STATISTIK-FORUM.de

[Rolf]

Liebes Forum,
zu einem bestimmten Thema wurden von verschiedenen Institutionen Fragebögen ausgeschickt. Die Fragen mit den vorgegebenen Antwortmöglichkeiten sind teilweise ähnlich (aber nicht gleich).

Ich habe nun 7 verschiedene Studien gefunden, und möchte diese auf einer Meta-Ebene auswerten. Folgende Vorarbeit habe ich geleistet (Auszug):

Brenner (2021) Maier (2020) Huber (2021) Lorer (2022) Sappl (2021) Rohrer (2020) Hüber (2018)
n = 3552 283 516 2620 367 431 1646 Sum
1. Lack of competence 5% 63% 35% 24% 39% 42% 6
2. Obstacles to implementation 52% 42% 19% 3
3. Data problems (quality), data availability 3% 52% 27% 44% 17% 24% 6
n. .....................

--> Die Spalten sind etwas verschoben.
Die Tabelle ist wie folgt zu interpretieren:
- Spalten: Sind die Studien
Zeilen: Zeile 1: Studienautoren / Datum
Zeile 2: Anzahl der befragten Unternehmen
ab Zeile 3: Grund, warum ein bestimmtes Verfahren noch nicht im Unternehmen implementiert wurde.

Wichtig ist, dass manche Zellen frei sind, da diese Antwortmöglichkeit zB in dem Fragebogen nicht vorgekommen ist (zB Obstacles of implementation kam nur in drei Studien vor).
In den einzelnen Studien waren zudem mehrere Fragebatterien. Ich habe diese dann zusammengefasst (zB Datenqualität und Datenverfügbarkeit sind in den Studien verschiedene Antwortmöglichkeiten, ich habe diese aber zusammengefasst).

Ich habe bisher nur die Anzahl (letzte Spalte) addiert (zB in Zeile 1 kommt Lack of competence bei 7 Studien 6x vor; darunter wurde das in der Studie Brenner von 5% der Unternehmen angegeben).

Hier nun die Frage:
Besteht die Möglichkeit, eine statistisch/Mathematisch schönere Auswertungsmöglichkeit, in der man vielleicht auch ablesen kann, welche der Faktoren wirklich ein Problem darstellen?

Danke für eure Hilfe,
viele Grüße
Rolf

[PonderStibbons]

Besteht die Möglichkeit, eine statistisch/Mathematisch schönere Auswertungsmöglichkeit,

Wie lautet denn das Thema und die ganz konkrete Fragestellung?
Und wofür im Weiteren sind die Ergebnisse bestimmt?

in der man vielleicht auch ablesen kann, welche der Faktoren wirklich ein Problem darstellen?

Kannst Du "wirklich ein Problem" noch etwas konkretisieren? Ab wann könnte man das Deiner Ansicht
nach so sagen?

Was auf Anhieb auffällt, sind die teilweise erheblichen Diskrepanzen zwischen den Studien, aber mangels
Hintergrundinfos (wer wurde jeweils befragt, zu welchem Zweck, mit welchen Fragen) lässt sich nicht
beurteilen, ob das in der Natur der Sache liegt oder ein Problem darstellt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Rolf]

Hallo, erstmals vielen Dank für die rasche Antwort.

Konkret geht es um Implementierungshürden zu Methoden der künstlichen Intelligenz in Unternehmen.

Herausfinden möchte ich folgendes: Was sind die Gründe, wieso Unternehmen KI noch nicht in Verwendung haben. Weiters wäre es natürlich interessant, ob nicht manche dieser aufgeworfenen Probleme voneinander abhängig sind. Beispiel: Mangelnde Kenntnis ist eine Antwortmöglichkeit und das Fehlen von Anwendungsfällen eine weitere. Ich würde jetzt mal behaupten, sobald Kenntnisse da sind, stellt sich die Frage nach Anwendungsfällen nicht mehr, da ja dann klar ist, auf welche Daten welche Algorithmen angewendet werden könnten.

Die Frage ist, ob ich mit diesen Daten Informationen dazu herausziehen kann. Ich denke dabei an eine Art der Metaanalyse, wie es oft in verschiedenen Disziplinen gemacht wird.

Hinsichtlich der Teilnehmer/innen ist es tatsächlich bunt gemischt. Die erste Erhebung fragte eigentlich alle Unternehmen (außer mit < 10 Mitarbeitern oder Unternehmen der Finanzbranche); eine andere Studie untersuchte nur Industrieunternehmen usw. Dennoch könnte ich mir vorstellen, dass die Implementierungshürden unabhängig von der Branche sind.

Ich könnte auch die gesamte Tabelle zur Verfügung stellen, wenn das helfen würde?

Viele Grüße
Rolf

[PonderStibbons]

Es hängt anscheinend von der Zusammensetzung der jeweiligen Stichprobe und mutmaßlich auch vom
Befragungszeitraum ab. Ob es seriös wäre, die verschiedenen Ergebnisse zusammenzuwerfen, weiß
ich leider nicht, zumal manche Themen nur von wenigen Studien mit ihren dann wieder spezifischen
Stichproben behandelt werden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons