Das Ergebnis ist mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von XX nicht 
signifikant, die Ergebnisse sind nicht auf die Grundgesamtheit übertragbar. 
Eine Entscheidung, ob die Hypothese angenommen oder abgelehnt wird, kann 
nicht getroffen werden.

Das Ergebnis/ der Unterschied ist mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von XX
XXsignifikant, die Ergebnisse sind auf die Grundgesamtheit übertragbar. 
Die Hypothese kann beibehalten werden / muss abgelehnt werden.


Datenbereinigung:
Zunächst lässt man sich für alle diskreten (ordinalen und nominalen) 
Variablen (XXXX) Häufigkeiten ausgeben. Die unmöglichen Werte werden
mit der Suchfunktion im Datensatz gesucht und gelöscht.
Für die metrischen Variablen lässt man sich Extremwerte ausgeben. Dabei 
ergeben sich XXX unmögliche Maxima (bei XXX). Diese werden im Datensatz 
gesucht und gelöscht. Bei einer zweiten Berechnung der Extremwerte ergeben 
sich nochmals zwei unmögliche Maxima, die aus dem Datensatz gelöscht werden.
Eine dritte Überprüfung ergibt nur noch mögliche Maxima.

Umkodieren:
Ein Blick in die Wertelabels unser Variablen p_schule zeigt zunächst, 
dass p_schule erstmal in eine neue Variable mit den Ausprägungen "Abitur" 
und "kein Abitur" umkodiert werden muss. Diese Variable bekommt den 
Namen XXXX

Chi²-Test
Da die Variablen XX und XXX beide diskret sind, wird ein Chi²-Test 
durchgeführt.Die unabhängige Variable (UV) XXXX kommt in die Spalten, 
die abhängige Variable (AV) XXXXX in die Zeilen.


Das Ergebnis ist mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von p = 
(hoch)signifikant und auf die Grundgesamtheit übertragbar, da der 
Chi²-Test gültig ist.
Damit kann die Hypothese 1 "" beibehalten werden / muss abgelehnt werden.

T-Test:
Die unabhängige Variable XXXX ist diskret und dichotom, die abhängige 
Variable XXX ist XXXquasi-metrisch. Deshalb wird ein t-Test durchgeführt.


Da der Test von Levene mit einem Wert von 0,012 signifikant ist, gilt 
in diesem Fall die Signifikanz der unteren Spalte "Varianzen sind nicht 
gleich". 

Das Ergebnis ist mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 30% nicht 
signifikant, damit auch nicht auf die Grundgesamtheit übertragbar. 
Eine Entscheidung, ob die Hypothese angenommen oder abgelehnt wird, kann 
nicht getroffen werden.

Das Ergebnis ist mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von XX nicht 
XXsignifikant, somit ist es auf die Grundgesamtheit übertragbar.
Die Hypothese "" kann beibehalten werden / muss abgelent werden.


Anova:
Die unabhängige Variable XXXX ist diskret und hat mehr als zwei Ausprägungen, 
die abhängige Variable XXXXX (quasi-)metrisch.
Um Unterschiede zwischen den Bildungsgruppen zu testen, wird also eine 
Einfaktorielle ANOVA gerechnet.

Beim post hoc- Test (Duncan) zeigt sich,
dass sich alle Bildungsstufen in einer Untergruppe befinden, also 
kein signifikanter Zusammenhang besteht. Die Hypothese muss abgelehnt werden.

Korrelation:
Die beiden Variablen XXX und XXXX sind XXXXquasimetrisch skaliert. Um einen 
Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen zu überprüfen, wird eine 
Korrelation gerechnet. 

In diesem Fall ist die Korrelation einseitig, da die Hypothese eine Richtung 
des Zusammenhangs annimmt.