Aufgaben zum Block Testverfahren


Nutzen Sie für diese Aufgaben den Datensatz Prestige aus dem Package car.

install.packages("car")
library(car)
Prestige
row.names(Prestige)

Überblick über die Variablen:

 
Spaltenbezeichnung in Prestige
 

Bedeutung
 education
 mittlere Ausbildungszeit in Jahren
 income mitlleres Einkommen
 women Frauenanteil des Berufs in %
 prestige Prestige score (je höher umso prestigeträchtiger ein Beruf)
 census kanadischer Zensus Code (unwichtig)
 type Art der Berufsgruppe:
bc = Arbeiter
wc = Angestellter
prof = Leitung / höhere Position
 
1) Geben Sie den Mittelwert, den Median und die Standardabweichung des mittleren Einkommens (income) über alle Berufe an

2)
Untersuchen Sie, ob es einen linearen Zusammenhang zwischen dem Einkommen (income) und dem Frauenanteil (women) in allen Berufsgruppen gibt. Interpretieren Sie das Ergebnis (Je…, desto… .).

3) Untersuchen Sie, ob sich das mittlere Einkommen (income) zwischen Arbeitern (bc) und Angestellten (wc) systematisch (bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5%) unterschiedet.

4) Fi
nden Sie heraus, welcher Beruf das höchste Prestige (prestige) hat.

5) Geben Sie eine Gleichung für ein lineares Regressionsmodell an, um das Prestige (prestige) mit dem Einkommen (income) und der Ausbildungszeit (education) vorherzusagen.

Geben Sie die Güte, des linearen Regressionsmodells mit dem Determinations-koeffizienten an und interpretieren Sie diesen in Worten als erklärte Varianz.


6) Untersuchen Sie, ob sich das mittlere Prestige (prestige) zwischen den drei definierten Berufsgruppen (type) systematisch (bei einer Irrtums-wahrscheinlichkeit von 5%) unterscheidet.


7) Erstellen Sie eine neue Variable beruf_klasse. Diese Variable soll Frauenberufe und Männerberufe klassifizieren. Alle Berufe mit einem Frauenanteil < 50% sind „Männerberufe“ und alle Berufe mit einem Frauenanteil ≥ 50% sind „Frauenberufe“. Untersuchen Sie bei einer Irrtumswahrscheinlickeit von 10% folgende Hypothese:

Der Anteil an Männer- und Frauenberufen des Datensatzes, passt zu der theoretischen Annahme, dass die Hälfte aller Berufe Frauenberufe sind.

8)
Untersuchen Sie ob ein Zusammenhang zwischen der neuen Variable beruf_klasse und der Art der Berufsgruppe (type) existiert. Nutzen Sie für die Interpretation eine Irrtumswahrscheinlichkeit von 5%.