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"Salaries for Professors"

  • Fachrichtung:Statistik 
  • Studienfach:Statistische Datenanalyse mit R-Programm
  • Thema:
    Salaries for Professors
  • Art der Arbeit:Essay
  • Seitenzahl:7
  • Einzigartigkeit:99.2%
Seminararbeit
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Einzigartigkeit
pdf (273 KB)

Einfluss von Geschlecht und Dienstalter auf das Einkommen

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung 3
2 Datenzusammenfassung 4
3 Hypothesen 4
4 Ergebnisse 5
4.1 Einfluss des Geschlechts auf das Einkommen 5
4.2 Einfluss des Dienstalters auf das Einkommen 6
4.3 Einfluss der Position auf das Einkommen 6
5 Fazit 7
6 Literaturverzeichnis 7

1 Einleitung

Einen wichtigen Aspekt der heutigen Arbeitsmarkt- und Gleichstellungspolitik bildet die geschlechtsspezifische Einkommensverteilung. Die Frage der Einkommensunterschiede zwischen Männern und Frauen in Deutschland wurde erstmals auf Grundlage der Lohn- und Einkommenssteuerstatistik aus dem Jahr 2007 analysiert. Laut dieser Untersuchung erzielten die Frauen lediglich ca. 50 % des Einkommens der Männer. Trotz vieler Bemühungen, diese Verdienst-ungleichheiten abzubauen, bestehen diese Unterschiede auch heutzutage immer noch. Laut Statistischem Bundesamt lag der allgemeine Verdienstunterschied zwischen Frauen und Männern – der sogenannte unbereinigte Gender Pay Gap – im Jahr 2017 bei 21 % und blieb somit im Vergleich zum Vorjahr unverändert.
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwiefern sich ein solch persönlicher Faktor wie Geschlecht auf das Einkommen auswirkt und wie stark sein Einfluss von weiteren arbeitsbezogenen Faktoren (Position und Dienstalter) abhängt.
Als Untersuchungsgrundlage soll der Gehaltsdatensatz aus dem akademischen Bereich dienen, der im nächsten Kapitel ausführlich beschrieben wird. Anschließend werden im dritten Kapitel die zu prüfenden Hypothesen über die Korrelationen zwischen unabhängigen Variablen (Geschlecht, Dienstalter, Position) und abhängiger Variablen (Gehaltshöhe) aufgestellt. Im Kapitel 4 werden die Ergebnisse der Korrelations- und Regressionsanalyse präsentiert und im Rahmen einer kritischen Würdigung mit den Hypothesen in Bezug gesetzt und diskutiert. Der Ausblick mit abschließendem Fazit bildet den Schlussteil dieser Arbeit.

2 Datenzusammenfassung

Der zur Verfügung stehende Datensatz enthält die Information über das neunmonatige akademische Gehalt von 2008-09 für Professoren, außerordentliche Professoren und Assistent-Professoren an einem College in den USA. Die Daten wurden von der Verwaltung des Colleges gesammelt, um die Gehaltsunterschiede zwischen den männlichen und weiblichen Fakultätsmitgliedern zu überwachen. Dieser Datensatz besteht aus 397 Personen (358 männlich, 39 weiblich) mit jeweils sechs Merkmalen. Dabei gibt es folgende Merkmalausprägungen:
• Position (Assistent-Professoren, außerordentliche Professoren, Professoren)
• Fachrichtung (theoretisch, angewandt)
• Jahre nach Promotion
• Dienstalter
• Geschlecht
• Einkommen

3 Hypothesen

In folgendem statistischem Modell wird das Einkommen als abhängige Variable und die Merkmale Geschlecht, Dienstalter und Position als unabhängige Variablen betrachtet.
Der im Kapitel 1 beschriebene Forschungsstand zeigt, dass sich das Persönlichkeits-merkmal „Geschlecht“ auf die Einkommenshöhe auswirkt. Um diesen Zusammenhang zu überprüfen, wird folgende Hypothese aufgestellt:
• H1: Es gibt einen signifikanten Einkommensunterschied zwischen Männer und Frauen.
Für die Variablen Position und Dienstalter lassen sich folgende Hypothesen formulieren:
• H2: Je höher die Position, desto höher das Einkommen.
• H3: Je länger die Dienstzeit, desto höher das Einkommen.
4 Ergebnisse

Das folgende Kapitel beschäftigt sich mit der Prüfung der im vorhergehenden Abschnitt theoretisch beschriebenen Hypothesen. Diese werden mithilfe von Korrelationen überprüft. Zur Messung des Zusammenhangs zwischen Geschlecht (bzw. Position und Dienstalter) und Einkommen wurde die Pearson- bzw. die Spearman-Korrelation herangezogen. Dabei wurde die Pearson-Korrelation bei den Merkmalen eingesetzt, welche die normalverteilte Struktur aufweisen konnten. Der Einfluss von Persönlichkeitsmerkmalen, die gegen Normalverteilungsbedingung verstoßen, wurde mit der Spearman-Korrelation gemessen. Die jeweiligen Berechnungen wurden dabei mittels der Statistiksoftware R durchgeführt. Für alle folgenden Berechnungen wird stets ein Signifikanzniveau von p=0.05 angenommen.

4.1 Einfluss des Geschlechts auf Einkommen

• H1: Es gibt einen signifikanten Einkommensunterschied zwischen Männer und Frauen.

4.2 Einfluss des Dienstalters auf das Einkommen

• H2: Je höher die Position, desto höher das Einkommen.
4.3 Einfluss der Position auf das Einkommen

• H3: Je länger die Dienstzeit, desto höher das Einkommen.

5 Fazit

6 Literaturverzeichnis

R-Dokumentation

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