Großes Datenprojekt
Sophia Lindner
2026-06-21
1 Einleitung
Der Frauenanteil an deutschen Hochschulen hat sich in den vergangenen Jahrzehnten verändert. Ziel dieser Analyse ist es, die Entwicklung des Frauenanteils unter den Studierenden im Zeitverlauf zu untersuchen.
1.1 Forschungsfrage
Wie hat sich der Frauenanteil unter den Studierenden an den deutschen Hochschule von 1997 bis 2024 verändert?
1.2 Hypothese
Für die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen dem Jahr und dem Frauenanteil werden folgende statistische Hypothesen formuliert:
Nullhypothese (\(H_0\)): Es besteht kein Zusammenhang zwischen dem Jahr und dem Frauenanteil unter den Studierenden.
Hypothese (\(H_1\)): Der Frauenanteil unter den Studierenden steigt im Zeitverlauf. Es besteht ein positiver Zusammenhang zwischen dem Jahr und dem Frauenanteil.
1.3 Datengrundlage
Die Analyse basiert auf einem Datensatz zu Studierenden an deutschen Hochschulen. Der Datensatz enthält Informationen zu Hochschulart, Geschlecht, Jahr sowie Studierendenzahlen verschiedener Fächergruppen.
Datenquelle: Bundesministerium-Datenportal (CSV)
1.4 Vorgehensweise
Zur Untersuchung der Forschungsfrage wird zunächst der Datensatz bereinigt und für die Analyse vorbereitet. Anschließend werden die Daten auf Hochschulen insgesamt sowie auf die relevanten Geschlechtergruppen reduziert. Der Frauenanteil wird anschließend als Verhältnis der weiblichen Studierenden zur Gesamtzahl der Studierenden berechnet. Abschließend wird mithilfe einer linearen Regression untersucht, ob sich der Frauenanteil über die Jahre statistisch signifikant verändert hat.
2 Pakete laden
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.2.1 ✔ readr 2.2.0
## ✔ forcats 1.0.1 ✔ stringr 1.6.0
## ✔ ggplot2 4.0.3 ✔ tibble 3.3.1
## ✔ lubridate 1.9.5 ✔ tidyr 1.3.2
## ✔ purrr 1.2.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors3 Daten und Methodik
3.1 Datensatz einlesen
Read.csv2() liest eine CSV-Datei ein, die standardmäßig mit Semikolon als Trennzeichen und Komma als Dezimalzeichen formatiert ist.
3.2 Erste Übersicht
Erste Zeilen des Datensatzes anzeigen
## [1] "X" "X.1" "X.2" "X.3" "X.4" "X.5" "X.6" "X.7" "X.8" "X.9"
## [11] "X.10" "X.11" "X.12" "X.13" "X.14" "X.15" "X.16" "X.17" "X.18" "X.19"
## [21] "X.20"## 'data.frame': 275 obs. of 21 variables:
## $ X : chr "" "" "Hochschulart" "Universität 5)" ...
## $ X.1 : chr "" "" "Jahr" "1997" ...
## $ X.2 : chr "" "" "Geschlecht" "Insgesamt" ...
## $ X.3 : chr "Fächergruppen insgesamt 2)" "Studierende 3)" "Anzahl" "1386656" ...
## $ X.4 : chr "Fächergruppen insgesamt 2)" "Studienanfänger/ -innen 4)" "Anzahl" "186139" ...
## $ X.5 : chr "Geisteswissenschaften" "Studierende 3)" "Anzahl" "408463" ...
## $ X.6 : chr "Geisteswissenschaften" "Studienanfänger/ -innen 4)" "Anzahl" "55141" ...
## $ X.7 : chr "Sport" "Studierende 3)" "Anzahl" "27014" ...
## $ X.8 : chr "Sport" "Studienanfänger/ -innen 4)" "Anzahl" "3266" ...
## $ X.9 : chr "Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften" "Studierende 3)" "Anzahl" "371956" ...
## $ X.10: chr "Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften" "Studienanfänger/ -innen 4)" "Anzahl" "53960" ...
## $ X.11: chr "Mathematik, Naturwissenschaften" "Studierende 3)" "Anzahl" "243877" ...
## $ X.12: chr "Mathematik, Naturwissenschaften" "Studienanfänger/ -innen 4)" "Anzahl" "31417" ...
## $ X.13: chr "Humanmedizin/ Gesundheitswissenschaften" "Studierende 3)" "Anzahl" "95782" ...
## $ X.14: chr "Humanmedizin/ Gesundheitswissenschaften" "Studienanfänger/ -innen 4)" "Anzahl" "11061" ...
## $ X.15: chr "Agrar-, Forst- und Ernährungswissenschaften, Veterinärmedizin" "Studierende 3)" "Anzahl" "32172" ...
## $ X.16: chr "Agrar-, Forst- und Ernährungswissenschaften, Veterinärmedizin" "Studienanfänger/ -innen 4)" "Anzahl" "4738" ...
## $ X.17: chr "Ingenieurwissenschaften" "Studierende 3)" "Anzahl" "142004" ...
## $ X.18: chr "Ingenieurwissenschaften" "Studienanfänger/ -innen 4)" "Anzahl" "18165" ...
## $ X.19: chr "Kunst, Kunstwissenschaften" "Studierende 3)" "Anzahl" "65032" ...
## $ X.20: chr "Kunst, Kunstwissenschaften" "Studienanfänger/ -innen 4)" "Anzahl" "8040" ...3.3 Struktur
Gibt einen schnellen Überblick über einen Datensatz
## Rows: 275
## Columns: 21
## $ X <chr> "", "", "Hochschulart", "Universität 5)", "Universität 5)", "Univ…
## $ X.1 <chr> "", "", "Jahr", "1997", "1997", "1997", "1998", "1998", "1998", "…
## $ X.2 <chr> "", "", "Geschlecht", "Insgesamt", "Männlich", "Weiblich", "Insge…
## $ X.3 <chr> "Fächergruppen insgesamt 2)", "Studierende 3)", "Anzahl", "138665…
## $ X.4 <chr> "Fächergruppen insgesamt 2)", "Studienanfänger/ -innen 4)", "Anza…
## $ X.5 <chr> "Geisteswissenschaften", "Studierende 3)", "Anzahl", "408463", "1…
## $ X.6 <chr> "Geisteswissenschaften", "Studienanfänger/ -innen 4)", "Anzahl", …
## $ X.7 <chr> "Sport", "Studierende 3)", "Anzahl", "27014", "15006", "12008", "…
## $ X.8 <chr> "Sport", "Studienanfänger/ -innen 4)", "Anzahl", "3266", "1740", …
## $ X.9 <chr> "Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften", "Studierende 3)…
## $ X.10 <chr> "Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften", "Studienanfänge…
## $ X.11 <chr> "Mathematik, Naturwissenschaften", "Studierende 3)", "Anzahl", "2…
## $ X.12 <chr> "Mathematik, Naturwissenschaften", "Studienanfänger/ -innen 4)", …
## $ X.13 <chr> "Humanmedizin/ Gesundheitswissenschaften", "Studierende 3)", "Anz…
## $ X.14 <chr> "Humanmedizin/ Gesundheitswissenschaften", "Studienanfänger/ -inn…
## $ X.15 <chr> "Agrar-, Forst- und Ernährungswissenschaften, Veterinärmedizin", …
## $ X.16 <chr> "Agrar-, Forst- und Ernährungswissenschaften, Veterinärmedizin", …
## $ X.17 <chr> "Ingenieurwissenschaften", "Studierende 3)", "Anzahl", "142004", …
## $ X.18 <chr> "Ingenieurwissenschaften", "Studienanfänger/ -innen 4)", "Anzahl"…
## $ X.19 <chr> "Kunst, Kunstwissenschaften", "Studierende 3)", "Anzahl", "65032"…
## $ X.20 <chr> "Kunst, Kunstwissenschaften", "Studienanfänger/ -innen 4)", "Anza…3.4 Fehlende Werte prüfen
## X X.1 X.2 X.3 X.4 X.5 X.6 X.7 X.8 X.9 X.10 X.11 X.12 X.13 X.14 X.15
## 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## X.16 X.17 X.18 X.19 X.20
## 0 0 0 0 03.5 Fehlende Werte behandeln
NA für fehlende Werte (“-”) einsetzen.
3.6 Datenaufbereitung
3.6.1 Kopfzeilen extrahieren & Daten bereinigen
Die ersten drei Zeilen enthalten strukturierende Informationen für die späteren Spaltennamen und werden daher getrennt vom eigentlichen Datensatz behandelt und anschließend entfernt.
Der zweite Schritt kombiniert die drei Kopfzeilen zu einem gemeinsamen Spaltennamen.
3.6.3 Spalten umbenennen
daten_Bildung_clean <- daten_Bildung_clean %>%
rename(
Hochschulart = X__Hochschulart,
Jahr = X__Jahr,
Geschlecht = X__Geschlecht,
Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studierende = Fächergruppen.insgesamt.2._Studierende.3._Anzahl,
Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studienanfangende= Fächergruppen.insgesamt.2._Studienanfänger...innen.4._Anzahl,
Anzahl_Geisteswissenschaften_Studierende = Geisteswissenschaften_Studierende.3._Anzahl,
Anzahl_Geisteswissenschaften_Studienanfangende = Geisteswissenschaften_Studienanfänger...innen.4._Anzahl,
Anzahl_Sport_Studierende = Sport_Studierende.3._Anzahl,
Anzahl_Sport_Studienanfangende = Sport_Studienanfänger...innen.4._Anzahl,
Anzahl_Rechts_Wirtschafts_undSozialwissenschaften_Studierende = Rechts...Wirtschafts..und.Sozialwissenschaften_Studierende.3._Anzahl,
Anzahl_Rechts_Wirtschafts_undSozialwissenschaften_Studienanfangende = Rechts...Wirtschafts..und.Sozialwissenschaften_Studienanfänger...innen.4._Anzahl,
Anzahl_Mathematik_Naturwissenschaften_Studierende = Mathematik..Naturwissenschaften_Studierende.3._Anzahl,
Anzahl_Mathematik_Naturwissenschaften_Studienanfangende = Mathematik..Naturwissenschaften_Studienanfänger...innen.4._Anzahl,
Anzahl_HumanmedizinGesundheitswissenschaften_Studierende = Humanmedizin..Gesundheitswissenschaften_Studierende.3._Anzahl,
Anzahl_HumanmedizinGesundheitswissenschaften_Studienanfangende = Humanmedizin..Gesundheitswissenschaften_Studienanfänger...innen.4._Anzahl,
Anzahl_Agrar_Forst_Ernährungswissenschaften_Veterinärmedizin_Studierende = Agrar...Forst..und.Ernährungswissenschaften..Veterinärmedizin_Studierende.3._Anzahl,
Anzahl_Agrar_Forst_Ernährungswissenschaften_Veterinärmedizin_Studienanfangende = Agrar...Forst..und.Ernährungswissenschaften..Veterinärmedizin_Studienanfänger...innen.4._Anzahl,
Anzahl_Ingenieurwissenschaften_Studierende = Ingenieurwissenschaften_Studierende.3._Anzahl,
Anzahl_Ingenieurwissenschaften_Studienanfangende = Ingenieurwissenschaften_Studienanfänger...innen.4._Anzahl,
Anzahl_Kunst_Kunstwissenschaften_Studierende = Kunst..Kunstwissenschaften_Studierende.3._Anzahl,
Anzahl_Kunst_Kunstwissenschaften_Studienanfangende = Kunst..Kunstwissenschaften_Studienanfänger...innen.4._Anzahl
)3.7 Filterung und Aggregation
3.7.1 Nur Hochschulen insgesamt
3.7.2 Frauen und Gesamt trennen
Für die weitere Analyse werden die Daten nach dem Merkmal Geschlecht aufgeteilt. Dadurch entstehen zwei getrennte Datensätze: einer für weibliche Studierende und einer für die Gesamtzahl der Studierenden.
3.7.3 Zusammenführen
Anschließend werden beide Datensätze wieder zusammengeführt. Die Verbindung erfolgt über die gemeinsamen Merkmale Jahr und Hochschulart, sodass die Werte für Frauen und Gesamtzahlen in einer Tabelle nebeneinander stehen.
3.7.4 Prüfen
## 'data.frame': 28 obs. of 40 variables:
## $ Jahr : num 1997 1998 1999 2000 2001 ...
## $ Hochschulart : chr "Hochschulen insgesamt" "Hochschulen insgesamt" "Hochschulen insgesamt" "Hochschulen insgesamt" ...
## $ Geschlecht_weiblich : chr "Weiblich" "Weiblich" "Weiblich" "Weiblich" ...
## $ Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studierende_weiblich : num 793768 800927 802851 828941 873004 ...
## $ Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studienanfangende_weiblich : num 129932 132025 143656 154824 170235 ...
## $ Anzahl_Geisteswissenschaften_Studierende_weiblich : num 270524 269878 263820 269254 283023 ...
## $ Anzahl_Geisteswissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 40889 40264 42770 45967 52187 ...
## $ Anzahl_Sport_Studierende_weiblich : num 12008 12050 11418 11584 11615 ...
## $ Anzahl_Sport_Studienanfangende_weiblich : num 1526 1337 1356 1459 1588 ...
## $ Anzahl_Rechts_Wirtschafts_undSozialwissenschaften_Studierende_weiblich : num 239351 244255 250760 261416 277595 ...
## $ Anzahl_Rechts_Wirtschafts_undSozialwissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 45856 47868 52216 55050 60201 ...
## $ Anzahl_Mathematik_Naturwissenschaften_Studierende_weiblich : num 92855 93127 95443 102622 112045 ...
## $ Anzahl_Mathematik_Naturwissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 15247 15635 18446 21912 24364 ...
## $ Anzahl_HumanmedizinGesundheitswissenschaften_Studierende_weiblich : num 46510 47786 48163 49643 50869 ...
## $ Anzahl_HumanmedizinGesundheitswissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 5820 5928 6630 7148 7422 ...
## $ Anzahl_Agrar_Forst_Ernährungswissenschaften_Veterinärmedizin_Studierende_weiblich : num 25886 26310 25939 25721 25766 ...
## $ Anzahl_Agrar_Forst_Ernährungswissenschaften_Veterinärmedizin_Studienanfangende_weiblich: num 4629 4317 4333 4185 4302 ...
## $ Anzahl_Ingenieurwissenschaften_Studierende_weiblich : num 57592 58097 58052 58925 60751 ...
## $ Anzahl_Ingenieurwissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 9326 9941 10689 11675 12113 ...
## $ Anzahl_Kunst_Kunstwissenschaften_Studierende_weiblich : num 48876 49242 49027 49538 51006 ...
## $ Anzahl_Kunst_Kunstwissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 6497 6548 6975 7159 7687 ...
## $ Geschlecht_gesamt : chr "Insgesamt" "Insgesamt" "Insgesamt" "Insgesamt" ...
## $ Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studierende_gesamt : num 1822898 1800651 1770489 1798863 1868229 ...
## $ Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studienanfangende_gesamt : num 267228 271999 290983 314539 344659 ...
## $ Anzahl_Geisteswissenschaften_Studierende_gesamt : num 415634 411853 396696 400680 417965 ...
## $ Anzahl_Geisteswissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 56763 55598 58351 62521 71241 ...
## $ Anzahl_Sport_Studierende_gesamt : num 27014 27176 25826 26485 26980 ...
## $ Anzahl_Sport_Studienanfangende_gesamt : num 3266 3046 3071 3248 3740 ...
## $ Anzahl_Rechts_Wirtschafts_undSozialwissenschaften_Studierende_gesamt : num 565680 563158 562676 571796 593516 ...
## $ Anzahl_Rechts_Wirtschafts_undSozialwissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 95126 96875 103207 106980 116114 ...
## $ Anzahl_Mathematik_Naturwissenschaften_Studierende_gesamt : num 273639 271118 274943 295248 319260 ...
## $ Anzahl_Mathematik_Naturwissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 37488 40583 47437 58809 64243 ...
## $ Anzahl_HumanmedizinGesundheitswissenschaften_Studierende_gesamt : num 95782 95869 93835 93418 93230 ...
## $ Anzahl_HumanmedizinGesundheitswissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 11061 10797 11481 11565 12101 ...
## $ Anzahl_Agrar_Forst_Ernährungswissenschaften_Veterinärmedizin_Studierende_gesamt : num 46634 46448 44916 44001 43908 ...
## $ Anzahl_Agrar_Forst_Ernährungswissenschaften_Veterinärmedizin_Studienanfangende_gesamt : num 8040 7454 7328 7107 7434 ...
## $ Anzahl_Ingenieurwissenschaften_Studierende_gesamt : num 318869 305063 292482 287758 292163 ...
## $ Anzahl_Ingenieurwissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 45122 47092 49025 52797 57370 ...
## $ Anzahl_Kunst_Kunstwissenschaften_Studierende_gesamt : num 79237 79533 78629 78976 80550 ...
## $ Anzahl_Kunst_Kunstwissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 10010 10124 10582 10936 11683 ...4 Analyse
4.1 Frauenanteil berechnen
daten_merge$Frauenanteil <- daten_merge$Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studierende_weiblich /
daten_merge$Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studierende_gesamt * 100
daten_merge$Jahr <- as.numeric(daten_merge$Jahr)Der Frauenanteil wird zunächst als neue Variable berechnet. Anschließend wird das Jahr in ein numerisches Format umgewandelt, um die Regressionsanalyse zu ermöglichen.
4.2 Prüfen
## 'data.frame': 28 obs. of 41 variables:
## $ Jahr : num 1997 1998 1999 2000 2001 ...
## $ Hochschulart : chr "Hochschulen insgesamt" "Hochschulen insgesamt" "Hochschulen insgesamt" "Hochschulen insgesamt" ...
## $ Geschlecht_weiblich : chr "Weiblich" "Weiblich" "Weiblich" "Weiblich" ...
## $ Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studierende_weiblich : num 793768 800927 802851 828941 873004 ...
## $ Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studienanfangende_weiblich : num 129932 132025 143656 154824 170235 ...
## $ Anzahl_Geisteswissenschaften_Studierende_weiblich : num 270524 269878 263820 269254 283023 ...
## $ Anzahl_Geisteswissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 40889 40264 42770 45967 52187 ...
## $ Anzahl_Sport_Studierende_weiblich : num 12008 12050 11418 11584 11615 ...
## $ Anzahl_Sport_Studienanfangende_weiblich : num 1526 1337 1356 1459 1588 ...
## $ Anzahl_Rechts_Wirtschafts_undSozialwissenschaften_Studierende_weiblich : num 239351 244255 250760 261416 277595 ...
## $ Anzahl_Rechts_Wirtschafts_undSozialwissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 45856 47868 52216 55050 60201 ...
## $ Anzahl_Mathematik_Naturwissenschaften_Studierende_weiblich : num 92855 93127 95443 102622 112045 ...
## $ Anzahl_Mathematik_Naturwissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 15247 15635 18446 21912 24364 ...
## $ Anzahl_HumanmedizinGesundheitswissenschaften_Studierende_weiblich : num 46510 47786 48163 49643 50869 ...
## $ Anzahl_HumanmedizinGesundheitswissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 5820 5928 6630 7148 7422 ...
## $ Anzahl_Agrar_Forst_Ernährungswissenschaften_Veterinärmedizin_Studierende_weiblich : num 25886 26310 25939 25721 25766 ...
## $ Anzahl_Agrar_Forst_Ernährungswissenschaften_Veterinärmedizin_Studienanfangende_weiblich: num 4629 4317 4333 4185 4302 ...
## $ Anzahl_Ingenieurwissenschaften_Studierende_weiblich : num 57592 58097 58052 58925 60751 ...
## $ Anzahl_Ingenieurwissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 9326 9941 10689 11675 12113 ...
## $ Anzahl_Kunst_Kunstwissenschaften_Studierende_weiblich : num 48876 49242 49027 49538 51006 ...
## $ Anzahl_Kunst_Kunstwissenschaften_Studienanfangende_weiblich : num 6497 6548 6975 7159 7687 ...
## $ Geschlecht_gesamt : chr "Insgesamt" "Insgesamt" "Insgesamt" "Insgesamt" ...
## $ Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studierende_gesamt : num 1822898 1800651 1770489 1798863 1868229 ...
## $ Anzahl_Fächergruppen.insgesamt_Studienanfangende_gesamt : num 267228 271999 290983 314539 344659 ...
## $ Anzahl_Geisteswissenschaften_Studierende_gesamt : num 415634 411853 396696 400680 417965 ...
## $ Anzahl_Geisteswissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 56763 55598 58351 62521 71241 ...
## $ Anzahl_Sport_Studierende_gesamt : num 27014 27176 25826 26485 26980 ...
## $ Anzahl_Sport_Studienanfangende_gesamt : num 3266 3046 3071 3248 3740 ...
## $ Anzahl_Rechts_Wirtschafts_undSozialwissenschaften_Studierende_gesamt : num 565680 563158 562676 571796 593516 ...
## $ Anzahl_Rechts_Wirtschafts_undSozialwissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 95126 96875 103207 106980 116114 ...
## $ Anzahl_Mathematik_Naturwissenschaften_Studierende_gesamt : num 273639 271118 274943 295248 319260 ...
## $ Anzahl_Mathematik_Naturwissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 37488 40583 47437 58809 64243 ...
## $ Anzahl_HumanmedizinGesundheitswissenschaften_Studierende_gesamt : num 95782 95869 93835 93418 93230 ...
## $ Anzahl_HumanmedizinGesundheitswissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 11061 10797 11481 11565 12101 ...
## $ Anzahl_Agrar_Forst_Ernährungswissenschaften_Veterinärmedizin_Studierende_gesamt : num 46634 46448 44916 44001 43908 ...
## $ Anzahl_Agrar_Forst_Ernährungswissenschaften_Veterinärmedizin_Studienanfangende_gesamt : num 8040 7454 7328 7107 7434 ...
## $ Anzahl_Ingenieurwissenschaften_Studierende_gesamt : num 318869 305063 292482 287758 292163 ...
## $ Anzahl_Ingenieurwissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 45122 47092 49025 52797 57370 ...
## $ Anzahl_Kunst_Kunstwissenschaften_Studierende_gesamt : num 79237 79533 78629 78976 80550 ...
## $ Anzahl_Kunst_Kunstwissenschaften_Studienanfangende_gesamt : num 10010 10124 10582 10936 11683 ...
## $ Frauenanteil : num 43.5 44.5 45.3 46.1 46.7 ...4.3 Verlauf anschauen
ggplot(daten_merge, aes(x = Jahr, y = Frauenanteil)) +
geom_line(color = "#2c3e50", linewidth = 1) +
geom_point(color = "#d94222", size = 2.5) +
geom_smooth(
method = "lm",
se = FALSE,
color = "#7f8c8d",
linetype = "dashed",
linewidth = 0.8
) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(
title = "Verlauf des Frauenanteils an deutschen Hochschulen",
subtitle = "Beobachtete Werte im Vergleich zum linearen Trend",
x = "Jahr",
y = "Frauenanteil (%)"
)## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Die grafische Darstellung zeigt die Entwicklung des Frauenanteils über die betrachteten Jahre. Die Trendlinie gibt einen ersten Hinweis darauf, ob eine steigende oder fallende Entwicklung vorliegt. Die statistische Überprüfung dieses Trends erfolgt anschließend mithilfe einer linearen Regression.
4.4 Lineare Regression
Verändert sich Frauenanteil mit der Zeit?
Um zu untersuchen, ob sich der Frauenanteil im Zeitverlauf verändert, wird ein lineares Regressionsmodell geschätzt. Dabei wird der Frauenanteil als abhängige Variable und das Jahr als unabhängige Variable verwendet.
Das lineare Regressionsmodell untersucht, ob ein systematischer Zusammenhang zwischen dem Jahr und dem Frauenanteil besteht. Ein positiver Koeffizient würde darauf hinweisen, dass der Frauenanteil im Zeitverlauf steigt.
##
## Call:
## lm(formula = Frauenanteil ~ Jahr, data = daten_merge)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.7612 -0.7227 0.1672 0.6305 1.1035
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -337.98441 35.89219 -9.417 7.30e-10 ***
## Jahr 0.19193 0.01785 10.751 4.59e-11 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
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## Residual standard error: 0.7631 on 26 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8164, Adjusted R-squared: 0.8093
## F-statistic: 115.6 on 1 and 26 DF, p-value: 4.594e-115 Ergebnis kompakt
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -337.9844097 35.89218946 -9.416656 7.299752e-10
## Jahr 0.1919328 0.01785223 10.751199 4.594170e-11Die lineare Regression zeigt einen positiven Zusammenhang zwischen dem Jahr und dem Frauenanteil.
Der Regressionskoeffizient von etwa 0,19 bedeutet, dass der Frauenanteil durchschnittlich um rund 0,19 Prozentpunkte pro Jahr zunimmt.
Da der p-Wert kleiner als 0,001 ist, ist dieser Zusammenhang statistisch hochsignifikant.
6 Limitationen
Die Analyse basiert auf einer einfachen linearen Regression. Andere Einflussfaktoren auf den Frauenanteil, wie bildungspolitische Reformen, gesellschaftliche Entwicklungen oder Veränderungen in der Fächerwahl, wurden nicht berücksichtigt.
7 Fazit
Die Analyse bestätigt die Hypothese: Der Frauenanteil an Hochschulen ist im Zeitverlauf kontinuierlich gestiegen. Dies deutet auf eine langfristige strukturelle Veränderung im Hochschulsystem hin.