von entscheidener Bedeutung:

1. Soll ein Unterschied oder ein Zusammenhang untersucht werden (wenn Zusammenhang dann zu Punkt 4 gehen)?
2. Sind die Stichproben unabhängig oder sind diese abhängig (verbunden/unverbunden)?
3. Wieviele Stichproben liegen vor (zwei oder mehr als zwei Stichproben)?
4. Welches Datenniveau haben meine Untersuchungsvariablen: nominal, ordinal oder intervall skaliert?

Wichtige Signifikaztests in der Übersicht

» Hier geht es zum Literaturverzeichnis

• Nullhypothese (H0): Wahrscheinlichkeit von “Zahl liegt oben” bzw. “Adler liegt oben” beträgt bei einer fairen Münze p = 50% (es gibt keinen Unterschied zwischen den Seiten der Münze)
• Alternativhypothese(H1): Wenn die 1-Euro-Münze unfair ist, dann beträgt die Wahrscheinlichkeit für das obige Ereignis p ≠ 50% (es gibt einen Unterschied bezüglich der Seiten einer 1-Euro-Münze)

Signikanztest und Nullhypothese im Beispiel

Statistiker untersuchen eine solche Forschungshypothese, indem sie eine Stichprobe ziehen, um aufgrund dieser Stichprobe eine Aussage über die Grundgesamtheit, also über alle Würfe mit der entsprechenden Münze, zu treffen. Schauen wir uns dazu ein kleines Beispielvideo an: eine Stichprobe ziehen bedeutet in meinem (fiktiven) Beispiel ganze acht Würfe (diese Stichprobe ist natürlich viel zu klein und dient nur der Anschauung!)

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(nach einer Vorlage von Prof. Dr. J. Westenhöfer)

» Hier gehts zum Literaturverzeichnis

Um dies zu verdeutlichen, schauen wir uns Das Word-Fenster (hier Word 2007 – die 2010er Ansicht ist nur marginal verändert) mal näher an.

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Tipp: Steuerzeichen einschalten

Zuallererst sollten Sie, die sogenannten nichtdruckbaren Steuerzeichen einblenden. Das gelingt im Register Start in der Funktionsgruppe Absatz durch Klick auf die gleichnamige Schaltfläche. Jeder Druck auf Enter wird dann durch eine Absatzmarke verdeutlicht. Diese Marke „enthält“ alle wichtigen Formatierungs-Informationen eines Absatzes, z. B. die Absatzausrichtung (links, rechts oder im Block), die Einzüge, den Zeilenabstand, die Gestaltung mit Rahmen und Schattierungen usw. Das hat auch Auswirkungen auf das Markieren von Textpassagen!

Es macht einen großen Unterschied, ob Sie einen Absatz mit oder ohne Marke markieren. Wenn Sie die Marke außen vor lassen, werden die eben genannten Absatz-Eigenschaften wie rechtsbündig, linker bzw. rechter Einzug, Umrandung und Schattierung usw. ignoriert. Denn alle diese Eigenschaften stecken in der Absatzmarke – und nur dort! Das Einblenden der Steuerzeichen ist sehr hilfreich, weil Sie genau sehen, wo ein Absatz endet!

1. Berechne aus den Daten (z.B. der verschiedenen Gruppen) eine sog. Test-Statistik (z.B. t-Wert, F-Wert, Chi-Quadrat-Wert)
2. Wenn die beiden Gruppen aus derselben Population stammen, bzw. aus Populationen, die sich nicht unterscheiden (Nullhypothese oder H0), dann kann der studierte Statistiker errechnen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass man den Wert für die Test-Statistik bekommt, den man in Schritt 1 bekommen hat (für Normalsterbliche übernimmt diese Berechnung der Computer!)
3. Wenn diese Wahrscheinlichkeit relativ groß ist, schlussfolgert man, dass die Stichproben aus derselben Population stammen, d.h. die Nullhypothese wird angenommen (Es gibt also wahrscheinlich keinen Unterschied!)
4. Wenn der Computer ausrechnet, dass die Wahrscheinlichkeit für eine solche Test-Statistik relativ klein ist, dann schlussfolgert man: dass die Stichproben aus derselben Population stammen ist sehr unwahrscheinlich, also verwerfe ich die Nullhypothese H0 und vermute fortan, dass die Stichproben aus verschiedenen Populationen stammen (Alternativhypothese oder H1 – es gibt also vermutlich einen Unterschied!)
5. Relativ klein oder relativ groß werden mehr oder weniger willkürlich aufgrund von Konventionen, seltener aufgrund von rationalen statistischen Überlegungen festgesetzt. Es hat sich eingebürgert von unwahrscheinlich zu sprechen, wenn die Wahrscheinlichkeit kleiner als 5 % (p<0.05) ist. Der Computer druckt diese Wahrscheinlichkeit unter solchen Beschriftungen wie “prob”, “p” oder “sig.” aus

Das praktische Vorgehen beim Aufstellen eines Signifikanztests

1. Wähle aufgrund von Skalenniveau und Fragestellung den richtigen Signifikanztest
2. Sieh im Ergebnis nach, was die Statistik-Software (z.B. SPSS, SAS, Stata) unter “prob”, “p” oder “sig” ausgerechnet hat
3. Wenn der dort ausgewiesene Wert kleiner als 0.05 ist, ist das Ergebnis “signifikant”, d.h. der Wert ist unter der Nullhypothese sehr unwahrscheinlich, deshalb wird die H0 verworfen und die H1 gilt als (vorläufig) bestätigt – “signifikant” bedeutet also nichts anderes als statistisch bedeutsam.
4. In den Bericht gehört die Teststatistik (z.B. t), die sog. Freiheitsgrade (degrees of freedom = df; nicht versuchen zu verstehen sondern abschreiben!) und die Wahrscheinlichkeit od. Ähnliches

» Hier gehts zum Literaturverzeichnis

Während die Deskriptivstatistik eine Stichprobe beschreibt, ermöglicht die Induktive- bzw. schließende Statistik, über diese Stichprobe hinaus etwas über die dahinterliegende Grundgesamtheit (Population) auszusagen. Es wird von einer Stichproben-Beobachtung auf die Grundgesamtheit geschlossen, also eine Gesetzmäßigkeit abgeleitet und einen Anspruch auf Verallgemeinerung erhoben. Ziel ist es allgemeingültige Aussagen über die Stichprobe hinaus zu treffen. In den meisten Fällen handelt es sich um eine “Wenn-dann-Beziehung” oder eine “Je-desto-Beziehung”!

Die Logik von Signifikanztests

Wenn ich zwei Gruppen von Menschen (oder was auch immer) untersuche, ist es höchst unwahrscheinlich, dass diese beiden Gruppen dieselbe Häufigkeitsverteilung oder auch nur dasselbe Maß der zentralen Tendenz haben. In der Praxis bekomme ich fast immer unterschiedliche Mediane, Mittelwerte etc. Dies liegt daran, dass man in der Regel nur Stichproben, aber nie die Population aller relevanten Menschen untersuchen kann.

Es stellt sich die Frage, ob z.B. zwei Mittelwerte verschieden sind, weil meine Stichproben zufällig so sind wie sie sind, oder ob sich die Mittelwerte unterscheiden, weil die Stichproben aus Populationen kommen, die sich unterscheiden. Also: sind die Unterschiede in meinen Stichproben zufällig (es gibt keinen Mittelwertsunterschied in der Grundgesamtheit) oder eben nicht (es gibt einen Mittelwertsunterschied in der Grundgesamtheit)!

Diese Frage wird üblicherweise durch Signifikanztests entschieden. Solche Signifikanztests haben im Einzelfall eine Reihe wichtiger Voraussetzungen, damit ihre Ergebnisse gültig sind. Eine der wichtigsten Voraussetzungen besteht darin, dass die Stichproben Zufallsstichproben aus den interessierenden Populationen sind. Beim Signifikanztest wird eine These formuliert, welche postuliert das der von der Alternativhypothese (H1) behauptete Zusammenhang/Unterschied/Einfluss nicht besteht. Die Nullhypothese (H0) ist demnach eine Gegenbehauptung, d.h. sie besagt immer genau das Gegenteil der Alternativhypothese. Ziel eines Signifikanztests ist es also, der Nullhypothese zu widersprechen.

Mit anderen Worten: Die Nullhypothese “behauptet”, dass es zwischen Gruppen oder Variablen keine Unterschiede oder Zusammenhänge bzw. Einflüsse gibt, die Alternativhypothese “behauptet”, das Unterschiede bzw. Zusammenhänge oder Einflüsse existieren. Deshalb steckt das, was der Untersucher/die Untersucherin annimmt, in der Alternativhypothese!

» Hier gehts zum Literaturverzeichnis