Mittelwert und Standardabweichung

(Deskriptive Statistik): Mittelwert M, Standardabweichung SD

Die Stichprobe war insgesamt eher jung (M=19.22, SD=3.45). Das Durchschnittsalter der Student_Innen betrug 19.22 Jahre (SD=3.45). Die Mehrheit der Teilnehmenden waren Frauen mit einem Anteil von 62 Prozent.

Die Stichprobe setzt sich aus eher jungen Student_Innen zusammen (M=18.22, SD=3.45; 62% weiblich).

Prozentwerte

(Deskriptive Statistik)

Von den Befragten gaben 35 Prozent an Deutsch, Französisch und Englisch zu sprechen, 14 Prozent sprechen Französisch, Englisch und Italienisch.

Fast die Hälfte (49%) der Befragten gab an, mehr als drei Sprachen zu beherrschen.

Chi-Quadrat: Freiheitsgrad(e) df; Fallzahl N, Pearson Chi-Quadrat-Wert χ², Signifikanzwert p

Es konnte kein signifikanter Effekt des Geschlechts auf das Ausmass der Nutzung von gewalthaltigen Medieninhalten gefunden werden (χ²(1, N=90)=0.89, p=.35).

Männer und Frauen unterscheiden sich nicht im Ausmass der Nutzung gewalthaltiger Medieninhalte (χ²(1, N=90)=.89, p=.35).

T-Test: Freiheitsgrad(e) df, Testprüfgrösse t-Wert, Signifikanzwert p

Wie aus der Tabelle 2 zu entnehmen ist, besteht ein signifikanter Unterschied zwischen Männern und Frauen, t(54)=5.43, p<.001. Frauen nutzen deutlich mehr Social Media als Männer.

Männer und Frauen unterscheiden sich signifikant hinsichtlich der Nutzung von Social Media,  t(54)=5.43, p<.001. Frauen nutzen deutlich mehr Social Media als Männer.

ANOVA: Freiheitsgrad(e) df zwischen den Gruppen, Freiheitsgrad(e) df innerhalb der Gruppe, Testprüfgrösse F-Wert, Signifikanzwert p

Anmerkungen: Ein- oder zweifaktorielle Varianzanalyse? Mit oder ohne Messwiederholung?

Es konnte sowohl ein signifikanter Haupteffekt für den Faktor Mediennutzung, F(1, 145)=5.43, p<.05, als auch ein signifikanter Interaktionseffekt zwischen Mediennutzung und Geschlecht, F(2, 145) = 3.13, p < .01., η2=0.80 festgestellt werden.

Das Ausmass der Mediennutzung hat einen signifikanten Einfluss auf die Einstellung (F(1, 145)=5.43, p<.05). Der signifikante Interaktionseffekt weist darauf hin, dass sich die Mediennutzung je nach Geschlecht unterschiedlich auf die Einstellung auswirkt.

Noch besser wäre: Je umfangreicher die Mediennutzung umso negativer die Einstellung zu XYZ, (F(1, 145)=5.43, p<.05). Dieser Effekt ist zudem bei Männern stärker als bei Frauen. 

Korrelation nach Pearson: Freiheitsgrad(e) df, wobei hier gilt df=n-2, Korrelationskoeffizient r, Signifikanzwert p

Es besteht ein signifikanter Zusammenhang zwischen den Mediennutzungspräferenzen und dem Alter der untersuchten Personen, r(55) = .49, p < .05.

Je älter die untersuchten Personen, desto ausgeprägter ist die Nutzung von klassischen / offline Medien (r[55] = .49, p < .05).

Regression: Nicht-standardisierter oder je nachdem standardisierter β-Koeffizient, t-Test mit Freiheitsgrade(n) df (hier N-k-1) sowie Signifikanzwert p. Bestimmtheitsmass R² (Koeffizient zur Interpretation der Modellgüte), F-Test mit Freiheitsgrade(n) und Signifikanzwert p

Die Facebook-Nutzung hängt negativ mit der Laune der Teilnehmenden zusammen. Steigt die Facebook-Nutzung um eine Einheit, verschlechtert sich die Stimmung um -0.34 Einheiten (β=.34, t(225)=6.53, p<.001; R²=.12, F(1,225)=42.64, p<.001).

Das Ausmass der Facebook-Nutzung hat einen Einfluss auf  die Stimmung der Teilnehmenden. Mit steigender Nutzung verschlechtert sich die Stimmung signifikant (β=.34, t(225)=6.53, p<.001). Die Dauer der Facebook Nutzung erklärt zudem einen signifikanten Anteil an Varianz der Stimmung (R²=.12, F(1,225)=42.64, p<.001).