Full text: BerufslenkerInnen am Wort (46)

B E R U F S L E N K E R I N N E N  A M  W O R T  
6    V e r k e h r  u n d  I n f r a s t r u k t u r  
schlussprüfung) auch tatsächlich abgelegt hat und andererseits diese Unterscheidung in 
der Befragung nicht thematisiert wurde, werden in der gegenständlichen Untersuchung nur 
Synonyme wie „BerufslenkerIn“, „BerufsfahrerIn“, „LenkerIn“ oder „FahrerIn“ verwendet. 
Die Unterscheidung erscheint beispielsweise auch deshalb wichtig, weil vielfach irrtümlich 
angenommen wird, durch die neu eingeführte Fahrerqualifikation (sie ist Thema der Befra-
gung gewesen) wird man zur/zum BerufskraftfahrerIn mit Berufsschutz. Durch die neue 
Fahrerqualifikation kann jedoch kein Berufsschutz erworben werden – man bleibt weiter 
„HilfsarbeiterIn mit Führerschein“. 
Mittelwert, arithmetisches Mittel, Durchschnitt: Dieser Kennwert einer (Teil-)Stichprobe 
wird berechnet, indem die Summe aller Werte durch die Anzahl aller Werte dividiert wird. 
Median: Der Median ist derjenige Wert, der eine Häufigkeitsverteilung halbiert, dh über 
diesem Wert liegen genauso viele Fälle wie unter diesem Wert. Der Median hat gegenüber 
dem Mittelwert den Vorteil, robuster gegen extrem abweichende Werte zu sein (Ausreißer). 
Standardabweichung: Dieser Wert gibt die breite der Streuung der Werte einer Variablen 
um den Mittelwert wieder. Bei einer Normalverteilung liegen ca 2/3 aller Fälle im Bereich 
des Mittelwerts +/- eine Standardabweichung. 
Korrelation: Diese beschreibt die Enge des linearen Zusammenhanges zweier Merkmale 
durch eine Zahl r. Bei r =1 wird von einem perfekt positiven und bei r = -1 von einem per-
fekt negativen Zusammenhang gesprochen. Ist r = 0, besteht kein linearer Zusammen-
hang. Unabhängig von ihrer Höhe dürfen Korrelationen nicht im Sinne von Kausalbezie-
hungen interpretiert werden, da einerseits die Richtung des Zusammenhanges nicht durch 
den Korrelationskoeffizienten ausgedrückt wird und darüber hinaus nicht ersichtlich ist, ob 
nicht ein dritter Einflussfaktor die eigentliche Ursache des Zusammenhanges ist. 
Statistisch signifikant, statistisch auffallend: In der vorliegenden Studie wurden Grup-
penvergleiche für Mittelwerte (zB Lenkzeitüberschreitungen nach Altersgruppen) und Ver-
teilungen (zB fehlende Antworten bei den unterschiedlichen Transportarten) durchgeführt. 
Bei ersteren kamen varianzanalytische Verfahren und bei letzteren Chi-Quadrat-Tests zur 
Anwendung. Der einfacheren Lesbarkeit halber, wurde auf die Darstellung der statistischen 
Verfahren verzichtet und jeweils lediglich angeführt, ob auffallende Unterschiede gefunden 
wurden. Als signifikant wurden nur jene Unterschiede bezeichnet, deren Irrtumswahr-
scheinlichkeit kleiner als 5 Prozent waren. Das bedeutet dass bei auffallenden Unterschie-
den davon ausgegangen werden kann, dass sie zu 95 Prozent auch tatsächlich vorhanden 
sind und nur zu 5 Prozent auf zufälligen Effekten beruhen. 
Chi-Quadrat Test: statistisches Verfahren zur Beurteilung von Häufigkeitsverteilungen. 
Cluster-Analyse: Sie dient der systematischen Klassifizierung von Objekten, die durch 
einen festen Satz von Merkmalen beschrieben werden. Diese Klassifizierung erfolgt nach 
Maßgabe ihrer Ähnlichkeit dh die Cluster (Gruppen) sollen intern möglichst homogen und 
extern möglichst gut voneinander separierbar sein. 
(sämtliche statistische Definitionen und Erläuterungen siehe Bortz, 1993).
        

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