hallo,
ich habe momentan einige Probleme im Rahmen einer empirischen BA-Arbeit zum Thema Kunden-werbe-Kunden-Kampagnen
Ich habe zwar vor einem Jahr ein Kurs: Multivariate Analysemethoden mit SPSS gewählt, jedoch komme ich grad trotzdem ncith weiter.
1. Frage: Wie werdne missing-values behandelt? Also nachdem Fragebögen mit zu vielen nicht angekreuzten Antworten schon gelöscht wurden?
wie soll man mit offensichtlich unbrauchbaren, im sinne von absichtlich falsch angekreuzt (z.B. immer auf einer Skala "schlecht" angekreuzt)
2. Im Fragebogen haben wir ein Konstrukt zum Thema "verbundenheit". Es besteht aus 8 Indikatoren; z.b. "ich mag das Unternehmen xy sehr"; "ich bin dem Unternehmen xy stark verbunden"; "ich vertraue..." usw.
Nun wissen wir nicht, wir das behandeln sollen. Zuerst wollten wir eine Faktorenanalyse machen, aber das ist doch sinnlos, oder? Diese indikatoren sagen ja schon alles das gleiche bzw. etwas ähnliches aus.
Wie kann man nun diese 8 Indikatoren in einer einzigen Variable bzw. in einem ausdrücken?
Welche Methoden benutzt man, wenn man einen moderierenden Effekt vermutet und diesen in sein Modell mit einbauen will?
das modell: x => y
1. abgabe einer empfehlung => kundenbindung
2. abgabe einer empfehlung (und moderator effekt: z.b. Involvement) => Kundenbindung
Ich wäre euch sehr dankbar für eure Hilfe! Würd mich bei Antworten auch schnell wieder melden.
VIELEN DANK
PS: braucht man das Programm Paket Amos? oder reicht SPSS?
2 Fragen im Rahmen meiner BA-Arbeit!
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Silversurfer
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- Registriert: 05.07.2009, 21:10
Hallo,
zu deiner ersten Frage: Es gibt in SPSS eine Reihe von Möglichkeiten um Missings zu behandeln (natürlich neben der Möglichkeit Missings einfach als solche stehen zu lassen). Welches Verfahren du für angebracht hältst, liegt bei dir. Die Berechnungen für Missings, die zur Auswahl stehen findest du unter dem Menüpunkt "Transformieren -> fehlende Werte ersetzen". In dem nun erscheinenden Fenster kannst du die Variable(n) einsetzen, für die du die Missingersetzung vornehmen willst. Das kleine Drop-Down Menü unten zeigt dir die Möglichkeiten an, die du hast (Mittelwert der Variable, Mittelwert der Nachbarwerte, Median der Nachbarwert, lineare Interpolation). Die Behandlung von absichtlich falschen Werten ist schwierig...erstmal müsstest du nachweisen, dass dies tatsächlich der Fall ist und absichtlich "falsch" geantwortet wurde. Da sowas allerdings schwierig ist, hast du entweder die Möglichkeit die kompletten Angaben der entsprechenden Person(en) rauszunehmen oder sie drin zu lassen, wie sie sind. Schließlich würdest du sonst die Daten nachträglich verfälschen, wenn du sie so änderst, wie du sie eigentlich für korrekt hältst!
Zu deiner zweiten Frage: Grundsätzlich ist eine Faktorenanalyse nicht falsch, damit du siehst, ob die Variablen tatsächlich alle das gleiche aussagen, wie von euch vermutet. Je nachdem wie viele unabhängige Faktoren du aus der Faktorenanalyse erhältst, gruppieren sich auch die entsprechenden Variablen. Im besten Fall laden alle 8 Variablen auf einem Faktor (wie von dir vermutet) und du kannst bei gleicher Abstufung der Einzelvariablen einen einfachen Durchschnittswert für Verbundenheit berechnen...im anderen Fall sollten mindestens jeweils drei Variablen auf einem Faktor laden, damit dieser inhaltlich sinnvoll interpretiert werden kann. Wie du die Faktoren dann benennst hängt von den Variablen ab, die ihm zugeteilt wurden und von den jeweiligen Faktorladungen. Auch hier könntest du bei gleicher Abstufung der Variablen einen Mittelwert als Kennwert für dessen Ausprägung berechnen. Sollte nur eine oder zwei Variablen auf einem Faktor laden, würde ich diese aus der weiteren Auswertung ausschließen. Als Methode für die Faktorenanalyse würde ich "Varimax" wählen, damit die Faktoren auch unabhängig voneinander sind. Diese Verfahren lassen sich alle in SPSS berechnen, Amos brauchst du dazu nicht.
Viel Erfolg!
zu deiner ersten Frage: Es gibt in SPSS eine Reihe von Möglichkeiten um Missings zu behandeln (natürlich neben der Möglichkeit Missings einfach als solche stehen zu lassen). Welches Verfahren du für angebracht hältst, liegt bei dir. Die Berechnungen für Missings, die zur Auswahl stehen findest du unter dem Menüpunkt "Transformieren -> fehlende Werte ersetzen". In dem nun erscheinenden Fenster kannst du die Variable(n) einsetzen, für die du die Missingersetzung vornehmen willst. Das kleine Drop-Down Menü unten zeigt dir die Möglichkeiten an, die du hast (Mittelwert der Variable, Mittelwert der Nachbarwerte, Median der Nachbarwert, lineare Interpolation). Die Behandlung von absichtlich falschen Werten ist schwierig...erstmal müsstest du nachweisen, dass dies tatsächlich der Fall ist und absichtlich "falsch" geantwortet wurde. Da sowas allerdings schwierig ist, hast du entweder die Möglichkeit die kompletten Angaben der entsprechenden Person(en) rauszunehmen oder sie drin zu lassen, wie sie sind. Schließlich würdest du sonst die Daten nachträglich verfälschen, wenn du sie so änderst, wie du sie eigentlich für korrekt hältst!
Zu deiner zweiten Frage: Grundsätzlich ist eine Faktorenanalyse nicht falsch, damit du siehst, ob die Variablen tatsächlich alle das gleiche aussagen, wie von euch vermutet. Je nachdem wie viele unabhängige Faktoren du aus der Faktorenanalyse erhältst, gruppieren sich auch die entsprechenden Variablen. Im besten Fall laden alle 8 Variablen auf einem Faktor (wie von dir vermutet) und du kannst bei gleicher Abstufung der Einzelvariablen einen einfachen Durchschnittswert für Verbundenheit berechnen...im anderen Fall sollten mindestens jeweils drei Variablen auf einem Faktor laden, damit dieser inhaltlich sinnvoll interpretiert werden kann. Wie du die Faktoren dann benennst hängt von den Variablen ab, die ihm zugeteilt wurden und von den jeweiligen Faktorladungen. Auch hier könntest du bei gleicher Abstufung der Variablen einen Mittelwert als Kennwert für dessen Ausprägung berechnen. Sollte nur eine oder zwei Variablen auf einem Faktor laden, würde ich diese aus der weiteren Auswertung ausschließen. Als Methode für die Faktorenanalyse würde ich "Varimax" wählen, damit die Faktoren auch unabhängig voneinander sind. Diese Verfahren lassen sich alle in SPSS berechnen, Amos brauchst du dazu nicht.
Viel Erfolg!
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vik1984
- Beiträge: 8
- Registriert: 29.06.2009, 18:47
Erstmal Danke für deine Hilfe!
Den anderen Fall werd ich nicht weiter untersuchen. Hab einmal kurz dieFaktoranalyse gemacht, jedoch war das ERgebniss nicht berauschend, d.h. es gab dann zwar 2 Faktoren, jedoch kam es mir so vor, als ob diese Darstellung nciht sinnvoll erscheint. In der Literatur wird Verbundenheit als einzelnes "phänomen" ausgedrückt, ich weiß dann also nicht, was ich machen soll, wenn es am Ende 2 Faktoren sind. Soll ich dann einen Faktor komplett streichen? und nur einen verwenden???
Zum Thema Cronbachs' Alpha:
Was genau wird damit festgestellt, hab das zwar in der Literatur nachgelesen, jedoch weiß ich nicht, ob ich das in meiner Untersuchung verwenden muss oder kann! (Vorausgesetzt ich nehme Fall 1: alle 8 Items)
habe ich es also richtig verstanden, dass ich einen einfachen Durchschnitt aus den 8 Variablen (Items) nehmen kann?Silversurfer hat geschrieben:Hallo,
Im besten Fall laden alle 8 Variablen auf einem Faktor (wie von dir vermutet) und du kannst bei gleicher Abstufung der Einzelvariablen einen einfachen Durchschnittswert für Verbundenheit berechnen...im anderen Fall sollten mindestens jeweils drei Variablen auf einem Faktor laden, damit dieser inhaltlich sinnvoll interpretiert werden kann.
Den anderen Fall werd ich nicht weiter untersuchen. Hab einmal kurz dieFaktoranalyse gemacht, jedoch war das ERgebniss nicht berauschend, d.h. es gab dann zwar 2 Faktoren, jedoch kam es mir so vor, als ob diese Darstellung nciht sinnvoll erscheint. In der Literatur wird Verbundenheit als einzelnes "phänomen" ausgedrückt, ich weiß dann also nicht, was ich machen soll, wenn es am Ende 2 Faktoren sind. Soll ich dann einen Faktor komplett streichen? und nur einen verwenden???
Zum Thema Cronbachs' Alpha:
Was genau wird damit festgestellt, hab das zwar in der Literatur nachgelesen, jedoch weiß ich nicht, ob ich das in meiner Untersuchung verwenden muss oder kann! (Vorausgesetzt ich nehme Fall 1: alle 8 Items)
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Silversurfer
- Beiträge: 165
- Registriert: 05.07.2009, 21:10
Vorausgesetzt deine Variablen können als intervallskaliert betrachtet werden, ja - dann kannst du einen einfachen Durchschnittswert für deine Verbundenheitsskala berechnen.
Wie verteilen sich denn deine Items auf die beiden Faktoren in der Faktorenanalyse? 3:5, 4:4...???
Falls auf beiden Faktoren mindestens 3 Items laden, würde ich mir überlegen, ob du mit deinen Variablen nicht doch vielleicht zwei Facetten von Verbundenheit misst, z.B. Verbundenheit mit der Tätigkeit an sich und Verbundenheit mit der Organisation/Arbeitskollegen.
Das schließt ja nicht aus, dass Verbundenheit in der Literatur als ein Konstrukt bezeichnet wird.
Cronbach's Alpha ist ein Maß, um die Reliabilität deiner Skala/deiner Skalen (also die Genauigkeit mit der Verbundenheit erfasst wird) auszudrücken. Je höher der Wert, desto besser. Der rechnerische Maximalwert ist 1; Werte ab 0,7-0,8 werden in der Literatur als brauchbar angesehen. Mathematisch wird bei Cronbach Alpha der Anteil der beobachteten (inhärenten) Wertevarianz an der Gesamtvarianz (=beobachtete Varianz + Varianz der Messfehler) bestimmt.
Wie verteilen sich denn deine Items auf die beiden Faktoren in der Faktorenanalyse? 3:5, 4:4...???
Falls auf beiden Faktoren mindestens 3 Items laden, würde ich mir überlegen, ob du mit deinen Variablen nicht doch vielleicht zwei Facetten von Verbundenheit misst, z.B. Verbundenheit mit der Tätigkeit an sich und Verbundenheit mit der Organisation/Arbeitskollegen.
Das schließt ja nicht aus, dass Verbundenheit in der Literatur als ein Konstrukt bezeichnet wird.
Cronbach's Alpha ist ein Maß, um die Reliabilität deiner Skala/deiner Skalen (also die Genauigkeit mit der Verbundenheit erfasst wird) auszudrücken. Je höher der Wert, desto besser. Der rechnerische Maximalwert ist 1; Werte ab 0,7-0,8 werden in der Literatur als brauchbar angesehen. Mathematisch wird bei Cronbach Alpha der Anteil der beobachteten (inhärenten) Wertevarianz an der Gesamtvarianz (=beobachtete Varianz + Varianz der Messfehler) bestimmt.
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vik1984
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- Registriert: 29.06.2009, 18:47
3:5 oder 2:6 war das...mein spss spinnt grad, so dass ich das im mom nicht nachprüfen kann.Silversurfer hat geschrieben:
Wie verteilen sich denn deine Items auf die beiden Faktoren in der Faktorenanalyse? 3:5, 4:4...???
Falls auf beiden Faktoren mindestens 3 Items laden, würde ich mir überlegen, ob du mit deinen Variablen nicht doch vielleicht zwei Facetten von Verbundenheit misst, z.B. Verbundenheit mit der Tätigkeit an sich und Verbundenheit mit der Organisation/Arbeitskollegen.
mein Ziel ist es aber, möglichst alle Items zu verwenden, wenn das nicht klappt, dann würd ich halt 2-3 streichen und 5 verwenden...
hierzu schreib ich in den kommenden Tagen noch ein, zwei Fragem, wenn das okay istSilversurfer hat geschrieben: Cronbach's Alpha ist ein Maß, um die Reliabilität deiner Skala/deiner Skalen (also die Genauigkeit mit der Verbundenheit erfasst wird) auszudrücken. Je höher der Wert, desto besser.
ich dank dir sehr für deine Hilfe!
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vik1984
- Beiträge: 8
- Registriert: 29.06.2009, 18:47
zu Cronbachs' Alpha:
ich habe für die 8 Items einen Wert von 0,977 bekommen => Sehr gut
d.h. Messgenauigkeit (Reliabilität) des Konstrukts hoch!
weiteres Vorgehen? => Durchschnittswert bilden und für weitere Analyse verwenden, z.B. Mittelwertvergleich etc.
richtig?
reicht diese Überlegung aus, um die Analyse (Mittelwertvergleich) zu rechtfertigen?
oder müssen weitere Gütekriterien herangezogen werden?
ich habe für die 8 Items einen Wert von 0,977 bekommen => Sehr gut
d.h. Messgenauigkeit (Reliabilität) des Konstrukts hoch!
weiteres Vorgehen? => Durchschnittswert bilden und für weitere Analyse verwenden, z.B. Mittelwertvergleich etc.
richtig?
reicht diese Überlegung aus, um die Analyse (Mittelwertvergleich) zu rechtfertigen?
oder müssen weitere Gütekriterien herangezogen werden?
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Silversurfer
- Beiträge: 165
- Registriert: 05.07.2009, 21:10
Ok, du hast dich also entschieden alle acht Items zu verwenden. Die Reliabilität hat es dir mit einem hohen Wert gedankt. Damit wäre das Thema Faktorenanalyse dann wohl erledigt. Falls du den Output deiner Faktorenanalyse noch zur Verfügung hast, kannst du dir ja mal die Eigenwerte der Faktoren anschauen. Vielleicht hat einer Eigenwerte <1 und wäre damit nicht haltbar (das kann man aber glaub ich auch in SPSS einstellen). Aber das ist ja jetzt wahrscheinlich sowieso nicht mehr so interessant für dich.
Was dein weiteres Vorgehen angeht, stimme ich dir zu, so lange du Intervallskalenniveau deiner Items annehmen kannst und sie alle die gleiche Anzahl von Antwortkategorien enthalten. Als weitere Gütekriterien für dein Konstrukt kämen noch Validität und Objektivität in Frage. Die Validität deiner Verbundenheitsskala könnte man beispielsweise noch zusätzlich überprüfen, indem man den gebildeten Durchschnittswert deiner Verbundenheitsskala mit den Werten anderer schon etablierter Methoden der Verbundenheitsmessung korreliert (falls du sowas eingesetzt hast) oder indem du prüfst, wie sich Verbundenheit zu anderen erfassten auch im Fragebogen enthaltenen Themenbereichen (z.B. Fluktuation) verhält. Das wären dann Kriteriums- bzw. Konstruktvalidität. Auswertungsobjektivität kannst du auf jeden Fall schon mal insofern erreichen, als dass du einfach das Verfahren deiner Skalenberechnung schilderst und so die Auswertung deiner Verbundenheitsskala standardisiert beschreibst. Was du an Gütekriterien noch prüfst, hängt aber auch von der Fragestellung ab...und du wolltest ja nicht deinen Fragebogen normieren - sondern deine Daten hinsichtlich deinem BA-Thema und den damit verbundenen Hypothesen auswerten.
Viel Erfolg weiterhin!
Was dein weiteres Vorgehen angeht, stimme ich dir zu, so lange du Intervallskalenniveau deiner Items annehmen kannst und sie alle die gleiche Anzahl von Antwortkategorien enthalten. Als weitere Gütekriterien für dein Konstrukt kämen noch Validität und Objektivität in Frage. Die Validität deiner Verbundenheitsskala könnte man beispielsweise noch zusätzlich überprüfen, indem man den gebildeten Durchschnittswert deiner Verbundenheitsskala mit den Werten anderer schon etablierter Methoden der Verbundenheitsmessung korreliert (falls du sowas eingesetzt hast) oder indem du prüfst, wie sich Verbundenheit zu anderen erfassten auch im Fragebogen enthaltenen Themenbereichen (z.B. Fluktuation) verhält. Das wären dann Kriteriums- bzw. Konstruktvalidität. Auswertungsobjektivität kannst du auf jeden Fall schon mal insofern erreichen, als dass du einfach das Verfahren deiner Skalenberechnung schilderst und so die Auswertung deiner Verbundenheitsskala standardisiert beschreibst. Was du an Gütekriterien noch prüfst, hängt aber auch von der Fragestellung ab...und du wolltest ja nicht deinen Fragebogen normieren - sondern deine Daten hinsichtlich deinem BA-Thema und den damit verbundenen Hypothesen auswerten.
Viel Erfolg weiterhin!
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vik1984
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- Registriert: 29.06.2009, 18:47
hi,
könntest du mir vlt kurz das vorgehen schildern, das ich bei meiner analyse zu beachten habe? (also NICHT z.b. dei komplette faktorenanalyse)
ist das richtig?:
faktorenanalyse: darin z.b. 4 items ermitteln, die relevant sind,
diese mit cronbachs alpha etc messen? und guckn, dass ein hoher wert (>0,7) rauskommt etc?
hab ich das richtig verstanden?
andernfalls würd ich mich über eine kurze auflistung der schritte freuen!
danke
könntest du mir vlt kurz das vorgehen schildern, das ich bei meiner analyse zu beachten habe? (also NICHT z.b. dei komplette faktorenanalyse)
ist das richtig?:
faktorenanalyse: darin z.b. 4 items ermitteln, die relevant sind,
diese mit cronbachs alpha etc messen? und guckn, dass ein hoher wert (>0,7) rauskommt etc?
hab ich das richtig verstanden?
andernfalls würd ich mich über eine kurze auflistung der schritte freuen!
danke
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Silversurfer
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- Registriert: 05.07.2009, 21:10
Eine Faktorenanalyse kurz zu erklären ist nicht ganz einfach, daher hier die wichtigsten Schritte bei deiner Analyse:
- Annahmen für Faktorenanalyse überprüfen (sind in SPSS Hilfe aufgezählt)
- Faktorenanalyse als Hauptkomponentenanalyse mit Varimax Rotation durchführen
- Bei Faktorlenadungen der Items unter 0,5 solltest du dir überlegen, ob du das Item weiterhin in deiner Skala behalten willst (s. rotierte Komponentenmatrix im Output; lass dir die Werte gleich der Größe nach ordnen)
- Korrelationsmatrizen für die einzelnen Items beachten (KMO oder MSA-Werte [Anti-Image] in der Hauptdiagonalen verraten dir, welche Items gut für die Faktorenanalyse geeignet sind und welche nicht => Werte unterhalb von 0,6 sind schlecht)
- zur sinnvollen Auswahl der Faktorenanzahl solltest du entweder Faktoren wählen, deren Eigenwerte > 1 sind bzw. dir das Screeplot anschauen und auf den dortigen Kurvenknick achten, der die Grenze zwischen wichtigen und unwichtigen Faktoren darstellt
- von den Faktoren, deren Eigenwerte größer als 1 sind würde ich anschließend Cronbach Alpha berechnen
Das sollte es dann gewesen sein - wenn du noch mehr zum Thema Faktorenanalyse wissen willst, wirst du um etwas Lektüre nicht herumkommen.
- Annahmen für Faktorenanalyse überprüfen (sind in SPSS Hilfe aufgezählt)
- Faktorenanalyse als Hauptkomponentenanalyse mit Varimax Rotation durchführen
- Bei Faktorlenadungen der Items unter 0,5 solltest du dir überlegen, ob du das Item weiterhin in deiner Skala behalten willst (s. rotierte Komponentenmatrix im Output; lass dir die Werte gleich der Größe nach ordnen)
- Korrelationsmatrizen für die einzelnen Items beachten (KMO oder MSA-Werte [Anti-Image] in der Hauptdiagonalen verraten dir, welche Items gut für die Faktorenanalyse geeignet sind und welche nicht => Werte unterhalb von 0,6 sind schlecht)
- zur sinnvollen Auswahl der Faktorenanzahl solltest du entweder Faktoren wählen, deren Eigenwerte > 1 sind bzw. dir das Screeplot anschauen und auf den dortigen Kurvenknick achten, der die Grenze zwischen wichtigen und unwichtigen Faktoren darstellt
- von den Faktoren, deren Eigenwerte größer als 1 sind würde ich anschließend Cronbach Alpha berechnen
Das sollte es dann gewesen sein - wenn du noch mehr zum Thema Faktorenanalyse wissen willst, wirst du um etwas Lektüre nicht herumkommen.
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vik1984
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okay danke.
wie man eine faktorenanylse macht weiß ich, hatte bereits einen kurs multivariate analysemethoden belegt...also die durchführung ist kein problem denke ich....
das problem ist nur, wie ich das alles: faktorenanalyse, reliabilitäts und validitätsprüfung im zusammenhang betrachte....
d.h. wann verwendet man cronbachs alpha, item-to-item korrelation, indikatorreliabilität und faktorrealibilität....und an welcher stelle man das verwendet....
wie man eine faktorenanylse macht weiß ich, hatte bereits einen kurs multivariate analysemethoden belegt...also die durchführung ist kein problem denke ich....
das problem ist nur, wie ich das alles: faktorenanalyse, reliabilitäts und validitätsprüfung im zusammenhang betrachte....
d.h. wann verwendet man cronbachs alpha, item-to-item korrelation, indikatorreliabilität und faktorrealibilität....und an welcher stelle man das verwendet....
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Silversurfer
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- Registriert: 05.07.2009, 21:10
Na dann wirst du mit der Faktorenanalyse bestimmt keine großen Probleme haben.
Es ist nicht wichtig, alles zu berechnen, was man theoretisch berechnen könnte, sondern die Berechnungsverfahren anzuwenden, die du für deine Hypothesenprüfung benötigst, sodass sich am Ende eine schlüssige Argumentation ergibt, die zeigt, wie du zu deinen Ergebnisinterpretationen kommst. Alles steht und fällt somit mit deinen Forschungsfragen, die du dir zu Beginn gestellt hast.
Ein ganz gutes Buch für die Grundlagen ist beispielsweise "Forschungsmethoden und Evaluation" von Bortz und Döring. Da wird u.a. auch ausführlich auf die Testgütekriterien eingegangen.
Ich wünsch dir noch viel Erfolg bei deiner Arbeit! Kopf hoch, musste bei meiner Abschlussarbeit auch ziemlich viele Sachen nachlesen und mir selbst beibringen.
Es ist nicht wichtig, alles zu berechnen, was man theoretisch berechnen könnte, sondern die Berechnungsverfahren anzuwenden, die du für deine Hypothesenprüfung benötigst, sodass sich am Ende eine schlüssige Argumentation ergibt, die zeigt, wie du zu deinen Ergebnisinterpretationen kommst. Alles steht und fällt somit mit deinen Forschungsfragen, die du dir zu Beginn gestellt hast.
Ein ganz gutes Buch für die Grundlagen ist beispielsweise "Forschungsmethoden und Evaluation" von Bortz und Döring. Da wird u.a. auch ausführlich auf die Testgütekriterien eingegangen.
Ich wünsch dir noch viel Erfolg bei deiner Arbeit! Kopf hoch, musste bei meiner Abschlussarbeit auch ziemlich viele Sachen nachlesen und mir selbst beibringen.
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vik1984
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okay! sauber!
das läuft.....fast....
eine letzte Frage bleibt; wie kann ich, nachdem ich die Faktorenanalyse durchgeführt habe und z.B. einen Faktor, der mehrere Items (Indikatoren) erklärt bestimmt habe, dann aus diesem Faktor einen Mittelwert berechnen etc....
WICHTIG, weil ich "nur" einen Mittelwertvergleich in meiner BAarbeit durchführen soll....
das läuft.....fast....
eine letzte Frage bleibt; wie kann ich, nachdem ich die Faktorenanalyse durchgeführt habe und z.B. einen Faktor, der mehrere Items (Indikatoren) erklärt bestimmt habe, dann aus diesem Faktor einen Mittelwert berechnen etc....
WICHTIG, weil ich "nur" einen Mittelwertvergleich in meiner BAarbeit durchführen soll....
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Silversurfer
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