Initialerhebung im Projekt SPELL
Christian Elsenbast, Fraunhofer IESE
14 4 2022
Package Handling
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(openxlsx)
library(readxl)
library(VIM)
library(tidyverse)
library(car)
library(corrr)
library(correlation)
library(corrplot)
library(ggcorrplot)
library(sjmisc)
library(skimr)
library(mice)
library(stats)
library(statsr)
library(data.table)
library(psych)
library(readr)
library(lavaan)
library(lavaanPlot)
library(semPlot)
library(tidyr)
library(ggthemes)
library(Rcpp)
library(GPArotation)
library(ggstatsplot)
library(ggside)Data Input
tb_raw <- read_delim("C:/Users/elsenbas/Sicherheitskopien/rohdatenablage/SPELL Initialerhebung/TB/results-survey965465_final.csv",
delim = ";", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)## Rows: 575 Columns: 36
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ";"
## chr (32): Column6, Column9, Column10, Column11, Column13, Column14, Column15...
## dbl (3): Column7, Column8, Column12
## lgl (1): Column29
##
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.# Inspektion
#View(tb_raw)
str(tb_raw)## spec_tbl_df [575 x 36] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Column6 : chr [1:575] "Nein" NA "Ja" "Ja" ...
## $ Column7 : num [1:575] NA NA NA NA NA ...
## $ Column8 : num [1:575] 36 NA 27 26 57 24 56 28 63 NA ...
## $ Column9 : chr [1:575] "Männlich" NA "Männlich" "Männlich" ...
## $ Column10: chr [1:575] "Realschulabschluss" NA "Universitätsabschluss (Master)" "Fach(hoch)schulabschluss" ...
## $ Column11: chr [1:575] "Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle" NA "THW" "Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle" ...
## $ Column12: num [1:575] 8 NA 10 2 30 1 31 7 34 NA ...
## $ Column13: chr [1:575] "Ja" NA "Nein" "Ja" ...
## $ Column14: chr [1:575] "Ja" NA "Nein" "Ja" ...
## $ Column15: chr [1:575] "Rettungsdienst und Feuerwehr" NA NA "Rettungsdienst und Feuerwehr" ...
## $ Column16: chr [1:575] "regional (über mehrere Anlagen/Städte/Landkreise hinweg)" NA NA "standortbezogen, lokal (einzelne/r Industrieanlage/Landkreis/Stadt)" ...
## $ Column17: chr [1:575] "stimmt ziemlich" NA "stimmt völlig" "stimmt völlig" ...
## $ Column18: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt ziemlich" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column19: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt ziemlich" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column20: chr [1:575] "stimmt ziemlich" NA "stimmt teilweise" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column21: chr [1:575] "stimmt teilweise" NA "stimmt wenig" "stimmt wenig" ...
## $ Column22: chr [1:575] "stimmt wenig" NA "stimmt gar nicht" "stimmt wenig" ...
## $ Column23: chr [1:575] "stimmt gar nicht" NA "stimmt gar nicht" "stimmt wenig" ...
## $ Column24: chr [1:575] "stimmt gar nicht" NA "stimmt gar nicht" "stimmt wenig" ...
## $ Column25: chr [1:575] "stimmt ziemlich" NA "stimmt wenig" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column26: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt wenig" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column27: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt gar nicht" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column28: chr [1:575] "stimmt ziemlich" NA "stimmt teilweise" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column29: logi [1:575] NA NA NA NA NA NA ...
## $ Column30: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt ziemlich" "stimmt gar nicht" ...
## $ Column31: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt ziemlich" "stimmt teilweise" ...
## $ Column32: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt teilweise" "stimmt gar nicht" ...
## $ Column33: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt teilweise" "stimmt teilweise" ...
## $ Column34: chr [1:575] "stimmt gar nicht" NA "stimmt wenig" "stimmt gar nicht" ...
## $ Column35: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt gar nicht" "stimmt wenig" ...
## $ Column36: chr [1:575] "stimmt gar nicht" NA "stimmt gar nicht" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column37: chr [1:575] "stimmt gar nicht" NA "stimmt gar nicht" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column38: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt wenig" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column39: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt gar nicht" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column40: chr [1:575] "stimmt wenig" NA "stimmt wenig" "stimmt ziemlich" ...
## $ Column41: chr [1:575] "stimmt völlig" NA "stimmt wenig" "stimmt ziemlich" ...
## - attr(*, "spec")=
## .. cols(
## .. Column6 = col_character(),
## .. Column7 = col_double(),
## .. Column8 = col_double(),
## .. Column9 = col_character(),
## .. Column10 = col_character(),
## .. Column11 = col_character(),
## .. Column12 = col_double(),
## .. Column13 = col_character(),
## .. Column14 = col_character(),
## .. Column15 = col_character(),
## .. Column16 = col_character(),
## .. Column17 = col_character(),
## .. Column18 = col_character(),
## .. Column19 = col_character(),
## .. Column20 = col_character(),
## .. Column21 = col_character(),
## .. Column22 = col_character(),
## .. Column23 = col_character(),
## .. Column24 = col_character(),
## .. Column25 = col_character(),
## .. Column26 = col_character(),
## .. Column27 = col_character(),
## .. Column28 = col_character(),
## .. Column29 = col_logical(),
## .. Column30 = col_character(),
## .. Column31 = col_character(),
## .. Column32 = col_character(),
## .. Column33 = col_character(),
## .. Column34 = col_character(),
## .. Column35 = col_character(),
## .. Column36 = col_character(),
## .. Column37 = col_character(),
## .. Column38 = col_character(),
## .. Column39 = col_character(),
## .. Column40 = col_character(),
## .. Column41 = col_character()
## .. )
## - attr(*, "problems")=<externalptr>Data preparation
Variablennamen anpassen
#Export
write.csv2(x = data.frame(VarName = colnames(tb_raw)),file = "varnames_techb.csv")
#Import nach Bearbeitung der Variablennamen
tb_mapping <- read_excel("C:/Users/elsenbas/Sicherheitskopien/spell/varnames_techb.xlsx")## New names:
## * `` -> ...1#View(varnames_techb)
#Überschreiben der Colnames
colnames(tb_raw) <- tb_mapping$NeuerName
#Löschen des nicht mehr benötigten Mapping Dataframes
tb_mapping <- NULL
#Löschen einer Variable, die nur Text und keine Antworten enthält
tb_raw$text <- NULLFehlende Werte
#Skala für Technikbereitschaft
soziodemographie <- c("alter_tb", "geschlecht_tb", "schulabschluss_tb", "beruf_tb", "berufserfahrung_tb", "notfallversorgung_tb", "leitstellenzugehörigkeit_tb", "branche_tb", "verantwortung_tb")
tb_vector <- c("Technikakzeptanz_1",
"Technikakzeptanz_2",
"Technikakzeptanz_3",
"Technikakzeptanz_4",
"Technikkompetenzueberzeugung_1",
"Technikkompetenzueberzeugung_2",
"Technikkompetenzueberzeugung_3",
"Technikkompetenzueberzeugung_4",
"Technikkontrollueberzeugung_1",
"Technikkontrollueberzeugung_2",
"Technikkontrollueberzeugung_3",
"Technikkontrollueberzeugung_4")
tb_ki <- c("KI_Technikakzeptanz_1",
"KI_Technikakzeptanz_2",
"KI_Technikakzeptanz_3",
"KI_Technikakzeptanz_4",
"KI_Technikkompetenzueberzeugung_1",
"KI_Technikkompetenzueberzeugung_2",
"KI_Technikkompetenzueberzeugung_3",
"KI_Technikkompetenzueberzeugung_4",
"KI_Technikkontrollueberzeugung_1",
"KI_Technikkontrollueberzeugung_2",
"KI_Technikkontrollueberzeugung_3",
"KI_Technikkontrollueberzeugung_4")
tb_raw[,tb_vector]## # A tibble: 575 x 12
## Technikakzeptanz_1 Technikakzeptanz_2 Technikakzeptanz_3 Technikakzeptanz_4
## <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 stimmt ziemlich stimmt völlig stimmt völlig stimmt ziemlich
## 2 <NA> <NA> <NA> <NA>
## 3 stimmt völlig stimmt ziemlich stimmt ziemlich stimmt teilweise
## 4 stimmt völlig stimmt ziemlich stimmt ziemlich stimmt ziemlich
## 5 stimmt teilweise stimmt teilweise stimmt teilweise stimmt teilweise
## 6 stimmt völlig stimmt teilweise stimmt teilweise stimmt teilweise
## 7 stimmt wenig stimmt wenig stimmt wenig stimmt wenig
## 8 stimmt völlig stimmt ziemlich stimmt völlig stimmt völlig
## 9 stimmt teilweise stimmt teilweise stimmt teilweise stimmt teilweise
## 10 <NA> <NA> <NA> <NA>
## # ... with 565 more rows, and 8 more variables:
## # Technikkompetenzueberzeugung_1 <chr>, Technikkompetenzueberzeugung_2 <chr>,
## # Technikkompetenzueberzeugung_3 <chr>, Technikkompetenzueberzeugung_4 <chr>,
## # Technikkontrollueberzeugung_1 <chr>, Technikkontrollueberzeugung_2 <chr>,
## # Technikkontrollueberzeugung_3 <chr>, Technikkontrollueberzeugung_4 <chr># Analyse der fehlenden Werte
sapply(tb_raw[,soziodemographie], function(x){sum(is.na(x))/nrow(tb_raw)})## alter_tb geschlecht_tb
## 0.1530435 0.1600000
## schulabschluss_tb beruf_tb
## 0.1304348 0.1130435
## berufserfahrung_tb notfallversorgung_tb
## 0.1304348 0.1147826
## leitstellenzugehörigkeit_tb branche_tb
## 0.1217391 0.6121739
## verantwortung_tb
## 0.6086957sapply(tb_raw[,tb_vector], function(x){sum(is.na(x))/nrow(tb_raw)})## Technikakzeptanz_1 Technikakzeptanz_2
## 0.1373913 0.1373913
## Technikakzeptanz_3 Technikakzeptanz_4
## 0.1373913 0.1373913
## Technikkompetenzueberzeugung_1 Technikkompetenzueberzeugung_2
## 0.1373913 0.1373913
## Technikkompetenzueberzeugung_3 Technikkompetenzueberzeugung_4
## 0.1373913 0.1373913
## Technikkontrollueberzeugung_1 Technikkontrollueberzeugung_2
## 0.1391304 0.1391304
## Technikkontrollueberzeugung_3 Technikkontrollueberzeugung_4
## 0.1391304 0.1391304sapply(tb_raw[,tb_ki], function(x){sum(is.na(x))/nrow(tb_raw)})## KI_Technikakzeptanz_1 KI_Technikakzeptanz_2
## 0.1478261 0.1478261
## KI_Technikakzeptanz_3 KI_Technikakzeptanz_4
## 0.1478261 0.1478261
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_1 KI_Technikkompetenzueberzeugung_2
## 0.1478261 0.1478261
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_3 KI_Technikkompetenzueberzeugung_4
## 0.1478261 0.1478261
## KI_Technikkontrollueberzeugung_1 KI_Technikkontrollueberzeugung_2
## 0.1478261 0.1478261
## KI_Technikkontrollueberzeugung_3 KI_Technikkontrollueberzeugung_4
## 0.1478261 0.1478261#Crosscheck
sum(is.na(tb_raw$alter_tb))## [1] 88sum(is.na(tb_raw$geschlecht_tb))## [1] 92sum(is.na(tb_raw$schulabschluss_tb))## [1] 75sum(is.na(tb_raw$beruf_tb))## [1] 65sum(is.na(tb_raw$berufserfahrung_tb))## [1] 75sum(is.na(tb_raw$geschlecht_tb))## [1] 92sum(is.na(tb_raw$Technikakzeptanz_1))## [1] 79sum(is.na(tb_raw$Technikkompetenzueberzeugung_1))## [1] 79sum(is.na(tb_raw$Technikkontrollueberzeugung_1))## [1] 80sum(is.na(tb_raw$KI_Technikakzeptanz_1))## [1] 85sum(is.na(tb_raw$KI_Technikkompetenzueberzeugung_1))## [1] 85sum(is.na(tb_raw$KI_Technikkontrollueberzeugung_1))## [1] 85#Zeilen, die in allen Variablen fehlen löschen
rowSums(is.na(tb_raw))## [1] 1 35 3 1 3 1 3 3 3 35 3 4 3 1 3 3 1 3 3 3 3 3 3 25 1
## [26] 3 3 1 35 35 1 1 3 1 35 3 4 1 1 1 15 1 13 3 35 3 3 35 1 3
## [51] 27 3 35 3 1 1 3 35 30 3 0 0 1 3 3 3 3 1 3 1 1 1 3 3 3
## [76] 3 3 3 3 3 3 35 1 35 3 1 3 3 3 25 3 1 3 1 3 3 35 3 0 3
## [101] 1 1 3 3 35 3 1 35 3 3 3 35 1 3 1 3 3 3 1 5 35 19 1 1 3
## [126] 1 3 3 3 1 1 1 1 3 3 1 35 3 3 3 3 3 35 1 3 35 1 3 3 1
## [151] 1 3 3 1 4 3 3 3 1 15 3 35 3 3 1 3 3 1 3 4 1 3 3 1 35
## [176] 3 15 3 1 5 3 35 3 3 3 3 35 1 3 1 3 3 3 1 3 3 1 3 35 3
## [201] 35 2 3 3 35 1 35 3 3 3 3 1 5 1 1 1 1 2 1 25 3 3 3 3 1
## [226] 1 1 1 3 35 1 3 3 1 3 3 2 3 1 1 3 3 1 1 0 3 3 3 1 3
## [251] 3 1 3 1 28 1 35 35 1 4 1 3 3 3 3 35 3 3 1 1 3 3 1 2 3
## [276] 3 1 1 35 3 1 3 1 35 1 3 1 3 1 1 35 1 1 1 1 3 3 3 1 3
## [301] 3 1 35 1 1 1 3 3 3 2 2 1 35 3 1 3 1 1 1 3 35 35 3 1 2
## [326] 3 3 1 3 3 27 3 3 35 1 3 2 3 1 1 3 3 4 28 1 2 1 35 3 1
## [351] 1 5 35 1 35 1 3 3 3 3 3 35 3 1 3 5 3 1 3 3 3 3 2 1 3
## [376] 2 1 3 1 1 3 4 3 25 1 35 2 3 1 5 3 3 3 35 3 1 1 1 1 3
## [401] 1 3 1 5 1 1 1 3 1 1 1 1 3 3 3 3 1 1 1 3 3 3 2 3 3
## [426] 1 35 3 3 3 3 1 25 1 35 3 35 3 1 1 3 1 3 1 25 1 3 3 2 3
## [451] 3 3 3 3 1 3 35 1 2 35 3 1 3 35 1 1 1 1 1 3 3 3 35 35 5
## [476] 3 1 27 35 0 3 1 3 3 3 35 1 2 3 1 35 1 3 3 3 1 2 3 3 3
## [501] 1 3 3 3 1 1 3 3 35 1 29 2 1 3 35 3 15 3 35 3 3 1 1 1 1
## [526] 1 3 3 1 3 1 3 3 1 3 1 35 3 35 35 3 1 1 3 28 3 3 2 1 3
## [551] 3 35 1 3 35 1 35 2 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 1 4 3 3 1tb <- tb_raw[rowSums(is.na(tb_raw))!=ncol(tb_raw),]
#65 Zeilen gelöscht#Kontrolle der weiterhin fehlenden Werte mit Pattern Analyse
VIM::matrixplot(tb)
VIM::matrixplot(tb[,soziodemographie])
VIM::matrixplot(tb[,tb_vector])
VIM::matrixplot(tb[,tb_ki])
## Relevante character-Variablen in integer umwandeln
Neue Variable anlegen und Werte als integer zuweisen
#Chr Variablen in numerische Wandeln
#1Exemplarisch für eine Var
#2Dann verallgemeinern
#3Danach rekodieren
table(tb$Technikakzeptanz_1)##
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 23 72 192 13
## stimmt ziemlich
## 196tb$Technikakzeptanz_1_n <- NA
tb$Technikakzeptanz_1_n[tb$Technikakzeptanz_1=="stimmt gar nicht"] <- 1
tb$Technikakzeptanz_1_n[tb$Technikakzeptanz_1=="stimmt wenig"] <- 2
tb$Technikakzeptanz_1_n[tb$Technikakzeptanz_1=="stimmt teilweise"] <- 3
tb$Technikakzeptanz_1_n[tb$Technikakzeptanz_1=="stimmt ziemlich"] <- 4
tb$Technikakzeptanz_1_n[tb$Technikakzeptanz_1=="stimmt völlig"] <- 5
#Validierung
table(tb$Technikakzeptanz_1_n, tb$Technikakzeptanz_1, useNA = "always")##
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 23 0 0 0
## 2 0 0 0 13
## 3 0 72 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 192 0
## <NA> 0 0 0 0
##
## stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 196 0
## 5 0 0
## <NA> 0 14Funktion bauen
# Funktion bauen: SemVarUmwandeln als Automatisierung des voherigens Junks
SemVarUmwandelnTB <- function(SemVarTB){
print(table(SemVarTB))
#leere numerische Variable anlegen
SemVarNum <- vector(mode = "integer", length = length(SemVarTB))
SemVarNum <- NA
SemVarNum[SemVarTB=="stimmt gar nicht"] <- 1
SemVarNum[SemVarTB=="stimmt wenig"] <- 2
SemVarNum[SemVarTB=="stimmt teilweise"] <- 3
SemVarNum[SemVarTB=="stimmt ziemlich"] <- 4
SemVarNum[SemVarTB=="stimmt völlig"] <- 5
print(table(SemVarNum, SemVarTB, useNA = "always"))
return(SemVarNum)
}
#Funktion aufrufen
SemVarUmwandelnTB(SemVarTB = tb$Technikakzeptanz_1)## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 23 72 192 13
## stimmt ziemlich
## 196
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 23 0 0 0
## 2 0 0 0 13
## 3 0 72 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 192 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 196 0
## 5 0 0
## <NA> 0 14## [1] 4 5 5 3 5 2 5 3 4 2 4 4 3 4 1 1 5 5 4 3 5 NA 5 4 4
## [26] 5 5 4 5 1 4 5 5 5 1 4 4 4 3 3 5 4 4 NA 4 5 3 5 1 NA
## [51] 5 4 4 3 5 5 4 2 5 5 5 3 5 4 5 4 3 4 1 5 5 4 5 3 3
## [76] 3 4 5 NA 1 4 3 4 5 3 2 4 4 4 4 5 3 1 4 4 4 5 5 5 4
## [101] 5 4 3 4 3 5 3 4 4 3 5 3 4 1 4 5 4 3 4 4 4 4 5 4 4
## [126] 4 5 3 4 2 4 5 5 4 5 3 5 1 4 5 4 4 4 5 1 5 5 5 4 3
## [151] 4 5 5 1 3 4 4 2 4 3 3 4 4 4 5 4 4 4 4 4 5 4 1 4 5
## [176] 5 4 3 3 5 4 5 4 5 5 4 5 5 1 4 4 4 NA 4 5 3 4 5 4 1
## [201] 5 4 5 5 4 5 4 5 5 4 5 4 4 5 5 5 3 4 1 4 5 3 5 3 5
## [226] 5 NA 4 4 4 5 4 2 4 1 4 5 4 5 5 5 5 5 4 3 4 4 4 5 3
## [251] 4 5 3 4 5 4 4 4 5 5 5 4 5 4 3 5 4 4 4 5 5 4 5 5 4
## [276] 3 4 5 5 1 3 5 3 3 4 5 4 5 5 5 5 4 NA 4 5 5 5 5 4 5
## [301] 4 4 5 4 NA 4 5 4 3 5 1 3 5 3 4 5 4 4 3 4 5 4 4 5 5
## [326] 3 4 5 4 4 4 3 3 5 4 4 5 4 5 4 NA 4 3 3 5 3 4 1 4 3
## [351] 4 5 4 3 4 4 4 5 4 4 4 5 5 5 5 3 5 5 2 5 5 4 5 3 4
## [376] 5 5 4 4 3 3 4 5 5 5 4 NA 5 5 5 4 4 5 4 1 4 NA 4 5 5
## [401] 4 4 5 4 5 5 4 5 5 4 5 5 4 5 2 4 5 3 5 5 4 2 5 5 NA
## [426] 2 4 1 4 3 5 5 4 3 4 5 5 5 4 5 3 3 3 4 5 4 3 5 4 4
## [451] 5 5 3 NA 3 5 4 3 4 5 5 3 5 4 5 4 5 3 3 5 4 5 2 4 4
## [476] 1 5 4 4 2 5 4 NA 4 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4
## [501] 5 4 4 4 4 4 5 5 3 5#sum(is.na(initialerhebung$takai1))Skala und Var-Names
tb_skala <- sapply(tb[,c("Technikakzeptanz_1",
"Technikakzeptanz_2",
"Technikakzeptanz_3",
"Technikakzeptanz_4",
"Technikkompetenzueberzeugung_1",
"Technikkompetenzueberzeugung_2",
"Technikkompetenzueberzeugung_3",
"Technikkompetenzueberzeugung_4",
"Technikkontrollueberzeugung_1",
"Technikkontrollueberzeugung_2",
"Technikkontrollueberzeugung_3",
"Technikkontrollueberzeugung_4",
"KI_Technikakzeptanz_1",
"KI_Technikakzeptanz_2",
"KI_Technikakzeptanz_3",
"KI_Technikakzeptanz_4",
"KI_Technikkompetenzueberzeugung_1",
"KI_Technikkompetenzueberzeugung_2",
"KI_Technikkompetenzueberzeugung_3",
"KI_Technikkompetenzueberzeugung_4",
"KI_Technikkontrollueberzeugung_1",
"KI_Technikkontrollueberzeugung_2",
"KI_Technikkontrollueberzeugung_3",
"KI_Technikkontrollueberzeugung_4")], SemVarUmwandelnTB)## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 23 72 192 13
## stimmt ziemlich
## 196
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 23 0 0 0
## 2 0 0 0 13
## 3 0 72 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 192 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 196 0
## 5 0 0
## <NA> 0 14
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 13 91 182 20
## stimmt ziemlich
## 190
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 13 0 0 0
## 2 0 0 0 20
## 3 0 91 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 182 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 190 0
## 5 0 0
## <NA> 0 14
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 19 108 165 23
## stimmt ziemlich
## 181
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 19 0 0 0
## 2 0 0 0 23
## 3 0 108 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 165 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 181 0
## 5 0 0
## <NA> 0 14
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 24 116 167 31
## stimmt ziemlich
## 158
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 24 0 0 0
## 2 0 0 0 31
## 3 0 116 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 167 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 158 0
## 5 0 0
## <NA> 0 14
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 197 69 20 162
## stimmt ziemlich
## 48
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 197 0 0 0
## 2 0 0 0 162
## 3 0 69 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 20 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 48 0
## 5 0 0
## <NA> 0 14
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 178 74 19 187
## stimmt ziemlich
## 38
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 178 0 0 0
## 2 0 0 0 187
## 3 0 74 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 19 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 38 0
## 5 0 0
## <NA> 0 14
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 221 74 27 132
## stimmt ziemlich
## 42
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 221 0 0 0
## 2 0 0 0 132
## 3 0 74 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 27 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 42 0
## 5 0 0
## <NA> 0 14
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 223 70 28 105
## stimmt ziemlich
## 70
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 223 0 0 0
## 2 0 0 0 105
## 3 0 70 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 28 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 70 0
## 5 0 0
## <NA> 0 14
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 22 122 152 28
## stimmt ziemlich
## 171
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 22 0 0 0
## 2 0 0 0 28
## 3 0 122 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 152 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 171 0
## 5 0 0
## <NA> 0 15
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 24 87 168 33
## stimmt ziemlich
## 183
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 24 0 0 0
## 2 0 0 0 33
## 3 0 87 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 168 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 183 0
## 5 0 0
## <NA> 0 15
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 31 101 155 59
## stimmt ziemlich
## 149
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 31 0 0 0
## 2 0 0 0 59
## 3 0 101 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 155 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 149 0
## 5 0 0
## <NA> 0 15
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 26 120 144 30
## stimmt ziemlich
## 175
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 26 0 0 0
## 2 0 0 0 30
## 3 0 120 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 144 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 175 0
## 5 0 0
## <NA> 0 15
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 34 104 104 21
## stimmt ziemlich
## 227
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 34 0 0 0
## 2 0 0 0 21
## 3 0 104 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 104 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 227 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 21 102 98 32
## stimmt ziemlich
## 237
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 21 0 0 0
## 2 0 0 0 32
## 3 0 102 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 98 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 237 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 25 133 77 39
## stimmt ziemlich
## 216
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 25 0 0 0
## 2 0 0 0 39
## 3 0 133 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 77 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 216 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 34 127 80 47
## stimmt ziemlich
## 202
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 34 0 0 0
## 2 0 0 0 47
## 3 0 127 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 80 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 202 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 194 51 23 193
## stimmt ziemlich
## 29
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 194 0 0 0
## 2 0 0 0 193
## 3 0 51 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 23 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 29 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 208 77 22 159
## stimmt ziemlich
## 24
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 208 0 0 0
## 2 0 0 0 159
## 3 0 77 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 22 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 24 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 186 74 22 172
## stimmt ziemlich
## 36
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 186 0 0 0
## 2 0 0 0 172
## 3 0 74 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 22 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 36 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 202 87 26 128
## stimmt ziemlich
## 47
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 202 0 0 0
## 2 0 0 0 128
## 3 0 87 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 26 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 47 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 39 138 75 47
## stimmt ziemlich
## 191
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 39 0 0 0
## 2 0 0 0 47
## 3 0 138 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 75 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 191 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 35 109 81 45
## stimmt ziemlich
## 220
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 35 0 0 0
## 2 0 0 0 45
## 3 0 109 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 81 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 220 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 39 146 62 59
## stimmt ziemlich
## 184
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 39 0 0 0
## 2 0 0 0 59
## 3 0 146 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 62 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 184 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20
## SemVarTB
## stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 38 131 67 46
## stimmt ziemlich
## 208
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt gar nicht stimmt teilweise stimmt völlig stimmt wenig
## 1 38 0 0 0
## 2 0 0 0 46
## 3 0 131 0 0
## 4 0 0 0 0
## 5 0 0 67 0
## <NA> 0 0 0 0
## SemVarTB
## SemVarNum stimmt ziemlich <NA>
## 1 0 0
## 2 0 0
## 3 0 0
## 4 208 0
## 5 0 0
## <NA> 0 20# Variablenname anpassen
colnames(tb_skala) <- paste0(colnames(tb_skala), "_n") #Matrix
# dataframe verbinden
tb <- cbind(tb, tb_skala)
#sum(is.na(initialerhebung$takai1_n))
table(tb$Technikkontrollueberzeugung_4, tb$Technikkontrollueberzeugung_4_n)##
## 1 2 3 4 5
## stimmt gar nicht 26 0 0 0 0
## stimmt teilweise 0 0 120 0 0
## stimmt völlig 0 0 0 0 144
## stimmt wenig 0 30 0 0 0
## stimmt ziemlich 0 0 0 175 0Konstrukte für allgemeine Technikbereitschaft bauen
Technikakzeptanz
#Items 1-5, keine invertierten Items
Technikakzeptanz <- data.frame(Date=as.Date("01/01/2000", format="%m/%d/%Y"),
File="", User="", stringsAsFactors=FALSE)
Technikakzeptanz <- Technikakzeptanz[-1,]
Technikakzeptanz <- data.frame(Date=as.Date("01/01/2000", format="%m/%d/%Y"),
File="", User="", stringsAsFactors=FALSE)
Technikakzeptanz <- Technikakzeptanz[-1,]
Technikakzeptanz <- tb[,c("Technikakzeptanz_1_n", "Technikakzeptanz_2_n", "Technikakzeptanz_3_n", "Technikakzeptanz_4_n")]
#Merkmalsausprägungen der Items prüfen
lapply(tb[,c("Technikakzeptanz_1_n", "Technikakzeptanz_2_n", "Technikakzeptanz_3_n", "Technikakzeptanz_4_n")], table, useNA = "always")## $Technikakzeptanz_1_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 23 13 72 196 192 14
##
## $Technikakzeptanz_2_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 13 20 91 190 182 14
##
## $Technikakzeptanz_3_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 19 23 108 181 165 14
##
## $Technikakzeptanz_4_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 24 31 116 158 167 14#Reihenmittelwerte einer eigenen Variable zuweisen
Technikakzeptanz$Means <- rowMeans(Technikakzeptanz[,c("Technikakzeptanz_1_n", "Technikakzeptanz_2_n", "Technikakzeptanz_3_n", "Technikakzeptanz_4_n")])Technikkompetenzüberzeugung
#Items 6-10, alles invertierte Items
Technikkompetenzueberzeugung <- tb[,c("Technikkompetenzueberzeugung_1_n", "Technikkompetenzueberzeugung_2_n", "Technikkompetenzueberzeugung_3_n", "Technikkompetenzueberzeugung_4_n")]
#Merkmalsausprägungen der Items prüfen
lapply(tb[,c("Technikkompetenzueberzeugung_1_n", "Technikkompetenzueberzeugung_2_n", "Technikkompetenzueberzeugung_3_n", "Technikkompetenzueberzeugung_4_n")], table, useNA = "always")## $Technikkompetenzueberzeugung_1_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 197 162 69 48 20 14
##
## $Technikkompetenzueberzeugung_2_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 178 187 74 38 19 14
##
## $Technikkompetenzueberzeugung_3_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 221 132 74 42 27 14
##
## $Technikkompetenzueberzeugung_4_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 223 105 70 70 28 14Automatisierung der Invertierung
#Invertierungsfunktion erstellen
SemVarUmwandeln <- function(SemVarName){
print(table(SemVarName))
#leere numerische Variable anlegen
SemVarNum <- vector(mode = "integer", length = length(SemVarName))
SemVarNum <- NA
SemVarNum[SemVarName=="0"] <- 0
SemVarNum[SemVarName=="1"] <- 5
SemVarNum[SemVarName=="2"] <- 4
SemVarNum[SemVarName=="3"] <- 3
SemVarNum[SemVarName=="4"] <- 2
SemVarNum[SemVarName=="5"] <- 1
#Validieren:
print(table(SemVarNum, SemVarName, useNA = "always"))
return(SemVarNum)
}
#Funktion aufrufen
SemVarUmwandeln(SemVarName = Technikkompetenzueberzeugung$Technikkompetenzueberzeugung_1_n)## SemVarName
## 1 2 3 4 5
## 197 162 69 48 20
## SemVarName
## SemVarNum 1 2 3 4 5 <NA>
## 1 0 0 0 0 20 0
## 2 0 0 0 48 0 0
## 3 0 0 69 0 0 0
## 4 0 162 0 0 0 0
## 5 197 0 0 0 0 0
## <NA> 0 0 0 0 0 14## [1] 3 4 4 2 5 2 3 4 4 3 4 4 4 5 1 2 5 3 3 3 5 NA 2 5 5
## [26] 5 5 5 5 1 2 5 5 2 1 4 4 3 3 5 5 2 4 NA 5 2 3 5 2 NA
## [51] 4 4 3 3 5 5 1 2 2 5 4 5 2 4 5 3 5 3 1 5 5 5 5 4 5
## [76] 4 5 5 NA 5 5 4 3 4 2 2 4 4 5 5 5 5 1 5 1 5 4 3 3 4
## [101] 5 5 4 2 2 4 3 5 4 5 5 4 3 1 4 5 4 2 5 5 5 3 5 2 5
## [126] 5 4 1 4 1 5 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5 4 4 5 2 5 1 5 4 4
## [151] 4 4 5 4 4 4 4 2 4 3 4 4 4 4 5 2 3 4 5 2 3 3 3 5 5
## [176] 3 4 3 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 2 5 4 4 NA 5 4 4 4 2 3 1
## [201] 4 4 5 4 3 5 4 5 1 4 5 5 5 2 4 5 4 5 5 4 5 5 2 5 5
## [226] 5 NA 4 5 4 4 3 2 4 5 3 5 4 5 5 4 5 5 3 2 5 5 3 5 3
## [251] 5 4 5 3 3 4 5 4 5 4 5 4 5 5 3 4 5 5 4 3 5 5 4 4 4
## [276] 4 2 5 5 1 5 3 3 3 5 4 5 5 2 3 4 5 NA 4 5 2 2 5 3 5
## [301] 4 3 4 4 NA 5 5 5 3 4 1 5 4 5 4 4 4 4 4 4 2 4 5 4 2
## [326] 4 5 3 4 4 5 5 4 4 3 5 4 5 5 4 NA 3 4 5 4 4 4 1 5 3
## [351] 4 5 4 2 4 4 5 4 4 3 4 5 4 5 2 5 5 3 2 3 5 4 5 5 5
## [376] 5 5 4 3 5 3 2 5 4 4 2 NA 5 5 5 5 5 3 5 1 4 NA 4 3 1
## [401] 3 4 5 3 5 4 4 4 5 4 5 4 4 4 5 5 2 4 4 3 4 3 5 5 NA
## [426] 2 4 1 2 3 4 3 4 5 2 2 5 4 5 4 5 4 4 4 5 4 4 5 4 4
## [451] 5 2 4 NA 4 4 5 5 3 5 4 3 5 4 4 4 5 4 1 4 5 5 2 4 5
## [476] 2 5 3 5 5 5 4 NA 3 3 5 5 4 4 5 5 5 4 5 2 5 5 5 3 3
## [501] 5 5 5 4 3 5 5 5 4 4Anwendung der Automatisierungsfunktion auf Technikkompetenzueberzeugung
#Funktion wird hier auf alle sp-Variablen angewendet
Technikkompetenzueberzeugung_i <- sapply(Technikkompetenzueberzeugung[,c("Technikkompetenzueberzeugung_1_n", "Technikkompetenzueberzeugung_2_n", "Technikkompetenzueberzeugung_3_n", "Technikkompetenzueberzeugung_4_n")], SemVarUmwandeln) ## SemVarName
## 1 2 3 4 5
## 197 162 69 48 20
## SemVarName
## SemVarNum 1 2 3 4 5 <NA>
## 1 0 0 0 0 20 0
## 2 0 0 0 48 0 0
## 3 0 0 69 0 0 0
## 4 0 162 0 0 0 0
## 5 197 0 0 0 0 0
## <NA> 0 0 0 0 0 14
## SemVarName
## 1 2 3 4 5
## 178 187 74 38 19
## SemVarName
## SemVarNum 1 2 3 4 5 <NA>
## 1 0 0 0 0 19 0
## 2 0 0 0 38 0 0
## 3 0 0 74 0 0 0
## 4 0 187 0 0 0 0
## 5 178 0 0 0 0 0
## <NA> 0 0 0 0 0 14
## SemVarName
## 1 2 3 4 5
## 221 132 74 42 27
## SemVarName
## SemVarNum 1 2 3 4 5 <NA>
## 1 0 0 0 0 27 0
## 2 0 0 0 42 0 0
## 3 0 0 74 0 0 0
## 4 0 132 0 0 0 0
## 5 221 0 0 0 0 0
## <NA> 0 0 0 0 0 14
## SemVarName
## 1 2 3 4 5
## 223 105 70 70 28
## SemVarName
## SemVarNum 1 2 3 4 5 <NA>
## 1 0 0 0 0 28 0
## 2 0 0 0 70 0 0
## 3 0 0 70 0 0 0
## 4 0 105 0 0 0 0
## 5 223 0 0 0 0 0
## <NA> 0 0 0 0 0 14# Variablenname anpassen
colnames(Technikkompetenzueberzeugung_i) <- paste0(colnames(Technikkompetenzueberzeugung_i), "_i")
# dataframe verbinden
Technikkompetenzueberzeugung <- cbind(Technikkompetenzueberzeugung, Technikkompetenzueberzeugung_i)
#Means-Variable
Technikkompetenzueberzeugung$Means <- rowMeans(Technikkompetenzueberzeugung[,c("Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i", "Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i", "Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i", "Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i")])Technikkontrollüberzeugung
Technikkontrollueberzeugung <- tb[,c("Technikkontrollueberzeugung_1_n", "Technikkontrollueberzeugung_2_n", "Technikkontrollueberzeugung_3_n", "Technikkontrollueberzeugung_4_n")]
Technikkontrollueberzeugung$Means <- rowMeans(Technikkontrollueberzeugung[,c("Technikkontrollueberzeugung_1_n", "Technikkontrollueberzeugung_2_n", "Technikkontrollueberzeugung_3_n", "Technikkontrollueberzeugung_4_n")])Technikbereitschaft
Technikbereitschaft <- data.frame(c(Technikakzeptanz[,1:4], Technikkompetenzueberzeugung[,5:8], Technikkontrollueberzeugung[,1:4]))
Technikbereitschaft$Means <- rowMeans(Technikbereitschaft[,c("Technikakzeptanz_1_n", "Technikakzeptanz_2_n", "Technikakzeptanz_3_n", "Technikakzeptanz_4_n", "Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i", "Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i", "Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i", "Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i", "Technikkontrollueberzeugung_1_n", "Technikkontrollueberzeugung_2_n", "Technikkontrollueberzeugung_3_n", "Technikkontrollueberzeugung_4_n")])Weitere Variablen in die Konstrukte einbauen
#Alter trichotomisieren
tb$alter_trichotom <- car::recode(tb$alter_tb,
"18:34 = 'Jung - 18 bis 34';
35:54 = 'Mittelalt - 35 bis 54';
55:70 = 'Alt - 55 bis 70'")
table(tb$alter_trichotom, useNA = "always")##
## Alt - 55 bis 70 Jung - 18 bis 34 Mittelalt - 35 bis 54
## 86 228 173
## <NA>
## 23# Altergruppen umbenennen
tb$alter_trichotom[tb$alter_trichotom=="Jung - 18 bis 34"] <- "18-34"
tb$alter_trichotom[tb$alter_trichotom=="Mittelalt - 35 bis 54"] <- "35-54"
tb$alter_trichotom[tb$alter_trichotom=="Alt - 55 bis 70"] <- "55-70"
# Fälle in den Gruppen
table(tb$alter_trichotom)##
## 18-34 35-54 55-70
## 228 173 86# ALter und Altergruppen
Technikakzeptanz$Altersgruppe <- tb$alter_trichotom
Technikbereitschaft$Altersgruppe <- tb$alter_trichotom
Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe <- tb$alter_trichotom
Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe <- tb$alter_trichotom
Technikakzeptanz$Alter <- tb$alter_tb
Technikbereitschaft$Alter <- tb$alter_tb
Technikkompetenzueberzeugung$Alter <- tb$alter_tb
Technikkontrollueberzeugung$Alter <- tb$alter_tb#Berufe umbennen/kürzen
tb$berufe_kurz <- tb$beruf_tb
tb$berufe_kurz[tb$berufe_kurz=="Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)"] <- "Rettungsfachpersonal"
tb$berufe_kurz[tb$berufe_kurz=="Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)"] <- "Rettungsfachpersonal"
tb$berufe_kurz[tb$berufe_kurz=="Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)"] <- "Rettungsfachpersonal"
tb$berufe_kurz[tb$berufe_kurz=="Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle"] <- "Disponent:inen BOS"
#Englisch
tb$berufe_short <- tb$beruf_tb
tb$berufe_short <- tb$beruf_tb
tb$berufe_short[tb$berufe_short=="Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)"] <- "EMS professionals"
tb$berufe_short[tb$berufe_short=="Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)"] <- "EMS professionals"
tb$berufe_short[tb$berufe_short=="Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)"] <- "EMS professionals"
tb$berufe_short[tb$berufe_short=="Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle"] <- "Dispatchers"
tb$berufe_short[tb$berufe_short=="Ärztin/Arzt"] <- "Physician"#Berufsvariable mit reduzierten Berufsruppen
Technikakzeptanz$Berufe <- tb$beruf_tb
Technikakzeptanz$Berufe_kurz <- tb$berufe_kurz
Technikakzeptanz$Berufe_short <- tb$berufe_short
Technikbereitschaft$Berufe <- tb$beruf_tb
Technikbereitschaft$Berufe_kurz <- tb$berufe_kurz
Technikbereitschaft$Berufe_short <- tb$berufe_short
Technikkompetenzueberzeugung$Berufe <- tb$beruf_tb
Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz <- tb$berufe_kurz
Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_short <- tb$berufe_short
Technikkontrollueberzeugung$Berufe <- tb$beruf_tb
Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz <- tb$berufe_kurz
Technikkontrollueberzeugung$Berufe_short <- tb$berufe_shortKonstrukte für KI-Technikbereitschaft
KI-Technikakzeptanz
#Items 1-5, keine invertierten Items
KI_Technikakzeptanz <- data.frame(Date=as.Date("01/01/2000", format="%m/%d/%Y"),
File="", User="", stringsAsFactors=FALSE)
KI_Technikakzeptanz <- KI_Technikakzeptanz[-1,]
KI_Technikakzeptanz <- tb[,c("KI_Technikakzeptanz_1_n", "KI_Technikakzeptanz_2_n", "KI_Technikakzeptanz_3_n", "KI_Technikakzeptanz_4_n")]
#Merkmalsausprägungen der Items prüfen
lapply(tb[,c("KI_Technikakzeptanz_1_n", "KI_Technikakzeptanz_2_n", "KI_Technikakzeptanz_3_n", "KI_Technikakzeptanz_4_n")], table, useNA = "always")## $KI_Technikakzeptanz_1_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 34 21 104 227 104 20
##
## $KI_Technikakzeptanz_2_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 21 32 102 237 98 20
##
## $KI_Technikakzeptanz_3_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 25 39 133 216 77 20
##
## $KI_Technikakzeptanz_4_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 34 47 127 202 80 20#Reihenmittelwerte einer eigenen Variable zuweisen
KI_Technikakzeptanz$Means <- rowMeans(KI_Technikakzeptanz[,c("KI_Technikakzeptanz_1_n", "KI_Technikakzeptanz_2_n", "KI_Technikakzeptanz_3_n", "KI_Technikakzeptanz_4_n")])KI-Technikkompetenzüberzeugung
#Items 6-10, alles invertierte Items
KI_Technikkompetenzueberzeugung <- tb[,c("KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n")]
#Merkmalsausprägungen der Items prüfen
lapply(tb[,c("KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n")], table, useNA = "always")## $KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 194 193 51 29 23 20
##
## $KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 208 159 77 24 22 20
##
## $KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 186 172 74 36 22 20
##
## $KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n
##
## 1 2 3 4 5 <NA>
## 202 128 87 47 26 20Automatisierung der Invertierung
#Invertierungsfunktion erstellen
SemVarUmwandeln <- function(SemVarName){
print(table(SemVarName))
#leere numerische Variable anlegen
SemVarNum <- vector(mode = "integer", length = length(SemVarName))
SemVarNum <- NA
SemVarNum[SemVarName=="0"] <- 0
SemVarNum[SemVarName=="1"] <- 5
SemVarNum[SemVarName=="2"] <- 4
SemVarNum[SemVarName=="3"] <- 3
SemVarNum[SemVarName=="4"] <- 2
SemVarNum[SemVarName=="5"] <- 1
#Validieren:
print(table(SemVarNum, SemVarName, useNA = "always"))
return(SemVarNum)
}
#Funktion aufrufen
SemVarUmwandeln(SemVarName = KI_Technikkompetenzueberzeugung$KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n)## SemVarName
## 1 2 3 4 5
## 194 193 51 29 23
## SemVarName
## SemVarNum 1 2 3 4 5 <NA>
## 1 0 0 0 0 23 0
## 2 0 0 0 29 0 0
## 3 0 0 51 0 0 0
## 4 0 193 0 0 0 0
## 5 194 0 0 0 0 0
## <NA> 0 0 0 0 0 20## [1] 5 4 5 2 5 2 5 4 3 5 4 4 4 5 1 4 5 4 3 4 5 NA 4 4 5
## [26] 4 5 5 5 1 4 5 5 4 1 NA 4 NA 3 5 5 4 4 NA 4 5 3 4 2 NA
## [51] 4 4 3 3 5 5 3 2 5 5 5 1 4 5 5 3 5 3 1 4 5 4 5 4 2
## [76] 5 2 4 NA 5 3 4 3 4 5 2 5 4 3 4 5 5 1 4 4 5 1 4 4 5
## [101] 5 5 3 4 2 NA 3 4 3 4 4 4 3 1 5 5 5 4 4 3 5 4 5 4 5
## [126] 2 5 1 4 1 4 5 5 5 4 5 5 5 4 4 NA 4 3 5 2 5 5 5 4 4
## [151] 4 5 4 4 4 NA 3 2 2 3 4 4 3 2 4 5 2 5 4 5 4 4 5 4 5
## [176] 4 4 5 4 5 4 4 5 2 5 5 5 5 2 5 3 4 NA 5 4 4 4 1 3 1
## [201] 4 5 5 5 5 4 4 5 4 4 5 3 5 2 5 4 4 4 5 4 4 4 3 5 4
## [226] 4 NA 4 4 4 4 5 2 2 4 4 2 5 5 4 3 4 5 4 5 5 4 4 4 5
## [251] 5 5 5 4 4 4 4 4 5 5 5 4 5 4 3 4 5 5 4 5 3 5 4 4 4
## [276] 5 4 5 4 1 5 4 5 5 5 4 5 5 4 3 4 4 NA 4 5 2 5 5 5 5
## [301] 5 5 1 4 NA 4 4 5 5 4 1 3 4 5 4 5 5 5 3 4 4 4 5 4 4
## [326] 4 5 5 4 5 5 5 4 5 5 1 3 5 5 4 NA 4 4 5 4 5 4 1 5 4
## [351] 4 5 4 5 5 4 5 5 4 5 3 5 4 4 3 4 3 5 2 5 4 3 5 5 4
## [376] 5 5 4 4 5 2 4 4 1 4 4 NA 5 4 5 4 5 5 5 1 5 NA 4 5 4
## [401] 4 4 5 5 5 1 5 4 5 4 4 4 4 5 5 4 5 5 4 5 5 2 5 5 NA
## [426] 1 4 1 3 3 5 4 3 5 4 4 5 5 5 4 5 4 3 3 4 4 3 4 4 5
## [451] 5 5 5 NA 4 2 4 4 NA 4 5 3 2 5 4 5 5 4 1 3 4 4 2 4 3
## [476] 5 3 5 4 5 2 5 NA 3 4 5 5 5 3 5 4 5 4 5 3 2 4 3 5 4
## [501] 5 5 4 5 3 4 5 4 4 4Anwendung der Automatisierungsfunktion auf KI_Technikkompetenzueberzeugung
#Funktion wird hier auf alle sp-Variablen angewendet
KI_Technikkompetenzueberzeugung_i <- sapply(KI_Technikkompetenzueberzeugung[,c("KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n")], SemVarUmwandeln) ## SemVarName
## 1 2 3 4 5
## 194 193 51 29 23
## SemVarName
## SemVarNum 1 2 3 4 5 <NA>
## 1 0 0 0 0 23 0
## 2 0 0 0 29 0 0
## 3 0 0 51 0 0 0
## 4 0 193 0 0 0 0
## 5 194 0 0 0 0 0
## <NA> 0 0 0 0 0 20
## SemVarName
## 1 2 3 4 5
## 208 159 77 24 22
## SemVarName
## SemVarNum 1 2 3 4 5 <NA>
## 1 0 0 0 0 22 0
## 2 0 0 0 24 0 0
## 3 0 0 77 0 0 0
## 4 0 159 0 0 0 0
## 5 208 0 0 0 0 0
## <NA> 0 0 0 0 0 20
## SemVarName
## 1 2 3 4 5
## 186 172 74 36 22
## SemVarName
## SemVarNum 1 2 3 4 5 <NA>
## 1 0 0 0 0 22 0
## 2 0 0 0 36 0 0
## 3 0 0 74 0 0 0
## 4 0 172 0 0 0 0
## 5 186 0 0 0 0 0
## <NA> 0 0 0 0 0 20
## SemVarName
## 1 2 3 4 5
## 202 128 87 47 26
## SemVarName
## SemVarNum 1 2 3 4 5 <NA>
## 1 0 0 0 0 26 0
## 2 0 0 0 47 0 0
## 3 0 0 87 0 0 0
## 4 0 128 0 0 0 0
## 5 202 0 0 0 0 0
## <NA> 0 0 0 0 0 20# Variablenname anpassen
colnames(KI_Technikkompetenzueberzeugung_i) <- paste0(colnames(KI_Technikkompetenzueberzeugung_i), "_i")
# dataframe verbinden
KI_Technikkompetenzueberzeugung <- cbind(KI_Technikkompetenzueberzeugung, KI_Technikkompetenzueberzeugung_i)
#Means-Variable
KI_Technikkompetenzueberzeugung$Means <- rowMeans(KI_Technikkompetenzueberzeugung[,c("KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i")])KI-Technikkontrollüberzeugung
KI_Technikkontrollueberzeugung <- tb[,c("KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n", "KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n", "KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n", "KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n")]
KI_Technikkontrollueberzeugung$Means <- rowMeans(KI_Technikkontrollueberzeugung[,c("KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n", "KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n", "KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n", "KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n")])KI-Technikbereitschaft
KI_Technikbereitschaft <- data.frame(c(KI_Technikakzeptanz[,1:4], KI_Technikkompetenzueberzeugung[,5:8], KI_Technikkontrollueberzeugung[,1:4]))
KI_Technikbereitschaft$Means <- rowMeans(KI_Technikbereitschaft[,c("KI_Technikakzeptanz_1_n", "KI_Technikakzeptanz_2_n", "KI_Technikakzeptanz_3_n", "KI_Technikakzeptanz_4_n", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i", "KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i", "KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n", "KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n", "KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n", "KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n")])Weitere Variablen in die Konstrukte einbauen
# ALter und Altergruppen
KI_Technikakzeptanz$Altersgruppe <- tb$alter_trichotom
KI_Technikbereitschaft$Altersgruppe <- tb$alter_trichotom
KI_Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe <- tb$alter_trichotom
KI_Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe <- tb$alter_trichotom
KI_Technikakzeptanz$Alter <- tb$alter_tb
KI_Technikbereitschaft$Alter <- tb$alter_tb
KI_Technikkompetenzueberzeugung$Alter <- tb$alter_tb
KI_Technikkontrollueberzeugung$Alter <- tb$alter_tb#Berufsvariable mit reduzierten Berufsruppen
KI_Technikakzeptanz$Berufe <- tb$beruf_tb
KI_Technikakzeptanz$Berufe_kurz <- tb$berufe_kurz
KI_Technikakzeptanz$Berufe_short <- tb$berufe_short
KI_Technikbereitschaft$Berufe <- tb$beruf_tb
KI_Technikbereitschaft$Berufe_kurz <- tb$berufe_kurz
KI_Technikbereitschaft$Berufe_short <- tb$berufe_short
KI_Technikkompetenzueberzeugung$Berufe <- tb$beruf_tb
KI_Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz <- tb$berufe_kurz
KI_Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_short <- tb$berufe_short
KI_Technikkontrollueberzeugung$Berufe <- tb$beruf_tb
KI_Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz <- tb$berufe_kurz
KI_Technikkontrollueberzeugung$Berufe_short <- tb$berufe_shortDataframes für Visualisierung
# Dataframes für nested Boxplots - Allgemeine TB
visualisierung_tb <- Technikbereitschaft[,c("Means", "Alter", "Altersgruppe", "Berufe", "Berufe_short", "Berufe_kurz")]
visualisierung_tb$dimension <- "´Commitment"
visualisierung_ta <- Technikakzeptanz[,c("Means", "Alter", "Altersgruppe", "Berufe", "Berufe_short", "Berufe_kurz")]
visualisierung_ta$dimension <- "Acceptance"
visualisierung_tkontrl <- Technikkontrollueberzeugung[,c("Means", "Alter", "Altersgruppe", "Berufe", "Berufe_short", "Berufe_kurz")]
visualisierung_tkontrl$dimension <- "Control beliefs "
visualisierung_tkomp <- Technikkompetenzueberzeugung[,c("Means", "Alter", "Altersgruppe", "Berufe", "Berufe_short", "Berufe_kurz")]
visualisierung_tkomp$dimension <- "Competence beliefs"
# In neuem Dataframe binden
Visualisierung <- bind_rows(visualisierung_tb, visualisierung_ta, visualisierung_tkontrl, visualisierung_tkomp)# Dataframes für nested Boxplots - Allgemeine TB
visualisierung_tb_ki <- KI_Technikbereitschaft[,c("Means", "Alter", "Altersgruppe", "Berufe", "Berufe_short", "Berufe_kurz")]
visualisierung_tb_ki$dimension <- "´Commitment"
visualisierung_ta_ki <- KI_Technikakzeptanz[,c("Means", "Alter", "Altersgruppe", "Berufe", "Berufe_short", "Berufe_kurz")]
visualisierung_ta_ki$dimension <- "Acceptance"
visualisierung_tkontrl_ki <- KI_Technikkontrollueberzeugung[,c("Means", "Alter", "Altersgruppe", "Berufe", "Berufe_short", "Berufe_kurz")]
visualisierung_tkontrl_ki$dimension <- "Control beliefs "
visualisierung_tkomp_ki <- KI_Technikkompetenzueberzeugung[,c("Means", "Alter", "Altersgruppe", "Berufe", "Berufe_short", "Berufe_kurz")]
visualisierung_tkomp_ki$dimension <- "Competence beliefs"
# In neuem Dataframe binden
Visualisierung_ki <- bind_rows(visualisierung_tb_ki, visualisierung_ta_ki, visualisierung_tkontrl_ki, visualisierung_tkomp_ki)Data understanding
Soziodemograhie
#Fälle
nrow(tb)## [1] 510#projekt
table(is.na(tb$projekt_tb))##
## FALSE TRUE
## 509 1prop.table(table(is.na(tb$projekt_tb))) *100##
## FALSE TRUE
## 99.8039216 0.1960784table(tb$projekt_tb)##
## Ja Nein
## 79 430prop.table(table(is.na(tb$projekt_tb))) *100##
## FALSE TRUE
## 99.8039216 0.1960784#umfrageziffer
table(tb$projekt_tb) ##
## Ja Nein
## 79 430prop.table(table(tb$projekt_tb)) *100##
## Ja Nein
## 15.52063 84.47937##alter
table(is.na(tb$alter_tb))##
## FALSE TRUE
## 487 23prop.table(table(is.na(tb$alter_tb))) *100##
## FALSE TRUE
## 95.490196 4.509804describe(tb$alter_tb)## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 487 38.85 12.62 36 38.33 14.83 18 63 45 0.35 -1.2 0.57tapply(Technikbereitschaft$Alter, Technikbereitschaft$Berufe_kurz, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $Andere
## mean sd min max
## 39.20833 11.54191 20.00000 55.00000
##
## $`Ärztin/Arzt`
## mean sd min max
## 52.15152 9.61608 25.00000 63.00000
##
## $Berufsfeuerwehr
## mean sd min max
## 42.285714 3.728909 36.000000 48.000000
##
## $`Disponent:inen BOS`
## mean sd min max
## 43.01087 10.89542 22.00000 63.00000
##
## $`Krankenpflege (inkl. Azubi)`
## mean sd min max
## 45.00000 19.79899 31.00000 59.00000
##
## $`Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle`
## mean sd min max
## 46.20000 9.20326 35.00000 58.00000
##
## $Rettungsfachpersonal
## mean sd min max
## 29.617486 8.158197 19.000000 62.000000
##
## $THW
## mean sd min max
## 35.00000 12.23578 18.00000 60.00000
##
## $`Werkschutz und Security`
## mean sd min max
## 60 NA 60 60#geschlecht
table(is.na(tb$geschlecht_tb))##
## FALSE TRUE
## 483 27prop.table(table(is.na(tb$geschlecht_tb))) *100##
## FALSE TRUE
## 94.705882 5.294118table(tb$geschlecht_tb)##
## Inter Männlich Weiblich
## 4 354 125prop.table(table(tb$geschlecht_tb)) *100##
## Inter Männlich Weiblich
## 0.8281573 73.2919255 25.8799172sum(complete.cases(tb$geschlecht_tb))## [1] 483#schulabschluss
table(is.na(tb$schulabschluss_tb))##
## FALSE TRUE
## 500 10prop.table(table(is.na(tb$schulabschluss_tb))) *100##
## FALSE TRUE
## 98.039216 1.960784table(tb$schulabschluss_tb)##
## Abitur anderer Schulabschluss
## 84 70
## Fach(hoch)schulabschluss Fachabitur
## 15 22
## Hauptschulabschluss Polytechnische Oberschule
## 67 3
## Realschulabschluss Universitätsabschluss (Bachelor)
## 180 32
## Universitätsabschluss (Master)
## 27prop.table(table(tb$schulabschluss_tb)) *100##
## Abitur anderer Schulabschluss
## 16.8 14.0
## Fach(hoch)schulabschluss Fachabitur
## 3.0 4.4
## Hauptschulabschluss Polytechnische Oberschule
## 13.4 0.6
## Realschulabschluss Universitätsabschluss (Bachelor)
## 36.0 6.4
## Universitätsabschluss (Master)
## 5.4#beruf
table(is.na(tb$beruf_tb))##
## FALSE
## 510prop.table(table(is.na(tb$beruf_tb))) *100##
## FALSE
## 100table(tb$beruf_tb)##
## Andere
## 27
## Ärztin/Arzt
## 68
## Berufsfeuerwehr
## 8
## Krankenpflege (inkl. Azubi)
## 2
## Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 196
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 6
## Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 154
## Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 17
## Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 13
## THW
## 15
## Werkschutz und Security
## 4prop.table(table(tb$beruf_tb)) *100##
## Andere
## 5.2941176
## Ärztin/Arzt
## 13.3333333
## Berufsfeuerwehr
## 1.5686275
## Krankenpflege (inkl. Azubi)
## 0.3921569
## Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 38.4313725
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 1.1764706
## Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 30.1960784
## Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 3.3333333
## Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 2.5490196
## THW
## 2.9411765
## Werkschutz und Security
## 0.7843137sum(complete.cases(tb$beruf_tb))## [1] 510#berufserfahrung
table(is.na(tb$berufserfahrung_tb))##
## FALSE TRUE
## 500 10prop.table(table(is.na(tb$berufserfahrung_tb))) *100##
## FALSE TRUE
## 98.039216 1.960784tb$berufserfahrung_tb_num <- as.numeric(tb$berufserfahrung_tb)
describe(tb$berufserfahrung_tb_num)## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 500 15.56 10.95 14 14.89 13.34 0 43 43 0.45 -0.96 0.49#notfallversorgung
table(is.na(tb$notfallversorgung_tb))##
## FALSE TRUE
## 509 1prop.table(table(is.na(tb$notfallversorgung_tb))) *100##
## FALSE TRUE
## 99.8039216 0.1960784table(tb$notfallversorgung_tb)##
## Ja Nein
## 365 144prop.table(table(tb$notfallversorgung_tb)) *100##
## Ja Nein
## 71.70923 28.29077table(tb$notfallversorgung)##
## Ja Nein
## 365 144prop.table(table(tb$notfallversorgung_tb)) *100##
## Ja Nein
## 71.70923 28.29077#leitstellenzugehörigkeit
table(is.na(tb$leitstellenzugehörigkeit_tb))##
## FALSE TRUE
## 505 5prop.table(table(is.na(tb$leitstellenzugehörigkeit_tb))) *100##
## FALSE TRUE
## 99.0196078 0.9803922table(tb$leitstellenzugehörigkeit_tb)##
## Ja Nein
## 226 279prop.table(table(tb$leitstellenzugehörigkeit_tb)) *100##
## Ja Nein
## 44.75248 55.24752#branche
table(is.na(tb$branche_tb))##
## FALSE TRUE
## 223 287prop.table(table(is.na(tb$branche_tb))) *100##
## FALSE TRUE
## 43.72549 56.27451table(tb$branche_tb)##
## Gesundheit, z.B. Krankenhaus Industrie, z.B. chem. Industrie
## 2 15
## Rettungsdienst und Feuerwehr
## 206prop.table(table(tb$branche_tb)) *100##
## Gesundheit, z.B. Krankenhaus Industrie, z.B. chem. Industrie
## 0.896861 6.726457
## Rettungsdienst und Feuerwehr
## 92.376682#verantwortung
table(is.na(tb$verantwortung_tb))##
## FALSE TRUE
## 225 285prop.table(table(is.na(tb$verantwortung_tb))) *100##
## FALSE TRUE
## 44.11765 55.88235table(tb$verantwortung_tb)##
## bundesweit
## 2
## regional (über mehrere Anlagen/Städte/Landkreise hinweg)
## 184
## standortbezogen, lokal (einzelne/r Industrieanlage/Landkreis/Stadt)
## 32
## weltweit
## 7prop.table(table(tb$verantwortung_tb)) *100##
## bundesweit
## 0.8888889
## regional (über mehrere Anlagen/Städte/Landkreise hinweg)
## 81.7777778
## standortbezogen, lokal (einzelne/r Industrieanlage/Landkreis/Stadt)
## 14.2222222
## weltweit
## 3.1111111Umfrageziffer & Projektbeteiligung
#Partner1
#filter(tb, umfrageziffer_tb == 404499)
#Partner2
#filter(tb, umfrageziffer_tb == 62344)
#ViTAWiN
table(tb$projekt_tb)##
## Ja Nein
## 79 430#Eigener Dataframe
gruppenzugehoerigkeit_tb <- data.frame(subset(tb, select = c(projekt_tb, umfrageziffer_tb)))
#initialerhebung$takai1_n[initialerhebung$takai1=="trifft nie zu"] <- 0
#initialerhebung$takai1_n[initialerhebung$takai1=="trifft fast nie zu"] <- 1
gruppenzugehoerigkeit_tb$projekt_tb[gruppenzugehoerigkeit_tb$projekt_tb=="Ja, Projekt SPELL"] <- "SPELL"
gruppenzugehoerigkeit_tb$projekt_tb[gruppenzugehoerigkeit_tb$projekt_tb=="Ja, Projekt ViTAWiN"] <- "ViTAWiN"
gruppenzugehoerigkeit_tb$projekt_tb[gruppenzugehoerigkeit_tb$projekt_tb=="Nein, ich nehme nicht an einem der beiden Projekte teil"] <- "Kein Projekt"
#str(gruppenzugehoerigkeit_tb$projekt_tb)Skalenauswertung
Technikakzeptanz
Mittelwerte
describe(Technikakzeptanz$Means)## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 496 3.95 0.88 4 4.06 0.74 1 5 4 -1.13 1.28 0.04tapply(Technikakzeptanz$Means, Technikakzeptanz$Berufe_kurz, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $Andere
## mean sd min max
## 3.7115385 0.8267173 1.5000000 5.0000000
##
## $`Ärztin/Arzt`
## mean sd min max
## 3.5441176 0.9233105 1.0000000 5.0000000
##
## $Berufsfeuerwehr
## mean sd min max
## 4.2500000 0.6943651 3.5000000 5.0000000
##
## $`Disponent:inen BOS`
## mean sd min max
## 4.0106383 0.9003972 1.0000000 5.0000000
##
## $`Krankenpflege (inkl. Azubi)`
## mean sd min max
## 4 NA 4 4
##
## $`Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle`
## mean sd min max
## 3.10000 1.24499 1.25000 4.75000
##
## $Rettungsfachpersonal
## mean sd min max
## 4.0983607 0.8215989 1.0000000 5.0000000
##
## $THW
## mean sd min max
## 3.8076923 0.6136795 3.0000000 5.0000000
##
## $`Werkschutz und Security`
## mean sd min max
## 4.1250000 0.4330127 3.7500000 4.7500000tapply(Technikakzeptanz$Means, Technikakzeptanz$Altersgruppe, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $`18-34`
## mean sd min max
## 4.1425339 0.7300691 1.0000000 5.0000000
##
## $`35-54`
## mean sd min max
## 3.9864458 0.8016347 1.0000000 5.0000000
##
## $`55-70`
## mean sd min max
## 3.447674 1.163865 1.000000 5.000000Mittelwertvergleich
# Berufe
aov_technikakzeptanz_beruf <- aov(Technikakzeptanz$Means~Technikakzeptanz$Berufe_kurz)
summary(aov_technikakzeptanz_beruf)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Technikakzeptanz$Berufe_kurz 8 22.1 2.764 3.705 0.000323 ***
## Residuals 487 363.3 0.746
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 14 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_technikakzeptanz_beruf)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = Technikakzeptanz$Means ~ Technikakzeptanz$Berufe_kurz)
##
## $`Technikakzeptanz$Berufe_kurz`
## diff
## Ärztin/Arzt-Andere -0.16742081
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.53846154
## Disponent:inen BOS-Andere 0.29909984
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 0.28846154
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -0.61153846
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.38682219
## THW-Andere 0.09615385
## Werkschutz und Security-Andere 0.41346154
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.70588235
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.46652065
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 0.45588235
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -0.44411765
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.55424301
## THW-Ärztin/Arzt 0.26357466
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.58088235
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -0.23936170
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -0.25000000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -1.15000000
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr -0.15163934
## THW-Berufsfeuerwehr -0.44230769
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -0.12500000
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -0.01063830
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -0.91063830
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.08772236
## THW-Disponent:inen BOS -0.20294599
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.11436170
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -0.90000000
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.09836066
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -0.19230769
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.12500000
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.99836066
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.70769231
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.02500000
## THW-Rettungsfachpersonal -0.29066835
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 0.02663934
## Werkschutz und Security-THW 0.31730769
## lwr
## Ärztin/Arzt-Andere -0.78796416
## Berufsfeuerwehr-Andere -0.54960917
## Disponent:inen BOS-Andere -0.26400676
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -2.45402519
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -1.92572949
## Rettungsfachpersonal-Andere -0.17721826
## THW-Andere -0.81800840
## Werkschutz und Security-Andere -1.03195588
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt -0.30002196
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.08568646
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -2.25505459
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -1.69113156
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.17202937
## THW-Ärztin/Arzt -0.55106529
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt -0.80373931
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -1.21088550
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -3.10447069
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -2.68423189
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr -1.12370471
## THW-Berufsfeuerwehr -1.65163067
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -1.77302942
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -2.70900708
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -2.13008845
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS -0.19174546
## THW-Disponent:inen BOS -0.97473174
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS -1.24548834
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -3.84808465
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.60020316
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.98511947
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.88387629
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.22152101
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.70852175
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.78032578
## THW-Rettungsfachpersonal -1.06313571
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -1.33359767
## Werkschutz und Security-THW -1.22145665
## upr
## Ärztin/Arzt-Andere 0.4531225
## Berufsfeuerwehr-Andere 1.6265322
## Disponent:inen BOS-Andere 0.8622064
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 3.0309483
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.7026526
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.9508626
## THW-Andere 1.0103161
## Werkschutz und Security-Andere 1.8588790
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 1.7117867
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.8473548
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 3.1668193
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.8028963
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.9364567
## THW-Ärztin/Arzt 1.0782146
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 1.9655040
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.7321621
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 2.6044707
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.3842319
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.8204260
## THW-Berufsfeuerwehr 0.7670153
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 1.5230294
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 2.6877305
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.3088119
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.3671902
## THW-Disponent:inen BOS 0.5688398
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 1.4742117
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.0480846
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.7969245
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.6005041
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 3.1338763
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.2182423
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.1239064
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.8303258
## THW-Rettungsfachpersonal 0.4817990
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 1.3868764
## Werkschutz und Security-THW 1.8560720
## p adj
## Ärztin/Arzt-Andere 0.9955531
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.8351018
## Disponent:inen BOS-Andere 0.7734949
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 0.9999962
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.8776460
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.4493572
## THW-Andere 0.9999962
## Werkschutz und Security-Andere 0.9933722
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.4161524
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.0047797
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 0.9998569
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.9726766
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.0002678
## THW-Ärztin/Arzt 0.9850560
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.9290430
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.9976401
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 0.9999991
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.3228996
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.9999190
## THW-Berufsfeuerwehr 0.9678742
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 0.9999997
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 1.0000000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.3280443
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.9877190
## THW-Disponent:inen BOS 0.9962765
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.9999993
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9897658
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 1.0000000
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9999999
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 1.0000000
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.2110206
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.8274707
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.7026606
## THW-Rettungsfachpersonal 0.9619188
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 1.0000000
## Werkschutz und Security-THW 0.9993456# Altersgruppen
aov_technikakzeptanz_altersgruppen <- aov(Technikakzeptanz$Means~Technikakzeptanz$Altersgruppe)
summary(aov_technikakzeptanz_altersgruppen)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Technikakzeptanz$Altersgruppe 2 30.1 15.03 20.87 2.08e-09 ***
## Residuals 470 338.4 0.72
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 37 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_technikakzeptanz_altersgruppen)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = Technikakzeptanz$Means ~ Technikakzeptanz$Altersgruppe)
##
## $`Technikakzeptanz$Altersgruppe`
## diff lwr upr p adj
## 35-54-18-34 -0.1560882 -0.3610034 0.04882708 0.1737136
## 55-70-18-34 -0.6948595 -0.9484265 -0.44129249 0.0000000
## 55-70-35-54 -0.5387714 -0.8038446 -0.27369808 0.0000070KI-Technikakzeptanz
Mittelwerte
describe(KI_Technikakzeptanz$Means)## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 490 3.63 0.92 3.75 3.71 0.74 1 5 4 -0.88 0.89 0.04tapply(KI_Technikakzeptanz$Means, KI_Technikakzeptanz$Berufe_kurz, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $Andere
## mean sd min max
## 3.8152174 0.6449867 2.7500000 5.0000000
##
## $`Ärztin/Arzt`
## mean sd min max
## 3.286765 0.959307 1.000000 5.000000
##
## $Berufsfeuerwehr
## mean sd min max
## 3.3571429 0.9558716 2.0000000 4.5000000
##
## $`Disponent:inen BOS`
## mean sd min max
## 3.676862 1.011120 1.000000 5.000000
##
## $`Krankenpflege (inkl. Azubi)`
## mean sd min max
## 4 NA 4 4
##
## $`Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle`
## mean sd min max
## 2.950000 1.242477 1.250000 4.500000
##
## $Rettungsfachpersonal
## mean sd min max
## 3.6744505 0.7836333 1.0000000 5.0000000
##
## $THW
## mean sd min max
## 3.958333 0.664295 2.750000 5.000000
##
## $`Werkschutz und Security`
## mean sd min max
## 4.312500 1.214067 2.500000 5.000000tapply(KI_Technikakzeptanz$Means, KI_Technikakzeptanz$Altersgruppe, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $`18-34`
## mean sd min max
## 3.7694954 0.7163484 1.5000000 5.0000000
##
## $`35-54`
## mean sd min max
## 3.6886503 0.8832687 1.0000000 5.0000000
##
## $`55-70`
## mean sd min max
## 3.130814 1.201547 1.000000 5.000000Mittelwertvergleich
# Berufe
aov_KI_technikakzeptanz_beruf <- aov(KI_Technikakzeptanz$Means~KI_Technikakzeptanz$Berufe_kurz)
summary(aov_KI_technikakzeptanz_beruf)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## KI_Technikakzeptanz$Berufe_kurz 8 15.7 1.9624 2.395 0.0154 *
## Residuals 481 394.1 0.8193
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 20 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_KI_technikakzeptanz_beruf)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = KI_Technikakzeptanz$Means ~ KI_Technikakzeptanz$Berufe_kurz)
##
## $`KI_Technikakzeptanz$Berufe_kurz`
## diff
## Ärztin/Arzt-Andere -0.528452685
## Berufsfeuerwehr-Andere -0.458074534
## Disponent:inen BOS-Andere -0.138355689
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 0.184782609
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -0.865217391
## Rettungsfachpersonal-Andere -0.140766842
## THW-Andere 0.143115942
## Werkschutz und Security-Andere 0.497282609
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.070378151
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.390096996
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 0.713235294
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -0.336764706
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.387685844
## THW-Ärztin/Arzt 0.671568627
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 1.025735294
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.319718845
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 0.642857143
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -0.407142857
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.317307692
## THW-Berufsfeuerwehr 0.601190476
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 0.955357143
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 0.323138298
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -0.726861702
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS -0.002411153
## THW-Disponent:inen BOS 0.281471631
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.635638298
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -1.050000000
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) -0.325549451
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -0.041666667
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.312500000
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.724450549
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.008333333
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.362500000
## THW-Rettungsfachpersonal 0.283882784
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 0.638049451
## Werkschutz und Security-THW 0.354166667
## lwr
## Ärztin/Arzt-Andere -1.208772071
## Berufsfeuerwehr-Andere -1.675544382
## Disponent:inen BOS-Andere -0.761385618
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -2.696276892
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -2.256901346
## Rettungsfachpersonal-Andere -0.764915216
## THW-Andere -0.861245441
## Werkschutz und Security-Andere -1.030629924
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt -1.049156861
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt -0.009017155
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -2.127826067
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -1.643635030
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt -0.013171993
## THW-Ärztin/Arzt -0.211532499
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt -0.425347929
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -0.765956276
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -2.372276025
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -2.058599307
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr -0.769009650
## THW-Berufsfeuerwehr -0.740176723
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -0.812421373
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -2.504751637
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -2.004845219
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS -0.295700824
## THW-Disponent:inen BOS -0.558289898
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS -0.789484274
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -4.139592113
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) -3.153686008
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.977230834
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.840801746
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.554078594
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.492938582
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.529481047
## THW-Rettungsfachpersonal -0.556708868
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -0.787562434
## Werkschutz und Security-THW -1.274191353
## upr
## Ärztin/Arzt-Andere 0.1518667
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.7593953
## Disponent:inen BOS-Andere 0.4846742
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 3.0658421
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.5264666
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.4833815
## THW-Andere 1.1474773
## Werkschutz und Security-Andere 2.0251951
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 1.1899132
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.7892111
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 3.5542967
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.9701056
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.7885437
## THW-Ärztin/Arzt 1.5546698
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 2.4768185
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 1.4053940
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 3.6579903
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 1.2443136
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 1.4036250
## THW-Berufsfeuerwehr 1.9425577
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 2.7231357
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 3.1510282
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.5511218
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.2908785
## THW-Disponent:inen BOS 1.1212332
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 2.0607609
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.0395921
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.5025871
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.8938975
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 3.4658017
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.0029797
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.5096052
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 3.2544810
## THW-Rettungsfachpersonal 1.1244744
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 2.0636613
## Werkschutz und Security-THW 1.9825247
## p adj
## Ärztin/Arzt-Andere 0.2751798
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.9619219
## Disponent:inen BOS-Andere 0.9988765
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 0.9999999
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.5881377
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.9987436
## THW-Andere 0.9999594
## Werkschutz und Security-Andere 0.9844695
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.9999999
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.0612383
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 0.9973048
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.9967638
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.0670057
## THW-Ärztin/Arzt 0.3032285
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.4055833
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.9919374
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 0.9991641
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.9976279
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.9923661
## THW-Berufsfeuerwehr 0.8989273
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 0.7562283
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 0.9999927
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.7005758
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 1.0000000
## THW-Disponent:inen BOS 0.9812682
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.9014464
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9795603
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9999922
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 1.0000000
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9999976
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.7048990
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.4794261
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.3789395
## THW-Rettungsfachpersonal 0.9803544
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 0.8996638
## Werkschutz und Security-THW 0.9990337# Altersgruppen
aov_KI_technikakzeptanz_altersgruppen <- aov(KI_Technikakzeptanz$Means~KI_Technikakzeptanz$Altersgruppe)
summary(aov_KI_technikakzeptanz_altersgruppen)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## KI_Technikakzeptanz$Altersgruppe 2 26.2 13.107 16.87 8.45e-08 ***
## Residuals 464 360.5 0.777
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 43 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_KI_technikakzeptanz_altersgruppen)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = KI_Technikakzeptanz$Means ~ KI_Technikakzeptanz$Altersgruppe)
##
## $`KI_Technikakzeptanz$Altersgruppe`
## diff lwr upr p adj
## 35-54-18-34 -0.08084511 -0.2954346 0.1337444 0.6495330
## 55-70-18-34 -0.63868146 -0.9025741 -0.3747888 0.0000001
## 55-70-35-54 -0.55783635 -0.8340369 -0.2816358 0.0000081Technikkompetenzüberzeugung
Mittelwerte
describe(Technikkompetenzueberzeugung$Means)## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 496 3.93 1.02 4.25 4.07 1.11 1 5 4 -1.04 0.39 0.05tapply(Technikkompetenzueberzeugung$Means, Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $Andere
## mean sd min max
## 4.2980769 0.7714248 1.5000000 5.0000000
##
## $`Ärztin/Arzt`
## mean sd min max
## 3.386029 0.912633 1.000000 5.000000
##
## $Berufsfeuerwehr
## mean sd min max
## 4.5625000 0.6373774 3.2500000 5.0000000
##
## $`Disponent:inen BOS`
## mean sd min max
## 3.973404 1.058748 1.000000 5.000000
##
## $`Krankenpflege (inkl. Azubi)`
## mean sd min max
## 3 NA 3 3
##
## $`Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle`
## mean sd min max
## 4.3000000 0.6708204 3.2500000 5.0000000
##
## $Rettungsfachpersonal
## mean sd min max
## 3.937158 1.023494 1.000000 5.000000
##
## $THW
## mean sd min max
## 4.5000000 0.3952847 3.5000000 5.0000000
##
## $`Werkschutz und Security`
## mean sd min max
## 4.625 0.250 4.500 5.000tapply(Technikkompetenzueberzeugung$Means, Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $`18-34`
## mean sd min max
## 3.9977376 0.9271753 1.0000000 5.0000000
##
## $`35-54`
## mean sd min max
## 4.0858434 0.9018978 1.2500000 5.0000000
##
## $`55-70`
## mean sd min max
## 3.345930 1.286336 1.000000 5.000000Mittelwertvergleich
# Berufe
aov_technikkompetenzueberzeugung_beruf <- aov(Technikkompetenzueberzeugung$Means~Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz)
summary(aov_technikkompetenzueberzeugung_beruf)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz 8 34.9 4.363 4.449 3.22e-05
## Residuals 487 477.7 0.981
##
## Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz ***
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 14 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_technikkompetenzueberzeugung_beruf)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = Technikkompetenzueberzeugung$Means ~ Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz)
##
## $`Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz`
## diff
## Ärztin/Arzt-Andere -0.912047511
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.264423077
## Disponent:inen BOS-Andere -0.324672668
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -1.298076923
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.001923077
## Rettungsfachpersonal-Andere -0.360918453
## THW-Andere 0.201923077
## Werkschutz und Security-Andere 0.326923077
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 1.176470588
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.587374844
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -0.386029412
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.913970588
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.551129058
## THW-Ärztin/Arzt 1.113970588
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 1.238970588
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -0.589095745
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -1.562500000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -0.262500000
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr -0.625341530
## THW-Berufsfeuerwehr -0.062500000
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 0.062500000
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -0.973404255
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.326595745
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS -0.036245785
## THW-Disponent:inen BOS 0.526595745
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.651595745
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 1.300000000
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.937158470
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 1.500000000
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 1.625000000
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.362841530
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.200000000
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.325000000
## THW-Rettungsfachpersonal 0.562841530
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 0.687841530
## Werkschutz und Security-THW 0.125000000
## lwr
## Ärztin/Arzt-Andere -1.62356594
## Berufsfeuerwehr-Andere -0.98316481
## Disponent:inen BOS-Andere -0.97033380
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -4.44262737
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -1.50493562
## Rettungsfachpersonal-Andere -1.00765035
## THW-Andere -0.84626041
## Werkschutz und Security-Andere -1.33040053
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.02309513
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.15070826
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -3.49440470
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -0.51586246
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.11288078
## THW-Ärztin/Arzt 0.17989992
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt -0.34864427
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -1.70305031
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -4.83545188
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -2.02165877
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr -1.73991706
## THW-Berufsfeuerwehr -1.44911641
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -1.82713965
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -4.06736882
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -1.07163255
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS -0.35668514
## THW-Disponent:inen BOS -0.35833806
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS -0.90761584
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.08029016
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.15702973
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -1.70225343
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) -1.82499420
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -1.76156459
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -1.42383887
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -1.74499652
## THW-Rettungsfachpersonal -0.32287382
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -0.87181375
## Werkschutz und Security-THW -1.63935571
## upr
## Ärztin/Arzt-Andere -0.2005291
## Berufsfeuerwehr-Andere 1.5120110
## Disponent:inen BOS-Andere 0.3209885
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 1.8464735
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 1.5087818
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.2858134
## THW-Andere 1.2501066
## Werkschutz und Security-Andere 1.9842467
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 2.3298460
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 1.0240414
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 2.7223459
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 2.3438036
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.9893773
## THW-Ärztin/Arzt 2.0480413
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 2.8265854
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.5248588
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 1.7104519
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 1.4966588
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.4892340
## THW-Berufsfeuerwehr 1.3241164
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 1.9521396
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 2.1205603
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 1.7248240
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.2841936
## THW-Disponent:inen BOS 1.4115296
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 2.2108073
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 4.6802902
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 4.0313467
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 4.7022534
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 5.0749942
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.0358815
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.8238389
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.3949965
## THW-Rettungsfachpersonal 1.4485569
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 2.2474968
## Werkschutz und Security-THW 1.8893557
## p adj
## Ärztin/Arzt-Andere 0.0024204
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.9992000
## Disponent:inen BOS-Andere 0.8224019
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 0.9351074
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 1.0000000
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.7221399
## THW-Andere 0.9996039
## Werkschutz und Security-Andere 0.9995280
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.0415541
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.0010917
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 0.9999860
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.5499484
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.0032493
## THW-Ärztin/Arzt 0.0069394
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.2691999
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.7777283
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 0.8611485
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.9999423
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.7161780
## THW-Berufsfeuerwehr 1.0000000
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 1.0000000
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 0.9875334
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.9983850
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.9999932
## THW-Disponent:inen BOS 0.6457315
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.9305413
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9566946
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9902869
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.8735430
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.8700298
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.9966121
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.9999868
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.9999149
## THW-Rettungsfachpersonal 0.5581478
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 0.9071388
## Werkschutz und Security-THW 0.9999998# Altersgruppen
aov_technikkompetenzueberzeugung_altersgruppen <- aov(Technikkompetenzueberzeugung$Means~Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe)
summary(aov_technikkompetenzueberzeugung_altersgruppen)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe 2 34.2 17.099 17.32 5.52e-08
## Residuals 470 464.0 0.987
##
## Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe ***
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 37 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_technikkompetenzueberzeugung_altersgruppen)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = Technikkompetenzueberzeugung$Means ~ Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe)
##
## $`Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe`
## diff lwr upr p adj
## 35-54-18-34 0.08810582 -0.1518274 0.3280390 0.6636745
## 55-70-18-34 -0.65180732 -0.9487064 -0.3549083 0.0000011
## 55-70-35-54 -0.73991314 -1.0502848 -0.4295415 0.0000001KI-Technikkompetenzü.
Mittelwerte
describe(KI_Technikkompetenzueberzeugung$Means)## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 490 3.97 0.99 4 4.12 1.11 1 5 4 -1.12 0.92 0.04tapply(KI_Technikkompetenzueberzeugung$Means, KI_Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $Andere
## mean sd min max
## 4.152174 1.032812 1.000000 5.000000
##
## $`Ärztin/Arzt`
## mean sd min max
## 3.341912 0.885101 1.250000 5.000000
##
## $Berufsfeuerwehr
## mean sd min max
## 4.1071429 0.4970149 3.5000000 5.0000000
##
## $`Disponent:inen BOS`
## mean sd min max
## 3.843085 1.083409 1.000000 5.000000
##
## $`Krankenpflege (inkl. Azubi)`
## mean sd min max
## 3.25 NA 3.25 3.25
##
## $`Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle`
## mean sd min max
## 4.30000 0.83666 3.00000 5.00000
##
## $Rettungsfachpersonal
## mean sd min max
## 4.273352 0.810713 1.000000 5.000000
##
## $THW
## mean sd min max
## 4.5208333 0.5378655 3.2500000 5.0000000
##
## $`Werkschutz und Security`
## mean sd min max
## 4.1875000 0.7180703 3.2500000 4.7500000tapply(KI_Technikkompetenzueberzeugung$Means, KI_Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $`18-34`
## mean sd min max
## 4.2190367 0.8271836 1.0000000 5.0000000
##
## $`35-54`
## mean sd min max
## 3.9601227 0.9341458 1.0000000 5.0000000
##
## $`55-70`
## mean sd min max
## 3.331395 1.167855 1.000000 5.000000Mittelwertvergleich
# Berufe
aov_KI_Technikkompetenzueberzeugung_beruf <- aov(KI_Technikkompetenzueberzeugung$Means~KI_Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz)
summary(aov_KI_Technikkompetenzueberzeugung_beruf)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## KI_Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz 8 52.4 6.548 7.438 2.31e-09
## Residuals 481 423.4 0.880
##
## KI_Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz ***
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 20 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_KI_Technikkompetenzueberzeugung_beruf)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = KI_Technikkompetenzueberzeugung$Means ~ KI_Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz)
##
## $`KI_Technikkompetenzueberzeugung$Berufe_kurz`
## diff
## Ärztin/Arzt-Andere -0.81026215
## Berufsfeuerwehr-Andere -0.04503106
## Disponent:inen BOS-Andere -0.30908881
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -0.90217391
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.14782609
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.12117774
## THW-Andere 0.36865942
## Werkschutz und Security-Andere 0.03532609
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.76523109
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.50117334
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -0.09191176
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.95808824
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.93143988
## THW-Ärztin/Arzt 1.17892157
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.84558824
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -0.26405775
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -0.85714286
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.19285714
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.16620879
## THW-Berufsfeuerwehr 0.41369048
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 0.08035714
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -0.59308511
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.45691489
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.43026654
## THW-Disponent:inen BOS 0.67774823
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.34441489
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 1.05000000
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 1.02335165
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 1.27083333
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.93750000
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.02664835
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.22083333
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.11250000
## THW-Rettungsfachpersonal 0.24748168
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -0.08585165
## Werkschutz und Security-THW -0.33333333
## lwr
## Ärztin/Arzt-Andere -1.5154628
## Berufsfeuerwehr-Andere -1.3070274
## Disponent:inen BOS-Andere -0.9549048
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -3.8886024
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -1.2947559
## Rettungsfachpersonal-Andere -0.5257976
## THW-Andere -0.6724345
## Werkschutz und Security-Andere -1.5484668
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt -0.3952487
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.0874624
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -3.0368792
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -0.3965782
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.5159215
## THW-Ärztin/Arzt 0.2635228
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt -0.6585654
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -1.3894392
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -3.9825484
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -1.5189980
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr -0.9598384
## THW-Berufsfeuerwehr -0.9767345
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -1.7520743
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -3.5243994
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -0.8678083
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.1262504
## THW-Disponent:inen BOS -0.1927259
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS -1.1328287
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.1525877
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) -1.9082183
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -1.7720932
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.3311274
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -1.3519371
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -1.3353446
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -2.0736764
## THW-Rettungsfachpersonal -0.6238529
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -1.5636024
## Werkschutz und Security-THW -2.0212453
## upr
## Ärztin/Arzt-Andere -0.1050615
## Berufsfeuerwehr-Andere 1.2169653
## Disponent:inen BOS-Andere 0.3367272
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 2.0842545
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 1.5904081
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.7681531
## THW-Andere 1.4097533
## Werkschutz und Security-Andere 1.6191189
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 1.9257108
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.9148843
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 2.8530557
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 2.3127547
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 1.3469583
## THW-Ärztin/Arzt 2.0943203
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 2.3497419
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.8613237
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 2.2682627
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 1.9047123
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 1.2922560
## THW-Berufsfeuerwehr 1.8041155
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 1.9127886
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 2.3382292
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 1.7816381
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.7342827
## THW-Disponent:inen BOS 1.5482223
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 1.8216584
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 4.2525877
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 3.9549216
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 4.3137598
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 4.2061274
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.2986404
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.7770112
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.8486764
## THW-Rettungsfachpersonal 1.1188163
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 1.3918991
## Werkschutz und Security-THW 1.3545786
## p adj
## Ärztin/Arzt-Andere 0.0112642
## Berufsfeuerwehr-Andere 1.0000000
## Disponent:inen BOS-Andere 0.8593882
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 0.9904472
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.9999969
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.9996784
## THW-Andere 0.9736094
## Werkschutz und Security-Andere 1.0000000
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.5058549
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.0055988
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 1.0000000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.4048208
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.0000000
## THW-Ärztin/Arzt 0.0022487
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.7138876
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.9983308
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 0.9950210
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.9999934
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.9999469
## THW-Berufsfeuerwehr 0.9913655
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 1.0000000
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 0.9994305
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.9775776
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.0004324
## THW-Disponent:inen BOS 0.2721393
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.9984052
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9837230
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9758397
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9307561
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9932473
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.0000000
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.9999607
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.0000000
## THW-Rettungsfachpersonal 0.9936794
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 1.0000000
## Werkschutz und Security-THW 0.9995237# Altersgruppen
aov_ki_technikkompetenzueberzeugung_altersgruppen <- aov(KI_Technikkompetenzueberzeugung$Means~KI_Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe)
summary(aov_ki_technikkompetenzueberzeugung_altersgruppen)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## KI_Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe 2 48.6 24.299 27.79 4e-12
## Residuals 464 405.8 0.875
##
## KI_Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe ***
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 43 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_ki_technikkompetenzueberzeugung_altersgruppen)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = KI_Technikkompetenzueberzeugung$Means ~ KI_Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe)
##
## $`KI_Technikkompetenzueberzeugung$Altersgruppe`
## diff lwr upr p adj
## 35-54-18-34 -0.2589140 -0.4865936 -0.03123443 0.0211538
## 55-70-18-34 -0.8876413 -1.1676316 -0.60765108 0.0000000
## 55-70-35-54 -0.6287274 -0.9217764 -0.33567834 0.0000020Technikkontrollü.
Mittelwerte
describe(Technikkontrollueberzeugung$Means)## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 495 3.79 0.96 4 3.89 1.11 1 5 4 -0.78 0.19 0.04(tapply(Technikkontrollueberzeugung$Means, Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))}))## $Andere
## mean sd min max
## 3.0000000 0.8291562 1.0000000 4.5000000
##
## $`Ärztin/Arzt`
## mean sd min max
## 3.6139706 0.9278383 1.0000000 5.0000000
##
## $Berufsfeuerwehr
## mean sd min max
## 3.2812500 0.8807211 2.0000000 4.7500000
##
## $`Disponent:inen BOS`
## mean sd min max
## 3.7965426 0.9990778 1.0000000 5.0000000
##
## $`Krankenpflege (inkl. Azubi)`
## mean sd min max
## 3.5 NA 3.5 3.5
##
## $`Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle`
## mean sd min max
## 2.3500000 0.8767839 1.0000000 3.2500000
##
## $Rettungsfachpersonal
## mean sd min max
## 4.0860656 0.8114292 1.0000000 5.0000000
##
## $THW
## mean sd min max
## 2.9423077 0.6467374 2.0000000 4.2500000
##
## $`Werkschutz und Security`
## mean sd min max
## 3.2500000 0.6770032 2.7500000 4.2500000(tapply(Technikkontrollueberzeugung$Means, Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))}))## $`18-34`
## mean sd min max
## 4.0863636 0.8500177 1.0000000 5.0000000
##
## $`35-54`
## mean sd min max
## 3.6219880 0.9010675 1.0000000 5.0000000
##
## $`55-70`
## mean sd min max
## 3.421512 1.126069 1.000000 5.000000Mittelwertvergleich
# Berufe
aov_technikkobtrollüberzeugung_beruf <- aov(Technikkontrollueberzeugung$Means~Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz)
summary(aov_technikkobtrollüberzeugung_beruf)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz 8 56.8 7.098 8.721 3.69e-11 ***
## Residuals 486 395.6 0.814
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 15 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_technikkobtrollüberzeugung_beruf)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = Technikkontrollueberzeugung$Means ~ Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz)
##
## $`Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz`
## diff
## Ärztin/Arzt-Andere 0.61397059
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.28125000
## Disponent:inen BOS-Andere 0.79654255
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 0.50000000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -0.65000000
## Rettungsfachpersonal-Andere 1.08606557
## THW-Andere -0.05769231
## Werkschutz und Security-Andere 0.25000000
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt -0.33272059
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.18257196
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -0.11397059
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -1.26397059
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.47209499
## THW-Ärztin/Arzt -0.67166290
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt -0.36397059
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.51529255
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 0.21875000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -0.93125000
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.80481557
## THW-Berufsfeuerwehr -0.33894231
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -0.03125000
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -0.29654255
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -1.44654255
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.28952302
## THW-Disponent:inen BOS -0.85423486
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS -0.54654255
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -1.15000000
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.58606557
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -0.55769231
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) -0.25000000
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.73606557
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.59230769
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.90000000
## THW-Rettungsfachpersonal -1.14375788
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -0.83606557
## Werkschutz und Security-THW 0.30769231
## lwr
## Ärztin/Arzt-Andere -0.043508154
## Berufsfeuerwehr-Andere -0.860593737
## Disponent:inen BOS-Andere 0.198123277
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -2.366694227
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -2.027115362
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.486687543
## THW-Andere -1.018894649
## Werkschutz und Security-Andere -1.263783270
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt -1.383404418
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt -0.215215693
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -2.945589415
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -2.566497406
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.072866463
## THW-Ärztin/Arzt -1.522567903
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt -1.810230999
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -0.499480251
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -2.762792219
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -2.533780790
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr -0.210522910
## THW-Berufsfeuerwehr -1.602100316
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -1.752644203
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -3.115033730
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -2.720278571
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS -0.002385779
## THW-Disponent:inen BOS -1.660377940
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS -1.966928596
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -4.229323562
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.232629320
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -3.474830772
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) -3.392821450
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.461878838
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.886951499
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.985692870
## THW-Rettungsfachpersonal -1.950612923
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -2.256855813
## Werkschutz und Security-THW -1.299572705
## upr
## Ärztin/Arzt-Andere 1.27144933
## Berufsfeuerwehr-Andere 1.42309374
## Disponent:inen BOS-Andere 1.39496183
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 3.36669423
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.72711536
## Rettungsfachpersonal-Andere 1.68544360
## THW-Andere 0.90351003
## Werkschutz und Security-Andere 1.76378327
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.71796324
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.58035962
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 2.71764824
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.03855623
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.87132351
## THW-Ärztin/Arzt 0.17924211
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 1.08228982
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 1.53006536
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 3.20029222
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.67128079
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 1.82015406
## THW-Berufsfeuerwehr 0.92421570
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 1.69014420
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 2.52194862
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -0.17280653
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.58143182
## THW-Disponent:inen BOS -0.04809178
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.87384349
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 1.92932356
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 3.40476047
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.35944616
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.89282145
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 3.01025231
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.07156688
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.78569287
## THW-Rettungsfachpersonal -0.33690284
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 0.58472467
## Werkschutz und Security-THW 1.91495732
## p adj
## Ärztin/Arzt-Andere 0.0889062
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.9976443
## Disponent:inen BOS-Andere 0.0013075
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 0.9998115
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.8686730
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.0000010
## THW-Andere 1.0000000
## Werkschutz und Security-Andere 0.9998751
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.9869926
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.8858489
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 1.0000000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.0651302
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.0077756
## THW-Ärztin/Arzt 0.2546711
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.9972592
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.8142830
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 0.9999998
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.6751597
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.2494347
## THW-Berufsfeuerwehr 0.9957168
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 1.0000000
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 0.9999961
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.0130003
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.0538453
## THW-Disponent:inen BOS 0.0284009
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.9565580
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9635868
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9993047
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9996257
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9999996
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.0008718
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.9453369
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.8613105
## THW-Rettungsfachpersonal 0.0004188
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 0.6597560
## Werkschutz und Security-THW 0.9996219# Altersgruppen
aov_technikkontrollüberzeugung_altersgruppen <- aov(Technikkontrollueberzeugung$Means~Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe)
summary(aov_technikkontrollüberzeugung_altersgruppen)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe 2 35.6 17.810 20.88 2.05e-09
## Residuals 469 400.0 0.853
##
## Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe ***
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 38 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_technikkontrollüberzeugung_altersgruppen)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = Technikkontrollueberzeugung$Means ~ Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe)
##
## $`Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe`
## diff lwr upr p adj
## 35-54-18-34 -0.4643757 -0.6876036 -0.24114778 0.0000041
## 55-70-18-34 -0.6648520 -0.9409863 -0.38871771 0.0000001
## 55-70-35-54 -0.2004763 -0.4889573 0.08800467 0.2323933KI-Technikkontrollü.
Mittelwerte
describe(KI_Technikkontrollueberzeugung$Means)## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 490 3.45 0.96 3.5 3.52 0.74 1 5 4 -0.71 0.18 0.04tapply(KI_Technikkontrollueberzeugung$Means, KI_Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $Andere
## mean sd min max
## 3.1630435 0.9157979 1.2500000 5.0000000
##
## $`Ärztin/Arzt`
## mean sd min max
## 3.3970588 0.9775801 1.0000000 4.7500000
##
## $Berufsfeuerwehr
## mean sd min max
## 3.0357143 0.8711651 2.0000000 4.2500000
##
## $`Disponent:inen BOS`
## mean sd min max
## 3.393617 1.060338 1.000000 5.000000
##
## $`Krankenpflege (inkl. Azubi)`
## mean sd min max
## 3 NA 3 3
##
## $`Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle`
## mean sd min max
## 2.3000000 0.9905806 1.0000000 3.5000000
##
## $Rettungsfachpersonal
## mean sd min max
## 3.668956 0.784843 1.000000 5.000000
##
## $THW
## mean sd min max
## 2.6458333 0.8150455 1.0000000 3.7500000
##
## $`Werkschutz und Security`
## mean sd min max
## 2.8750000 0.8539126 2.0000000 4.0000000tapply(KI_Technikkontrollueberzeugung$Means, KI_Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $`18-34`
## mean sd min max
## 3.6811927 0.7962843 1.0000000 5.0000000
##
## $`35-54`
## mean sd min max
## 3.3512270 0.9645083 1.0000000 5.0000000
##
## $`55-70`
## mean sd min max
## 3.107558 1.179818 1.000000 5.000000Mittelwertvergleich
# Berufe
aov_ki_technikkobtrollüberzeugung_beruf <- aov(KI_Technikkontrollueberzeugung$Means~KI_Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz)
summary(aov_ki_technikkobtrollüberzeugung_beruf)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## KI_Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz 8 28.5 3.562 4.059 0.000109
## Residuals 481 422.2 0.878
##
## KI_Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz ***
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 20 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_ki_technikkobtrollüberzeugung_beruf)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = KI_Technikkontrollueberzeugung$Means ~ KI_Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz)
##
## $`KI_Technikkontrollueberzeugung$Berufe_kurz`
## diff
## Ärztin/Arzt-Andere 0.234015345
## Berufsfeuerwehr-Andere -0.127329193
## Disponent:inen BOS-Andere 0.230573543
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -0.163043478
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -0.863043478
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.505912566
## THW-Andere -0.517210145
## Werkschutz und Security-Andere -0.288043478
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt -0.361344538
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt -0.003441802
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -0.397058824
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -1.097058824
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.271897220
## THW-Ärztin/Arzt -0.751225490
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt -0.522058824
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.357902736
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -0.035714286
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -0.735714286
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.633241758
## THW-Berufsfeuerwehr -0.389880952
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -0.160714286
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -0.393617021
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -1.093617021
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.275339023
## THW-Disponent:inen BOS -0.747783688
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS -0.518617021
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -0.700000000
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.668956044
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -0.354166667
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) -0.125000000
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.368956044
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.345833333
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.575000000
## THW-Rettungsfachpersonal -1.023122711
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -0.793956044
## Werkschutz und Security-THW 0.229166667
## lwr
## Ärztin/Arzt-Andere -0.47015808
## Berufsfeuerwehr-Andere -1.38748719
## Disponent:inen BOS-Andere -0.41430169
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -3.14512157
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -2.30352405
## Rettungsfachpersonal-Andere -0.14012032
## THW-Andere -1.55678745
## Werkschutz und Security-Andere -1.86952921
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt -1.52013381
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt -0.41655009
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -3.33773632
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -2.44975194
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt -0.14301590
## THW-Ärztin/Arzt -1.66529079
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt -2.02402138
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -0.76583941
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -3.15656707
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -2.44507576
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr -0.49116513
## THW-Berufsfeuerwehr -1.77828051
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -1.99047642
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -3.32066126
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -2.41641048
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS -0.02823426
## THW-Disponent:inen BOS -1.61698978
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS -1.99370867
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -3.89792249
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.25834347
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -3.39266052
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) -3.38886597
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.04559783
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -1.20807768
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -1.38331958
## THW-Rettungsfachpersonal -1.89318803
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -2.26955416
## Werkschutz und Security-THW -1.45628647
## upr
## Ärztin/Arzt-Andere 0.9381888
## Berufsfeuerwehr-Andere 1.1328288
## Disponent:inen BOS-Andere 0.8754488
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 2.8190346
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.5774371
## Rettungsfachpersonal-Andere 1.1519455
## THW-Andere 0.5223672
## Werkschutz und Security-Andere 1.2934423
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.7974447
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.4096665
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 2.5436187
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.2556343
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.6868103
## THW-Ärztin/Arzt 0.1628398
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.9799037
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 1.4816449
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 3.0851385
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.9736472
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 1.7576486
## THW-Berufsfeuerwehr 0.9985186
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 1.6690479
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 2.5334272
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.2291764
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.5789123
## THW-Disponent:inen BOS 0.1214224
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.9564746
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.4979225
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 3.5962556
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.6843272
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 3.1388660
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.6923143
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.8997443
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.5333196
## THW-Rettungsfachpersonal -0.1530574
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 0.6816421
## Werkschutz und Security-THW 1.9146198
## p adj
## Ärztin/Arzt-Andere 0.9822568
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.9999972
## Disponent:inen BOS-Andere 0.9719973
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 1.0000000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.6369715
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.2647138
## THW-Andere 0.8308978
## Werkschutz und Security-Andere 0.9997390
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.9882297
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 1.0000000
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 0.9999732
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.2215823
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.5147562
## THW-Ärztin/Arzt 0.2061737
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.9764747
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.9864936
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 1.0000000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.9184101
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.7118607
## THW-Berufsfeuerwehr 0.9941489
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 0.9999991
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 0.9999740
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.1994538
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.1104618
## THW-Disponent:inen BOS 0.1574875
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.9747478
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9989879
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9986187
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9999914
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 1.0000000
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.0362575
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.9988586
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.9920952
## THW-Rettungsfachpersonal 0.0083745
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 0.7606816
## Werkschutz und Security-THW 0.9999717# Altersgruppen
aov_ki_technikkontrollüberzeugung_altersgruppen <- aov(KI_Technikkontrollueberzeugung$Means~KI_Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe)
summary(aov_ki_technikkontrollüberzeugung_altersgruppen)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## KI_Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe 2 23.3 11.638 13.28 2.46e-06
## Residuals 464 406.6 0.876
##
## KI_Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe ***
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 43 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_ki_technikkontrollüberzeugung_altersgruppen)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = KI_Technikkontrollueberzeugung$Means ~ KI_Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe)
##
## $`KI_Technikkontrollueberzeugung$Altersgruppe`
## diff lwr upr p adj
## 35-54-18-34 -0.3299657 -0.5578810 -0.10205036 0.0020807
## 55-70-18-34 -0.5736345 -0.8539147 -0.29335435 0.0000060
## 55-70-35-54 -0.2436689 -0.5370213 0.04968358 0.1252331Technikbereitschaft
Mittelwerte
describe(Technikbereitschaft$Means)## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 495 3.89 0.73 4 3.98 0.62 1 5 4 -1.54 3.18 0.03tapply(Technikbereitschaft$Means, Technikbereitschaft$Berufe_kurz, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "med" = median(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $Andere
## mean sd med min max
## 3.6533333 0.6022143 3.5833333 1.5000000 4.4166667
##
## $`Ärztin/Arzt`
## mean sd med min max
## 3.5147059 0.8215512 3.7500000 1.0000000 5.0000000
##
## $Berufsfeuerwehr
## mean sd med min max
## 4.0312500 0.5991686 4.1666667 2.9166667 4.7500000
##
## $`Disponent:inen BOS`
## mean sd med min max
## 3.9268617 0.7746299 4.0833333 1.0000000 5.0000000
##
## $`Krankenpflege (inkl. Azubi)`
## mean sd med min max
## 3.5 NA 3.5 3.5 3.5
##
## $`Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle`
## mean sd med min max
## 3.2500000 0.5034602 3.2500000 2.5833333 3.9166667
##
## $Rettungsfachpersonal
## mean sd med min max
## 4.040528 0.648673 4.166667 1.333333 5.000000
##
## $THW
## mean sd med min max
## 3.7500000 0.3118048 3.6666667 3.2500000 4.3333333
##
## $`Werkschutz und Security`
## mean sd med min max
## 4.0000000 0.4461772 3.7916667 3.7500000 4.6666667tapply(Technikbereitschaft$Means, Technikbereitschaft$Altersgruppe, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "med" = median(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $`18-34`
## mean sd med min max
## 4.0738636 0.5539215 4.1666667 1.0000000 5.0000000
##
## $`35-54`
## mean sd med min max
## 3.8980924 0.6365268 3.9166667 1.1666667 5.0000000
##
## $`55-70`
## mean sd med min max
## 3.405039 1.069494 3.750000 1.000000 5.000000Mittelwertvergleich
# Berufe
aov_technikbereitschaft_beruf <- aov(Technikbereitschaft$Means~Technikbereitschaft$Berufe_kurz)
summary(aov_technikbereitschaft_beruf)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Technikbereitschaft$Berufe_kurz 8 18.04 2.2552 4.419 3.53e-05 ***
## Residuals 486 248.01 0.5103
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 15 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_technikbereitschaft_beruf)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = Technikbereitschaft$Means ~ Technikbereitschaft$Berufe_kurz)
##
## $`Technikbereitschaft$Berufe_kurz`
## diff
## Ärztin/Arzt-Andere -0.138627451
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.377916667
## Disponent:inen BOS-Andere 0.273528369
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -0.153333333
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -0.403333333
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.387194900
## THW-Andere 0.096666667
## Werkschutz und Security-Andere 0.346666667
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.516544118
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.412155820
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -0.014705882
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -0.264705882
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.525822351
## THW-Ärztin/Arzt 0.235294118
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.485294118
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -0.104388298
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -0.531250000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -0.781250000
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.009278233
## THW-Berufsfeuerwehr -0.281250000
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -0.031250000
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -0.426861702
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -0.676861702
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.113666531
## THW-Disponent:inen BOS -0.176861702
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.073138298
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -0.250000000
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.540528233
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.250000000
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.500000000
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.790528233
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.500000000
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.750000000
## THW-Rettungsfachpersonal -0.290528233
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -0.040528233
## Werkschutz und Security-THW 0.250000000
## lwr
## Ärztin/Arzt-Andere -0.65922800
## Berufsfeuerwehr-Andere -0.52621063
## Disponent:inen BOS-Andere -0.20030810
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -2.42322056
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -1.49375189
## Rettungsfachpersonal-Andere -0.08740072
## THW-Andere -0.66442634
## Werkschutz und Security-Andere -0.85196738
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt -0.31540154
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.09718218
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -2.25681993
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -1.29606422
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.20970781
## THW-Ärztin/Arzt -0.43846396
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt -0.65987442
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -0.90789912
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -2.89207542
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -2.05015553
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr -0.79468050
## THW-Berufsfeuerwehr -1.28143558
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -1.39427319
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -2.65858110
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -1.68542309
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS -0.11747080
## THW-Disponent:inen BOS -0.81517669
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS -1.05154256
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.68825001
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) -1.69135247
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.05982965
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) -1.98852849
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.21839004
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.67129742
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.74311709
## THW-Rettungsfachpersonal -0.92940696
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -1.16552914
## Werkschutz und Security-THW -1.02265416
## upr
## Ärztin/Arzt-Andere 0.3819731
## Berufsfeuerwehr-Andere 1.2820440
## Disponent:inen BOS-Andere 0.7473648
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 2.1165539
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.6870852
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.8617905
## THW-Andere 0.8577597
## Werkschutz und Security-Andere 1.5453007
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 1.3484898
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.7271295
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 2.2274082
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.7666525
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.8419369
## THW-Ärztin/Arzt 0.9090522
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 1.6304627
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.6991225
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 1.8295754
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.4876555
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.8132370
## THW-Berufsfeuerwehr 0.7189356
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 1.3317732
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 1.8048577
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.3316997
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.3448039
## THW-Disponent:inen BOS 0.4614533
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 1.1978192
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.1882500
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.7724089
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.5598297
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.9885285
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.7994465
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.6712974
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.2431171
## THW-Rettungsfachpersonal 0.3483505
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 1.0844727
## Werkschutz und Security-THW 1.5226542
## p adj
## Ärztin/Arzt-Andere 0.9959373
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.9304543
## Disponent:inen BOS-Andere 0.6831605
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 0.9999999
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.9656197
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.2146548
## THW-Andere 0.9999833
## Werkschutz und Security-Andere 0.9928605
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.5899806
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.0017385
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 1.0000000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.9968547
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.0000113
## THW-Ärztin/Arzt 0.9757867
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.9250124
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.9999801
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 0.9987645
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.6012954
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 1.0000000
## THW-Berufsfeuerwehr 0.9940971
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 1.0000000
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 0.9996243
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.4806335
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.8399044
## THW-Disponent:inen BOS 0.9946620
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.9999999
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9999969
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9979099
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9999952
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9994593
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.2640392
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.9219805
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.8232819
## THW-Rettungsfachpersonal 0.8911024
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 1.0000000
## Werkschutz und Security-THW 0.9995423#Altersgruppen
aov_technikbereitschaft_altersgruppen <- aov(Technikbereitschaft$Means~Technikbereitschaft$Altersgruppe)
summary(aov_technikbereitschaft_altersgruppen)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Technikbereitschaft$Altersgruppe 2 27.67 13.837 28.06 3.08e-12 ***
## Residuals 469 231.27 0.493
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 38 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_technikbereitschaft_altersgruppen)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = Technikbereitschaft$Means ~ Technikbereitschaft$Altersgruppe)
##
## $`Technikbereitschaft$Altersgruppe`
## diff lwr upr p adj
## 35-54-18-34 -0.1757713 -0.3455132 -0.00602934 0.0404137
## 55-70-18-34 -0.6688249 -0.8787967 -0.45885306 0.0000000
## 55-70-35-54 -0.4930536 -0.7124138 -0.27369340 0.0000006# Geschlecht
aov_technikbereitschaft_geschlecht <- aov(Technikbereitschaft$Means~tb$geschlecht_tb)
TukeyHSD(aov_technikbereitschaft_geschlecht)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = Technikbereitschaft$Means ~ tb$geschlecht_tb)
##
## $`tb$geschlecht_tb`
## diff lwr upr p adj
## Männlich-Inter -0.4652778 -1.34083397 0.4102784 0.4247073
## Weiblich-Inter -0.3118169 -1.19645249 0.5728186 0.6853474
## Weiblich-Männlich 0.1534608 -0.03013171 0.3370534 0.1220206KI_Technikbereitschaft
Mittelwerte
describe(KI_Technikbereitschaft$Means)## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 490 3.68 0.76 3.83 3.78 0.62 1.17 5 3.83 -1.31 2.03 0.03tapply(KI_Technikbereitschaft$Means, KI_Technikbereitschaft$Berufe_kurz, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $Andere
## mean sd min max
## 3.7101449 0.4597908 3.0000000 4.5000000
##
## $`Ärztin/Arzt`
## mean sd min max
## 3.3419118 0.7882243 1.1666667 4.5000000
##
## $Berufsfeuerwehr
## mean sd min max
## 3.5000000 0.7296625 2.5000000 4.5833333
##
## $`Disponent:inen BOS`
## mean sd min max
## 3.6378546 0.8326764 1.1666667 5.0000000
##
## $`Krankenpflege (inkl. Azubi)`
## mean sd min max
## 3.416667 NA 3.416667 3.416667
##
## $`Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle`
## mean sd min max
## 3.1833333 0.5694783 2.5000000 3.9166667
##
## $Rettungsfachpersonal
## mean sd min max
## 3.8722527 0.6853758 1.3333333 5.0000000
##
## $THW
## mean sd min max
## 3.7083333 0.4271411 2.9166667 4.1666667
##
## $`Werkschutz und Security`
## mean sd min max
## 3.7916667 0.7652765 2.7500000 4.5833333tapply(KI_Technikbereitschaft$Means, KI_Technikbereitschaft$Altersgruppe, function(x){c("mean"=mean(x, na.rm = TRUE),"sd" = sd(x, na.rm = TRUE), "min"=min(x, na.rm = TRUE), "max"=max(x, na.rm = TRUE))})## $`18-34`
## mean sd min max
## 3.8899083 0.5915193 1.1666667 5.0000000
##
## $`35-54`
## mean sd min max
## 3.6666667 0.6824269 1.1666667 5.0000000
##
## $`55-70`
## mean sd min max
## 3.189922 1.041433 1.166667 4.833333Mittelwertvergleich
# Berufe
aov_ki_technikbereitschaft_beruf <- aov(KI_Technikbereitschaft$Means~KI_Technikbereitschaft$Berufe_kurz)
summary(aov_ki_technikbereitschaft_beruf)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## KI_Technikbereitschaft$Berufe_kurz 8 16.44 2.0548 3.671 0.00036 ***
## Residuals 481 269.21 0.5597
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 20 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_ki_technikbereitschaft_beruf)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = KI_Technikbereitschaft$Means ~ KI_Technikbereitschaft$Berufe_kurz)
##
## $`KI_Technikbereitschaft$Berufe_kurz`
## diff
## Ärztin/Arzt-Andere -0.368233163
## Berufsfeuerwehr-Andere -0.210144928
## Disponent:inen BOS-Andere -0.072290318
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -0.293478261
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -0.526811594
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.162107820
## THW-Andere -0.001811594
## Werkschutz und Security-Andere 0.081521739
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.158088235
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.295942845
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 0.074754902
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -0.158578431
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.530340983
## THW-Ärztin/Arzt 0.366421569
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.449754902
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.137854610
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -0.083333333
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -0.316666667
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.372252747
## THW-Berufsfeuerwehr 0.208333333
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 0.291666667
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -0.221187943
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -0.454521277
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.234398137
## THW-Disponent:inen BOS 0.070478723
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.153812057
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -0.233333333
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.455586081
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.291666667
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.375000000
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.688919414
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.525000000
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.608333333
## THW-Rettungsfachpersonal -0.163919414
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -0.080586081
## Werkschutz und Security-THW 0.083333333
## lwr
## Ärztin/Arzt-Andere -0.93053802
## Berufsfeuerwehr-Andere -1.21642113
## Disponent:inen BOS-Andere -0.58724368
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere -2.67476239
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere -1.67708111
## Rettungsfachpersonal-Andere -0.35376997
## THW-Andere -0.83194711
## Werkschutz und Security-Andere -1.18134488
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt -0.76724182
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt -0.03393725
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt -2.27346954
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt -1.23874688
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.19901967
## THW-Ärztin/Arzt -0.36348863
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt -0.74960993
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr -0.75948921
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr -2.57543347
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr -1.68164612
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr -0.52562189
## THW-Berufsfeuerwehr -0.90034784
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr -1.16945655
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS -2.55852579
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS -1.51081389
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS -0.00801478
## THW-Disponent:inen BOS -0.62360996
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS -1.02409550
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.78697607
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) -1.88195561
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.13466724
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) -2.23130070
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.36782418
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.71584733
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle -0.95544709
## THW-Rettungsfachpersonal -0.85869422
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal -1.25889807
## Werkschutz und Security-THW -1.26255456
## upr
## Ärztin/Arzt-Andere 0.1940717
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.7961313
## Disponent:inen BOS-Andere 0.4426630
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 2.0878059
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.6234579
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.6779856
## THW-Andere 0.8283239
## Werkschutz und Security-Andere 1.3443884
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 1.0834183
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.6258229
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 2.4229793
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.9215900
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.8616623
## THW-Ärztin/Arzt 1.0963318
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 1.6491197
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 1.0351984
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 2.4087668
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 1.0483128
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 1.2701274
## THW-Berufsfeuerwehr 1.3170145
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 1.7527899
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 2.1161499
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.6017713
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.4768111
## THW-Disponent:inen BOS 0.7645674
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 1.3317196
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.3203094
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.7931278
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.7180006
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 2.9813007
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.7456630
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 1.7658473
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 2.1721138
## THW-Rettungsfachpersonal 0.5308554
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 1.0977259
## Werkschutz und Security-THW 1.4292212
## p adj
## Ärztin/Arzt-Andere 0.5157291
## Berufsfeuerwehr-Andere 0.9992816
## Disponent:inen BOS-Andere 0.9999638
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Andere 0.9999868
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Andere 0.8870469
## Rettungsfachpersonal-Andere 0.9876238
## THW-Andere 1.0000000
## Werkschutz und Security-Andere 0.9999999
## Berufsfeuerwehr-Ärztin/Arzt 0.9998386
## Disponent:inen BOS-Ärztin/Arzt 0.1193591
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Ärztin/Arzt 1.0000000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Ärztin/Arzt 0.9999490
## Rettungsfachpersonal-Ärztin/Arzt 0.0000300
## THW-Ärztin/Arzt 0.8237161
## Werkschutz und Security-Ärztin/Arzt 0.9626715
## Disponent:inen BOS-Berufsfeuerwehr 0.9999279
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Berufsfeuerwehr 1.0000000
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Berufsfeuerwehr 0.9984609
## Rettungsfachpersonal-Berufsfeuerwehr 0.9335000
## THW-Berufsfeuerwehr 0.9996705
## Werkschutz und Security-Berufsfeuerwehr 0.9994844
## Krankenpflege (inkl. Azubi)-Disponent:inen BOS 0.9999983
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Disponent:inen BOS 0.9185165
## Rettungsfachpersonal-Disponent:inen BOS 0.0671242
## THW-Disponent:inen BOS 0.9999971
## Werkschutz und Security-Disponent:inen BOS 0.9999793
## Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9999987
## Rettungsfachpersonal-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9995679
## THW-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9999891
## Werkschutz und Security-Krankenpflege (inkl. Azubi) 0.9999563
## Rettungsfachpersonal-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.5221234
## THW-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.9256389
## Werkschutz und Security-Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle 0.9536818
## THW-Rettungsfachpersonal 0.9982640
## Werkschutz und Security-Rettungsfachpersonal 0.9999999
## Werkschutz und Security-THW 0.9999999Technikbereitschaft## Technikakzeptanz_1_n Technikakzeptanz_2_n Technikakzeptanz_3_n
## 1 4 5 5
## 2 5 4 4
## 3 5 4 4
## 4 3 3 3
## 5 5 3 3
## 6 2 2 2
## 7 5 4 5
## 8 3 3 3
## 9 4 4 4
## 10 2 2 2
## 11 4 4 4
## 12 4 3 4
## 13 3 4 4
## 14 4 3 3
## 15 1 2 2
## 16 1 2 2
## 17 5 5 5
## 18 5 4 5
## 19 4 4 4
## 20 3 3 3
## 21 5 5 4
## 22 NA NA NA
## 23 5 4 4
## 24 4 5 5
## 25 4 3 4
## 26 5 4 4
## 27 5 5 5
## 28 4 5 5
## 29 5 5 5
## 30 1 1 1
## 31 4 4 4
## 32 5 5 5
## 33 5 4 4
## 34 5 5 4
## 35 1 3 2
## 36 4 3 3
## 37 4 4 3
## 38 4 4 3
## 39 3 3 3
## 40 3 3 3
## 41 5 5 5
## 42 4 5 5
## 43 4 4 4
## 44 NA NA NA
## 45 4 4 4
## 46 5 5 5
## 47 3 4 4
## 48 5 5 4
## 49 1 1 1
## 50 NA NA NA
## 51 5 3 3
## 52 4 4 3
## 53 4 4 4
## 54 3 5 4
## 55 5 5 4
## 56 5 5 4
## 57 4 4 4
## 58 2 2 2
## 59 5 4 4
## 60 5 5 5
## 61 5 5 5
## 62 3 5 5
## 63 5 4 5
## 64 4 4 4
## 65 5 5 5
## 66 4 4 4
## 67 3 5 4
## 68 4 4 4
## 69 1 1 1
## 70 5 5 4
## 71 5 5 4
## 72 4 4 5
## 73 5 5 5
## 74 3 3 2
## 75 3 5 4
## 76 3 3 3
## 77 4 4 5
## 78 5 5 5
## 79 NA NA NA
## 80 1 5 5
## 81 4 4 4
## 82 3 5 4
## 83 4 4 4
## 84 5 4 3
## 85 3 3 3
## 86 2 1 2
## 87 4 4 3
## 88 4 4 4
## 89 4 5 5
## 90 4 4 4
## 91 5 5 4
## 92 3 3 3
## 93 1 1 1
## 94 4 4 4
## 95 4 5 5
## 96 4 3 5
## 97 5 4 4
## 98 5 5 5
## 99 5 5 4
## 100 4 4 4
## 101 5 5 4
## 102 4 4 4
## 103 3 3 3
## 104 4 3 4
## 105 3 3 1
## 106 5 5 4
## 107 3 3 3
## 108 4 5 4
## 109 4 4 4
## 110 3 3 3
## 111 5 5 5
## 112 3 3 3
## 113 4 4 4
## 114 1 1 1
## 115 4 4 5
## 116 5 4 5
## 117 4 4 3
## 118 3 3 3
## 119 4 4 5
## 120 4 4 4
## 121 4 4 5
## 122 4 4 4
## 123 5 5 4
## 124 4 5 5
## 125 4 4 4
## 126 4 5 5
## 127 5 4 2
## 128 3 2 3
## 129 4 5 5
## 130 2 2 2
## 131 4 3 3
## 132 5 5 5
## 133 5 4 5
## 134 4 4 4
## 135 5 4 3
## 136 3 3 3
## 137 5 5 5
## 138 1 4 5
## 139 4 4 4
## 140 5 5 4
## 141 4 3 3
## 142 4 4 4
## 143 4 4 4
## 144 5 5 5
## 145 1 2 2
## 146 5 5 5
## 147 5 5 5
## 148 5 5 4
## 149 4 4 3
## 150 3 3 4
## 151 4 3 4
## 152 5 4 5
## 153 5 4 4
## 154 1 1 1
## 155 3 3 3
## 156 4 4 4
## 157 4 4 4
## 158 2 2 2
## 159 4 3 3
## 160 3 5 5
## 161 3 3 3
## 162 4 4 4
## 163 4 4 4
## 164 4 4 4
## 165 5 5 5
## 166 4 5 5
## 167 4 4 4
## 168 4 4 4
## 169 4 4 4
## 170 4 5 5
## 171 5 3 3
## 172 4 3 5
## 173 1 4 4
## 174 4 3 3
## 175 5 5 4
## 176 5 1 5
## 177 4 5 1
## 178 3 3 3
## 179 3 3 3
## 180 5 5 3
## 181 4 4 4
## 182 5 5 5
## 183 4 5 5
## 184 5 5 5
## 185 5 5 5
## 186 4 5 5
## 187 5 5 5
## 188 5 5 4
## 189 1 1 3
## 190 4 4 4
## 191 4 4 4
## 192 4 4 3
## 193 NA NA NA
## 194 4 4 4
## 195 5 4 4
## 196 3 3 3
## 197 4 4 4
## 198 5 4 5
## 199 4 3 2
## 200 1 1 1
## 201 5 4 5
## 202 4 4 4
## 203 5 5 5
## 204 5 5 4
## 205 4 5 5
## 206 5 5 5
## 207 4 4 4
## 208 5 5 5
## 209 5 5 5
## 210 4 4 4
## 211 5 5 3
## 212 4 3 3
## 213 4 5 4
## 214 5 1 1
## 215 5 4 5
## 216 5 5 5
## 217 3 3 3
## 218 4 5 5
## 219 1 3 3
## 220 4 4 4
## 221 5 4 5
## 222 3 4 5
## 223 5 5 5
## 224 3 3 3
## 225 5 5 1
## 226 5 5 5
## 227 NA NA NA
## 228 4 4 3
## 229 4 5 4
## 230 4 4 4
## 231 5 4 3
## 232 4 5 5
## 233 2 2 2
## 234 4 3 3
## 235 1 3 4
## 236 4 5 4
## 237 5 5 5
## 238 4 4 3
## 239 5 5 5
## 240 5 5 4
## 241 5 5 5
## 242 5 4 4
## 243 5 5 4
## 244 4 4 3
## 245 3 3 3
## 246 4 4 3
## 247 4 3 1
## 248 4 5 5
## 249 5 3 5
## 250 3 3 3
## 251 4 4 5
## 252 5 4 5
## 253 3 3 3
## 254 4 4 4
## 255 5 5 4
## 256 4 5 4
## 257 4 5 5
## 258 4 4 3
## 259 5 5 5
## 260 5 5 5
## 261 5 5 5
## 262 4 4 4
## 263 5 5 5
## 264 4 4 4
## 265 3 4 3
## 266 5 5 5
## 267 4 5 5
## 268 4 5 4
## 269 4 3 4
## 270 5 5 4
## 271 5 4 5
## 272 4 4 4
## 273 5 5 5
## 274 5 5 5
## 275 4 4 4
## 276 3 3 2
## 277 4 5 4
## 278 5 5 4
## 279 5 5 5
## 280 1 2 3
## 281 3 3 3
## 282 5 5 5
## 283 3 5 5
## 284 3 3 1
## 285 4 4 4
## 286 5 5 5
## 287 4 5 5
## 288 5 4 1
## 289 5 5 5
## 290 5 5 5
## 291 5 5 5
## 292 4 5 3
## 293 NA NA NA
## 294 4 4 3
## 295 5 5 4
## 296 5 5 4
## 297 5 5 5
## 298 5 5 5
## 299 4 4 5
## 300 5 5 5
## 301 4 3 3
## 302 4 4 4
## 303 5 4 4
## 304 4 4 4
## 305 NA NA NA
## 306 4 4 4
## 307 5 5 5
## 308 4 4 4
## 309 3 3 3
## 310 5 5 4
## 311 1 2 2
## 312 3 3 3
## 313 5 4 4
## 314 3 4 5
## 315 4 4 4
## 316 5 3 5
## 317 4 4 3
## 318 4 4 4
## 319 3 3 3
## 320 4 4 4
## 321 5 5 4
## 322 4 4 4
## 323 4 4 4
## 324 5 5 5
## 325 5 5 5
## 326 3 3 3
## 327 4 3 5
## 328 5 5 4
## 329 4 5 5
## 330 4 4 4
## 331 4 4 4
## 332 3 3 3
## 333 3 4 5
## 334 5 5 4
## 335 4 3 3
## 336 4 4 4
## 337 5 5 4
## 338 4 4 4
## 339 5 4 3
## 340 4 4 4
## 341 NA NA NA
## 342 4 3 5
## 343 3 3 3
## 344 3 3 3
## 345 5 4 4
## 346 3 4 4
## 347 4 4 3
## 348 1 2 1
## 349 4 5 5
## 350 3 4 3
## 351 4 3 4
## 352 5 5 5
## 353 4 4 4
## 354 3 3 3
## 355 4 4 3
## 356 4 4 4
## 357 4 3 3
## 358 5 5 4
## 359 4 4 4
## 360 4 4 4
## 361 4 4 3
## 362 5 5 5
## 363 5 4 5
## 364 5 5 5
## 365 5 4 5
## 366 3 5 5
## 367 5 5 4
## 368 5 5 5
## 369 2 2 2
## 370 5 4 4
## 371 5 5 5
## 372 4 3 3
## 373 5 5 3
## 374 3 4 4
## 375 4 3 3
## 376 5 5 5
## 377 5 4 4
## 378 4 4 4
## 379 4 5 5
## 380 3 3 3
## 381 3 4 4
## 382 4 3 3
## 383 5 5 5
## 384 5 5 5
## 385 5 4 4
## 386 4 4 4
## 387 NA NA NA
## 388 5 5 5
## 389 5 5 5
## 390 5 5 5
## 391 4 4 4
## 392 4 4 4
## 393 5 5 5
## 394 4 4 5
## 395 1 1 1
## 396 4 4 4
## 397 NA NA NA
## 398 4 4 3
## 399 5 3 5
## 400 5 5 5
## 401 4 4 5
## 402 4 4 4
## 403 5 5 5
## 404 4 4 5
## 405 5 3 2
## 406 5 4 3
## 407 4 4 3
## 408 5 4 5
## 409 5 5 4
## 410 4 4 3
## 411 5 5 5
## 412 5 5 5
## 413 4 4 4
## 414 5 5 5
## 415 2 2 2
## 416 4 5 5
## 417 5 5 4
## 418 3 4 3
## 419 5 3 3
## 420 5 5 5
## 421 4 4 3
## 422 2 2 2
## 423 5 5 4
## 424 5 5 4
## 425 NA NA NA
## 426 2 2 2
## 427 4 5 5
## 428 1 1 1
## 429 4 3 3
## 430 3 4 4
## 431 5 4 4
## 432 5 5 4
## 433 4 3 5
## 434 3 3 3
## 435 4 4 3
## 436 5 5 5
## 437 5 5 4
## 438 5 5 5
## 439 4 5 5
## 440 5 5 5
## 441 3 4 3
## 442 3 3 3
## 443 3 3 3
## 444 4 4 3
## 445 5 5 4
## 446 4 4 4
## 447 3 3 3
## 448 5 5 5
## 449 4 4 4
## 450 4 4 3
## 451 5 4 2
## 452 5 4 5
## 453 3 4 5
## 454 NA NA NA
## 455 3 4 4
## 456 5 5 4
## 457 4 4 4
## 458 3 3 3
## 459 4 4 3
## 460 5 5 4
## 461 5 3 3
## 462 3 3 3
## 463 5 5 5
## 464 4 3 4
## 465 5 4 4
## 466 4 4 3
## 467 5 5 4
## 468 3 3 3
## 469 3 2 1
## 470 5 4 5
## 471 4 4 4
## 472 5 5 5
## 473 2 2 2
## 474 4 4 4
## 475 4 4 4
## 476 1 5 4
## 477 5 5 5
## 478 4 4 4
## 479 4 4 4
## 480 2 2 1
## 481 5 4 5
## 482 4 3 3
## 483 NA NA NA
## 484 4 4 4
## 485 5 5 5
## 486 5 4 4
## 487 5 5 5
## 488 5 5 5
## 489 4 4 4
## 490 5 5 5
## 491 4 3 3
## 492 5 5 5
## 493 5 5 5
## 494 5 5 5
## 495 5 5 5
## 496 5 5 5
## 497 5 5 5
## 498 4 4 4
## 499 4 3 4
## 500 4 4 4
## 501 5 5 5
## 502 4 4 3
## 503 4 5 5
## 504 4 4 4
## 505 4 4 4
## 506 4 5 5
## 507 5 5 5
## 508 5 5 4
## 509 3 3 3
## 510 5 4 5
## Technikakzeptanz_4_n Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i
## 1 4 3
## 2 3 4
## 3 4 4
## 4 3 2
## 5 3 5
## 6 2 2
## 7 5 3
## 8 3 4
## 9 3 4
## 10 2 3
## 11 4 4
## 12 4 4
## 13 4 4
## 14 5 5
## 15 1 1
## 16 1 2
## 17 5 5
## 18 5 3
## 19 4 3
## 20 3 3
## 21 5 5
## 22 NA NA
## 23 4 2
## 24 4 5
## 25 4 5
## 26 5 5
## 27 5 5
## 28 5 5
## 29 5 5
## 30 1 1
## 31 4 2
## 32 5 5
## 33 4 5
## 34 5 2
## 35 1 1
## 36 3 4
## 37 3 4
## 38 4 3
## 39 3 3
## 40 1 5
## 41 5 5
## 42 3 2
## 43 4 4
## 44 NA NA
## 45 4 5
## 46 5 2
## 47 3 3
## 48 4 5
## 49 2 2
## 50 NA NA
## 51 2 4
## 52 3 4
## 53 4 3
## 54 3 3
## 55 4 5
## 56 5 5
## 57 4 1
## 58 2 2
## 59 3 2
## 60 5 5
## 61 4 4
## 62 5 5
## 63 4 2
## 64 4 4
## 65 5 5
## 66 4 3
## 67 3 5
## 68 4 3
## 69 1 1
## 70 3 5
## 71 5 5
## 72 3 5
## 73 4 5
## 74 4 4
## 75 3 5
## 76 3 4
## 77 5 5
## 78 5 5
## 79 NA NA
## 80 5 5
## 81 4 5
## 82 1 4
## 83 4 3
## 84 3 4
## 85 3 2
## 86 1 2
## 87 2 4
## 88 4 4
## 89 4 5
## 90 4 5
## 91 4 5
## 92 3 5
## 93 1 1
## 94 4 5
## 95 5 1
## 96 4 5
## 97 4 4
## 98 5 3
## 99 5 3
## 100 4 4
## 101 5 5
## 102 4 5
## 103 3 4
## 104 3 2
## 105 2 2
## 106 4 4
## 107 3 3
## 108 4 5
## 109 4 4
## 110 3 5
## 111 4 5
## 112 3 4
## 113 4 3
## 114 1 1
## 115 5 4
## 116 5 5
## 117 3 4
## 118 3 2
## 119 4 5
## 120 4 5
## 121 5 5
## 122 4 3
## 123 5 5
## 124 5 2
## 125 4 5
## 126 4 5
## 127 3 4
## 128 3 1
## 129 5 4
## 130 2 1
## 131 3 5
## 132 5 5
## 133 4 5
## 134 4 5
## 135 3 4
## 136 3 5
## 137 5 5
## 138 5 5
## 139 4 4
## 140 5 5
## 141 4 5
## 142 4 4
## 143 4 4
## 144 1 5
## 145 1 2
## 146 5 5
## 147 1 1
## 148 4 5
## 149 4 4
## 150 3 4
## 151 3 4
## 152 5 4
## 153 4 5
## 154 2 4
## 155 3 4
## 156 3 4
## 157 4 4
## 158 2 2
## 159 4 4
## 160 3 3
## 161 3 4
## 162 5 4
## 163 4 4
## 164 4 4
## 165 5 5
## 166 5 2
## 167 5 3
## 168 4 4
## 169 4 5
## 170 4 2
## 171 3 3
## 172 4 3
## 173 4 3
## 174 5 5
## 175 5 5
## 176 1 3
## 177 2 4
## 178 3 3
## 179 3 4
## 180 3 5
## 181 4 5
## 182 5 4
## 183 1 5
## 184 5 5
## 185 5 5
## 186 5 5
## 187 5 5
## 188 5 5
## 189 2 2
## 190 4 5
## 191 3 4
## 192 4 4
## 193 NA NA
## 194 4 5
## 195 4 4
## 196 3 4
## 197 4 4
## 198 5 2
## 199 1 3
## 200 1 1
## 201 4 4
## 202 4 4
## 203 5 5
## 204 5 4
## 205 5 3
## 206 5 5
## 207 4 4
## 208 4 5
## 209 4 1
## 210 4 4
## 211 2 5
## 212 3 5
## 213 3 5
## 214 1 2
## 215 4 4
## 216 4 5
## 217 2 4
## 218 5 5
## 219 5 5
## 220 4 4
## 221 5 5
## 222 5 5
## 223 5 2
## 224 3 5
## 225 5 5
## 226 5 5
## 227 NA NA
## 228 3 4
## 229 4 5
## 230 4 4
## 231 3 4
## 232 5 3
## 233 2 2
## 234 3 4
## 235 5 5
## 236 5 3
## 237 5 5
## 238 4 4
## 239 4 5
## 240 5 5
## 241 5 4
## 242 4 5
## 243 4 5
## 244 3 3
## 245 3 2
## 246 3 5
## 247 2 5
## 248 4 3
## 249 5 5
## 250 3 3
## 251 5 5
## 252 4 4
## 253 3 5
## 254 3 3
## 255 5 3
## 256 5 4
## 257 3 5
## 258 3 4
## 259 3 5
## 260 5 4
## 261 5 5
## 262 4 4
## 263 4 5
## 264 4 5
## 265 3 3
## 266 5 4
## 267 5 5
## 268 4 5
## 269 4 4
## 270 5 3
## 271 4 5
## 272 5 5
## 273 3 4
## 274 4 4
## 275 4 4
## 276 2 4
## 277 5 2
## 278 5 5
## 279 5 5
## 280 3 1
## 281 3 5
## 282 5 3
## 283 3 3
## 284 3 3
## 285 5 5
## 286 4 4
## 287 5 5
## 288 5 5
## 289 5 2
## 290 3 3
## 291 5 4
## 292 5 5
## 293 NA NA
## 294 3 4
## 295 5 5
## 296 5 2
## 297 5 2
## 298 4 5
## 299 5 3
## 300 5 5
## 301 3 4
## 302 4 3
## 303 3 4
## 304 5 4
## 305 NA NA
## 306 3 5
## 307 4 5
## 308 4 5
## 309 3 3
## 310 3 4
## 311 3 1
## 312 3 5
## 313 4 4
## 314 5 5
## 315 4 4
## 316 5 4
## 317 4 4
## 318 4 4
## 319 4 4
## 320 4 4
## 321 5 2
## 322 4 4
## 323 3 5
## 324 5 4
## 325 5 2
## 326 3 4
## 327 5 5
## 328 5 3
## 329 4 4
## 330 3 4
## 331 4 5
## 332 3 5
## 333 5 4
## 334 4 4
## 335 3 3
## 336 4 5
## 337 5 4
## 338 4 5
## 339 2 5
## 340 4 4
## 341 NA NA
## 342 4 3
## 343 3 4
## 344 3 5
## 345 4 4
## 346 5 4
## 347 2 4
## 348 2 1
## 349 1 5
## 350 2 3
## 351 5 4
## 352 5 5
## 353 4 4
## 354 3 2
## 355 3 4
## 356 3 4
## 357 5 5
## 358 4 4
## 359 3 4
## 360 4 3
## 361 4 4
## 362 5 5
## 363 5 4
## 364 5 5
## 365 5 2
## 366 5 5
## 367 5 5
## 368 5 3
## 369 2 2
## 370 4 3
## 371 5 5
## 372 3 4
## 373 2 5
## 374 4 5
## 375 5 5
## 376 5 5
## 377 3 5
## 378 4 4
## 379 4 3
## 380 3 5
## 381 3 3
## 382 5 2
## 383 4 5
## 384 5 4
## 385 5 4
## 386 4 2
## 387 NA NA
## 388 5 5
## 389 5 5
## 390 5 5
## 391 5 5
## 392 2 5
## 393 5 3
## 394 5 5
## 395 1 1
## 396 4 4
## 397 NA NA
## 398 3 4
## 399 5 3
## 400 5 1
## 401 4 3
## 402 4 4
## 403 5 5
## 404 5 3
## 405 4 5
## 406 4 4
## 407 3 4
## 408 4 4
## 409 5 5
## 410 4 4
## 411 5 5
## 412 3 4
## 413 3 4
## 414 3 4
## 415 2 5
## 416 5 5
## 417 3 2
## 418 3 4
## 419 4 4
## 420 5 3
## 421 2 4
## 422 2 3
## 423 3 5
## 424 5 5
## 425 NA NA
## 426 2 2
## 427 4 4
## 428 1 1
## 429 3 2
## 430 4 3
## 431 4 4
## 432 5 3
## 433 3 4
## 434 3 5
## 435 5 2
## 436 5 2
## 437 5 5
## 438 5 4
## 439 4 5
## 440 3 4
## 441 1 5
## 442 3 4
## 443 3 4
## 444 3 4
## 445 5 5
## 446 4 4
## 447 3 4
## 448 5 5
## 449 4 4
## 450 3 4
## 451 3 5
## 452 4 2
## 453 5 4
## 454 NA NA
## 455 4 4
## 456 5 4
## 457 3 5
## 458 3 5
## 459 4 3
## 460 5 5
## 461 1 4
## 462 3 3
## 463 5 5
## 464 4 4
## 465 4 4
## 466 2 4
## 467 4 5
## 468 3 4
## 469 1 1
## 470 4 4
## 471 4 5
## 472 5 5
## 473 2 2
## 474 4 4
## 475 4 5
## 476 5 2
## 477 5 5
## 478 4 3
## 479 4 5
## 480 5 5
## 481 4 5
## 482 5 4
## 483 NA NA
## 484 4 3
## 485 5 3
## 486 3 5
## 487 5 5
## 488 5 4
## 489 3 4
## 490 5 5
## 491 5 5
## 492 5 5
## 493 5 4
## 494 5 5
## 495 4 2
## 496 5 5
## 497 5 5
## 498 5 5
## 499 4 3
## 500 5 3
## 501 5 5
## 502 2 5
## 503 5 5
## 504 4 4
## 505 4 3
## 506 4 5
## 507 5 5
## 508 5 5
## 509 3 4
## 510 5 4
## Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i
## 1 4 5
## 2 5 5
## 3 4 4
## 4 2 2
## 5 5 5
## 6 2 2
## 7 3 3
## 8 4 4
## 9 4 4
## 10 2 5
## 11 3 4
## 12 4 4
## 13 4 4
## 14 3 5
## 15 1 1
## 16 1 1
## 17 5 5
## 18 4 1
## 19 3 3
## 20 3 3
## 21 1 5
## 22 NA NA
## 23 2 2
## 24 4 4
## 25 5 5
## 26 4 4
## 27 5 3
## 28 4 3
## 29 4 3
## 30 1 1
## 31 2 2
## 32 4 5
## 33 5 5
## 34 2 3
## 35 1 1
## 36 4 5
## 37 3 4
## 38 4 5
## 39 3 3
## 40 5 5
## 41 5 5
## 42 2 2
## 43 4 4
## 44 NA NA
## 45 4 4
## 46 3 2
## 47 3 4
## 48 4 5
## 49 2 2
## 50 NA NA
## 51 4 4
## 52 5 4
## 53 4 4
## 54 3 3
## 55 4 5
## 56 5 5
## 57 5 5
## 58 2 2
## 59 2 2
## 60 5 5
## 61 5 5
## 62 3 3
## 63 3 2
## 64 5 5
## 65 5 5
## 66 3 3
## 67 5 5
## 68 4 4
## 69 1 1
## 70 5 5
## 71 5 5
## 72 5 5
## 73 4 3
## 74 5 5
## 75 5 5
## 76 4 4
## 77 5 5
## 78 3 3
## 79 NA NA
## 80 3 3
## 81 5 4
## 82 5 5
## 83 5 5
## 84 5 5
## 85 2 2
## 86 1 1
## 87 4 4
## 88 4 4
## 89 5 5
## 90 4 4
## 91 5 5
## 92 5 5
## 93 1 2
## 94 5 5
## 95 4 4
## 96 3 5
## 97 4 5
## 98 4 5
## 99 3 3
## 100 4 5
## 101 4 4
## 102 4 4
## 103 4 4
## 104 4 3
## 105 3 2
## 106 5 5
## 107 3 3
## 108 5 4
## 109 4 3
## 110 5 5
## 111 5 5
## 112 4 4
## 113 4 3
## 114 1 1
## 115 3 5
## 116 4 3
## 117 5 5
## 118 2 4
## 119 4 5
## 120 5 5
## 121 4 4
## 122 3 3
## 123 5 5
## 124 3 2
## 125 5 5
## 126 4 4
## 127 4 4
## 128 1 1
## 129 3 5
## 130 1 2
## 131 4 5
## 132 5 5
## 133 5 5
## 134 5 5
## 135 4 5
## 136 3 3
## 137 5 5
## 138 5 5
## 139 4 4
## 140 5 5
## 141 3 5
## 142 4 4
## 143 4 4
## 144 5 5
## 145 2 2
## 146 5 3
## 147 5 5
## 148 5 5
## 149 4 4
## 150 4 4
## 151 4 3
## 152 4 4
## 153 5 5
## 154 4 5
## 155 4 4
## 156 3 4
## 157 4 4
## 158 2 2
## 159 4 3
## 160 4 1
## 161 4 4
## 162 4 4
## 163 4 4
## 164 4 4
## 165 5 5
## 166 2 2
## 167 4 5
## 168 5 5
## 169 5 5
## 170 2 2
## 171 4 5
## 172 3 3
## 173 4 1
## 174 3 5
## 175 4 3
## 176 4 5
## 177 5 2
## 178 3 3
## 179 4 4
## 180 4 5
## 181 5 5
## 182 5 5
## 183 5 5
## 184 4 4
## 185 5 5
## 186 5 5
## 187 5 5
## 188 5 5
## 189 3 2
## 190 4 4
## 191 4 4
## 192 5 4
## 193 NA NA
## 194 5 5
## 195 4 4
## 196 5 5
## 197 4 4
## 198 2 2
## 199 3 3
## 200 1 1
## 201 5 4
## 202 4 4
## 203 5 5
## 204 5 5
## 205 4 5
## 206 5 5
## 207 4 4
## 208 1 4
## 209 5 3
## 210 4 4
## 211 5 5
## 212 4 4
## 213 5 5
## 214 1 1
## 215 5 4
## 216 5 5
## 217 3 4
## 218 4 4
## 219 4 3
## 220 4 4
## 221 5 5
## 222 3 3
## 223 3 2
## 224 5 5
## 225 4 3
## 226 5 5
## 227 NA NA
## 228 4 3
## 229 5 5
## 230 4 4
## 231 4 5
## 232 4 5
## 233 2 2
## 234 3 4
## 235 4 4
## 236 3 3
## 237 4 3
## 238 5 5
## 239 5 5
## 240 4 3
## 241 4 4
## 242 5 5
## 243 4 5
## 244 3 4
## 245 2 2
## 246 5 5
## 247 4 5
## 248 4 5
## 249 5 5
## 250 3 3
## 251 5 5
## 252 5 5
## 253 5 5
## 254 4 4
## 255 3 3
## 256 3 4
## 257 4 3
## 258 4 3
## 259 5 5
## 260 4 5
## 261 5 5
## 262 3 4
## 263 3 5
## 264 4 3
## 265 3 3
## 266 5 5
## 267 5 5
## 268 5 3
## 269 4 5
## 270 4 5
## 271 4 4
## 272 5 5
## 273 4 4
## 274 3 5
## 275 4 4
## 276 3 4
## 277 2 2
## 278 5 3
## 279 4 4
## 280 1 1
## 281 5 5
## 282 4 1
## 283 5 5
## 284 3 3
## 285 5 5
## 286 4 4
## 287 5 5
## 288 3 1
## 289 2 2
## 290 4 5
## 291 4 4
## 292 5 5
## 293 NA NA
## 294 5 5
## 295 5 5
## 296 2 2
## 297 2 2
## 298 4 5
## 299 4 5
## 300 5 5
## 301 4 4
## 302 4 5
## 303 5 5
## 304 3 4
## 305 NA NA
## 306 5 5
## 307 5 3
## 308 5 5
## 309 3 3
## 310 4 5
## 311 1 1
## 312 5 5
## 313 5 5
## 314 5 5
## 315 4 4
## 316 4 4
## 317 5 5
## 318 4 4
## 319 4 4
## 320 5 5
## 321 3 2
## 322 4 4
## 323 5 5
## 324 4 5
## 325 2 2
## 326 4 4
## 327 4 4
## 328 4 5
## 329 4 4
## 330 5 5
## 331 5 5
## 332 4 3
## 333 5 5
## 334 4 5
## 335 4 5
## 336 4 4
## 337 5 5
## 338 5 5
## 339 5 5
## 340 4 4
## 341 NA NA
## 342 4 5
## 343 4 4
## 344 4 4
## 345 4 5
## 346 3 4
## 347 5 3
## 348 2 1
## 349 5 5
## 350 4 5
## 351 4 4
## 352 5 5
## 353 3 4
## 354 3 1
## 355 4 5
## 356 4 4
## 357 1 4
## 358 4 5
## 359 4 4
## 360 4 5
## 361 4 4
## 362 5 5
## 363 4 4
## 364 4 4
## 365 2 2
## 366 5 1
## 367 5 5
## 368 4 1
## 369 2 1
## 370 3 3
## 371 5 5
## 372 3 3
## 373 5 5
## 374 4 3
## 375 3 3
## 376 5 5
## 377 5 5
## 378 5 4
## 379 4 5
## 380 5 5
## 381 4 3
## 382 3 2
## 383 5 5
## 384 4 4
## 385 4 5
## 386 2 2
## 387 NA NA
## 388 5 5
## 389 5 5
## 390 5 5
## 391 5 5
## 392 5 5
## 393 4 5
## 394 4 5
## 395 1 1
## 396 5 5
## 397 NA NA
## 398 3 4
## 399 3 3
## 400 1 1
## 401 5 5
## 402 4 3
## 403 5 5
## 404 3 3
## 405 5 5
## 406 5 3
## 407 4 5
## 408 4 5
## 409 5 5
## 410 4 3
## 411 5 5
## 412 3 5
## 413 4 4
## 414 5 5
## 415 5 5
## 416 4 4
## 417 2 2
## 418 4 5
## 419 4 3
## 420 4 5
## 421 4 5
## 422 3 3
## 423 5 5
## 424 5 5
## 425 NA NA
## 426 2 2
## 427 4 4
## 428 2 2
## 429 2 4
## 430 3 3
## 431 4 5
## 432 5 5
## 433 5 4
## 434 4 4
## 435 2 2
## 436 3 3
## 437 5 5
## 438 5 4
## 439 3 5
## 440 3 5
## 441 5 5
## 442 4 3
## 443 4 4
## 444 4 4
## 445 4 4
## 446 4 4
## 447 5 4
## 448 5 5
## 449 4 4
## 450 4 5
## 451 5 5
## 452 2 2
## 453 5 3
## 454 NA NA
## 455 4 4
## 456 4 4
## 457 5 4
## 458 4 4
## 459 3 4
## 460 5 5
## 461 5 5
## 462 3 3
## 463 4 4
## 464 4 4
## 465 5 4
## 466 5 5
## 467 5 5
## 468 5 5
## 469 2 1
## 470 3 4
## 471 5 5
## 472 5 5
## 473 2 2
## 474 4 4
## 475 4 4
## 476 2 2
## 477 5 3
## 478 3 3
## 479 5 5
## 480 4 5
## 481 3 3
## 482 4 4
## 483 NA NA
## 484 4 4
## 485 4 5
## 486 5 5
## 487 5 5
## 488 4 4
## 489 4 4
## 490 5 5
## 491 5 5
## 492 5 5
## 493 5 5
## 494 5 4
## 495 2 2
## 496 5 5
## 497 4 3
## 498 5 5
## 499 4 1
## 500 3 3
## 501 5 5
## 502 5 5
## 503 5 5
## 504 3 1
## 505 3 3
## 506 4 3
## 507 5 5
## 508 5 5
## 509 4 4
## 510 4 5
## Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i Technikkontrollueberzeugung_1_n
## 1 5 4
## 2 5 2
## 3 4 4
## 4 2 3
## 5 5 3
## 6 2 2
## 7 3 5
## 8 1 4
## 9 4 4
## 10 2 4
## 11 2 4
## 12 4 4
## 13 3 4
## 14 5 3
## 15 1 1
## 16 2 2
## 17 5 3
## 18 1 4
## 19 3 3
## 20 3 5
## 21 5 5
## 22 NA NA
## 23 2 5
## 24 4 5
## 25 5 4
## 26 4 5
## 27 3 5
## 28 5 1
## 29 3 4
## 30 1 5
## 31 2 3
## 32 5 5
## 33 5 4
## 34 2 5
## 35 1 1
## 36 5 3
## 37 4 3
## 38 4 3
## 39 3 3
## 40 5 5
## 41 5 3
## 42 2 4
## 43 2 4
## 44 NA NA
## 45 1 4
## 46 2 3
## 47 4 4
## 48 5 5
## 49 2 1
## 50 NA NA
## 51 4 3
## 52 5 3
## 53 4 3
## 54 3 3
## 55 4 4
## 56 5 5
## 57 5 5
## 58 2 2
## 59 2 5
## 60 5 5
## 61 3 5
## 62 3 3
## 63 2 1
## 64 5 5
## 65 5 5
## 66 3 5
## 67 5 3
## 68 2 4
## 69 5 1
## 70 5 4
## 71 5 3
## 72 5 4
## 73 5 5
## 74 4 3
## 75 5 1
## 76 4 5
## 77 5 5
## 78 3 5
## 79 NA NA
## 80 3 4
## 81 4 5
## 82 5 5
## 83 5 4
## 84 5 3
## 85 2 5
## 86 1 2
## 87 5 3
## 88 2 5
## 89 5 5
## 90 4 4
## 91 5 4
## 92 5 4
## 93 2 1
## 94 5 4
## 95 4 5
## 96 5 5
## 97 5 1
## 98 5 5
## 99 3 4
## 100 4 3
## 101 4 4
## 102 4 5
## 103 2 4
## 104 4 2
## 105 2 4
## 106 5 NA
## 107 3 3
## 108 5 5
## 109 4 4
## 110 5 3
## 111 5 5
## 112 3 3
## 113 2 4
## 114 1 1
## 115 5 4
## 116 5 1
## 117 5 4
## 118 4 5
## 119 4 4
## 120 5 5
## 121 4 4
## 122 3 1
## 123 5 3
## 124 2 5
## 125 3 3
## 126 3 4
## 127 5 4
## 128 1 3
## 129 5 5
## 130 1 2
## 131 5 2
## 132 5 3
## 133 5 5
## 134 5 4
## 135 4 3
## 136 3 3
## 137 5 3
## 138 5 3
## 139 2 4
## 140 5 5
## 141 5 5
## 142 2 5
## 143 2 4
## 144 5 5
## 145 2 1
## 146 3 5
## 147 5 3
## 148 5 4
## 149 2 4
## 150 4 4
## 151 4 4
## 152 4 5
## 153 5 5
## 154 4 3
## 155 2 4
## 156 5 5
## 157 2 4
## 158 2 2
## 159 4 3
## 160 1 4
## 161 2 3
## 162 4 4
## 163 2 4
## 164 4 3
## 165 5 3
## 166 2 5
## 167 5 5
## 168 4 4
## 169 5 5
## 170 2 4
## 171 4 3
## 172 3 4
## 173 1 3
## 174 5 4
## 175 3 4
## 176 5 4
## 177 5 3
## 178 3 3
## 179 2 4
## 180 5 3
## 181 5 4
## 182 5 4
## 183 5 5
## 184 4 5
## 185 5 4
## 186 5 3
## 187 5 3
## 188 5 3
## 189 2 2
## 190 4 5
## 191 4 4
## 192 5 4
## 193 NA NA
## 194 5 4
## 195 3 4
## 196 5 4
## 197 2 4
## 198 2 1
## 199 3 4
## 200 1 1
## 201 4 4
## 202 4 4
## 203 3 5
## 204 5 5
## 205 5 4
## 206 5 5
## 207 2 4
## 208 4 5
## 209 5 3
## 210 2 4
## 211 5 4
## 212 5 5
## 213 5 3
## 214 2 5
## 215 4 4
## 216 5 5
## 217 4 4
## 218 4 5
## 219 3 4
## 220 2 4
## 221 5 3
## 222 3 5
## 223 2 5
## 224 5 3
## 225 3 5
## 226 3 5
## 227 NA NA
## 228 4 3
## 229 4 4
## 230 4 4
## 231 4 4
## 232 5 5
## 233 2 2
## 234 4 4
## 235 4 5
## 236 3 5
## 237 3 3
## 238 4 3
## 239 5 5
## 240 3 4
## 241 1 3
## 242 5 2
## 243 5 3
## 244 4 5
## 245 2 4
## 246 5 3
## 247 4 4
## 248 5 4
## 249 5 3
## 250 3 3
## 251 5 4
## 252 5 3
## 253 5 3
## 254 3 4
## 255 3 5
## 256 4 5
## 257 5 2
## 258 5 3
## 259 5 4
## 260 5 4
## 261 5 2
## 262 3 5
## 263 5 4
## 264 5 4
## 265 4 4
## 266 5 3
## 267 5 4
## 268 1 4
## 269 4 5
## 270 5 5
## 271 4 4
## 272 5 5
## 273 1 4
## 274 5 3
## 275 4 5
## 276 5 3
## 277 2 4
## 278 3 5
## 279 5 5
## 280 1 1
## 281 5 1
## 282 5 5
## 283 3 4
## 284 3 3
## 285 5 5
## 286 5 4
## 287 5 4
## 288 5 4
## 289 2 5
## 290 5 5
## 291 1 5
## 292 5 4
## 293 NA NA
## 294 5 2
## 295 5 4
## 296 3 5
## 297 2 4
## 298 5 3
## 299 5 4
## 300 5 3
## 301 4 3
## 302 5 4
## 303 4 4
## 304 1 3
## 305 NA NA
## 306 5 4
## 307 5 4
## 308 5 3
## 309 3 5
## 310 5 3
## 311 1 1
## 312 5 3
## 313 5 5
## 314 5 3
## 315 2 4
## 316 4 4
## 317 5 4
## 318 4 4
## 319 3 3
## 320 5 4
## 321 2 5
## 322 3 3
## 323 5 3
## 324 5 5
## 325 2 5
## 326 4 5
## 327 4 5
## 328 5 5
## 329 4 5
## 330 5 3
## 331 5 4
## 332 3 4
## 333 5 3
## 334 4 5
## 335 4 3
## 336 4 5
## 337 3 5
## 338 5 4
## 339 5 3
## 340 2 4
## 341 NA NA
## 342 5 4
## 343 4 4
## 344 4 4
## 345 4 5
## 346 4 5
## 347 5 4
## 348 2 1
## 349 5 5
## 350 5 4
## 351 5 2
## 352 5 4
## 353 4 4
## 354 2 3
## 355 4 4
## 356 4 3
## 357 4 4
## 358 5 4
## 359 4 4
## 360 3 4
## 361 4 5
## 362 5 4
## 363 4 4
## 364 4 5
## 365 2 5
## 366 3 3
## 367 5 5
## 368 1 3
## 369 2 2
## 370 1 4
## 371 4 3
## 372 3 4
## 373 5 3
## 374 5 1
## 375 3 5
## 376 5 4
## 377 5 3
## 378 5 3
## 379 5 5
## 380 5 5
## 381 4 4
## 382 2 5
## 383 5 5
## 384 1 5
## 385 4 4
## 386 3 4
## 387 NA NA
## 388 5 3
## 389 5 5
## 390 5 5
## 391 3 5
## 392 5 3
## 393 5 4
## 394 5 5
## 395 1 1
## 396 5 3
## 397 NA NA
## 398 4 3
## 399 3 3
## 400 1 5
## 401 5 5
## 402 4 4
## 403 5 4
## 404 3 4
## 405 5 2
## 406 3 5
## 407 5 2
## 408 4 2
## 409 5 3
## 410 4 4
## 411 5 3
## 412 5 5
## 413 3 4
## 414 5 5
## 415 5 2
## 416 4 4
## 417 2 5
## 418 4 3
## 419 5 3
## 420 5 3
## 421 5 5
## 422 3 2
## 423 5 3
## 424 5 5
## 425 NA NA
## 426 2 3
## 427 5 4
## 428 2 1
## 429 3 4
## 430 1 4
## 431 5 5
## 432 5 5
## 433 5 3
## 434 4 5
## 435 2 3
## 436 4 4
## 437 5 5
## 438 5 3
## 439 5 5
## 440 5 5
## 441 5 5
## 442 2 4
## 443 3 3
## 444 3 4
## 445 4 5
## 446 2 3
## 447 2 4
## 448 5 4
## 449 4 5
## 450 4 3
## 451 5 4
## 452 2 4
## 453 5 3
## 454 NA NA
## 455 4 3
## 456 4 3
## 457 5 2
## 458 4 4
## 459 4 3
## 460 5 5
## 461 5 3
## 462 3 3
## 463 4 5
## 464 4 4
## 465 4 5
## 466 5 5
## 467 5 4
## 468 5 4
## 469 1 3
## 470 5 5
## 471 5 4
## 472 5 4
## 473 2 2
## 474 2 4
## 475 4 4
## 476 2 5
## 477 5 4
## 478 3 5
## 479 5 5
## 480 3 2
## 481 3 5
## 482 4 4
## 483 NA NA
## 484 3 4
## 485 5 5
## 486 3 2
## 487 5 3
## 488 4 5
## 489 3 3
## 490 5 5
## 491 5 3
## 492 5 3
## 493 5 3
## 494 5 2
## 495 3 5
## 496 5 5
## 497 5 5
## 498 5 4
## 499 5 3
## 500 1 5
## 501 5 3
## 502 5 2
## 503 4 5
## 504 5 4
## 505 3 5
## 506 5 5
## 507 5 5
## 508 5 4
## 509 2 4
## 510 4 4
## Technikkontrollueberzeugung_2_n Technikkontrollueberzeugung_3_n
## 1 5 5
## 2 2 1
## 3 4 4
## 4 3 3
## 5 4 3
## 6 2 2
## 7 5 5
## 8 3 4
## 9 4 2
## 10 4 3
## 11 4 4
## 12 4 4
## 13 4 4
## 14 3 3
## 15 2 2
## 16 1 2
## 17 5 5
## 18 4 4
## 19 4 4
## 20 4 4
## 21 5 4
## 22 NA NA
## 23 4 4
## 24 4 1
## 25 4 4
## 26 4 4
## 27 5 5
## 28 5 5
## 29 4 4
## 30 5 5
## 31 3 3
## 32 5 5
## 33 4 4
## 34 1 4
## 35 3 2
## 36 4 2
## 37 4 4
## 38 3 3
## 39 3 3
## 40 5 5
## 41 3 3
## 42 1 5
## 43 4 3
## 44 NA NA
## 45 4 5
## 46 4 3
## 47 4 3
## 48 5 4
## 49 1 1
## 50 NA NA
## 51 3 2
## 52 4 2
## 53 3 2
## 54 5 4
## 55 4 3
## 56 5 5
## 57 4 4
## 58 2 2
## 59 5 5
## 60 5 5
## 61 5 5
## 62 3 3
## 63 5 3
## 64 5 5
## 65 5 5
## 66 4 4
## 67 3 3
## 68 4 4
## 69 1 1
## 70 4 4
## 71 3 3
## 72 5 5
## 73 5 5
## 74 4 2
## 75 2 2
## 76 4 5
## 77 5 5
## 78 5 5
## 79 NA NA
## 80 3 5
## 81 5 4
## 82 5 5
## 83 4 4
## 84 2 1
## 85 5 5
## 86 2 2
## 87 3 2
## 88 4 5
## 89 5 5
## 90 4 4
## 91 5 5
## 92 4 5
## 93 1 1
## 94 3 4
## 95 5 5
## 96 5 5
## 97 1 1
## 98 5 5
## 99 3 4
## 100 5 4
## 101 5 4
## 102 5 4
## 103 5 4
## 104 2 2
## 105 5 4
## 106 NA NA
## 107 2 3
## 108 4 5
## 109 3 3
## 110 3 3
## 111 5 4
## 112 3 3
## 113 4 4
## 114 1 1
## 115 4 5
## 116 4 5
## 117 4 3
## 118 5 4
## 119 5 5
## 120 5 5
## 121 5 5
## 122 4 4
## 123 1 1
## 124 5 5
## 125 3 5
## 126 5 3
## 127 4 3
## 128 2 3
## 129 4 4
## 130 2 2
## 131 2 1
## 132 3 1
## 133 5 5
## 134 5 2
## 135 1 2
## 136 3 3
## 137 4 3
## 138 4 5
## 139 4 4
## 140 5 4
## 141 3 3
## 142 4 4
## 143 4 4
## 144 5 5
## 145 2 2
## 146 5 5
## 147 3 3
## 148 4 2
## 149 4 4
## 150 5 4
## 151 5 5
## 152 5 5
## 153 4 3
## 154 2 1
## 155 4 4
## 156 4 5
## 157 3 4
## 158 2 2
## 159 4 5
## 160 4 2
## 161 4 4
## 162 3 2
## 163 4 4
## 164 3 2
## 165 4 3
## 166 5 5
## 167 5 5
## 168 4 4
## 169 5 5
## 170 3 4
## 171 5 4
## 172 4 4
## 173 4 5
## 174 3 3
## 175 4 4
## 176 3 4
## 177 4 1
## 178 3 3
## 179 4 4
## 180 1 1
## 181 4 4
## 182 4 4
## 183 5 4
## 184 5 5
## 185 4 4
## 186 4 3
## 187 5 3
## 188 4 1
## 189 3 2
## 190 5 5
## 191 4 3
## 192 4 4
## 193 NA NA
## 194 5 5
## 195 4 4
## 196 3 4
## 197 4 4
## 198 1 1
## 199 4 2
## 200 1 1
## 201 4 4
## 202 5 5
## 203 5 5
## 204 5 5
## 205 3 3
## 206 5 5
## 207 4 4
## 208 5 5
## 209 2 3
## 210 4 4
## 211 4 3
## 212 5 5
## 213 4 4
## 214 1 1
## 215 5 4
## 216 5 5
## 217 3 2
## 218 5 5
## 219 4 4
## 220 4 4
## 221 3 2
## 222 5 5
## 223 5 5
## 224 3 3
## 225 5 5
## 226 5 5
## 227 NA NA
## 228 3 4
## 229 4 4
## 230 4 4
## 231 3 4
## 232 5 5
## 233 1 3
## 234 3 4
## 235 5 5
## 236 4 5
## 237 3 3
## 238 4 3
## 239 5 5
## 240 3 4
## 241 4 4
## 242 2 2
## 243 3 3
## 244 5 2
## 245 4 5
## 246 3 2
## 247 4 2
## 248 5 4
## 249 3 3
## 250 3 3
## 251 4 2
## 252 3 1
## 253 3 3
## 254 4 3
## 255 4 4
## 256 5 5
## 257 1 2
## 258 3 3
## 259 4 3
## 260 4 3
## 261 4 4
## 262 4 4
## 263 4 3
## 264 4 5
## 265 4 4
## 266 4 3
## 267 3 3
## 268 5 4
## 269 4 3
## 270 5 4
## 271 5 5
## 272 5 5
## 273 4 4
## 274 3 3
## 275 5 5
## 276 4 3
## 277 5 4
## 278 5 5
## 279 5 5
## 280 2 3
## 281 1 1
## 282 5 5
## 283 4 4
## 284 3 5
## 285 5 5
## 286 4 4
## 287 5 5
## 288 4 5
## 289 5 5
## 290 5 5
## 291 5 5
## 292 5 5
## 293 NA NA
## 294 4 4
## 295 1 5
## 296 1 5
## 297 5 5
## 298 1 2
## 299 4 4
## 300 3 2
## 301 4 2
## 302 4 4
## 303 5 4
## 304 5 3
## 305 NA NA
## 306 4 4
## 307 4 4
## 308 2 2
## 309 5 5
## 310 4 3
## 311 2 2
## 312 3 3
## 313 5 5
## 314 1 5
## 315 4 4
## 316 4 4
## 317 4 4
## 318 4 4
## 319 3 3
## 320 4 4
## 321 5 4
## 322 3 3
## 323 4 3
## 324 5 5
## 325 5 5
## 326 4 4
## 327 5 4
## 328 4 5
## 329 5 5
## 330 5 4
## 331 4 4
## 332 5 5
## 333 3 3
## 334 5 5
## 335 4 2
## 336 5 5
## 337 5 4
## 338 5 5
## 339 2 1
## 340 4 4
## 341 NA NA
## 342 3 5
## 343 4 4
## 344 4 4
## 345 5 5
## 346 5 5
## 347 4 2
## 348 2 1
## 349 5 5
## 350 4 2
## 351 3 4
## 352 4 4
## 353 4 3
## 354 3 3
## 355 2 3
## 356 2 3
## 357 5 4
## 358 4 5
## 359 4 4
## 360 4 4
## 361 5 5
## 362 5 4
## 363 4 4
## 364 5 5
## 365 4 5
## 366 5 5
## 367 5 4
## 368 5 3
## 369 2 2
## 370 4 5
## 371 2 1
## 372 3 3
## 373 2 2
## 374 3 3
## 375 5 4
## 376 4 4
## 377 4 3
## 378 3 3
## 379 4 5
## 380 5 5
## 381 3 4
## 382 5 5
## 383 5 5
## 384 5 5
## 385 4 3
## 386 4 4
## 387 NA NA
## 388 2 3
## 389 5 5
## 390 5 5
## 391 4 5
## 392 3 3
## 393 5 4
## 394 5 3
## 395 1 1
## 396 2 3
## 397 NA NA
## 398 3 4
## 399 4 3
## 400 5 5
## 401 5 5
## 402 5 4
## 403 5 5
## 404 4 4
## 405 3 1
## 406 5 4
## 407 5 5
## 408 4 3
## 409 4 2
## 410 4 4
## 411 3 3
## 412 5 5
## 413 4 3
## 414 5 1
## 415 4 2
## 416 5 5
## 417 5 5
## 418 3 2
## 419 3 5
## 420 3 3
## 421 5 5
## 422 2 2
## 423 4 3
## 424 4 3
## 425 NA NA
## 426 3 3
## 427 4 3
## 428 1 1
## 429 4 2
## 430 4 4
## 431 5 3
## 432 5 5
## 433 4 2
## 434 5 5
## 435 3 3
## 436 4 2
## 437 5 5
## 438 3 1
## 439 4 5
## 440 5 5
## 441 5 3
## 442 4 4
## 443 3 3
## 444 4 4
## 445 5 4
## 446 4 4
## 447 4 4
## 448 5 5
## 449 5 5
## 450 5 3
## 451 3 2
## 452 4 4
## 453 4 5
## 454 NA NA
## 455 3 2
## 456 4 2
## 457 3 1
## 458 5 5
## 459 3 2
## 460 5 4
## 461 4 2
## 462 3 3
## 463 5 5
## 464 5 5
## 465 5 4
## 466 5 5
## 467 4 3
## 468 4 4
## 469 2 1
## 470 5 5
## 471 4 4
## 472 5 3
## 473 2 2
## 474 4 4
## 475 4 4
## 476 5 5
## 477 4 4
## 478 4 5
## 479 4 4
## 480 4 4
## 481 4 5
## 482 4 4
## 483 NA NA
## 484 4 4
## 485 5 5
## 486 2 3
## 487 4 3
## 488 5 5
## 489 3 5
## 490 5 5
## 491 3 3
## 492 4 4
## 493 4 2
## 494 3 1
## 495 5 5
## 496 5 5
## 497 5 5
## 498 4 4
## 499 3 3
## 500 5 5
## 501 3 3
## 502 1 2
## 503 5 5
## 504 4 4
## 505 3 3
## 506 5 5
## 507 5 5
## 508 4 4
## 509 4 4
## 510 4 4
## Technikkontrollueberzeugung_4_n Means Altersgruppe Alter
## 1 4 4.416667 35-54 36
## 2 3 3.583333 18-34 27
## 3 4 4.083333 18-34 26
## 4 3 2.666667 55-70 57
## 5 3 3.916667 18-34 24
## 6 2 2.000000 55-70 56
## 7 5 4.250000 18-34 28
## 8 4 3.333333 55-70 63
## 9 3 3.666667 35-54 40
## 10 3 2.833333 18-34 25
## 11 4 3.750000 55-70 55
## 12 4 3.916667 35-54 36
## 13 3 3.750000 35-54 44
## 14 5 3.916667 18-34 29
## 15 1 1.333333 55-70 57
## 16 1 1.500000 18-34 34
## 17 5 4.833333 18-34 24
## 18 5 3.750000 18-34 27
## 19 3 3.500000 55-70 59
## 20 5 3.500000 18-34 27
## 21 5 4.500000 18-34 34
## 22 NA NA 35-54 40
## 23 4 3.500000 35-54 51
## 24 5 4.166667 18-34 22
## 25 4 4.250000 35-54 35
## 26 5 4.416667 35-54 41
## 27 5 4.666667 18-34 29
## 28 5 4.333333 18-34 34
## 29 5 4.333333 18-34 23
## 30 5 2.333333 55-70 56
## 31 4 3.083333 18-34 30
## 32 5 4.916667 <NA> NA
## 33 4 4.416667 35-54 52
## 34 5 3.583333 35-54 50
## 35 1 1.500000 55-70 61
## 36 3 3.583333 18-34 31
## 37 3 3.583333 35-54 45
## 38 3 3.583333 35-54 40
## 39 3 3.000000 35-54 43
## 40 5 4.166667 18-34 27
## 41 3 4.333333 18-34 27
## 42 3 3.166667 55-70 59
## 43 3 3.666667 55-70 58
## 44 NA NA 18-34 24
## 45 5 4.000000 18-34 25
## 46 3 3.500000 18-34 28
## 47 4 3.583333 35-54 49
## 48 5 4.666667 18-34 28
## 49 2 1.500000 55-70 61
## 50 NA NA 18-34 31
## 51 2 3.250000 35-54 53
## 52 3 3.666667 18-34 25
## 53 3 3.500000 35-54 51
## 54 3 3.500000 55-70 58
## 55 3 4.166667 55-70 59
## 56 5 4.916667 18-34 34
## 57 4 4.083333 18-34 30
## 58 2 2.000000 55-70 59
## 59 3 3.500000 55-70 60
## 60 5 5.000000 18-34 23
## 61 1 4.333333 35-54 38
## 62 3 3.666667 35-54 48
## 63 5 3.416667 18-34 29
## 64 5 4.583333 18-34 29
## 65 5 5.000000 18-34 33
## 66 3 3.666667 35-54 47
## 67 1 3.750000 18-34 21
## 68 4 3.750000 35-54 50
## 69 1 1.333333 35-54 47
## 70 5 4.500000 18-34 23
## 71 3 4.250000 18-34 28
## 72 5 4.583333 35-54 42
## 73 4 4.583333 18-34 25
## 74 3 3.500000 18-34 33
## 75 1 3.416667 35-54 37
## 76 5 3.916667 18-34 22
## 77 4 4.750000 18-34 33
## 78 5 4.500000 18-34 21
## 79 NA NA 35-54 48
## 80 5 3.916667 18-34 24
## 81 4 4.333333 18-34 32
## 82 5 4.333333 18-34 32
## 83 4 4.166667 18-34 33
## 84 2 3.500000 18-34 31
## 85 5 3.333333 18-34 24
## 86 1 1.500000 55-70 59
## 87 4 3.500000 35-54 43
## 88 5 4.083333 35-54 53
## 89 5 4.833333 18-34 31
## 90 4 4.083333 35-54 51
## 91 5 4.750000 18-34 31
## 92 5 4.166667 18-34 22
## 93 1 1.166667 35-54 51
## 94 4 4.250000 18-34 31
## 95 5 4.333333 18-34 23
## 96 3 4.333333 18-34 21
## 97 1 3.250000 18-34 20
## 98 5 4.750000 18-34 25
## 99 4 3.833333 18-34 21
## 100 4 4.083333 35-54 35
## 101 4 4.416667 18-34 26
## 102 5 4.333333 18-34 27
## 103 4 3.583333 55-70 60
## 104 2 2.916667 35-54 44
## 105 4 2.916667 <NA> NA
## 106 NA NA 18-34 27
## 107 3 2.916667 35-54 51
## 108 5 4.583333 18-34 34
## 109 4 3.750000 18-34 20
## 110 3 3.666667 55-70 58
## 111 4 4.750000 18-34 21
## 112 3 3.250000 35-54 48
## 113 4 3.666667 35-54 53
## 114 1 1.000000 18-34 28
## 115 5 4.416667 55-70 55
## 116 1 3.916667 55-70 59
## 117 4 4.000000 35-54 54
## 118 4 3.500000 35-54 54
## 119 4 4.416667 18-34 31
## 120 5 4.666667 18-34 30
## 121 5 4.500000 18-34 33
## 122 4 3.416667 18-34 34
## 123 3 3.916667 35-54 42
## 124 4 3.916667 18-34 33
## 125 5 4.166667 35-54 48
## 126 4 4.166667 35-54 49
## 127 3 3.750000 18-34 26
## 128 3 2.166667 55-70 56
## 129 4 4.416667 18-34 33
## 130 2 1.750000 35-54 48
## 131 2 3.250000 35-54 53
## 132 1 4.000000 35-54 52
## 133 3 4.666667 18-34 27
## 134 4 4.250000 35-54 43
## 135 4 3.500000 55-70 62
## 136 3 3.166667 18-34 26
## 137 4 4.500000 35-54 47
## 138 5 4.333333 18-34 27
## 139 4 3.833333 55-70 59
## 140 4 4.750000 55-70 59
## 141 3 3.833333 35-54 42
## 142 4 3.916667 55-70 55
## 143 4 3.833333 35-54 47
## 144 4 4.583333 35-54 44
## 145 1 1.666667 55-70 58
## 146 5 4.666667 18-34 25
## 147 3 3.666667 18-34 22
## 148 2 4.166667 35-54 35
## 149 4 3.750000 55-70 63
## 150 4 3.833333 35-54 36
## 151 4 3.916667 35-54 38
## 152 5 4.583333 18-34 21
## 153 4 4.416667 35-54 36
## 154 3 2.583333 55-70 58
## 155 4 3.500000 55-70 60
## 156 3 4.000000 18-34 23
## 157 4 3.750000 35-54 54
## 158 2 2.000000 55-70 58
## 159 4 3.750000 18-34 21
## 160 5 3.333333 18-34 27
## 161 4 3.416667 55-70 61
## 162 2 3.666667 35-54 44
## 163 4 3.833333 35-54 53
## 164 2 3.500000 35-54 50
## 165 4 4.500000 35-54 44
## 166 4 3.833333 18-34 22
## 167 5 4.500000 18-34 32
## 168 4 4.166667 35-54 42
## 169 4 4.583333 18-34 23
## 170 4 3.416667 18-34 30
## 171 3 3.750000 35-54 45
## 172 4 3.666667 18-34 28
## 173 5 3.250000 18-34 21
## 174 5 4.000000 18-34 28
## 175 3 4.083333 18-34 26
## 176 4 3.666667 18-34 30
## 177 4 3.333333 <NA> NA
## 178 3 3.000000 18-34 24
## 179 4 3.500000 35-54 45
## 180 4 3.666667 35-54 35
## 181 4 4.333333 18-34 32
## 182 3 4.500000 18-34 25
## 183 3 4.333333 18-34 27
## 184 3 4.583333 18-34 28
## 185 4 4.666667 35-54 37
## 186 4 4.416667 <NA> NA
## 187 5 4.666667 35-54 48
## 188 3 4.166667 35-54 48
## 189 2 2.083333 55-70 56
## 190 5 4.416667 35-54 36
## 191 3 3.750000 <NA> NA
## 192 4 4.083333 35-54 44
## 193 NA NA 35-54 41
## 194 4 4.500000 18-34 33
## 195 3 3.916667 18-34 32
## 196 4 3.833333 18-34 33
## 197 4 3.833333 18-34 25
## 198 1 2.583333 18-34 28
## 199 3 2.916667 35-54 51
## 200 1 1.000000 55-70 59
## 201 3 4.166667 35-54 39
## 202 1 3.916667 18-34 24
## 203 5 4.833333 18-34 34
## 204 4 4.750000 18-34 23
## 205 5 4.250000 18-34 34
## 206 5 5.000000 55-70 60
## 207 4 3.833333 55-70 59
## 208 5 4.416667 18-34 33
## 209 3 3.666667 35-54 51
## 210 4 3.833333 55-70 63
## 211 2 4.000000 35-54 46
## 212 4 4.166667 18-34 31
## 213 3 4.166667 35-54 35
## 214 1 1.833333 35-54 51
## 215 4 4.333333 35-54 40
## 216 4 4.833333 18-34 26
## 217 3 3.166667 35-54 47
## 218 5 4.666667 18-34 23
## 219 4 3.583333 18-34 26
## 220 4 3.833333 55-70 63
## 221 3 4.166667 35-54 40
## 222 4 4.166667 18-34 23
## 223 4 4.000000 18-34 30
## 224 3 3.666667 35-54 53
## 225 5 4.250000 18-34 33
## 226 5 4.833333 18-34 31
## 227 NA NA 35-54 35
## 228 4 3.583333 55-70 58
## 229 4 4.333333 18-34 30
## 230 4 4.000000 18-34 21
## 231 4 3.916667 18-34 34
## 232 5 4.666667 18-34 28
## 233 2 2.000000 35-54 47
## 234 4 3.583333 35-54 40
## 235 5 4.166667 18-34 34
## 236 5 4.083333 18-34 27
## 237 3 3.916667 18-34 25
## 238 4 3.916667 35-54 40
## 239 4 4.833333 35-54 45
## 240 4 4.083333 18-34 33
## 241 4 4.000000 35-54 54
## 242 2 3.750000 55-70 56
## 243 3 4.083333 <NA> NA
## 244 4 3.666667 18-34 34
## 245 5 3.166667 18-34 21
## 246 4 3.833333 35-54 42
## 247 5 3.583333 35-54 51
## 248 4 4.333333 18-34 29
## 249 3 4.166667 35-54 37
## 250 3 3.000000 18-34 23
## 251 2 4.166667 35-54 40
## 252 1 3.750000 35-54 44
## 253 3 3.666667 35-54 48
## 254 4 3.666667 35-54 37
## 255 5 4.083333 18-34 30
## 256 5 4.416667 18-34 33
## 257 2 3.416667 18-34 33
## 258 3 3.500000 35-54 36
## 259 3 4.333333 35-54 45
## 260 3 4.333333 35-54 52
## 261 4 4.500000 35-54 41
## 262 4 3.916667 35-54 54
## 263 3 4.250000 18-34 30
## 264 4 4.166667 35-54 36
## 265 4 3.500000 18-34 26
## 266 5 4.500000 18-34 33
## 267 5 4.500000 18-34 26
## 268 4 4.000000 35-54 36
## 269 4 4.000000 18-34 30
## 270 5 4.583333 35-54 39
## 271 5 4.500000 55-70 55
## 272 5 4.750000 55-70 59
## 273 4 3.916667 18-34 27
## 274 4 4.083333 18-34 28
## 275 5 4.333333 35-54 45
## 276 3 3.250000 <NA> NA
## 277 5 3.666667 18-34 32
## 278 3 4.416667 18-34 25
## 279 5 4.833333 35-54 45
## 280 3 1.833333 55-70 56
## 281 1 3.000000 35-54 53
## 282 5 4.416667 18-34 29
## 283 4 4.000000 55-70 61
## 284 4 3.083333 18-34 32
## 285 5 4.750000 55-70 60
## 286 4 4.333333 18-34 30
## 287 5 4.833333 <NA> NA
## 288 4 3.833333 35-54 35
## 289 5 4.000000 18-34 26
## 290 3 4.416667 55-70 58
## 291 5 4.416667 35-54 49
## 292 4 4.583333 18-34 21
## 293 NA NA 18-34 34
## 294 5 4.000000 18-34 32
## 295 4 4.416667 18-34 33
## 296 5 3.666667 35-54 39
## 297 3 3.750000 18-34 31
## 298 3 3.916667 <NA> NA
## 299 4 4.250000 18-34 24
## 300 2 4.166667 55-70 59
## 301 3 3.416667 18-34 33
## 302 4 4.083333 18-34 27
## 303 4 4.250000 18-34 34
## 304 3 3.583333 <NA> NA
## 305 NA NA 18-34 30
## 306 4 4.250000 35-54 49
## 307 5 4.500000 35-54 41
## 308 4 3.916667 55-70 60
## 309 5 3.666667 18-34 22
## 310 3 4.000000 35-54 44
## 311 3 1.666667 55-70 57
## 312 3 3.666667 18-34 32
## 313 5 4.666667 35-54 49
## 314 5 4.250000 35-54 39
## 315 4 3.833333 18-34 31
## 316 4 4.166667 18-34 25
## 317 4 4.166667 55-70 55
## 318 4 4.000000 18-34 31
## 319 3 3.333333 35-54 53
## 320 4 4.250000 18-34 34
## 321 5 3.916667 35-54 48
## 322 3 3.583333 35-54 51
## 323 3 4.000000 <NA> NA
## 324 4 4.750000 18-34 32
## 325 5 4.000000 35-54 53
## 326 5 3.833333 18-34 24
## 327 5 4.416667 35-54 35
## 328 4 4.500000 18-34 26
## 329 5 4.500000 18-34 21
## 330 4 4.166667 <NA> NA
## 331 4 4.333333 55-70 59
## 332 4 3.750000 18-34 29
## 333 2 3.916667 <NA> NA
## 334 5 4.583333 18-34 29
## 335 3 3.416667 55-70 59
## 336 5 4.416667 18-34 33
## 337 5 4.583333 35-54 40
## 338 3 4.416667 18-34 21
## 339 3 3.583333 35-54 40
## 340 4 3.833333 55-70 59
## 341 NA NA 18-34 27
## 342 4 4.083333 55-70 57
## 343 4 3.666667 <NA> NA
## 344 1 3.500000 18-34 29
## 345 4 4.416667 18-34 29
## 346 5 4.250000 <NA> NA
## 347 4 3.666667 18-34 27
## 348 2 1.500000 55-70 60
## 349 5 4.583333 18-34 22
## 350 4 3.583333 35-54 53
## 351 3 3.750000 18-34 22
## 352 3 4.583333 35-54 43
## 353 3 3.750000 55-70 59
## 354 3 2.666667 18-34 31
## 355 4 3.666667 18-34 27
## 356 4 3.583333 55-70 55
## 357 4 3.833333 18-34 27
## 358 5 4.500000 18-34 26
## 359 4 3.916667 <NA> NA
## 360 4 3.916667 35-54 44
## 361 5 4.250000 18-34 34
## 362 4 4.750000 35-54 44
## 363 5 4.333333 18-34 33
## 364 5 4.750000 55-70 63
## 365 5 3.833333 55-70 56
## 366 5 4.166667 35-54 38
## 367 5 4.833333 55-70 63
## 368 3 3.583333 18-34 26
## 369 2 1.916667 55-70 57
## 370 5 3.750000 55-70 55
## 371 5 4.166667 18-34 26
## 372 3 3.250000 35-54 42
## 373 3 3.750000 35-54 45
## 374 3 3.500000 35-54 40
## 375 1 3.666667 18-34 24
## 376 3 4.583333 35-54 49
## 377 3 4.083333 35-54 41
## 378 3 3.833333 <NA> NA
## 379 4 4.416667 18-34 28
## 380 5 4.333333 18-34 23
## 381 3 3.500000 55-70 57
## 382 5 3.666667 18-34 29
## 383 5 4.916667 18-34 33
## 384 5 4.416667 18-34 29
## 385 2 4.000000 35-54 40
## 386 4 3.416667 35-54 49
## 387 NA NA 35-54 38
## 388 3 4.250000 18-34 26
## 389 5 5.000000 18-34 24
## 390 5 5.000000 55-70 63
## 391 5 4.500000 35-54 41
## 392 3 3.833333 35-54 49
## 393 4 4.500000 18-34 21
## 394 3 4.416667 35-54 50
## 395 1 1.000000 55-70 59
## 396 4 3.916667 18-34 27
## 397 NA NA 18-34 30
## 398 2 3.416667 55-70 58
## 399 2 3.500000 18-34 28
## 400 5 3.666667 18-34 24
## 401 5 4.583333 35-54 48
## 402 4 4.000000 18-34 19
## 403 5 4.916667 35-54 35
## 404 4 3.833333 18-34 26
## 405 3 3.583333 18-34 24
## 406 3 4.000000 18-34 24
## 407 3 3.916667 35-54 48
## 408 4 4.000000 55-70 58
## 409 4 4.333333 35-54 46
## 410 4 3.833333 55-70 58
## 411 4 4.416667 35-54 35
## 412 3 4.416667 35-54 39
## 413 3 3.666667 35-54 40
## 414 3 4.250000 35-54 37
## 415 2 3.166667 35-54 48
## 416 5 4.583333 35-54 47
## 417 3 3.583333 35-54 49
## 418 3 3.416667 35-54 47
## 419 3 3.750000 18-34 27
## 420 3 4.083333 18-34 25
## 421 5 4.250000 18-34 29
## 422 2 2.333333 <NA> NA
## 423 4 4.250000 18-34 27
## 424 5 4.666667 55-70 60
## 425 NA NA 35-54 54
## 426 3 2.333333 35-54 40
## 427 4 4.166667 18-34 23
## 428 1 1.250000 55-70 58
## 429 2 3.000000 18-34 29
## 430 3 3.333333 55-70 61
## 431 4 4.333333 55-70 60
## 432 5 4.750000 35-54 37
## 433 3 3.750000 <NA> NA
## 434 5 4.083333 18-34 23
## 435 4 3.083333 35-54 40
## 436 4 3.833333 55-70 55
## 437 5 4.916667 35-54 35
## 438 4 4.083333 18-34 20
## 439 4 4.500000 18-34 22
## 440 3 4.416667 55-70 59
## 441 5 4.083333 <NA> NA
## 442 5 3.500000 35-54 36
## 443 3 3.250000 35-54 52
## 444 4 3.750000 18-34 31
## 445 5 4.583333 55-70 56
## 446 4 3.750000 55-70 59
## 447 4 3.583333 35-54 52
## 448 5 4.916667 18-34 29
## 449 5 4.333333 35-54 40
## 450 4 3.833333 55-70 57
## 451 3 3.833333 18-34 32
## 452 4 3.500000 18-34 23
## 453 5 4.250000 35-54 36
## 454 NA NA 18-34 32
## 455 4 3.583333 <NA> NA
## 456 3 3.916667 35-54 49
## 457 3 3.583333 18-34 26
## 458 5 4.000000 18-34 27
## 459 2 3.250000 35-54 45
## 460 5 4.833333 18-34 33
## 461 3 3.583333 18-34 18
## 462 3 3.000000 55-70 58
## 463 5 4.750000 35-54 36
## 464 5 4.166667 18-34 26
## 465 5 4.416667 35-54 35
## 466 5 4.333333 55-70 55
## 467 4 4.416667 55-70 55
## 468 4 3.916667 18-34 28
## 469 1 1.583333 55-70 62
## 470 4 4.416667 18-34 34
## 471 5 4.416667 35-54 36
## 472 4 4.666667 35-54 40
## 473 2 2.000000 55-70 60
## 474 4 3.833333 35-54 54
## 475 4 4.083333 35-54 51
## 476 5 3.583333 18-34 26
## 477 4 4.500000 35-54 37
## 478 5 3.916667 18-34 28
## 479 4 4.416667 18-34 33
## 480 3 3.333333 35-54 37
## 481 4 4.166667 18-34 26
## 482 4 3.916667 18-34 22
## 483 NA NA 35-54 52
## 484 3 3.750000 35-54 37
## 485 5 4.750000 18-34 23
## 486 4 3.750000 <NA> NA
## 487 4 4.500000 35-54 43
## 488 5 4.666667 18-34 34
## 489 5 3.833333 55-70 59
## 490 5 5.000000 18-34 28
## 491 3 3.916667 35-54 35
## 492 4 4.583333 35-54 35
## 493 4 4.333333 <NA> NA
## 494 4 4.083333 18-34 25
## 495 4 3.916667 35-54 47
## 496 5 5.000000 35-54 50
## 497 5 4.750000 35-54 42
## 498 5 4.500000 55-70 56
## 499 3 3.333333 35-54 35
## 500 5 3.916667 18-34 27
## 501 3 4.333333 18-34 24
## 502 1 3.250000 35-54 40
## 503 5 4.833333 18-34 25
## 504 4 3.750000 18-34 22
## 505 3 3.500000 55-70 59
## 506 5 4.583333 55-70 56
## 507 4 4.916667 18-34 24
## 508 4 4.583333 18-34 31
## 509 5 3.583333 55-70 58
## 510 4 4.333333 35-54 41
## Berufe
## 1 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 2 THW
## 3 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 4 Ärztin/Arzt
## 5 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 6 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 7 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 8 Ärztin/Arzt
## 9 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 10 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 11 Ärztin/Arzt
## 12 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 13 Ärztin/Arzt
## 14 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 15 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 16 Andere
## 17 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 18 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 19 Krankenpflege (inkl. Azubi)
## 20 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 21 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 22 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 23 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 24 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 25 Ärztin/Arzt
## 26 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 27 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 28 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 29 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 30 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 31 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 32 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 33 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 34 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 35 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 36 Andere
## 37 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 38 Andere
## 39 Ärztin/Arzt
## 40 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 41 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 42 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 43 Ärztin/Arzt
## 44 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 45 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 46 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 47 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 48 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 49 Ärztin/Arzt
## 50 Krankenpflege (inkl. Azubi)
## 51 Andere
## 52 Andere
## 53 Andere
## 54 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 55 THW
## 56 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 57 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 58 Ärztin/Arzt
## 59 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 60 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 61 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 62 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 63 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 64 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 65 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 66 Ärztin/Arzt
## 67 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 68 Ärztin/Arzt
## 69 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 70 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 71 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 72 Berufsfeuerwehr
## 73 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 74 THW
## 75 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 76 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 77 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 78 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 79 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 80 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 81 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 82 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 83 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 84 THW
## 85 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 86 Ärztin/Arzt
## 87 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 88 Ärztin/Arzt
## 89 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 90 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 91 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 92 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 93 Ärztin/Arzt
## 94 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 95 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 96 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 97 Andere
## 98 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 99 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 100 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 101 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 102 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 103 Ärztin/Arzt
## 104 Berufsfeuerwehr
## 105 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 106 Andere
## 107 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 108 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 109 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 110 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 111 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 112 Ärztin/Arzt
## 113 Ärztin/Arzt
## 114 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 115 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 116 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 117 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 118 Andere
## 119 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 120 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 121 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 122 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 123 Andere
## 124 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 125 Ärztin/Arzt
## 126 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 127 Andere
## 128 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 129 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 130 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 131 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 132 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 133 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 134 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 135 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 136 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 137 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 138 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 139 Ärztin/Arzt
## 140 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 141 Berufsfeuerwehr
## 142 Ärztin/Arzt
## 143 Ärztin/Arzt
## 144 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 145 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 146 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 147 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 148 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 149 Ärztin/Arzt
## 150 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 151 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 152 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 153 Andere
## 154 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 155 Ärztin/Arzt
## 156 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 157 Ärztin/Arzt
## 158 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 159 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 160 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 161 Ärztin/Arzt
## 162 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 163 Ärztin/Arzt
## 164 Andere
## 165 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 166 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 167 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 168 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 169 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 170 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 171 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 172 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 173 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 174 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 175 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 176 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 177 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 178 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 179 Ärztin/Arzt
## 180 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 181 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 182 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 183 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 184 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 185 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 186 Andere
## 187 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 188 Berufsfeuerwehr
## 189 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 190 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 191 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 192 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 193 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 194 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 195 Ärztin/Arzt
## 196 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 197 Ärztin/Arzt
## 198 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 199 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 200 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 201 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 202 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 203 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 204 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 205 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 206 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 207 Ärztin/Arzt
## 208 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 209 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 210 Ärztin/Arzt
## 211 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 212 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 213 Andere
## 214 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 215 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 216 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 217 Andere
## 218 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 219 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 220 Ärztin/Arzt
## 221 Berufsfeuerwehr
## 222 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 223 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 224 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 225 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 226 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 227 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 228 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 229 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 230 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 231 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 232 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 233 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 234 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 235 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 236 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 237 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 238 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 239 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 240 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 241 Ärztin/Arzt
## 242 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 243 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 244 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 245 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 246 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 247 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 248 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 249 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 250 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 251 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 252 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 253 Ärztin/Arzt
## 254 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 255 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 256 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 257 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 258 Berufsfeuerwehr
## 259 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 260 Andere
## 261 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 262 Ärztin/Arzt
## 263 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 264 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 265 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 266 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 267 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 268 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 269 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 270 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 271 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 272 Ärztin/Arzt
## 273 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 274 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 275 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 276 Andere
## 277 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 278 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 279 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 280 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 281 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 282 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 283 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 284 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 285 Ärztin/Arzt
## 286 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 287 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 288 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 289 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 290 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 291 Ärztin/Arzt
## 292 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 293 THW
## 294 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 295 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 296 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 297 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 298 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 299 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 300 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 301 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 302 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 303 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 304 Ärztin/Arzt
## 305 Andere
## 306 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 307 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 308 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 309 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 310 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 311 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 312 Andere
## 313 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 314 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 315 Ärztin/Arzt
## 316 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 317 Andere
## 318 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 319 Ärztin/Arzt
## 320 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 321 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 322 Ärztin/Arzt
## 323 Ärztin/Arzt
## 324 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 325 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 326 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 327 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 328 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 329 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 330 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 331 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 332 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 333 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 334 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 335 Ärztin/Arzt
## 336 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 337 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 338 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 339 THW
## 340 Ärztin/Arzt
## 341 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 342 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 343 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 344 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 345 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 346 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 347 THW
## 348 Ärztin/Arzt
## 349 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 350 Andere
## 351 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 352 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 353 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 354 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 355 THW
## 356 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 357 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 358 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 359 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 360 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 361 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 362 Berufsfeuerwehr
## 363 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 364 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 365 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 366 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 367 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 368 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 369 Ärztin/Arzt
## 370 Ärztin/Arzt
## 371 Andere
## 372 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 373 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 374 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 375 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 376 Ärztin/Arzt
## 377 Ärztin/Arzt
## 378 Werkschutz und Security
## 379 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 380 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 381 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 382 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 383 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 384 Ärztin/Arzt
## 385 THW
## 386 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 387 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 388 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 389 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 390 Ärztin/Arzt
## 391 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 392 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 393 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 394 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 395 Ärztin/Arzt
## 396 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 397 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 398 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 399 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 400 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 401 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 402 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 403 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 404 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 405 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 406 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 407 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 408 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 409 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 410 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 411 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 412 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 413 Ärztin/Arzt
## 414 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 415 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 416 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 417 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 418 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 419 Andere
## 420 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 421 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 422 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 423 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 424 Werkschutz und Security
## 425 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 426 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 427 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 428 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 429 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 430 Ärztin/Arzt
## 431 THW
## 432 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 433 Werkschutz und Security
## 434 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 435 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 436 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 437 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 438 THW
## 439 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 440 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 441 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 442 Ärztin/Arzt
## 443 Ärztin/Arzt
## 444 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 445 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 446 Ärztin/Arzt
## 447 Ärztin/Arzt
## 448 Rettungssanitäter:in (inkl. Azubi)
## 449 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 450 Ärztin/Arzt
## 451 THW
## 452 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 453 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 454 THW
## 455 Andere
## 456 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 457 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 458 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 459 THW
## 460 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 461 THW
## 462 Ärztin/Arzt
## 463 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 464 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 465 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 466 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 467 Andere
## 468 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 469 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 470 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 471 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 472 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 473 Ärztin/Arzt
## 474 Ärztin/Arzt
## 475 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 476 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 477 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 478 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 479 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 480 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 481 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 482 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 483 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 484 Ärztin/Arzt
## 485 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 486 Werkschutz und Security
## 487 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 488 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 489 Ärztin/Arzt
## 490 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 491 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 492 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 493 Berufsfeuerwehr
## 494 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 495 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 496 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 497 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 498 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 499 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 500 Ärztin/Arzt
## 501 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 502 Andere
## 503 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 504 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 505 Ärztin/Arzt
## 506 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## 507 Notfallsanitäter:in (inkl. Azubi)
## 508 Rettungsassistent:in (inkl. Azubi)
## 509 Ärztin/Arzt
## 510 Leitstellendisponent:in / Einsachsachbearbeiter:in BOS-Leitstelle
## Berufe_kurz
## 1 Disponent:inen BOS
## 2 THW
## 3 Disponent:inen BOS
## 4 Ärztin/Arzt
## 5 Disponent:inen BOS
## 6 Rettungsfachpersonal
## 7 Rettungsfachpersonal
## 8 Ärztin/Arzt
## 9 Disponent:inen BOS
## 10 Rettungsfachpersonal
## 11 Ärztin/Arzt
## 12 Disponent:inen BOS
## 13 Ärztin/Arzt
## 14 Rettungsfachpersonal
## 15 Disponent:inen BOS
## 16 Andere
## 17 Rettungsfachpersonal
## 18 Rettungsfachpersonal
## 19 Krankenpflege (inkl. Azubi)
## 20 Rettungsfachpersonal
## 21 Rettungsfachpersonal
## 22 Disponent:inen BOS
## 23 Disponent:inen BOS
## 24 Rettungsfachpersonal
## 25 Ärztin/Arzt
## 26 Disponent:inen BOS
## 27 Disponent:inen BOS
## 28 Disponent:inen BOS
## 29 Rettungsfachpersonal
## 30 Disponent:inen BOS
## 31 Rettungsfachpersonal
## 32 Disponent:inen BOS
## 33 Disponent:inen BOS
## 34 Disponent:inen BOS
## 35 Disponent:inen BOS
## 36 Andere
## 37 Disponent:inen BOS
## 38 Andere
## 39 Ärztin/Arzt
## 40 Rettungsfachpersonal
## 41 Rettungsfachpersonal
## 42 Disponent:inen BOS
## 43 Ärztin/Arzt
## 44 Rettungsfachpersonal
## 45 Rettungsfachpersonal
## 46 Rettungsfachpersonal
## 47 Disponent:inen BOS
## 48 Disponent:inen BOS
## 49 Ärztin/Arzt
## 50 Krankenpflege (inkl. Azubi)
## 51 Andere
## 52 Andere
## 53 Andere
## 54 Disponent:inen BOS
## 55 THW
## 56 Rettungsfachpersonal
## 57 Rettungsfachpersonal
## 58 Ärztin/Arzt
## 59 Disponent:inen BOS
## 60 Rettungsfachpersonal
## 61 Disponent:inen BOS
## 62 Disponent:inen BOS
## 63 Disponent:inen BOS
## 64 Rettungsfachpersonal
## 65 Rettungsfachpersonal
## 66 Ärztin/Arzt
## 67 Rettungsfachpersonal
## 68 Ärztin/Arzt
## 69 Rettungsfachpersonal
## 70 Rettungsfachpersonal
## 71 Rettungsfachpersonal
## 72 Berufsfeuerwehr
## 73 Disponent:inen BOS
## 74 THW
## 75 Disponent:inen BOS
## 76 Rettungsfachpersonal
## 77 Rettungsfachpersonal
## 78 Rettungsfachpersonal
## 79 Disponent:inen BOS
## 80 Rettungsfachpersonal
## 81 Disponent:inen BOS
## 82 Rettungsfachpersonal
## 83 Disponent:inen BOS
## 84 THW
## 85 Rettungsfachpersonal
## 86 Ärztin/Arzt
## 87 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 88 Ärztin/Arzt
## 89 Disponent:inen BOS
## 90 Disponent:inen BOS
## 91 Rettungsfachpersonal
## 92 Rettungsfachpersonal
## 93 Ärztin/Arzt
## 94 Disponent:inen BOS
## 95 Rettungsfachpersonal
## 96 Rettungsfachpersonal
## 97 Andere
## 98 Disponent:inen BOS
## 99 Rettungsfachpersonal
## 100 Disponent:inen BOS
## 101 Rettungsfachpersonal
## 102 Rettungsfachpersonal
## 103 Ärztin/Arzt
## 104 Berufsfeuerwehr
## 105 Disponent:inen BOS
## 106 Andere
## 107 Disponent:inen BOS
## 108 Disponent:inen BOS
## 109 Rettungsfachpersonal
## 110 Disponent:inen BOS
## 111 Rettungsfachpersonal
## 112 Ärztin/Arzt
## 113 Ärztin/Arzt
## 114 Disponent:inen BOS
## 115 Disponent:inen BOS
## 116 Disponent:inen BOS
## 117 Disponent:inen BOS
## 118 Andere
## 119 Rettungsfachpersonal
## 120 Disponent:inen BOS
## 121 Rettungsfachpersonal
## 122 Rettungsfachpersonal
## 123 Andere
## 124 Rettungsfachpersonal
## 125 Ärztin/Arzt
## 126 Disponent:inen BOS
## 127 Andere
## 128 Disponent:inen BOS
## 129 Rettungsfachpersonal
## 130 Rettungsfachpersonal
## 131 Rettungsfachpersonal
## 132 Disponent:inen BOS
## 133 Rettungsfachpersonal
## 134 Rettungsfachpersonal
## 135 Disponent:inen BOS
## 136 Rettungsfachpersonal
## 137 Rettungsfachpersonal
## 138 Rettungsfachpersonal
## 139 Ärztin/Arzt
## 140 Rettungsfachpersonal
## 141 Berufsfeuerwehr
## 142 Ärztin/Arzt
## 143 Ärztin/Arzt
## 144 Rettungsfachpersonal
## 145 Disponent:inen BOS
## 146 Rettungsfachpersonal
## 147 Rettungsfachpersonal
## 148 Disponent:inen BOS
## 149 Ärztin/Arzt
## 150 Rettungsfachpersonal
## 151 Disponent:inen BOS
## 152 Rettungsfachpersonal
## 153 Andere
## 154 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 155 Ärztin/Arzt
## 156 Rettungsfachpersonal
## 157 Ärztin/Arzt
## 158 Disponent:inen BOS
## 159 Rettungsfachpersonal
## 160 Rettungsfachpersonal
## 161 Ärztin/Arzt
## 162 Rettungsfachpersonal
## 163 Ärztin/Arzt
## 164 Andere
## 165 Rettungsfachpersonal
## 166 Rettungsfachpersonal
## 167 Disponent:inen BOS
## 168 Rettungsfachpersonal
## 169 Rettungsfachpersonal
## 170 Rettungsfachpersonal
## 171 Disponent:inen BOS
## 172 Rettungsfachpersonal
## 173 Rettungsfachpersonal
## 174 Disponent:inen BOS
## 175 Rettungsfachpersonal
## 176 Rettungsfachpersonal
## 177 Disponent:inen BOS
## 178 Rettungsfachpersonal
## 179 Ärztin/Arzt
## 180 Disponent:inen BOS
## 181 Rettungsfachpersonal
## 182 Rettungsfachpersonal
## 183 Rettungsfachpersonal
## 184 Rettungsfachpersonal
## 185 Disponent:inen BOS
## 186 Andere
## 187 Disponent:inen BOS
## 188 Berufsfeuerwehr
## 189 Disponent:inen BOS
## 190 Disponent:inen BOS
## 191 Disponent:inen BOS
## 192 Disponent:inen BOS
## 193 Disponent:inen BOS
## 194 Rettungsfachpersonal
## 195 Ärztin/Arzt
## 196 Rettungsfachpersonal
## 197 Ärztin/Arzt
## 198 Disponent:inen BOS
## 199 Disponent:inen BOS
## 200 Disponent:inen BOS
## 201 Disponent:inen BOS
## 202 Rettungsfachpersonal
## 203 Disponent:inen BOS
## 204 Rettungsfachpersonal
## 205 Rettungsfachpersonal
## 206 Disponent:inen BOS
## 207 Ärztin/Arzt
## 208 Rettungsfachpersonal
## 209 Disponent:inen BOS
## 210 Ärztin/Arzt
## 211 Disponent:inen BOS
## 212 Disponent:inen BOS
## 213 Andere
## 214 Rettungsfachpersonal
## 215 Rettungsfachpersonal
## 216 Disponent:inen BOS
## 217 Andere
## 218 Rettungsfachpersonal
## 219 Rettungsfachpersonal
## 220 Ärztin/Arzt
## 221 Berufsfeuerwehr
## 222 Rettungsfachpersonal
## 223 Rettungsfachpersonal
## 224 Disponent:inen BOS
## 225 Rettungsfachpersonal
## 226 Disponent:inen BOS
## 227 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 228 Disponent:inen BOS
## 229 Disponent:inen BOS
## 230 Rettungsfachpersonal
## 231 Disponent:inen BOS
## 232 Rettungsfachpersonal
## 233 Rettungsfachpersonal
## 234 Disponent:inen BOS
## 235 Rettungsfachpersonal
## 236 Rettungsfachpersonal
## 237 Rettungsfachpersonal
## 238 Disponent:inen BOS
## 239 Disponent:inen BOS
## 240 Rettungsfachpersonal
## 241 Ärztin/Arzt
## 242 Disponent:inen BOS
## 243 Disponent:inen BOS
## 244 Rettungsfachpersonal
## 245 Rettungsfachpersonal
## 246 Disponent:inen BOS
## 247 Disponent:inen BOS
## 248 Rettungsfachpersonal
## 249 Disponent:inen BOS
## 250 Rettungsfachpersonal
## 251 Disponent:inen BOS
## 252 Disponent:inen BOS
## 253 Ärztin/Arzt
## 254 Disponent:inen BOS
## 255 Rettungsfachpersonal
## 256 Disponent:inen BOS
## 257 Disponent:inen BOS
## 258 Berufsfeuerwehr
## 259 Disponent:inen BOS
## 260 Andere
## 261 Rettungsfachpersonal
## 262 Ärztin/Arzt
## 263 Rettungsfachpersonal
## 264 Rettungsfachpersonal
## 265 Disponent:inen BOS
## 266 Rettungsfachpersonal
## 267 Rettungsfachpersonal
## 268 Disponent:inen BOS
## 269 Disponent:inen BOS
## 270 Disponent:inen BOS
## 271 Disponent:inen BOS
## 272 Ärztin/Arzt
## 273 Rettungsfachpersonal
## 274 Rettungsfachpersonal
## 275 Disponent:inen BOS
## 276 Andere
## 277 Disponent:inen BOS
## 278 Rettungsfachpersonal
## 279 Disponent:inen BOS
## 280 Rettungsfachpersonal
## 281 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 282 Disponent:inen BOS
## 283 Disponent:inen BOS
## 284 Rettungsfachpersonal
## 285 Ärztin/Arzt
## 286 Disponent:inen BOS
## 287 Disponent:inen BOS
## 288 Rettungsfachpersonal
## 289 Rettungsfachpersonal
## 290 Disponent:inen BOS
## 291 Ärztin/Arzt
## 292 Rettungsfachpersonal
## 293 THW
## 294 Rettungsfachpersonal
## 295 Rettungsfachpersonal
## 296 Disponent:inen BOS
## 297 Rettungsfachpersonal
## 298 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 299 Rettungsfachpersonal
## 300 Disponent:inen BOS
## 301 Disponent:inen BOS
## 302 Rettungsfachpersonal
## 303 Rettungsfachpersonal
## 304 Ärztin/Arzt
## 305 Andere
## 306 Disponent:inen BOS
## 307 Disponent:inen BOS
## 308 Disponent:inen BOS
## 309 Rettungsfachpersonal
## 310 Disponent:inen BOS
## 311 Disponent:inen BOS
## 312 Andere
## 313 Disponent:inen BOS
## 314 Disponent:inen BOS
## 315 Ärztin/Arzt
## 316 Rettungsfachpersonal
## 317 Andere
## 318 Rettungsfachpersonal
## 319 Ärztin/Arzt
## 320 Rettungsfachpersonal
## 321 Disponent:inen BOS
## 322 Ärztin/Arzt
## 323 Ärztin/Arzt
## 324 Rettungsfachpersonal
## 325 Disponent:inen BOS
## 326 Rettungsfachpersonal
## 327 Rettungsfachpersonal
## 328 Rettungsfachpersonal
## 329 Rettungsfachpersonal
## 330 Disponent:inen BOS
## 331 Disponent:inen BOS
## 332 Rettungsfachpersonal
## 333 Disponent:inen BOS
## 334 Disponent:inen BOS
## 335 Ärztin/Arzt
## 336 Disponent:inen BOS
## 337 Disponent:inen BOS
## 338 Rettungsfachpersonal
## 339 THW
## 340 Ärztin/Arzt
## 341 Disponent:inen BOS
## 342 Disponent:inen BOS
## 343 Disponent:inen BOS
## 344 Rettungsfachpersonal
## 345 Disponent:inen BOS
## 346 Disponent:inen BOS
## 347 THW
## 348 Ärztin/Arzt
## 349 Rettungsfachpersonal
## 350 Andere
## 351 Disponent:inen BOS
## 352 Disponent:inen BOS
## 353 Disponent:inen BOS
## 354 Disponent:inen BOS
## 355 THW
## 356 Disponent:inen BOS
## 357 Rettungsfachpersonal
## 358 Disponent:inen BOS
## 359 Disponent:inen BOS
## 360 Disponent:inen BOS
## 361 Disponent:inen BOS
## 362 Berufsfeuerwehr
## 363 Rettungsfachpersonal
## 364 Disponent:inen BOS
## 365 Disponent:inen BOS
## 366 Rettungsfachpersonal
## 367 Disponent:inen BOS
## 368 Rettungsfachpersonal
## 369 Ärztin/Arzt
## 370 Ärztin/Arzt
## 371 Andere
## 372 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 373 Disponent:inen BOS
## 374 Disponent:inen BOS
## 375 Rettungsfachpersonal
## 376 Ärztin/Arzt
## 377 Ärztin/Arzt
## 378 Werkschutz und Security
## 379 Rettungsfachpersonal
## 380 Rettungsfachpersonal
## 381 Disponent:inen BOS
## 382 Rettungsfachpersonal
## 383 Rettungsfachpersonal
## 384 Ärztin/Arzt
## 385 THW
## 386 Disponent:inen BOS
## 387 Disponent:inen BOS
## 388 Disponent:inen BOS
## 389 Rettungsfachpersonal
## 390 Ärztin/Arzt
## 391 Disponent:inen BOS
## 392 Disponent:inen BOS
## 393 Rettungsfachpersonal
## 394 Disponent:inen BOS
## 395 Ärztin/Arzt
## 396 Disponent:inen BOS
## 397 Disponent:inen BOS
## 398 Disponent:inen BOS
## 399 Rettungsfachpersonal
## 400 Rettungsfachpersonal
## 401 Disponent:inen BOS
## 402 Rettungsfachpersonal
## 403 Rettungsfachpersonal
## 404 Rettungsfachpersonal
## 405 Rettungsfachpersonal
## 406 Rettungsfachpersonal
## 407 Disponent:inen BOS
## 408 Rettungsfachpersonal
## 409 Disponent:inen BOS
## 410 Disponent:inen BOS
## 411 Rettungsfachpersonal
## 412 Disponent:inen BOS
## 413 Ärztin/Arzt
## 414 Disponent:inen BOS
## 415 Disponent:inen BOS
## 416 Disponent:inen BOS
## 417 Disponent:inen BOS
## 418 Disponent:inen BOS
## 419 Andere
## 420 Rettungsfachpersonal
## 421 Rettungsfachpersonal
## 422 Disponent:inen BOS
## 423 Rettungsfachpersonal
## 424 Werkschutz und Security
## 425 Disponent:inen BOS
## 426 Disponent:inen BOS
## 427 Rettungsfachpersonal
## 428 Disponent:inen BOS
## 429 Rettungsfachpersonal
## 430 Ärztin/Arzt
## 431 THW
## 432 Disponent:inen BOS
## 433 Werkschutz und Security
## 434 Rettungsfachpersonal
## 435 Disponent:inen BOS
## 436 Disponent:inen BOS
## 437 Rettungsfachpersonal
## 438 THW
## 439 Rettungsfachpersonal
## 440 Disponent:inen BOS
## 441 Rettungsfachpersonal
## 442 Ärztin/Arzt
## 443 Ärztin/Arzt
## 444 Rettungsfachpersonal
## 445 Disponent:inen BOS
## 446 Ärztin/Arzt
## 447 Ärztin/Arzt
## 448 Rettungsfachpersonal
## 449 Disponent:inen BOS
## 450 Ärztin/Arzt
## 451 THW
## 452 Rettungsfachpersonal
## 453 Disponent:inen BOS
## 454 THW
## 455 Andere
## 456 Rettungsfachpersonal
## 457 Rettungsfachpersonal
## 458 Rettungsfachpersonal
## 459 THW
## 460 Rettungsfachpersonal
## 461 THW
## 462 Ärztin/Arzt
## 463 Disponent:inen BOS
## 464 Disponent:inen BOS
## 465 Disponent:inen BOS
## 466 Disponent:inen BOS
## 467 Andere
## 468 Rettungsfachpersonal
## 469 Rettungsfachpersonal
## 470 Disponent:inen BOS
## 471 Rettungsfachpersonal
## 472 Disponent:inen BOS
## 473 Ärztin/Arzt
## 474 Ärztin/Arzt
## 475 Disponent:inen BOS
## 476 Rettungsfachpersonal
## 477 Disponent:inen BOS
## 478 Rettungsfachpersonal
## 479 Rettungsfachpersonal
## 480 Disponent:inen BOS
## 481 Disponent:inen BOS
## 482 Rettungsfachpersonal
## 483 Disponent:inen BOS
## 484 Ärztin/Arzt
## 485 Rettungsfachpersonal
## 486 Werkschutz und Security
## 487 Disponent:inen BOS
## 488 Rettungsfachpersonal
## 489 Ärztin/Arzt
## 490 Disponent:inen BOS
## 491 Rettungsfachpersonal
## 492 Disponent:inen BOS
## 493 Berufsfeuerwehr
## 494 Disponent:inen BOS
## 495 Disponent:inen BOS
## 496 Disponent:inen BOS
## 497 Disponent:inen BOS
## 498 Disponent:inen BOS
## 499 Disponent:inen BOS
## 500 Ärztin/Arzt
## 501 Rettungsfachpersonal
## 502 Andere
## 503 Rettungsfachpersonal
## 504 Rettungsfachpersonal
## 505 Ärztin/Arzt
## 506 Disponent:inen BOS
## 507 Rettungsfachpersonal
## 508 Rettungsfachpersonal
## 509 Ärztin/Arzt
## 510 Disponent:inen BOS
## Berufe_short
## 1 Dispatchers
## 2 THW
## 3 Dispatchers
## 4 Physician
## 5 Dispatchers
## 6 EMS professionals
## 7 EMS professionals
## 8 Physician
## 9 Dispatchers
## 10 EMS professionals
## 11 Physician
## 12 Dispatchers
## 13 Physician
## 14 EMS professionals
## 15 Dispatchers
## 16 Andere
## 17 EMS professionals
## 18 EMS professionals
## 19 Krankenpflege (inkl. Azubi)
## 20 EMS professionals
## 21 EMS professionals
## 22 Dispatchers
## 23 Dispatchers
## 24 EMS professionals
## 25 Physician
## 26 Dispatchers
## 27 Dispatchers
## 28 Dispatchers
## 29 EMS professionals
## 30 Dispatchers
## 31 EMS professionals
## 32 Dispatchers
## 33 Dispatchers
## 34 Dispatchers
## 35 Dispatchers
## 36 Andere
## 37 Dispatchers
## 38 Andere
## 39 Physician
## 40 EMS professionals
## 41 EMS professionals
## 42 Dispatchers
## 43 Physician
## 44 EMS professionals
## 45 EMS professionals
## 46 EMS professionals
## 47 Dispatchers
## 48 Dispatchers
## 49 Physician
## 50 Krankenpflege (inkl. Azubi)
## 51 Andere
## 52 Andere
## 53 Andere
## 54 Dispatchers
## 55 THW
## 56 EMS professionals
## 57 EMS professionals
## 58 Physician
## 59 Dispatchers
## 60 EMS professionals
## 61 Dispatchers
## 62 Dispatchers
## 63 Dispatchers
## 64 EMS professionals
## 65 EMS professionals
## 66 Physician
## 67 EMS professionals
## 68 Physician
## 69 EMS professionals
## 70 EMS professionals
## 71 EMS professionals
## 72 Berufsfeuerwehr
## 73 Dispatchers
## 74 THW
## 75 Dispatchers
## 76 EMS professionals
## 77 EMS professionals
## 78 EMS professionals
## 79 Dispatchers
## 80 EMS professionals
## 81 Dispatchers
## 82 EMS professionals
## 83 Dispatchers
## 84 THW
## 85 EMS professionals
## 86 Physician
## 87 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 88 Physician
## 89 Dispatchers
## 90 Dispatchers
## 91 EMS professionals
## 92 EMS professionals
## 93 Physician
## 94 Dispatchers
## 95 EMS professionals
## 96 EMS professionals
## 97 Andere
## 98 Dispatchers
## 99 EMS professionals
## 100 Dispatchers
## 101 EMS professionals
## 102 EMS professionals
## 103 Physician
## 104 Berufsfeuerwehr
## 105 Dispatchers
## 106 Andere
## 107 Dispatchers
## 108 Dispatchers
## 109 EMS professionals
## 110 Dispatchers
## 111 EMS professionals
## 112 Physician
## 113 Physician
## 114 Dispatchers
## 115 Dispatchers
## 116 Dispatchers
## 117 Dispatchers
## 118 Andere
## 119 EMS professionals
## 120 Dispatchers
## 121 EMS professionals
## 122 EMS professionals
## 123 Andere
## 124 EMS professionals
## 125 Physician
## 126 Dispatchers
## 127 Andere
## 128 Dispatchers
## 129 EMS professionals
## 130 EMS professionals
## 131 EMS professionals
## 132 Dispatchers
## 133 EMS professionals
## 134 EMS professionals
## 135 Dispatchers
## 136 EMS professionals
## 137 EMS professionals
## 138 EMS professionals
## 139 Physician
## 140 EMS professionals
## 141 Berufsfeuerwehr
## 142 Physician
## 143 Physician
## 144 EMS professionals
## 145 Dispatchers
## 146 EMS professionals
## 147 EMS professionals
## 148 Dispatchers
## 149 Physician
## 150 EMS professionals
## 151 Dispatchers
## 152 EMS professionals
## 153 Andere
## 154 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 155 Physician
## 156 EMS professionals
## 157 Physician
## 158 Dispatchers
## 159 EMS professionals
## 160 EMS professionals
## 161 Physician
## 162 EMS professionals
## 163 Physician
## 164 Andere
## 165 EMS professionals
## 166 EMS professionals
## 167 Dispatchers
## 168 EMS professionals
## 169 EMS professionals
## 170 EMS professionals
## 171 Dispatchers
## 172 EMS professionals
## 173 EMS professionals
## 174 Dispatchers
## 175 EMS professionals
## 176 EMS professionals
## 177 Dispatchers
## 178 EMS professionals
## 179 Physician
## 180 Dispatchers
## 181 EMS professionals
## 182 EMS professionals
## 183 EMS professionals
## 184 EMS professionals
## 185 Dispatchers
## 186 Andere
## 187 Dispatchers
## 188 Berufsfeuerwehr
## 189 Dispatchers
## 190 Dispatchers
## 191 Dispatchers
## 192 Dispatchers
## 193 Dispatchers
## 194 EMS professionals
## 195 Physician
## 196 EMS professionals
## 197 Physician
## 198 Dispatchers
## 199 Dispatchers
## 200 Dispatchers
## 201 Dispatchers
## 202 EMS professionals
## 203 Dispatchers
## 204 EMS professionals
## 205 EMS professionals
## 206 Dispatchers
## 207 Physician
## 208 EMS professionals
## 209 Dispatchers
## 210 Physician
## 211 Dispatchers
## 212 Dispatchers
## 213 Andere
## 214 EMS professionals
## 215 EMS professionals
## 216 Dispatchers
## 217 Andere
## 218 EMS professionals
## 219 EMS professionals
## 220 Physician
## 221 Berufsfeuerwehr
## 222 EMS professionals
## 223 EMS professionals
## 224 Dispatchers
## 225 EMS professionals
## 226 Dispatchers
## 227 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 228 Dispatchers
## 229 Dispatchers
## 230 EMS professionals
## 231 Dispatchers
## 232 EMS professionals
## 233 EMS professionals
## 234 Dispatchers
## 235 EMS professionals
## 236 EMS professionals
## 237 EMS professionals
## 238 Dispatchers
## 239 Dispatchers
## 240 EMS professionals
## 241 Physician
## 242 Dispatchers
## 243 Dispatchers
## 244 EMS professionals
## 245 EMS professionals
## 246 Dispatchers
## 247 Dispatchers
## 248 EMS professionals
## 249 Dispatchers
## 250 EMS professionals
## 251 Dispatchers
## 252 Dispatchers
## 253 Physician
## 254 Dispatchers
## 255 EMS professionals
## 256 Dispatchers
## 257 Dispatchers
## 258 Berufsfeuerwehr
## 259 Dispatchers
## 260 Andere
## 261 EMS professionals
## 262 Physician
## 263 EMS professionals
## 264 EMS professionals
## 265 Dispatchers
## 266 EMS professionals
## 267 EMS professionals
## 268 Dispatchers
## 269 Dispatchers
## 270 Dispatchers
## 271 Dispatchers
## 272 Physician
## 273 EMS professionals
## 274 EMS professionals
## 275 Dispatchers
## 276 Andere
## 277 Dispatchers
## 278 EMS professionals
## 279 Dispatchers
## 280 EMS professionals
## 281 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 282 Dispatchers
## 283 Dispatchers
## 284 EMS professionals
## 285 Physician
## 286 Dispatchers
## 287 Dispatchers
## 288 EMS professionals
## 289 EMS professionals
## 290 Dispatchers
## 291 Physician
## 292 EMS professionals
## 293 THW
## 294 EMS professionals
## 295 EMS professionals
## 296 Dispatchers
## 297 EMS professionals
## 298 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 299 EMS professionals
## 300 Dispatchers
## 301 Dispatchers
## 302 EMS professionals
## 303 EMS professionals
## 304 Physician
## 305 Andere
## 306 Dispatchers
## 307 Dispatchers
## 308 Dispatchers
## 309 EMS professionals
## 310 Dispatchers
## 311 Dispatchers
## 312 Andere
## 313 Dispatchers
## 314 Dispatchers
## 315 Physician
## 316 EMS professionals
## 317 Andere
## 318 EMS professionals
## 319 Physician
## 320 EMS professionals
## 321 Dispatchers
## 322 Physician
## 323 Physician
## 324 EMS professionals
## 325 Dispatchers
## 326 EMS professionals
## 327 EMS professionals
## 328 EMS professionals
## 329 EMS professionals
## 330 Dispatchers
## 331 Dispatchers
## 332 EMS professionals
## 333 Dispatchers
## 334 Dispatchers
## 335 Physician
## 336 Dispatchers
## 337 Dispatchers
## 338 EMS professionals
## 339 THW
## 340 Physician
## 341 Dispatchers
## 342 Dispatchers
## 343 Dispatchers
## 344 EMS professionals
## 345 Dispatchers
## 346 Dispatchers
## 347 THW
## 348 Physician
## 349 EMS professionals
## 350 Andere
## 351 Dispatchers
## 352 Dispatchers
## 353 Dispatchers
## 354 Dispatchers
## 355 THW
## 356 Dispatchers
## 357 EMS professionals
## 358 Dispatchers
## 359 Dispatchers
## 360 Dispatchers
## 361 Dispatchers
## 362 Berufsfeuerwehr
## 363 EMS professionals
## 364 Dispatchers
## 365 Dispatchers
## 366 EMS professionals
## 367 Dispatchers
## 368 EMS professionals
## 369 Physician
## 370 Physician
## 371 Andere
## 372 Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle
## 373 Dispatchers
## 374 Dispatchers
## 375 EMS professionals
## 376 Physician
## 377 Physician
## 378 Werkschutz und Security
## 379 EMS professionals
## 380 EMS professionals
## 381 Dispatchers
## 382 EMS professionals
## 383 EMS professionals
## 384 Physician
## 385 THW
## 386 Dispatchers
## 387 Dispatchers
## 388 Dispatchers
## 389 EMS professionals
## 390 Physician
## 391 Dispatchers
## 392 Dispatchers
## 393 EMS professionals
## 394 Dispatchers
## 395 Physician
## 396 Dispatchers
## 397 Dispatchers
## 398 Dispatchers
## 399 EMS professionals
## 400 EMS professionals
## 401 Dispatchers
## 402 EMS professionals
## 403 EMS professionals
## 404 EMS professionals
## 405 EMS professionals
## 406 EMS professionals
## 407 Dispatchers
## 408 EMS professionals
## 409 Dispatchers
## 410 Dispatchers
## 411 EMS professionals
## 412 Dispatchers
## 413 Physician
## 414 Dispatchers
## 415 Dispatchers
## 416 Dispatchers
## 417 Dispatchers
## 418 Dispatchers
## 419 Andere
## 420 EMS professionals
## 421 EMS professionals
## 422 Dispatchers
## 423 EMS professionals
## 424 Werkschutz und Security
## 425 Dispatchers
## 426 Dispatchers
## 427 EMS professionals
## 428 Dispatchers
## 429 EMS professionals
## 430 Physician
## 431 THW
## 432 Dispatchers
## 433 Werkschutz und Security
## 434 EMS professionals
## 435 Dispatchers
## 436 Dispatchers
## 437 EMS professionals
## 438 THW
## 439 EMS professionals
## 440 Dispatchers
## 441 EMS professionals
## 442 Physician
## 443 Physician
## 444 EMS professionals
## 445 Dispatchers
## 446 Physician
## 447 Physician
## 448 EMS professionals
## 449 Dispatchers
## 450 Physician
## 451 THW
## 452 EMS professionals
## 453 Dispatchers
## 454 THW
## 455 Andere
## 456 EMS professionals
## 457 EMS professionals
## 458 EMS professionals
## 459 THW
## 460 EMS professionals
## 461 THW
## 462 Physician
## 463 Dispatchers
## 464 Dispatchers
## 465 Dispatchers
## 466 Dispatchers
## 467 Andere
## 468 EMS professionals
## 469 EMS professionals
## 470 Dispatchers
## 471 EMS professionals
## 472 Dispatchers
## 473 Physician
## 474 Physician
## 475 Dispatchers
## 476 EMS professionals
## 477 Dispatchers
## 478 EMS professionals
## 479 EMS professionals
## 480 Dispatchers
## 481 Dispatchers
## 482 EMS professionals
## 483 Dispatchers
## 484 Physician
## 485 EMS professionals
## 486 Werkschutz und Security
## 487 Dispatchers
## 488 EMS professionals
## 489 Physician
## 490 Dispatchers
## 491 EMS professionals
## 492 Dispatchers
## 493 Berufsfeuerwehr
## 494 Dispatchers
## 495 Dispatchers
## 496 Dispatchers
## 497 Dispatchers
## 498 Dispatchers
## 499 Dispatchers
## 500 Physician
## 501 EMS professionals
## 502 Andere
## 503 EMS professionals
## 504 EMS professionals
## 505 Physician
## 506 Dispatchers
## 507 EMS professionals
## 508 EMS professionals
## 509 Physician
## 510 Dispatchers#Altersgruppen
aov_ki_technikbereitschaft_altersgruppen <- aov(KI_Technikbereitschaft$Means~KI_Technikbereitschaft$Altersgruppe)
summary(aov_ki_technikbereitschaft_altersgruppen)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## KI_Technikbereitschaft$Altersgruppe 2 30.29 15.143 28.85 1.55e-12 ***
## Residuals 464 243.56 0.525
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 43 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(aov_ki_technikbereitschaft_altersgruppen)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = KI_Technikbereitschaft$Means ~ KI_Technikbereitschaft$Altersgruppe)
##
## $`KI_Technikbereitschaft$Altersgruppe`
## diff lwr upr p adj
## 35-54-18-34 -0.2232416 -0.3996364 -0.04684678 0.0086246
## 55-70-18-34 -0.6999858 -0.9169083 -0.48306324 0.0000000
## 55-70-35-54 -0.4767442 -0.7037840 -0.24970438 0.0000033Korrelationen
Technikbereitschaft
Technikbereitschaft_cor <- NULL
Technikbereitschaft_cor$TechnikbereitschaftAllgemein <- Technikbereitschaft$Means
Technikbereitschaft_cor$TechnikbereitschaftKI <- KI_Technikbereitschaft$Means
Technikbereitschaft_cor$Alter_cor <- Technikbereitschaft$Alter
Technikbereitschaft_cor <- data.frame(Technikbereitschaft_cor)
ggplot(as.data.frame(Technikbereitschaft_cor)) +
aes(x = TechnikbereitschaftAllgemein, y = TechnikbereitschaftKI) +
geom_point(shape = "circle", size = 1.5, colour = "#112446") +
geom_smooth(method='lm') +
theme_minimal()## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'## Warning: Removed 20 rows containing non-finite values (stat_smooth).## Warning: Removed 20 rows containing missing values (geom_point).
#Scatterstatt
ggscatterstats(data = Technikbereitschaft_cor, x = TechnikbereitschaftAllgemein, y = TechnikbereitschaftKI, xlab = "Technikbereitschaft allgemein", ylab = "Technikbereitschaft b. intelligenten Systemen", title = "Korrelation von allg. und Technikbereitschaft bei intelligenten Systemen")## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
ggscatterstats(data = Technikbereitschaft, x = Alter, y = Means, xlab = "Alter", ylab = "Mittelwerte (1-5)", title = "Korrelation von Alter und allgemeiner Technikbereitschaft")## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
ggscatterstats(data = KI_Technikbereitschaft, x = Alter, y = Means, xlab = "Alter", ylab = "Mittelwerte (1-5)", title = "Korrelation von Alter und Technikbereitschaft bei intelligenten Systemen")## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
cor.test(Technikbereitschaft$Alter, Technikbereitschaft$Means, method = "pearson")##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: Technikbereitschaft$Alter and Technikbereitschaft$Means
## t = -7.3405, df = 470, p-value = 9.434e-13
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.3994037 -0.2373215
## sample estimates:
## cor
## -0.3207084cor.test(KI_Technikbereitschaft$Alter, KI_Technikbereitschaft$Means, method = "pearson")##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: KI_Technikbereitschaft$Alter and KI_Technikbereitschaft$Means
## t = -8.1446, df = 465, p-value = 3.533e-15
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.4302788 -0.2712945
## sample estimates:
## cor
## -0.3533352Technikakzeptanz
Technikakzeptanz_cor <- NULL
Technikakzeptanz_cor$TA_Allgemein <- Technikakzeptanz$Means
Technikakzeptanz_cor$TA_KI <- KI_Technikakzeptanz$Means
Technikakzeptanz_cor <- data.frame(Technikakzeptanz_cor)
ggplot(as.data.frame(Technikakzeptanz_cor)) +
aes(x = TA_Allgemein, y = TA_KI) +
geom_point(shape = "circle", size = 1.5, colour = "#112446") +
geom_smooth(method='lm') +
theme_minimal()## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'## Warning: Removed 20 rows containing non-finite values (stat_smooth).## Warning: Removed 20 rows containing missing values (geom_point).
#Korrelation
cor(KI_Technikakzeptanz$Means, Technikakzeptanz$Means, use = "complete.obs")## [1] 0.6029581#Regression
Technikakzeptanz.lm <- lm(TA_Allgemein ~ TA_KI, data = Technikakzeptanz_cor)
summary(Technikakzeptanz.lm)##
## Call:
## lm(formula = TA_Allgemein ~ TA_KI, data = Technikakzeptanz_cor)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.96467 -0.46467 -0.00663 0.48967 1.89111
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.83702 0.13089 14.04 <2e-16 ***
## TA_KI 0.58392 0.03497 16.70 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.708 on 488 degrees of freedom
## (20 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.3636, Adjusted R-squared: 0.3623
## F-statistic: 278.8 on 1 and 488 DF, p-value: < 2.2e-16#Scatterstatt
ggscatterstats(data = Technikakzeptanz_cor, x = TA_Allgemein, y = TA_KI)## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
#Grafiken
##Alter komplette Stichprobe
# Aufgrund "`data` must be uniquely named but has duplicate columns" neue Variable in neuem Dataframe angelegt
alter <- NULL
alter$age <- tb$alter_tb
alter <- as.data.frame(alter)
ggplot(alter) +
aes(x = age) +
geom_histogram(bins = 30L, fill = "#4682B4") +
labs(
x = "Alter",
y = "Häufigkeit",
title = "Alter der kompletten Stichprobe",
subtitle = "n = 487, Mean: 39"
) +
theme_light() + geom_vline(aes(xintercept=39),
color="black", linetype="dashed", size=0.7) + geom_density(aes(y=1.1*..count..), alpha=.4, color = "blue", fill = "yellow")## Warning: Removed 23 rows containing non-finite values (stat_bin).## Warning: Removed 23 rows containing non-finite values (stat_density).
#Alter Englisch
sum(complete.cases(alter$age))## [1] 487ggplot(alter) +
aes(x = age) +
geom_histogram(bins = 30L, fill = "#4682B4") +
labs(
x = "Age (Years)",
y = "Frequency",
title = "Age of the complete sample",
subtitle = "n = 487, Mean = 39 (SD=13)"
) +
theme_light() + geom_vline(aes(xintercept=39),
color="black", linetype="dashed", size=0.7) + geom_density(aes(y=1.1*..count..), alpha=.4, color = "blue", fill = "yellow")## Warning: Removed 23 rows containing non-finite values (stat_bin).## Warning: Removed 23 rows containing non-finite values (stat_density).
Mittelwerte
Berufsgruppen
#Allgemeine TB
Visualisierung %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Andere") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Berufsfeuerwehr") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Werkschutz und Security") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "THW") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Krankenpflege (inkl. Azubi)") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "NA") | is.na(Berufe_short)) %>%
ggplot() +
aes(x=dimension, y=Means, fill=Berufe_short) +
geom_boxplot() +
labs(y="Means (1-5)", x=" ", title = "Technology commitment - General", subtitle = "Comparison of professions (n=384)", caption = "") +
theme(plot.title = element_text(size = 14L, face = "bold"), plot.subtitle = element_text(size = 11L), plot.caption = element_text(size = 8L, hjust = 0), axis.title.x = element_text(size = 11L)) + ylim (1,5)## Warning: Removed 36 rows containing non-finite values (stat_boxplot).
#KI TB
Visualisierung_ki %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Andere") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Berufsfeuerwehr") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Werkschutz und Security") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "THW") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Krankenpflege (inkl. Azubi)") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "NA") | is.na(Berufe_short)) %>%
ggplot() +
aes(x=dimension, y=Means, fill=Berufe_short) +
geom_boxplot() +
labs(y="Means (1-5)", x=" ", title = "Technology commitment - Intelligent systems", subtitle = "Comparison of professions (n=384)", caption = "") +
theme(plot.title = element_text(size = 14L, face = "bold"), plot.subtitle = element_text(size = 11L), plot.caption = element_text(size = 8L, hjust = 0), axis.title.x = element_text(size = 11L)) + ylim (1,5)## Warning: Removed 40 rows containing non-finite values (stat_boxplot).
### Altersgruppen
#Allgemeine TB
Visualisierung %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Andere") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Berufsfeuerwehr") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Werkschutz und Security") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "THW") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Krankenpflege (inkl. Azubi)") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "NA") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!is.na(Altersgruppe)) %>%
ggplot() +
aes(x=dimension, y=Means, fill=Altersgruppe) +
geom_boxplot() +
labs(y="Means (1-5)", x=" ", title = "Technology commitment - General", subtitle = "Comparison of age groups (n=384)", caption = "") +
theme(plot.title = element_text(size = 14L, face = "bold"), plot.subtitle = element_text(size = 11L), plot.caption = element_text(size = 8L, hjust = 0), axis.title.x = element_text(size = 11L)) + ylim (1,5)## Warning: Removed 36 rows containing non-finite values (stat_boxplot).
#Allgemeine TB
Visualisierung_ki %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Andere") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Berufsfeuerwehr") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Werkschutz und Security") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Leitstellendisponent:in keine BOS-Leitstelle") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "THW") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "Krankenpflege (inkl. Azubi)") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!(Berufe_short %in% "NA") | is.na(Berufe_short)) %>%
filter(!is.na(Altersgruppe)) %>%
ggplot() +
aes(x=dimension, y=Means, fill=Altersgruppe) +
geom_boxplot() +
labs(y="Means (1-5)", x=" ", title = "Technology commitment - Intelligent systems", subtitle = "Comparison of age groups (n=384)", caption = "") +
theme(plot.title = element_text(size = 14L, face = "bold"), plot.subtitle = element_text(size = 11L), plot.caption = element_text(size = 8L, hjust = 0), axis.title.x = element_text(size = 11L)) + ylim (1,5)## Warning: Removed 40 rows containing non-finite values (stat_boxplot).
#Validierung & Gütekriterien
Omegas
summary(omega(Technikakzeptanz[,1:4]))
## Omega
## omega(m = Technikakzeptanz[, 1:4])
## Alpha: 0.87
## G.6: 0.85
## Omega Hierarchical: 0.84
## Omega H asymptotic: 0.94
## Omega Total 0.9
##
## With eigenvalues of:
## g F1* F2* F3*
## 2.4628 0.0024 0.2926 0.0413
## The degrees of freedom for the model is -3 and the fit was 0
## The number of observations was 510 with Chi Square = 0 with prob < NA
##
## The root mean square of the residuals is 0
## The df corrected root mean square of the residuals is NA
## Explained Common Variance of the general factor = 0.88
##
## Total, General and Subset omega for each subset
## g F1* F2* F3*
## Omega total for total scores and subscales 0.90 NA 0.84 0.8
## Omega general for total scores and subscales 0.84 NA 0.67 0.8
## Omega group for total scores and subscales 0.05 NA 0.17 0.0alpha(Technikakzeptanz[,1:4])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = Technikakzeptanz[, 1:4])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.87 0.87 0.85 0.64 7 0.0093 4 0.88 0.63
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.85 0.87 0.89
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r
## Technikakzeptanz_1_n 0.85 0.86 0.80 0.66 5.9 0.011 0.0041
## Technikakzeptanz_2_n 0.81 0.81 0.75 0.59 4.3 0.015 0.0037
## Technikakzeptanz_3_n 0.82 0.82 0.77 0.61 4.7 0.014 0.0074
## Technikakzeptanz_4_n 0.86 0.86 0.82 0.68 6.3 0.011 0.0049
## med.r
## Technikakzeptanz_1_n 0.65
## Technikakzeptanz_2_n 0.60
## Technikakzeptanz_3_n 0.61
## Technikakzeptanz_4_n 0.70
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Technikakzeptanz_1_n 496 0.82 0.83 0.74 0.69 4.1 1.03
## Technikakzeptanz_2_n 496 0.89 0.89 0.86 0.80 4.0 0.97
## Technikakzeptanz_3_n 496 0.87 0.87 0.82 0.77 3.9 1.04
## Technikakzeptanz_4_n 496 0.82 0.82 0.71 0.67 3.8 1.11
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## Technikakzeptanz_1_n 0.05 0.03 0.15 0.40 0.39 0.03
## Technikakzeptanz_2_n 0.03 0.04 0.18 0.38 0.37 0.03
## Technikakzeptanz_3_n 0.04 0.05 0.22 0.36 0.33 0.03
## Technikakzeptanz_4_n 0.05 0.06 0.23 0.32 0.34 0.03summary(omega(KI_Technikakzeptanz[,1:4]))## Warning in GPFoblq(L, Tmat = Tmat, normalize = normalize, eps = eps, maxit =
## maxit, : convergence not obtained in GPFoblq. 1000 iterations used.
## Omega
## omega(m = KI_Technikakzeptanz[, 1:4])
## Alpha: 0.9
## G.6: 0.88
## Omega Hierarchical: 0.89
## Omega H asymptotic: 0.97
## Omega Total 0.91
##
## With eigenvalues of:
## g F1* F2* F3*
## 2.7651 0.0064 0.1574 0.0140
## The degrees of freedom for the model is -3 and the fit was 0
## The number of observations was 510 with Chi Square = 0 with prob < NA
##
## The root mean square of the residuals is 0
## The df corrected root mean square of the residuals is NA
## Explained Common Variance of the general factor = 0.94
##
## Total, General and Subset omega for each subset
## g F1* F2* F3*
## Omega total for total scores and subscales 0.91 NA 0.82 0.87
## Omega general for total scores and subscales 0.89 NA 0.73 0.87
## Omega group for total scores and subscales 0.03 NA 0.09 0.00alpha(KI_Technikakzeptanz[,1:4])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = KI_Technikakzeptanz[, 1:4])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.9 0.9 0.88 0.7 9.3 0.0071 3.6 0.92 0.69
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.89 0.9 0.92
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se
## KI_Technikakzeptanz_1_n 0.87 0.87 0.82 0.70 6.8 0.0099
## KI_Technikakzeptanz_2_n 0.86 0.86 0.81 0.68 6.3 0.0106
## KI_Technikakzeptanz_3_n 0.87 0.87 0.82 0.69 6.8 0.0101
## KI_Technikakzeptanz_4_n 0.89 0.89 0.85 0.74 8.3 0.0083
## var.r med.r
## KI_Technikakzeptanz_1_n 0.00138 0.69
## KI_Technikakzeptanz_2_n 0.00084 0.69
## KI_Technikakzeptanz_3_n 0.00438 0.66
## KI_Technikakzeptanz_4_n 0.00110 0.74
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## KI_Technikakzeptanz_1_n 490 0.89 0.88 0.84 0.79 3.7 1.07
## KI_Technikakzeptanz_2_n 490 0.90 0.90 0.86 0.82 3.7 0.99
## KI_Technikakzeptanz_3_n 490 0.88 0.89 0.84 0.79 3.6 1.01
## KI_Technikakzeptanz_4_n 490 0.86 0.85 0.77 0.73 3.5 1.09
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## KI_Technikakzeptanz_1_n 0.07 0.04 0.21 0.46 0.21 0.04
## KI_Technikakzeptanz_2_n 0.04 0.07 0.21 0.48 0.20 0.04
## KI_Technikakzeptanz_3_n 0.05 0.08 0.27 0.44 0.16 0.04
## KI_Technikakzeptanz_4_n 0.07 0.10 0.26 0.41 0.16 0.04summary(omega(Technikkontrollueberzeugung[,1:4]))
## Omega
## omega(m = Technikkontrollueberzeugung[, 1:4])
## Alpha: 0.88
## G.6: 0.85
## Omega Hierarchical: 0.86
## Omega H asymptotic: 0.97
## Omega Total 0.89
##
## With eigenvalues of:
## g F1* F2* F3*
## 2.5356 0.0056 0.1627 0.0499
## The degrees of freedom for the model is -3 and the fit was 0
## The number of observations was 510 with Chi Square = 0 with prob < NA
##
## The root mean square of the residuals is 0
## The df corrected root mean square of the residuals is NA
## Explained Common Variance of the general factor = 0.92
##
## Total, General and Subset omega for each subset
## g F1* F2* F3*
## Omega total for total scores and subscales 0.89 NA 0.8 0.82
## Omega general for total scores and subscales 0.86 NA 0.7 0.82
## Omega group for total scores and subscales 0.03 NA 0.1 0.00alpha(Technikkontrollueberzeugung[,1:4])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = Technikkontrollueberzeugung[, 1:4])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.88 0.88 0.85 0.64 7.2 0.0088 3.8 0.96 0.65
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.86 0.88 0.89
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N
## Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.84 0.84 0.78 0.63 5.1
## Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.84 0.84 0.78 0.64 5.3
## Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.83 0.83 0.77 0.63 5.0
## Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.86 0.86 0.80 0.67 6.1
## alpha se var.r med.r
## Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.012 0.00228 0.64
## Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.012 0.00052 0.64
## Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.013 0.00271 0.62
## Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.011 0.00010 0.67
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Technikkontrollueberzeugung_1_n 495 0.86 0.86 0.80 0.75 3.8 1.1
## Technikkontrollueberzeugung_2_n 495 0.86 0.86 0.79 0.74 3.9 1.1
## Technikkontrollueberzeugung_3_n 495 0.88 0.87 0.81 0.76 3.7 1.2
## Technikkontrollueberzeugung_4_n 495 0.83 0.83 0.74 0.69 3.8 1.1
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.04 0.06 0.25 0.35 0.31 0.03
## Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.05 0.07 0.18 0.37 0.34 0.03
## Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.06 0.12 0.20 0.30 0.31 0.03
## Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.05 0.06 0.24 0.35 0.29 0.03summary(omega(KI_Technikkontrollueberzeugung[,1:4]))
## Omega
## omega(m = KI_Technikkontrollueberzeugung[, 1:4])
## Alpha: 0.9
## G.6: 0.88
## Omega Hierarchical: 0.87
## Omega H asymptotic: 0.94
## Omega Total 0.92
##
## With eigenvalues of:
## g F1* F2* F3*
## 2.669 0.152 0.161 0.026
## The degrees of freedom for the model is -3 and the fit was 0
## The number of observations was 510 with Chi Square = 0 with prob < NA
##
## The root mean square of the residuals is 0
## The df corrected root mean square of the residuals is NA
## Explained Common Variance of the general factor = 0.89
##
## Total, General and Subset omega for each subset
## g F1* F2* F3*
## Omega total for total scores and subscales 0.92 0.84 0.87 NA
## Omega general for total scores and subscales 0.87 0.76 0.78 NA
## Omega group for total scores and subscales 0.05 0.09 0.09 NAalpha(KI_Technikkontrollueberzeugung[,1:4])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = KI_Technikkontrollueberzeugung[, 1:4])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.9 0.9 0.88 0.69 9 0.0073 3.4 0.96 0.67
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.89 0.9 0.91
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N
## KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.87 0.87 0.81 0.69 6.5
## KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.87 0.87 0.81 0.69 6.5
## KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.87 0.87 0.83 0.70 6.9
## KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.87 0.87 0.83 0.70 6.9
## alpha se var.r med.r
## KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.0102 0.00093 0.67
## KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.0102 0.00091 0.67
## KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.0097 0.00277 0.67
## KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.0097 0.00275 0.67
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n 490 0.88 0.88 0.83 0.79 3.4 1.1
## KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n 490 0.88 0.88 0.83 0.79 3.5 1.1
## KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n 490 0.87 0.87 0.81 0.77 3.3 1.1
## KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n 490 0.87 0.87 0.81 0.77 3.4 1.1
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.08 0.10 0.28 0.39 0.15 0.04
## KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.07 0.09 0.22 0.45 0.17 0.04
## KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.08 0.12 0.30 0.38 0.13 0.04
## KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.08 0.09 0.27 0.42 0.14 0.04summary(omega(Technikkompetenzueberzeugung[,1:4]))
## Omega
## omega(m = Technikkompetenzueberzeugung[, 1:4])
## Alpha: 0.89
## G.6: 0.87
## Omega Hierarchical: 0.86
## Omega H asymptotic: 0.95
## Omega Total 0.91
##
## With eigenvalues of:
## g F1* F2* F3*
## 2.612 0.183 0.076 0.015
## The degrees of freedom for the model is -3 and the fit was 0
## The number of observations was 510 with Chi Square = 0 with prob < NA
##
## The root mean square of the residuals is 0
## The df corrected root mean square of the residuals is NA
## Explained Common Variance of the general factor = 0.91
##
## Total, General and Subset omega for each subset
## g F1* F2* F3*
## Omega total for total scores and subscales 0.91 0.83 0.84 NA
## Omega general for total scores and subscales 0.86 0.73 0.80 NA
## Omega group for total scores and subscales 0.04 0.11 0.04 NAalpha(Technikkompetenzueberzeugung[,1:4])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = Technikkompetenzueberzeugung[, 1:4])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.89 0.89 0.87 0.67 8.2 0.008 2.1 1 0.68
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.87 0.89 0.91
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N
## Technikkompetenzueberzeugung_1_n 0.87 0.87 0.82 0.69 6.8
## Technikkompetenzueberzeugung_2_n 0.85 0.85 0.79 0.65 5.6
## Technikkompetenzueberzeugung_3_n 0.84 0.85 0.79 0.65 5.6
## Technikkompetenzueberzeugung_4_n 0.87 0.88 0.83 0.70 7.0
## alpha se var.r med.r
## Technikkompetenzueberzeugung_1_n 0.0100 0.0020 0.70
## Technikkompetenzueberzeugung_2_n 0.0117 0.0034 0.66
## Technikkompetenzueberzeugung_3_n 0.0122 0.0041 0.64
## Technikkompetenzueberzeugung_4_n 0.0097 0.0014 0.72
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Technikkompetenzueberzeugung_1_n 496 0.85 0.85 0.78 0.73 2.1 1.1
## Technikkompetenzueberzeugung_2_n 496 0.88 0.89 0.84 0.79 2.1 1.1
## Technikkompetenzueberzeugung_3_n 496 0.89 0.89 0.85 0.80 2.0 1.2
## Technikkompetenzueberzeugung_4_n 496 0.86 0.85 0.77 0.72 2.1 1.3
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## Technikkompetenzueberzeugung_1_n 0.40 0.33 0.14 0.10 0.04 0.03
## Technikkompetenzueberzeugung_2_n 0.36 0.38 0.15 0.08 0.04 0.03
## Technikkompetenzueberzeugung_3_n 0.45 0.27 0.15 0.08 0.05 0.03
## Technikkompetenzueberzeugung_4_n 0.45 0.21 0.14 0.14 0.06 0.03summary(omega(KI_Technikkompetenzueberzeugung[,1:4]))## Warning in GPFoblq(L, Tmat = Tmat, normalize = normalize, eps = eps, maxit =
## maxit, : convergence not obtained in GPFoblq. 1000 iterations used.
## Omega
## omega(m = KI_Technikkompetenzueberzeugung[, 1:4])
## Alpha: 0.91
## G.6: 0.89
## Omega Hierarchical: 0.89
## Omega H asymptotic: 0.97
## Omega Total 0.92
##
## With eigenvalues of:
## g F1* F2* F3*
## 2.8151 0.0071 0.1556 0.0323
## The degrees of freedom for the model is -3 and the fit was 0
## The number of observations was 510 with Chi Square = 0 with prob < NA
##
## The root mean square of the residuals is 0
## The df corrected root mean square of the residuals is NA
## Explained Common Variance of the general factor = 0.94
##
## Total, General and Subset omega for each subset
## g F1* F2* F3*
## Omega total for total scores and subscales 0.92 NA 0.80 0.91
## Omega general for total scores and subscales 0.89 NA 0.70 0.91
## Omega group for total scores and subscales 0.02 NA 0.09 0.00alpha(KI_Technikkompetenzueberzeugung[,1:4])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = KI_Technikkompetenzueberzeugung[, 1:4])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.9 0.91 0.89 0.71 9.6 0.0071 2 0.99 0.68
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.89 0.9 0.92
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n 0.86 0.86 0.81 0.67 6.1
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n 0.87 0.87 0.82 0.69 6.5
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n 0.88 0.88 0.84 0.71 7.2
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n 0.91 0.91 0.87 0.76 9.7
## alpha se var.r med.r
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n 0.0109 0.0015 0.65
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n 0.0105 0.0036 0.65
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n 0.0099 0.0095 0.65
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n 0.0073 0.0027 0.76
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n 490 0.91 0.91 0.89 0.84 2.0 1.1
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n 490 0.90 0.90 0.87 0.82 2.0 1.1
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n 490 0.88 0.88 0.83 0.79 2.1 1.1
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n 490 0.84 0.84 0.74 0.71 2.1 1.2
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n 0.40 0.39 0.10 0.06 0.05 0.04
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n 0.42 0.32 0.16 0.05 0.04 0.04
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n 0.38 0.35 0.15 0.07 0.04 0.04
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n 0.41 0.26 0.18 0.10 0.05 0.04summary(omega(Technikbereitschaft[,1:12]))## Warning in fa.stats(r = r, f = f, phi = phi, n.obs = n.obs, np.obs = np.obs, :
## The estimated weights for the factor scores are probably incorrect. Try a
## different factor score estimation method.## Warning in fac(r = r, nfactors = nfactors, n.obs = n.obs, rotate = rotate, : An
## ultra-Heywood case was detected. Examine the results carefully## Warning in cov2cor(t(w) %*% r %*% w): diag(.) had 0 or NA entries; non-finite
## result is doubtful
## Omega
## omega(m = Technikbereitschaft[, 1:12])
## Alpha: 0.89
## G.6: 0.92
## Omega Hierarchical: 0.68
## Omega H asymptotic: 0.73
## Omega Total 0.94
##
## With eigenvalues of:
## g F1* F2* F3*
## 4.0 2.1 1.8 0.0
## The degrees of freedom for the model is 33 and the fit was 0.31
## The number of observations was 510 with Chi Square = 155.17 with prob < 0
##
## The root mean square of the residuals is 0.03
## The df corrected root mean square of the residuals is 0.04
##
## RMSEA and the 0.9 confidence intervals are 0.085 0.072 0.099
## BIC = -50.56Explained Common Variance of the general factor = 0.5
##
## Total, General and Subset omega for each subset
## g F1* F2* F3*
## Omega total for total scores and subscales 0.94 0.91 0.88 NA
## Omega general for total scores and subscales 0.68 0.60 0.39 NA
## Omega group for total scores and subscales 0.26 0.32 0.49 NAalpha(Technikbereitschaft[,1:12])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = Technikbereitschaft[, 1:12])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.88 0.89 0.92 0.39 7.7 0.0081 3.9 0.73 0.38
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.87 0.88 0.9
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N
## Technikakzeptanz_1_n 0.87 0.87 0.92 0.39 6.9
## Technikakzeptanz_2_n 0.87 0.87 0.91 0.38 6.6
## Technikakzeptanz_3_n 0.87 0.87 0.91 0.38 6.8
## Technikakzeptanz_4_n 0.87 0.88 0.92 0.39 7.1
## Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i 0.87 0.88 0.92 0.39 7.1
## Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i 0.87 0.88 0.91 0.39 7.1
## Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i 0.87 0.88 0.92 0.40 7.2
## Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i 0.88 0.88 0.92 0.41 7.5
## Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.87 0.88 0.92 0.39 7.1
## Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.87 0.88 0.92 0.39 7.1
## Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.88 0.88 0.92 0.40 7.4
## Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.87 0.88 0.92 0.39 7.2
## alpha se var.r med.r
## Technikakzeptanz_1_n 0.0090 0.038 0.36
## Technikakzeptanz_2_n 0.0092 0.037 0.36
## Technikakzeptanz_3_n 0.0090 0.037 0.37
## Technikakzeptanz_4_n 0.0088 0.038 0.38
## Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i 0.0088 0.036 0.38
## Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i 0.0088 0.033 0.38
## Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i 0.0086 0.032 0.38
## Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i 0.0082 0.031 0.38
## Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.0087 0.035 0.37
## Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.0088 0.036 0.38
## Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.0083 0.031 0.38
## Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.0087 0.036 0.38
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Technikakzeptanz_1_n 496 0.70 0.71 0.68 0.63 4.1 1.03
## Technikakzeptanz_2_n 496 0.76 0.78 0.76 0.71 4.0 0.97
## Technikakzeptanz_3_n 496 0.71 0.73 0.71 0.65 3.9 1.04
## Technikakzeptanz_4_n 496 0.66 0.67 0.63 0.58 3.8 1.11
## Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i 496 0.68 0.67 0.64 0.60 3.9 1.13
## Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i 496 0.68 0.67 0.65 0.60 3.9 1.08
## Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i 496 0.65 0.64 0.62 0.56 4.0 1.19
## Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i 496 0.59 0.57 0.53 0.48 3.9 1.28
## Technikkontrollueberzeugung_1_n 495 0.65 0.65 0.63 0.57 3.8 1.07
## Technikkontrollueberzeugung_2_n 495 0.67 0.67 0.64 0.59 3.9 1.10
## Technikkontrollueberzeugung_3_n 495 0.59 0.59 0.57 0.49 3.7 1.21
## Technikkontrollueberzeugung_4_n 495 0.64 0.65 0.61 0.56 3.8 1.09
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## Technikakzeptanz_1_n 0.05 0.03 0.15 0.40 0.39 0.03
## Technikakzeptanz_2_n 0.03 0.04 0.18 0.38 0.37 0.03
## Technikakzeptanz_3_n 0.04 0.05 0.22 0.36 0.33 0.03
## Technikakzeptanz_4_n 0.05 0.06 0.23 0.32 0.34 0.03
## Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i 0.04 0.10 0.14 0.33 0.40 0.03
## Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i 0.04 0.08 0.15 0.38 0.36 0.03
## Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i 0.05 0.08 0.15 0.27 0.45 0.03
## Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i 0.06 0.14 0.14 0.21 0.45 0.03
## Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.04 0.06 0.25 0.35 0.31 0.03
## Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.05 0.07 0.18 0.37 0.34 0.03
## Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.06 0.12 0.20 0.30 0.31 0.03
## Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.05 0.06 0.24 0.35 0.29 0.03summary(omega(KI_Technikbereitschaft[,1:12]))## Warning in fa.stats(r = r, f = f, phi = phi, n.obs = n.obs, np.obs = np.obs, :
## The estimated weights for the factor scores are probably incorrect. Try a
## different factor score estimation method.## Warning in fac(r = r, nfactors = nfactors, n.obs = n.obs, rotate = rotate, : An
## ultra-Heywood case was detected. Examine the results carefully## Warning in cov2cor(t(w) %*% r %*% w): diag(.) had 0 or NA entries; non-finite
## result is doubtful
## Omega
## omega(m = KI_Technikbereitschaft[, 1:12])
## Alpha: 0.91
## G.6: 0.95
## Omega Hierarchical: 0.73
## Omega H asymptotic: 0.77
## Omega Total 0.95
##
## With eigenvalues of:
## g F1* F2* F3*
## 4.7 1.9 1.9 0.0
## The degrees of freedom for the model is 33 and the fit was 0.56
## The number of observations was 510 with Chi Square = 279.19 with prob < 0
##
## The root mean square of the residuals is 0.03
## The df corrected root mean square of the residuals is 0.05
##
## RMSEA and the 0.9 confidence intervals are 0.121 0.108 0.134
## BIC = 73.46Explained Common Variance of the general factor = 0.56
##
## Total, General and Subset omega for each subset
## g F1* F2* F3*
## Omega total for total scores and subscales 0.95 0.92 0.92 NA
## Omega general for total scores and subscales 0.73 0.60 0.56 NA
## Omega group for total scores and subscales 0.21 0.32 0.36 NAalpha(KI_Technikbereitschaft[,1:12])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = KI_Technikbereitschaft[, 1:12])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.91 0.91 0.95 0.45 10 0.0063 3.7 0.76 0.43
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.9 0.91 0.92
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N
## KI_Technikakzeptanz_1_n 0.90 0.90 0.94 0.44 8.7
## KI_Technikakzeptanz_2_n 0.90 0.90 0.94 0.44 8.8
## KI_Technikakzeptanz_3_n 0.90 0.90 0.94 0.45 8.8
## KI_Technikakzeptanz_4_n 0.90 0.90 0.94 0.44 8.8
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i 0.90 0.90 0.94 0.45 9.0
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i 0.90 0.90 0.94 0.45 9.1
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i 0.90 0.90 0.94 0.46 9.3
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i 0.91 0.91 0.94 0.47 9.9
## KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.90 0.90 0.94 0.46 9.4
## KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.90 0.90 0.94 0.46 9.3
## KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.90 0.91 0.94 0.47 9.6
## KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.90 0.90 0.94 0.45 9.2
## alpha se var.r med.r
## KI_Technikakzeptanz_1_n 0.0072 0.036 0.42
## KI_Technikakzeptanz_2_n 0.0071 0.036 0.42
## KI_Technikakzeptanz_3_n 0.0071 0.037 0.42
## KI_Technikakzeptanz_4_n 0.0072 0.038 0.42
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i 0.0070 0.033 0.42
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i 0.0069 0.033 0.42
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i 0.0068 0.034 0.43
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i 0.0063 0.029 0.44
## KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.0067 0.033 0.43
## KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.0067 0.033 0.43
## KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.0065 0.031 0.43
## KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.0069 0.035 0.43
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## KI_Technikakzeptanz_1_n 490 0.78 0.78 0.77 0.73 3.7 1.07
## KI_Technikakzeptanz_2_n 490 0.77 0.77 0.76 0.72 3.7 0.99
## KI_Technikakzeptanz_3_n 490 0.75 0.76 0.74 0.70 3.6 1.01
## KI_Technikakzeptanz_4_n 490 0.77 0.77 0.75 0.71 3.5 1.09
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i 490 0.74 0.74 0.73 0.68 4.0 1.08
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i 490 0.72 0.72 0.70 0.65 4.0 1.09
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i 490 0.69 0.69 0.66 0.62 3.9 1.11
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i 490 0.59 0.58 0.54 0.49 3.9 1.20
## KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n 490 0.67 0.67 0.65 0.59 3.4 1.11
## KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n 490 0.67 0.67 0.66 0.60 3.5 1.09
## KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n 490 0.62 0.62 0.60 0.54 3.3 1.10
## KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n 490 0.71 0.71 0.69 0.64 3.4 1.08
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## KI_Technikakzeptanz_1_n 0.07 0.04 0.21 0.46 0.21 0.04
## KI_Technikakzeptanz_2_n 0.04 0.07 0.21 0.48 0.20 0.04
## KI_Technikakzeptanz_3_n 0.05 0.08 0.27 0.44 0.16 0.04
## KI_Technikakzeptanz_4_n 0.07 0.10 0.26 0.41 0.16 0.04
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i 0.05 0.06 0.10 0.39 0.40 0.04
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i 0.04 0.05 0.16 0.32 0.42 0.04
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i 0.04 0.07 0.15 0.35 0.38 0.04
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i 0.05 0.10 0.18 0.26 0.41 0.04
## KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n 0.08 0.10 0.28 0.39 0.15 0.04
## KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n 0.07 0.09 0.22 0.45 0.17 0.04
## KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n 0.08 0.12 0.30 0.38 0.13 0.04
## KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n 0.08 0.09 0.27 0.42 0.14 0.04CFA
CFA Allgemeine TB
#Modell spezifizieren
cfa_technikbereitschaft_red <- 'Technikbereitschaft =~
Technikakzeptanz_1_n +
Technikakzeptanz_2_n +
Technikakzeptanz_3_n +
Technikakzeptanz_4_n
Technikkompetenzueberzeugung_n =~
Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i +
Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i +
Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i +
Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i
Technikkontrollueberzeugung =~
Technikkontrollueberzeugung_1_n +
Technikkontrollueberzeugung_2_n +
Technikkontrollueberzeugung_3_n +
Technikkontrollueberzeugung_4_n
'
#Modell schätzen
fit_technikbereitschaft_red <- cfa(cfa_technikbereitschaft_red, data = Technikbereitschaft)
#Modell evaluieren
summary(fit_technikbereitschaft_red, fit.measures = TRUE, standardized = TRUE, rsquare = TRUE)## lavaan 0.6-10 ended normally after 31 iterations
##
## Estimator ML
## Optimization method NLMINB
## Number of model parameters 27
##
## Used Total
## Number of observations 495 510
##
## Model Test User Model:
##
## Test statistic 234.048
## Degrees of freedom 51
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Model Test Baseline Model:
##
## Test statistic 3662.588
## Degrees of freedom 66
## P-value 0.000
##
## User Model versus Baseline Model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.949
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.934
##
## Loglikelihood and Information Criteria:
##
## Loglikelihood user model (H0) -7307.708
## Loglikelihood unrestricted model (H1) -7190.684
##
## Akaike (AIC) 14669.417
## Bayesian (BIC) 14782.940
## Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 14697.241
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.085
## 90 Percent confidence interval - lower 0.074
## 90 Percent confidence interval - upper 0.096
## P-value RMSEA <= 0.05 0.000
##
## Standardized Root Mean Square Residual:
##
## SRMR 0.051
##
## Parameter Estimates:
##
## Standard errors Standard
## Information Expected
## Information saturated (h1) model Structured
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## Technikbereitschaft =~
## Tchnkkzptnz_1_ 1.000
## Tchnkkzptnz_2_ 1.106 0.055 20.105 0.000
## Tchnkkzptnz_3_ 1.099 0.058 18.848 0.000
## Tchnkkzptnz_4_ 1.017 0.063 16.028 0.000
## Technikkompetenzueberzeugung_n =~
## Tchnkkmptn_1__ 1.000
## Tchnkkmptn_2__ 1.031 0.049 21.151 0.000
## Tchnkkmptn_3__ 1.123 0.054 20.725 0.000
## Tchnkkmptn_4__ 1.092 0.060 18.349 0.000
## Technikkontrollueberzeugung =~
## Tchnkkntrll_1_ 1.000
## Tchnkkntrll_2_ 1.013 0.051 19.872 0.000
## Tchnkkntrll_3_ 1.121 0.056 20.008 0.000
## Tchnkkntrll_4_ 0.935 0.052 18.078 0.000
## Std.lv Std.all
##
## 0.781 0.761
## 0.864 0.888
## 0.859 0.828
## 0.794 0.716
##
## 0.904 0.797
## 0.932 0.867
## 1.015 0.851
## 0.987 0.770
##
## 0.881 0.823
## 0.892 0.813
## 0.987 0.818
## 0.824 0.754
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## Technikbereitschaft ~~
## Tchnkkmptnzbr_ 0.365 0.043 8.458 0.000
## Tchnkkntrllbrz 0.391 0.043 9.019 0.000
## Technikkompetenzueberzeugung_n ~~
## Tchnkkntrllbrz 0.211 0.042 4.969 0.000
## Std.lv Std.all
##
## 0.517 0.517
## 0.568 0.568
##
## 0.265 0.265
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## .Tchnkkzptnz_1_ 0.442 0.033 13.230 0.000 0.442 0.420
## .Tchnkkzptnz_2_ 0.201 0.022 8.962 0.000 0.201 0.212
## .Tchnkkzptnz_3_ 0.337 0.029 11.635 0.000 0.337 0.314
## .Tchnkkzptnz_4_ 0.600 0.043 13.846 0.000 0.600 0.487
## .Tchnkkmptn_1__ 0.469 0.037 12.608 0.000 0.469 0.364
## .Tchnkkmptn_2__ 0.288 0.028 10.260 0.000 0.288 0.249
## .Tchnkkmptn_3__ 0.393 0.036 10.962 0.000 0.393 0.276
## .Tchnkkmptn_4__ 0.668 0.051 13.137 0.000 0.668 0.407
## .Tchnkkntrll_1_ 0.369 0.033 11.302 0.000 0.369 0.323
## .Tchnkkntrll_2_ 0.408 0.035 11.623 0.000 0.408 0.339
## .Tchnkkntrll_3_ 0.483 0.042 11.478 0.000 0.483 0.331
## .Tchnkkntrll_4_ 0.516 0.040 12.996 0.000 0.516 0.432
## Technkbrtschft 0.610 0.063 9.632 0.000 1.000 1.000
## Tchnkkmptnzbr_ 0.817 0.079 10.306 0.000 1.000 1.000
## Tchnkkntrllbrz 0.776 0.073 10.692 0.000 1.000 1.000
##
## R-Square:
## Estimate
## Tchnkkzptnz_1_ 0.580
## Tchnkkzptnz_2_ 0.788
## Tchnkkzptnz_3_ 0.686
## Tchnkkzptnz_4_ 0.513
## Tchnkkmptn_1__ 0.636
## Tchnkkmptn_2__ 0.751
## Tchnkkmptn_3__ 0.724
## Tchnkkmptn_4__ 0.593
## Tchnkkntrll_1_ 0.677
## Tchnkkntrll_2_ 0.661
## Tchnkkntrll_3_ 0.669
## Tchnkkntrll_4_ 0.568CFA Plot Allgemeine
#TA, TKm, Tkn
semPlot::semPaths(fit_technikbereitschaft_red, "model", "est", style = "lisrel",
nodeLabels = c("1", "2", "3", "4","1","2","3", "4","1","2","3", "4", "T.-Akzpt.", "T.-Kmpet.", "T.-Kntrl."),
#color = list(lat = rgb(245, 253, 118, maxColorValue = 255),
#man = rgb(155, 253, 175, maxColorValue = 255)), mar = c(10, 5, 10, 5),
#bg = "yellow",
sizeMan = 7, #Variablen
sizeLat = 11, #Faktoren
#sizeInt = 33,
curve = 1.2,
intercepts = FALSE,
edge.label.cex = 0.7, #Werte
label.prop = 0.9,
sizeMan2 = 3, #Höhe der Kästchen für Variablen
sizeLat2 = 10, #Höhe der Kreise für die Faktoren
#nCharNodes = 44,
#nCharEdges = 44
nDigits = 1, #Anzhal der Nackommastellen
edge.width = 1.5, #Stärke der Pfeile
node.width = 1, # Größe der Faktorenbeschriftung
label.font = 1,
)
CFA TB KI
#Modell spezifizieren
cfa_technikbereitschaft_red_ki <- 'KI_Technikbereitschaft =~
KI_Technikakzeptanz_1_n +
KI_Technikakzeptanz_2_n +
KI_Technikakzeptanz_3_n +
KI_Technikakzeptanz_4_n
KI_Technikkompetenzueberzeugung_n =~
KI_ Technikkompetenzueberzeugung_1_n_i +
KI_Technikkompetenzueberzeugung_2_n_i +
KI_Technikkompetenzueberzeugung_3_n_i +
KI_Technikkompetenzueberzeugung_4_n_i
KI_Technikkontrollueberzeugung =~
KI_Technikkontrollueberzeugung_1_n +
KI_Technikkontrollueberzeugung_2_n +
KI_Technikkontrollueberzeugung_3_n +
KI_Technikkontrollueberzeugung_4_n
'
#Modell schätzen
fit_technikbereitschaft_red_ki <- cfa(cfa_technikbereitschaft_red_ki, data = KI_Technikbereitschaft)
#Modell evaluieren
summary(fit_technikbereitschaft_red_ki, fit.measures = TRUE, standardized = TRUE, rsquare = TRUE)## lavaan 0.6-10 ended normally after 34 iterations
##
## Estimator ML
## Optimization method NLMINB
## Number of model parameters 27
##
## Used Total
## Number of observations 490 510
##
## Model Test User Model:
##
## Test statistic 332.786
## Degrees of freedom 51
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Model Test Baseline Model:
##
## Test statistic 4446.117
## Degrees of freedom 66
## P-value 0.000
##
## User Model versus Baseline Model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.936
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.917
##
## Loglikelihood and Information Criteria:
##
## Loglikelihood user model (H0) -6751.818
## Loglikelihood unrestricted model (H1) -6585.425
##
## Akaike (AIC) 13557.636
## Bayesian (BIC) 13670.885
## Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 13585.188
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.106
## 90 Percent confidence interval - lower 0.095
## 90 Percent confidence interval - upper 0.117
## P-value RMSEA <= 0.05 0.000
##
## Standardized Root Mean Square Residual:
##
## SRMR 0.045
##
## Parameter Estimates:
##
## Standard errors Standard
## Information Expected
## Information saturated (h1) model Structured
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## KI_Technikbereitschaft =~
## KI_Tchnkkzp_1_ 1.000
## KI_Tchnkkzp_2_ 0.950 0.039 24.568 0.000
## KI_Tchnkkzp_3_ 0.929 0.040 23.002 0.000
## KI_Tchnkkzp_4_ 0.938 0.045 20.812 0.000
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_n =~
## KI_Tchnkkm_1__ 1.000
## KI_Tchnkkm_2__ 0.979 0.034 29.006 0.000
## KI_Tchnkkm_3__ 0.927 0.037 25.086 0.000
## KI_Tchnkkm_4__ 0.892 0.044 20.241 0.000
## KI_Technikkontrollueberzeugung =~
## KI_Tchnkknt_1_ 1.000
## KI_Tchnkknt_2_ 0.986 0.043 22.786 0.000
## KI_Tchnkknt_3_ 0.940 0.044 21.152 0.000
## KI_Tchnkknt_4_ 0.944 0.044 21.601 0.000
## Std.lv Std.all
##
## 0.911 0.856
## 0.866 0.873
## 0.847 0.837
## 0.855 0.785
##
## 0.985 0.915
## 0.964 0.888
## 0.913 0.825
## 0.878 0.733
##
## 0.940 0.850
## 0.927 0.849
## 0.884 0.807
## 0.887 0.819
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## KI_Technikbereitschaft ~~
## KI_Tchnkkmptn_ 0.561 0.054 10.432 0.000
## KI_Tchnkkntrll 0.515 0.052 9.873 0.000
## KI_Technikkompetenzueberzeugung_n ~~
## KI_Tchnkkntrll 0.313 0.049 6.386 0.000
## Std.lv Std.all
##
## 0.625 0.625
## 0.601 0.601
##
## 0.338 0.338
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## .KI_Tchnkkzp_1_ 0.303 0.026 11.594 0.000 0.303 0.268
## .KI_Tchnkkzp_2_ 0.234 0.021 10.915 0.000 0.234 0.238
## .KI_Tchnkkzp_3_ 0.307 0.025 12.197 0.000 0.307 0.299
## .KI_Tchnkkzp_4_ 0.454 0.034 13.301 0.000 0.454 0.383
## .KI_Tchnkkm_1__ 0.188 0.021 8.830 0.000 0.188 0.162
## .KI_Tchnkkm_2__ 0.251 0.024 10.619 0.000 0.251 0.212
## .KI_Tchnkkm_3__ 0.392 0.030 12.895 0.000 0.392 0.320
## .KI_Tchnkkm_4__ 0.666 0.047 14.189 0.000 0.666 0.463
## .KI_Tchnkknt_1_ 0.338 0.030 11.202 0.000 0.338 0.277
## .KI_Tchnkknt_2_ 0.332 0.030 11.243 0.000 0.332 0.279
## .KI_Tchnkknt_3_ 0.418 0.033 12.496 0.000 0.418 0.348
## .KI_Tchnkknt_4_ 0.387 0.032 12.211 0.000 0.387 0.330
## KI_Tchnkbrtsch 0.831 0.072 11.539 0.000 1.000 1.000
## KI_Tchnkkmptn_ 0.970 0.075 12.924 0.000 1.000 1.000
## KI_Tchnkkntrll 0.884 0.078 11.342 0.000 1.000 1.000
##
## R-Square:
## Estimate
## KI_Tchnkkzp_1_ 0.732
## KI_Tchnkkzp_2_ 0.762
## KI_Tchnkkzp_3_ 0.701
## KI_Tchnkkzp_4_ 0.617
## KI_Tchnkkm_1__ 0.838
## KI_Tchnkkm_2__ 0.788
## KI_Tchnkkm_3__ 0.680
## KI_Tchnkkm_4__ 0.537
## KI_Tchnkknt_1_ 0.723
## KI_Tchnkknt_2_ 0.721
## KI_Tchnkknt_3_ 0.652
## KI_Tchnkknt_4_ 0.670CFA Plot KI
#TA, TKm, Tkn
semPlot::semPaths(fit_technikbereitschaft_red_ki, "model", "est", style = "lisrel",
nodeLabels = c("1", "2", "3", "4","1","2","3", "4","1","2","3", "4", "T.-Akzpt.", "T.-Kmpet.", "T.-Kntrl."),
#color = list(lat = rgb(245, 253, 118, maxColorValue = 255),
#man = rgb(155, 253, 175, maxColorValue = 255)), mar = c(10, 5, 10, 5),
#bg = "yellow",
sizeMan = 7, #Variablen
sizeLat = 11, #Faktoren
#sizeInt = 33,
curve = 1.2,
intercepts = FALSE,
edge.label.cex = 0.7, #Werte
label.prop = 0.9,
sizeMan2 = 3, #Höhe der Kästchen für Variablen
sizeLat2 = 10, #Höhe der Kreise für die Faktoren
#nCharNodes = 44,
#nCharEdges = 44
nDigits = 1, #Anzhal der Nackommastellen
edge.width = 1.5, #Stärke der Pfeile
node.width = 1, # Größe der Faktorenbeschriftung
label.font = 1,
)