Phraseologische Befragungen und ihre statistische Auswertung[*]\nEmpirische Datenerhebungen gehen in der Regel mit statistischen Darstellungs- und Auswertungsmethoden einher. Umfrageergebnisse werden anhand von Höchst-, Mindest- und Durchschnittswerten und mit Hilfe von Tabellen und Graphiken dargestellt. Dies nicht von ungefähr, stellt die Statistik doch Mittel bereit, einerseits die Erhebungsdaten zu ordnen und übersichtlich darzustellen, anderseits gewisse Regelmäßigkeiten des Korpus nachzuweisen und möglichst Verallgemeinerungen von der untersuchten auf die Gesamtgruppe vorzunehmen.\nIn vielen wissenschaftlichen Disziplinen, in denen mit empirischen Daten gearbeitet wird - dazu zählen u. a. die Natur- und Sozialwissenschaften -, werden standardisierte quantitative Methoden während der Ausbildung vermittelt und ihre Beherrschung wird in der Forschung als selbstverständlich vorausgesetzt.\nIn der Sprachwissenschaft haben sich bisher vor allem Bereiche, die den Sozialwissenschaften nahe stehen, wie beispielsweise die Soziolinguistik, um standardisierte Vorgehensweisen bei der Datenerhebung und -auswertung bemüht.\nSeit den 1990er Jahren haben sich in der Phraseologie Befragungen auch in der deutschen Forschung als gängige Methode zur Gewinnung korpus- wie probandenorientierter Daten durchgesetzt. Die generelle Notwendigkeit statistischer Auswertungsmethoden wurde für phraseologische Fragestellungen sowohl theoretisch herausgestellt als auch in verschiedenen Arbeiten praktisch aufgezeigt. Die statistischen Methoden werden aber während des Studiums in aller Regel nicht vermittelt und ihre Aneignung und Anwendung bleibt in der Forschung dem Einzelnen überlassen. Von einer Standardisierung kann hier noch nicht die Rede sein. Es verwundert daher nicht, dass die empirischen phraseologischen Arbeiten der letzten 15 Jahre methodologisch sowohl bei der Gestaltung der Befragung als auch, und dies in weit größerem Maße, bei der Auswertung der Umfrageergebnisse sehr große Unterschiede aufweisen.\nDie divergierenden Ergebnisse, beispielsweise zum Einfluss des Geschlechts oder des Bildungsstands auf die Sprichwortkenntnis, lassen sich zum Teil auf die Nichtbeachtung von Testvoraussetzungen, d. h. beispielsweise zu geringe Probandenzahlen und/oder eine fehlende Repräsentativität der Teilnehmer für die angestrebte Gesamtgruppe, zum Teil auch auf die unsachgemäße Anwendung statistischer Tests zurückführen.\nZiel des vorliegenden Artikels ist es, zugeschnitten auf phraseologische Befragungen einen eingängigen und möglichst klar verständlichen Überblick über die korrekte Auswahl und Durchführung einiger grundlegender statistischer Tests zu geben sowie auf die Notwendigkeit der Berücksichtigung von Interaktionen zwischen den verschiedenen Faktoren (d. h. ihre gegenseitige Beeinflussung) hinzuweisen.\nZugunsten der Verständlichkeit wurde möglichst auf mathematische Details verzichtet. Für weitergehende Informationen empfiehlt es sich, entsprechende Statistikbücher zu konsultieren. Im Bereich der Sprachwissenschaft sind diese allerdings bisher relativ dünn gesät (cf. Albert/Koster 2002 und Schlobinski 1996). Rein statistische Fachliteratur andererseits behandelt die für diese praktischen Zwecke benötigten Tests z. T. eher stiefmütterlich. Es sei daher explizit auf die Literatur anderer Fachbereiche, z. B. aus den Naturwissenschaften, der Psychologie oder Soziologie, verwiesen, die die angewandte Statistik sehr viel ausführlicher und anschaulicher darstellen und mit zahlreichen Fallbeispielen illustrieren (cf. Köhler/Schachtel/Voleske 1996, Wirtz/Nachtigall 1998 und Nachtigall/Wirtz 1998, Atteslander 2003). In der fortgeschrittenen Statistik ist das Hinzuziehen eines anwendungsorientierten Statistikers am besten bereits vor Beginn der Datenerhebung auf jeden Fall empfehlenswert.\nIn diesem Sinne möge deutlich werden, dass die Statistik auch bei empirischen phraseologischen Fragestellungen als Darstellungshilfe und zur Prüfung von Hypothesen unerlässlich ist.\n2 Zielsetzungen phraseologischer Befragungen\nDie Zielsetzungen empirischer phraseologischer Untersuchungen lassen sich in zwei Gruppen gliedern:\nZur ersten Gruppe zählen Arbeiten, deren Ziel die Beschreibung empirischer Daten zu einem Korpus oder den Probanden ist. Ihr Schwerpunkt liegt entweder auf der aktuellen Bekanntheit und/oder Verwendung der im Korpus enthaltenen Phraseologismen und/oder deren Varianten oder auf der Beschreibung eines Prozesses (z. B. Spracherwerb). Diese Fragestellungen sollen hier als eindimensional bezeichnet werden, da sie sich auf die Betrachtung einer Ebene, nämlich die des Korpus oder eines Prozesses beschränken.\nIm deutschen Sprachraum wurden eindimensionale korpus- oder phraseologismusorientierte Untersuchungen bisher mit dem Ziel durchgeführt, einen lexikalischen Beitrag zu liefern (d. h. Phraseologismen zu beschreiben, cf. Piirainen 2003 zur arealen Verbreitung im deutschsprachigen Raum und 2005 zur arealen Verbreitung im europäischen Sprachraum) oder um ein phraseologisches Minimum bzw. Optimum für den DaF-Unterricht zur Verfügung zu stellen (d. h. Phraseologismen unter einem bestimmten Gesichtspunkt zusammenzustellen, cf. Hallsteinsdóttir/ ajánková/Quasthoff in diesem Band).\nEindimensionale probandenorientierte Untersuchungen stammen aus dem Bereich der Psycholinguistik, in der es beispielsweise darum geht, den Prozess des Spracherwerbs zu beschreiben (cf. Buhofer 1980 oder in ihrer Nachfolge Dürring 2004).\nDie zweite Gruppe stellen Arbeiten dar, die die empirisch gewonnenen Daten zum Korpus zu einer anderen Größe in Beziehung setzen. Diese Arbeiten gehen ebenfalls von der aktuellen Bekanntheit und/oder Verwendung der im Korpus enthaltenen Phraseologismen und/oder deren Varianten aus, setzen diese aber zu individuellen Daten der in der Befragung angesprochenen Probanden in Beziehung. Diese Vorgehensweise soll, je nachdem wie viele Faktoren untersucht werden, als zwei- oder mehrdimensional bezeichnet werden.\nHäufig wurden im deutschen Sprachraum auf diese Weise soziologische Probandendaten wie Alter, Wohnort, Geschlecht, Ausbildung erfasst und ihr Einfluss auf die Bekanntheit von Phraseologismen geprüft (cf. Grzybek 1991, Häcki Buhofer/Burger 1994, ur o 2003, Juska-Bacher 2006a).\nSeltener ist die Erhebung und Auswertung psycholinguistischer Daten (cf. Häcki Buhofer/Burger 1990).\nDie Entscheidung für eine beschreibende oder mehrere Faktoren in Beziehung setzende Untersuchung bestimmt die Auswertungsmethode einer Befragung. Eindimensionalität wird qualitativ, evtl. unter Zuhilfenahme von Methoden der deskriptiven Statistik (cf. Abschnitt 3.1), und Zwei- oder Mehrdimensionalität quantitativ, d. h. in Form einer Überprüfung von Hypothesen mit Hilfe der schließenden Statistik untersucht (cf. Abschnitt 3.2). Die statistischen Möglichkeiten werden im folgenden Abschnitt vorgestellt.\n3 Statistische Methodik \nDie Statistik versteht die empirisch erhobenen Daten als Stichprobe oder Testgruppe, von der aus sie allgemeine Gesetzmäßigkeiten abzuleiten, d. h. Rückschlüsse auf die Gesamtgruppe zu ziehen versucht (z. B. von der Phraseologismenkenntnis der Probandengruppe auf die Kenntnis der Gesamtgruppe der Muttersprachler). Aus diesem Grund muss die Stichprobe im Hinblick auf die Gesamtgruppe repräsentativ sein, d. h. die Zusammensetzung der Gesamtgruppe widerspiegeln.\nDiese Anforderung stellt in der Praxis häufig ein Problem dar, da sie nur durch eine schwierig zu realisierende, streng zufällige Auswahl der Probanden ohne Bevorzugung bzw. Benachteiligung von Gruppen zu erfüllen ist. Man beschränkt sich daher in der Praxis häufig auf die Forderung, dass die Probanden zumindest hinsichtlich der zu untersuchenden Faktoren breit gestreut sein müssen, d. h. wenn im deutschen Sprachraum untersucht werden soll, welchen Einfluss das Alter und der Wohnort auf die Kenntnis von Phraseologismen haben, muss nachgewiesen werden, dass die Probanden zumindest hinsichtlich der untersuchten Faktoren (z. B. Alter und Wohnort) breit gestreut sind (in diesem Fall reicht z. B. eine Befragung von Studenten einer Universität nicht aus). Dabei ist nicht eindeutig definiert, was unter breit gestreut zu verstehen ist. Es liegt im Ermessen des Untersuchenden, die Methoden nach bestem Wissen und Gewissen zu wählen, so dass eine ausreichende Streuung der Probanden gewährleistet ist. Weiterhin ist es wichtig, dass die Methoden der Auswahl und die Probandendaten deutlich und nachvollziehbar offen gelegt werden, damit sich andere ein Bild von der Repräsentativität der Studie machen können.\nZugunsten der Repräsentativität empfiehlt es sich, eine möglichst große Stichprobe anzustreben. Eine große Stichprobenzahl kann zwar die Repräsentativität nicht garantieren, ermöglicht sie aber besser als eine kleine Stichprobengröße, die (fast) nie repräsentativ ist. Eine große Stichprobengröße ist besonders für die schließende Statistik wichtig (cf. t-Test, Varianzanalyse).\nBei jeder empirischen Untersuchung sollte schließlich nicht nur der Mittelwert, sondern auch die Streuung der Ergebnisse besondere Beachtung finden und dokumentiert werden, wenn die Zuverlässigkeit der Schlussfolgerungen gewährleistet werden soll. Die Streuung gibt an, in welchem Bereich typischerweise die Resultate einer Versuchsperson liegen bzw. zu erwarten sind.\nSollen Rückschlüsse nicht nur von der Test- auf die Gesamtgruppe, sondern auch vom untersuchten Korpus auf den gesamten Phraseologismenbestand gezogen werden, so muss auch die Repräsentativität des Korpus gewährleistet sein.\nDie im Folgenden angegebenen Beispiele sind rein hypothetisch und dienen nur der Illustration. Für die Berechnung der Maßzahlen und die verschiedenen Tests kann bei der Autorin eine EXCEL-Arbeitsmappe mit Beispielen zu diesem Artikel anfordert werden (britta.juska-bacher@access.unizh.ch bzw. bjuskabacher@hotmail.com). Zu einem konkreten Forschungsprojekt, in dem die hier dargestellten statistischen Methoden Anwendung finden cf. Juska-Bacher (2006a).\nDie deskriptive oder beschreibende Statistik fasst empirisch erhobene Daten zusammen und stellt sie anhand von Tabellen, Grafiken und/oder charakteristischen Maßzahlen dar. Die Darstellung der Ergebnisse anhand von Tabellen und Grafiken (z. B. Histogramm, Kreisdiagramm), ist weit verbreitet und soll in diesem Artikel nicht weiter besprochen werden. Zu den sog. Maßzahlen zählen die für die Auswertung einer empirischen phraseologischen Befragung wichtigen Werte, der Mittelwert und die Standardabweichung, die im Folgenden vorgestellt und anhand eines praktischen Beispiels berechnet werden. Für ausführlichere Erklärungen sei auf die im Literaturverzeichnis angegebenen Statistikbücher verwiesen.\nBeispiel für die Berechnung von Mittelwert und Standardabweichung:\nEine Befragung zur Bekanntheit der in einer Untersuchung festgestellten 100 bekanntesten Phraseologismen hat folgendes Ergebnis geliefert:\nVon 5 befragten Probanden kannten\n1 Proband 95,\n1 Proband 90,\n2 Probanden 89 und\n1 Proband 87 Phraseologismen.\nDer Mittelwert (oder das arithmetische Mittel; ) gibt den Durchschnittswert der Ergebnisse an (wie viele Phraseologismen kennen die Probanden im Durchschnitt?) und errechnet sich aus der Summe aller Ergebnisse geteilt durch die Anzahl der Ergebnisse:\nIm Durchschnitt kennen die Probanden 90 Phraseologismen dieses Korpus.\nDie Standardabweichung ( s ) gibt die durchschnittlichen Abweichungen der Ergebnisse vom Mittelwert, d. h. ihre Streuung, an und errechnet sich aus der Wurzel der Abweichungsquadrate (Abweichungen vom Mittelwert ins Quadrat) geteilt durch die Anzahl der Ergebnisse minus 1 oder als Formel:\nDieser Wert vermittelt einen Überblick über die Datenverteilung um den Mittelwert. Die Mehrzahl der Ergebnisse sollte sich im Intervall von � einer Standardabweichung um den Mittelwert befinden, d. h. in diesem Fall im Bereich von [87:93]. Ein Blick auf die Rohdaten zeigt, dass dies tatsächlich der Fall ist: 4 von 5 Werten liegen in dem Bereich einer Standardabweichung um den Mittelwert. Ein hoher Wert für die Standardabweichung bedeutet, dass viele Ergebnisse weit vom Mittelwert entfernt sind, ein geringer Wert, dass die meisten Ergebnisse dicht um den Mittelwert herum liegen.\nDie quadrierte Standardabweichung ergibt die sogenannte Varianz (s2), die einen wichtigen Wert in der schließenden Statistik darstellt, für die beschreibende Statistik allerdings von untergeordneter Bedeutung ist:\nWenn bei der Durchführung der im folgenden Abschnitt zur schließenden Statistik beschriebenen Tests ein Tabellenkalkulations- oder Statistikprogramm zur Hilfe genommen wird, werden diese Werte in der Regel automatisch vom Programm errechnet.\nDie Aufgabe der hier vorgestellten Darstellungsmethoden und Werte dient der anschaulichen Beschreibung (in Form von Tabellen oder Grafiken) bzw. der genauen Charakterisierung (Mittelwert, Standardabweichung) der in einer Befragung erhobenen Daten und unterscheidet sich grundlegend von der schließenden Statistik, indem die beschreibende Statistik keine Vergleiche zwischen verschiedenen Gruppen erlaubt. Die deskriptive Statistik beschreibt einzelne Datengruppen oder Variablen, kann diese aber nicht zueinander in Beziehung setzen und bleibt damit eindimensional. Aus einem Untersuchungsergebnis, das besagt, dass Frauen 75 % und Männer 70 % eines Phraseologismenkorpus kennen, kann man beispielsweise nicht ableiten, dass Frauen generell mehr Phraseologismen kennen als Männer. Für derartige Vergleiche benötigt man die Tests der schließenden Statistik.\n3.2 Schließende Statistik \nDie schließende Statistik setzt mindestens zwei Variablen (z. B. die Bekanntheit von Phraseologismen einerseits und andererseits das Wohnland, z. B. Schweiz, Österreich oder Deutschland) zueinander ins Verhältnis und untersucht den Einfluss einer oder mehrerer unabhängiger Variablen (in diesem Fall das Wohnland) auf die abhängige Variable (in diesem Fall die Bekanntheit der Phraseologismen). Sie geht also zwei- oder mehrdimensional vor. Die schließende Statistik quantifiziert diesen Einfluss anhand von Irrtumswahrscheinlichkeiten, indem sie berechnet, mit welcher Wahrscheinlichkeit der beobachtete Unterschied zwischen den Gruppen (hier also die unterschiedliche Sprichwortkenntnis von Schweizern, Österreichern und Deutschen) zufällig bei einer Befragung auftreten würde, wenn die Teilnehmer in Wirklichkeit die gleiche Sprichwortkenntnis hätten. Sie erlaubt auf diesem Weg eine objektive Überprüfung von Hypothesen, die den Ausgangspunkt einer jeden statistischen Untersuchung bilden.\nDen Ausgangspunkt bildet die Hypothese, dass Schweizer mehr Phraseologismen kennen als Österreicher.\nDie Auswertung einer Befragung ergibt, dass die Schweizer Probanden tatsächlich mehr Phraseologismen eines vorgegebenen Korpus kennen. Das mit Hilfe von Methoden der schließenden Statistik erhaltene Testergebnis zeigt eine Irrtumswahrscheinlichkeit (p, aus dem Englischen "probability") von 0,02 = 2 % an, d. h. die Wahrscheinlichkeit, dass die unterschiedlichen Ergebnisse auf einen Zufall zurückzuführen sind, beträgt 2 %.\nIn der Regel wird eine Irrtumswahrscheinlichkeit p < 0,05 (= 5 %) als signifikanter Unterschied gewertet, d. h. die Wahrscheinlichkeit, dass die beobachteten Unterschiede auf einen Zufall zurückzuführen sind, sollte kleiner sein als 5 %, oder anders ausgedrückt in weniger als einem von 20 Fällen vorkommen. Eine Irrtumswahrscheinlichkeit von p < 0,001 (= 0,1 %, einer von 1000 Fällen) gilt als hochsignifikant.\nIm obigen Beispiel würde daher ein statistisch abgesicherter, d. h. signifikanter Unterschied zwischen der Sprichwortkenntnis der Schweizer und der österreichischen Probanden vorliegen. Unter der Voraussetzung, dass eine ausreichend große Anzahl Probanden an der Befragung teilgenommen hat und diese für die drei Bevölkerungsgruppen repräsentativ waren (Kap. 3), kann hinsichtlich dieses Korpus auf eine größere Bekanntheit der Phraseologismen in der Schweiz als in Österreich geschlossen werden. Dabei beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass man sich mit dieser Schlussfolgerung irrt, dem statistischen Test zufolge 2 %.\nUm signifikante Unterschiede feststellen zu können, ist es vorteilhaft, mit möglichst großen Probandenzahlen zu arbeiten. Selbst wenn sich zwei Gruppen in der Realität unterscheiden, gelingt der Nachweis des Unterschieds mit wenigen Probanden häufig nicht, weil statistische Tests für kleine Probandengruppen einen sehr viel größeren Unterschied verlangen, um eine Signifikanz auszuweisen.\nEin weiterer Grund, der für eine große Stichprobe spricht, ist, dass es sich in der schließenden Statistik i. d. R. um angenäherte Tests mit geschätzten Irrtumswahrscheinlichkeiten handelt, d. h. sie vergleichen eine Stichprobe mit einer theoretischen Idealverteilung. Das Ergebnis ist dabei um so wirklichkeitsgetreuer, je größer die Stichprobe ist.\nIm Folgenden werden die vier Tests der schließenden Statistik vorgestellt, die für die Auswertung einer empirischen phraseologischen Untersuchung am wichtigsten erscheinen. Die Wahl des jeweiligen Tests ist dabei nicht beliebig, sondern streng von der Fragestellung der Untersuchung und der Art der erhobenen Daten abhängig.\n3.2.1 Zentrale Tests der schließenden Statistik\nIn der Regel sollten vor der Erhebung des empirischen Materials nicht nur die relevanten Fragestellungen, sondern auch die Methoden der statistischen Auswertung festgelegt werden, um sicherzugehen, dass das erhobene Material die Voraussetzungen für die statistischen Tests erfüllt (z. B. hinsichtlich der Art der Daten, der Stichprobengröße und der Unabhängigkeit der Probanden).\nWie oben bereits angedeutet, arbeitet die schließende Statistik mit abhängigen und unabhängigen Variablen. Eine unabhängige Variable wird während der Untersuchung systematisch variiert bzw. kontrolliert (z. B. das Alter oder der Wohnort der Probanden, da diese vom Untersuchenden frei gewählt werden können, z. B. junge und alte Probanden, die entweder in Österreich, der Schweiz oder in Deutschland wohnen sollen), um ihren Einfluss auf die abhängige Variable (z. B. die Phraseologismenkenntnis) zu prüfen.\nDie Auswahl des anzuwendenden statistischen Tests hängt, wie oben bereits erwähnt, von der Art der Daten oder genauer vom Skalenniveau der abhängigen und der unabhängigen Variablen ab. Die zwei Skalierungen, die im Zusammenhang mit phraseologischen empirischen Untersuchungen in den weitaus meisten Fällen von Bedeutung sind, sind:\nDie gemessenen Daten werden einer von mindestens zwei Kategorien zugeordnet (Entweder-oder-Entscheidung, z. B. bekannt - nicht bekannt oder Wohnland: Schweiz - Österreich - Deutschland oder Geschlecht: Mann - Frau). Es wird die Vorkommenshäufigkeit der verschiedenen Kategorien bestimmt (z. B. den Männern waren 80 von 100 Sprichwörtern bekannt, d. h. 20 waren nicht bekannt, bei den Frauen waren es 85 von 100, die bekannt waren, d. h. 15 waren nicht bekannt).\nDie Merkmale werden in gleiche Intervalle unterteilt, denen die gemessenen Daten zugeordnet werden (z. B. absolute Zahlen oder Prozentzahlen: Alter der Probanden in Jahren, Sprichwortkenntnis in %).\nDie zentrale Frage für die Auswahl des Tests ist:\nHandelt es sich bei der abhängigen und der unabhängigen Variable jeweils um nominal- oder intervallskalierte Daten?\nWelcher Test bei welcher Skalenniveau-Kombination zu wählen ist, zeigt Tabelle 1.\n(Was wird gemessen?)\n(z. B. Phraseologismenkenntnis\n(z. B. Phraseologismenkenntnis:\n(z. B. Geschlecht\nMann - Frau)\nmehr als 2 Datengruppen:\n(z. B. Alter\nTabelle 1: Zur Wahl des Tests in der schließenden Statistik\nBei der folgenden Beschreibung der Tests wird darauf verzichtet, die Formeln für eine manuelle Durchführung der einzelnen Tests anzugeben (Ausnahme: Chi-Quadrat-Test), da diese in der Regel mit Hilfe von Computerprogrammen berechnet werden. Aufgrund der weiten Verbreitung von EXCEL und der Vertrautheit vieler Benutzer mit diesem Programm wird die Durchführung der Tests in EXCEL beschrieben. Selbstverständlich kann auch auf spezielle Statistikprogramme wie SPSS oder andere zurückgegriffen werden.\nDer Chi-Quadrat-Test (auch: Kontingenztest) untersucht die Frage, ob es eine Beziehung zwischen zwei nominalskalierten Variablen gibt (z. B. zwischen der abhängigen Variablen Phraseologismenkenntnis und der unabhängigen Variablen Geschlecht). Der Chi-Quadrat-Test ist der einzige der hier vorgestellten Tests, der leider nicht direkt in EXCEL implementiert ist. Er kann aber trotzdem unter Verwendung der genannten Formeln mühelos in EXCEL (oder in einem Statistikprogramm) berechnet werden.\nGeprüft werden soll die Hypothese, dass mehr Frauen einen bestimmten Phraseologismus kennen als Männer. Dafür werden anhand eines Fragebogens 100 Männer und 100 Frauen befragt. Die Umfrage ergibt hinsichtlich eines Phraseologismus, dass er 80 Männern und 90 Frauen bekannt ist.\nDie erfragten oder beobachteten Werte werden in einer sog. Kontingenztabelle festgehalten, die auch die Zeilen- und Spaltensumme angibt.\nTabelle 2: Beobachtungswerte zum Chi-Quadrat-Test-Beispiel\nBeim Chi-Quadrat-Test wird mit absoluten Häufigkeiten, nicht mit Prozenten gerechnet. Dieser Test setzt die beobachteten Häufigkeiten zu den erwarteten Werten in Beziehung. Die beobachteten Häufigkeiten sind der Kontingenztabelle zu entnehmen. Die erwarteten Werte sind die Werte, die auftreten würden, wenn beide Probandengruppen den Phraseologismus gleich häufig kennen würden. Die Erwartungswerte für jeden der vier Tabelleneinträge berechnen sich aus der Zeilensumme multipliziert mit der Spaltensumme und geteilt durch die Gesamtzahl der Probanden (N):\nIn unserem Fall ergeben sich folgende Erwartungswerte:\nTabelle 3: Erwartungswerte zum Chi-Quadrat-Test-Beispiel. Man beachte, dass sich die Zeilen- und Spaltensummen im Vergleich zu den Beobachtungswerten nicht ändern.\nDer Chi-Quadrat-Wert ( ) berechnet sich nun aus der Summe der quadrierten Abweichungen aller Tabelleneinträge geteilt durch ihren jeweiligen Erwartungswert oder in einer Formel:\nIn unserem Fall gilt:\nFür die Beurteilung der Signifikanz dieses -Wertes werden die sogenannten Freiheitsgrade benötigt, die sich für den Chi-Quadrat-Test aus der (Anzahl der Spalten minus 1) multipliziert mit der (Anzahl der Zeilen minus 1) errechnen, in unserem Beispiel mit 2 Zeilen und 2 Spalten heißt das also (2 - 1)*(2 - 1) = 1 Freiheitsgrad. Die Irrtumswahrscheinlichkeiten können direkt in EXCEL berechnet werden. Dafür wird in eine Zelle die Formel "=CHIVERT(berechneter Chi-Quadrat-Wert; Freiheitsgrade)" eingegeben, in unserem Fall also "=CHIVERT(3,92;1)", welches das Ergebnis "0,04771" liefert. Diese Irrtumswahrscheinlichkeit ist kleiner als 0,05 und damit knapp signifikant, d. h. die Summe der Abweichungen von einer Gleichverteilung der Phraseologismenkenntnis bei Männern und Frauen ist größer als nach dem Zufall erwartet werden kann. Bei einem solchen Ergebnis muss man also annehmen, dass Frauen den betreffenden Phraseologismus häufiger kennen als Männer.\nDer t-Test untersucht die Frage, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten zweier intervallskalierter Stichproben gibt (z. B. kennen Probanden ab 50 mehr Phraseologismen als unter 50-jährige Probanden?). Da wir zwei Gruppen betrachten, ist die unabhängige Variable nominalskaliert.\nVoraussetzung für die Durchführung eines t-Tests ist eine Normalverteilung der abhängigen Variablen. Diese ist nicht ganz einfach zu testen. In der Praxis kann man auf einen solchen Test verzichten, wenn die meisten Befragungswerte nicht extrem hoch oder extrem niedrig, sondern im mittleren Bereich zwischen den Extremwerten liegen. Je kleiner die Stichprobe, desto schwieriger ist diese Voraussetzung zu prüfen. Der t-Test sollte unter anderem auch deshalb nicht für kleine Testgruppen (unter 20 Probanden) eingesetzt werden.\nIn der Praxis wird in der Regel ein t-Test für unabhängige Gruppen durchgeführt, der Daten aus zwei Gruppen (z. B. durchschnittliche Phraseologismenkenntnis in zwei Altersgruppen) untersucht. Tests mit abhängigen Gruppen (zweimalige Befragung derselben Probandengruppe) sind eher selten und sollen daher an dieser Stelle nicht weiter behandelt werden.\nFührt man den t-Test in EXCEL (unter dem Menü Extras, Analyse-Funktionen) durch, so hat man die Wahl zwischen unabhängigen Stichproben mit gleichen oder unterschiedlichen Varianzen (Varianz: cf. Abschnitt 3.1). Bei der Einstufung in gleiche oder unterschiedliche Varianzen kann in der Praxis auf einen statistischen Test verzichtet werden, indem bei Unsicherheit in EXCEL einfach beide Tests durchgeführt werden. Mit den Testergebnissen werden auch die Varianzen angezeigt. Wenn eine starke Abweichung der Varianzen beider Gruppen vorliegt (z. B. die Varianzen in der einen Gruppe sind mehr als doppelt so groß wie in der anderen), sollte der Test für unterschiedliche Varianzen gewählt werden, bei einer geringen Abweichung reicht der Test für gleiche Varianzen aus. Im Zweifelsfall ist die Annahme unterschiedlicher Varianzen zu empfehlen.\nEbenfalls zu den Testergebnissen gehören zwei unterschiedliche Irrtumswahrscheinlichkeiten, (p-Werte) für einen einseitigen bzw. einen zweiseitigen t-Test. Diese Unterscheidung berücksichtigt bei der Berechnung, ob vor der Analyse ein Unterschied nur in eine bestimmte Richtung erwartet wird (z. B. die älteren Altersgruppen kennen aufgrund ihrer Erfahrung mehr Einträge des tradierten Sprichwortschatzes als jüngere) oder in beide Richtungen gehen kann, d. h. wenn man vorher nicht vermutet, welche Gruppe höhere Werte aufweisen wird. Im Zweifelsfall testet man zweiseitig. Es ist wichtig, dass bei einem einseitigen Test vor dem Sichten der Daten (nicht im Nachhinein) ein begründeter Verdacht besteht, dass eine bestimmte Gruppe einen höheren Mittelwert erzielt. Eine solche gerichtete Erwartung muss dann auch in der Beschreibung der Methoden erklärt werden.\nEXCEL zeigt nach dem t-Test in seiner Ergebnistabelle sowohl die Varianzen beider Gruppen, als auch die Freiheitsgrade des Tests und den Wert für die Irrtumswahrscheinlichkeit (p) an. Dieser gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit der festgestellte Unterschied auf einen Zufall zurückgeführt werden kann.\nBeispiel (für 2 unabhängige Gruppen):\nEs soll die Hypothese geprüft werden, dass ältere Probanden eine durchschnittlich höhere Sprichwortkenntnis haben. Anhand eines Fragebogens mit 75 Sprichwörtern werden 10 Probanden unter 50 Jahren und 10 Probanden ab 50 befragt. Das Ergebnis der Befragung weist für die ab 50-Jährigen Werte zwischen 59 und 69 bekannten Sprichwörtern und für die unter 50-Jährigen Werte zwischen 54 und 64 auf (cf. die zwei linken Spalten in Tabelle 4).\nDa von zwei verschiedenen Probandengruppen (mit unterschiedlichem Alter) ausgegangen wird, ist ein t-Test für zwei unabhängige Gruppen zu verwenden. Da weiterhin anhand früherer Untersuchungsergebnisse begründet angenommen wird, dass die älteren Probanden eine größere Zahl von Sprichwörtern kennen, wird ein einseitiger t-Test durchgeführt.\nWenn man in EXCEL (Extras, Analyse-Funktionen, Zweistichproben t-Test: Gleicher Varianzen) einen t-Test durchführt, erhält man die in Tabelle 4 wiedergegebene Ergebnistabelle. Aus der Auswertung geht hervor, dass die Daten beider Gruppen eine ähnliche Streuung haben, also gleiche Varianzen angenommen werden können.\nZweistichproben t-Test unter der Annahme gleicher Varianzen\nHypothetische Differenz der Mittelwerte\nKritischer t-Wert bei zweiseitigem t-Test\nTabelle 4: Stichprobenwerte und Testergebnis zum t-Test (mit 2 unabhängigen Gruppen) (EXCEL)\nWeiterhin ergibt sich eine einseitige Irrtumswahrscheinlichkeit von p = 0,00052. Dieses Ergebnis ist als hochsignifikant zu betrachten, da der Unterschied zwischen den zwei Gruppen mit 0,052 %iger Wahrscheinlichkeit nicht dem Zufall zuzuschreiben ist. Die Hypothese, dass ab 50-jährige Probanden durchschnittlich mehr Phraseologismen kennen als unter 50-jährige, wird durch diesen Test bestätigt.\nVarianzanalyse (analysis of variance - ANOVA)\nDie Varianzanalyse testet, ob zwischen mehreren intervallskalierten Stichproben Unterschiede bestehen. Die Varianzanalyse ist der komplexeste der bisher vorgestellten Tests und bietet zugleich die bisher größten Anwendungsmöglichkeiten:\nErstens kann anhand einer Varianzanalyse untersucht werden, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten von mehr als zwei Stichproben gibt (z. B.: Unterschiede in der Phraseologismenkenntnis von Deutschen, Österreichern und Schweizern). In einer Varianzanalyse wird die Streuung der Werte innerhalb der Gruppen (d. h. wie stark streuen die Werte der Deutschen, wie stark die der Österreicher und wie stark die der Schweizer?) mit der Streuung der Werte zwischen den Gruppen (d. h. wie groß sind die Unterschiede zwischen Deutschen, Österreichern und Schweizern?) verglichen. Wenn die Streuung zwischen den Gruppen größer ist als die Streuung innerhalb der Gruppen, schließt man daraus, dass sich die Gruppen signifikant unterscheiden. Man könnte in dieser Hinsicht von einem erweiterten t-Test mit mehr als zwei Gruppen sprechen.\nZweitens kann in einer Varianzanalyse mehr als ein Faktor, d. h. mehr als eine unabhängige Variable, untersucht werden. Z. B. kann zusätzlich zum Faktor Alter (wie beim t-Test) gleichzeitig der Einfluss des Geschlechts, der Ausbildung und des Wohnortes auf die Kenntnis von Phraseologismen geprüft werden. Je nach Anzahl dieser Faktoren ist eine ein-, zwei- oder mehrfaktorielle Varianzanalyse durchzuführen.\nDrittens kann die Varianzanalyse darüber hinaus Aussagen zu Interaktionen, d. h. der gegenseitigen Beeinflussung der untersuchten Faktoren, treffen. Eine Interaktion liegt dann vor, wenn ein Faktor in Anwesenheit eines anderen ein anderes Ergebnis liefert, als wenn dieser zweite Faktor fehlt. Zum Beispiel könnte sich der Bildungsstand in verschiedenen Altersgruppen unterschiedlich auf die Sprichwortkenntnis auswirken (so könnten sich junge Universitätsabsolventen hinsichtlich der Sprichwortkenntnis nicht von Nicht-Universitätsabsolventen unterscheiden, während bei älteren Probanden ein Unterschied festzustellen ist). Auf die Gefahren schwerwiegender Missinterpretationen bei Missachtung der Interaktionen wiesen bereits Grotjahn/Grzybek (2000: 125) hin. Trotzdem ist diese Möglichkeit bei der Auswertung phraseologischer Befragungen bisher vernachlässigt worden.\nFür die Varianzanalyse sind wie beim t-Test eine Normalverteilung der Daten und außerdem eine Gleichheit der Varianzen der Stichproben Voraussetzung. Bei diesem Test ist besonders zu berücksichtigen, dass die Zahl der erforderlichen Probanden umso größer sein muss, je komplexer das Versuchsdesign ist. Soll z. B. der Einfluss der vier Faktoren Alter (in 4 Stufen: < 30, 31-40, 41-50, >50 Jahre), Geschlecht (in 2 Stufen: männlich, weiblich), Ausbildung (in 2 Stufen: studiert, nicht studiert) und Wohnort (in 2 Stufen: Deutschland, Schweiz) untersucht werden, so müssen für alle möglichen Kombinationen (4*2*2*2 = 32) ausreichend viele Probanden zur Verfügung stehen (z. B. bei mindestens 10 Probanden und Kombination wären dies in diesem Fall mindestens 320 Probanden).\nDie ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse können ebenfalls in EXCEL (Extras, Analyse-Funktionen) durchgeführt werden. Für die Auswertung komplexerer Versuchsdesigns (mehrfaktorielle Varianzanalyse) müssen Statistikprogramme herangezogen werden.\nBeispiel (für eine einfaktorielle Varianzanalyse):\nGeprüft werden soll die Hypothese, dass der Faktor Wohnland einen Einfluss auf die Phraseologismenkenntnis hat. Es wurde daher je 10 Probanden aus Deutschland, der Schweiz und Österreich eine Liste mit 120 Phraseologismen vorgelegt, auf der die ihnen bekannten anzukreuzen waren. Die Probanden kannten aus diesem Korpus folgende Phraseologismen:\nTabelle 5: Stichprobenwerte zum Varianzanalyse-Beispiel\nNach Eingabe der Werte wird in EXCEL (Extras, Analyse-Funktionen) eine einfaktorielle Varianzanalyse durchgeführt. Folgende Werte werden angezeigt:\nAnova: Einfaktorielle Varianzanalyse\nDeutsche 10 767 76.7 33.34\nSchweizer 10 684 68.4 30.49\nÖsterreicher 10 833 83.3 28.90\n(F) p-Wert kritischer F-Wert\nUnterschiede zwischen den Gruppen 1114.9 2 557.43 18.03 0.000011 3.35\nGesamt 1949.5 29\nTabelle 6: Testergebnis zur Varianzanalyse (EXCEL)\nAus dem p-Wert von 0,000011 ergibt sich, dass diese drei Stichproben hinsichtlich der Phraseologismenkenntnis hochsignifikant voneinander abweichen. Die Varianzanalyse testet nur, ob alle Stichproben gleich sind (Nullhypothese H0) oder nicht (Alternativhypothese H1). Wenn man wissen möchte, welche der untersuchten Stichproben sich voneinander unterscheiden, muss man nach der Varianzanalyse sogenannte Post-hoc-Tests durchführen. Diese sind in EXCEL nicht möglich, hierfür muss man auf Statistikprogramme zurückgreifen.\nEine Regressionsanalyse untersucht die Frage, ob zwei intervallskalierte Datengruppen miteinander in Beziehung stehen (z. B. hat das Alter (in Jahren) eine Auswirkung auf die Phraseologismenkenntnis?).\nVoraussetzung für die Regressionsanalyse ist, dass zwischen den zwei Datengruppen in etwa ein linearer Zusammenhang besteht (d. h. dass die Punkte nicht deutlich eine Kurve beschreiben). Am deutlichsten wird eine solche Beziehung, wenn die Versuchsergebnisse in einem Diagramm dargestellt werden.\nEs soll die Hypothese geprüft werden, dass das Alter einen Einfluss auf die Phraseologismenkenntnis hat. Dafür werden 10 Probanden im Alter zwischen 28 und 73 Jahren gebeten, anzugeben, welche der vorgegebenen 120 Phraseologismen sie kennen.\nIn Tabelle 7 werden die Befragungsergebnisse aufgeführt.\nTabelle 7: Befragungsergebnisse für Regressionsanalyse\nStellt man die Versuchsergebnisse grafisch dar, ergibt sich folgendes Diagramm:\nAbbildung 1: Grafische Darstellung der Ergebnisse des Beispiels zur Regressionsanalyse\nEine Regression legt nun eine Grade durch die gemessenen Punkte, so dass die quadrierte Summe der Abstände der Punkte von der Graden minimal ist. Das heißt, dass die Streuung der Punkte um die Grade möglichst gering ist und die Grade damit möglichst gut den Verlauf der Punkte widerspiegelt. Die Grade wird mit folgender Gleichung beschrieben:\nabhängige Variable = b * unabhängige Variable + a,\nwobei b der Steigung der Graden entspricht und a dem Schnittpunkt der Graden mit der y-Achse.\nAbbildung 2: Regressionsgrade zum Beispiel zur Regressionsanalyse\nFür die Phraseologie sind i. d. R. zwei Fragestellungen der Regressionsanalyse von Interesse:\nErstens: Hat die unabhängige Variable (im Beispiel das Alter) einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable (im Beispiel die Phraseologismenkenntnis)? Dieser Einfluss kann sowohl positiv (je älter desto mehr Phraseologismen sind bekannt, b = positiv) als auch negativ (je älter desto weniger, b = negativ) sein. Wenn die unabhängige Variable keinen Einfluss auf die abhängige Variable hat, sollte die Steigung der Graden nahe bei Null liegen, d. h. die Grade verliefe in etwa parallel zur x-Achse. Die Regressionsanalyse testet, ob sich b signifikant von Null unterscheidet und damit ein signifikanter Einfluss vorliegt.\nZweitens: Wie gut wird die abhängige Variable durch die unabhängige Variable erklärt? Die Stärke des Einflusses wird im Bestimmtheitsmaß R2 angegeben und zeigt an, welcher Anteil der Variabilität (zwischen 0 und 100 %) sich durch den Einfluss der unabhängigen Variablen erklären lässt. Wenn die Datenpunkte sehr stark um die Grade streuen, erklärt die unabhängige Variable nur einen geringen Teil der Variabilität in den Datenpunkten, wenn die Punkte nahe an der Grade liegen, lässt sich ein großer Teil der Variabilität durch sie erklären.\nEine Regressionsanalyse kann ebenfalls in EXCEL durchgeführt werden. Das Ergebnis sieht wie folgt aus:\nMultipler Korrelationskoeffizient 0.9778\nAdjustiertes Bestimmtheitsmaß 0.9506\n(F) F krit\nRegression 1 1610.9 1610.9 174.2 0.000001\nResiduen 8 74.0 9.2\nGesamt 9 1684.9\nKoeffizienten Standardfehler t-Statistik p-Wert\nSchnittpunkt 49.09 3.40 14.45 0.000001\nAlter 0.86 0.07 13.20 0.000001\nTabelle 8: Ergebnis des Beispiels zur Regressionsanalyse (EXCEL)\nIm unteren Teil der Tabelle kann man die Koeffizienten der Gradengleichung ablesen: Der Schnittpunkt mit der y-Achse a = 49,09 und die Steigung b = 0,86 (siehe auch Formel in Abb. 2). Im angegebenen hypothetischen Beispiel ist die Steigung, d. h. der Einfluss der unabhängigen auf die abhängige Variable (Alter auf die Phraseologismenkenntnis) hochsignifikant (p < 0,001), wobei sich laut Bestimmtheitsmaß knapp 96 % der Variabilität oder Streuung der Bekanntheitswerte um die Grade durch die unabhängige Variable Alter erklären lässt. Weiter kann man an der Steigung b ablesen, dass die Probanden mit jedem Lebensjahr durchschnittlich 0,86 Phraseologismen mehr kennen.\nMan beachte: Das Ergebnis einer Regressionsanalyse zeigt nur an, ob zwei Datengruppen korrelieren, d. h. einen vergleichbaren Verlauf nehmen. Aus einer signifikanten Regression lässt sich keine Kausalität ableiten, d. h. wenn die Phraseologismenkenntnis mit zunehmendem Alter steigt, bedeutet dies nicht zwangsläufig, dass das Alter der Probanden für diese Steigerung verantwortlich ist. Dieses Ergebnis könnte auch beispielsweise darauf zurückgeführt werden, dass ältere Probanden besser ausgebildet sind als jüngere und die bessere Ausbildung diesen höheren Kenntnisstand bedingt.\n4 Phraseologische Fragestellung und statistische Auswertung\nWie die Abschnitte 2. und 3. gezeigt haben, kann sowohl bei den phraseologischen Fragestellungen als auch bei den statistischen Tests generell zwischen Ein- und Mehrdimensionalität unterschieden werden.\nEindimensionale Fragestellungen können beispielsweise auf die Beschreibung eines getesteten Korpus (bei einer Befragung mit vorgegebenen Phraseologismen), auf die Zusammenstellung eines Korpus (bei einer Befragung ohne vorgegebene Formen), auf das Verständnis oder den Erwerb von Phraseologismen zielen. Bei der Darstellung können die Methoden der deskriptiven Statistik (Tabellen, Grafiken, Maßzahlen) die Ergebnisse veranschaulichen.\nMehrdimensionale Fragestellungen zielen darauf ab, mindestens zwei Variablen zueinander in Beziehung zu setzen. Um zu testen, ob die Unterschiede in den Befragungsergebnissen tatsächlich auf einen Unterschied zwischen zwei oder mehr Gruppen oder auf den Zufall (begründet in der Probandenauswahl oder Korpuszusammenstellung) zurückzuführen sind, müssen die Methoden der schließenden Statistik zur Hilfe genommen werden.\nDer Weg von der Fragestellung einer empirischen phraseologischen Untersuchung bis zum Testergebnis und seiner Deutung wird in Tabelle 9 dargestellt. In der linken Spalte sind die Tätigkeiten, in der rechten Spalte die Fachbereiche, denen die einzelnen Schritte zugerechnet werden können, dargestellt.\nÜbergang Phraseologie - Statistik\n3. Wahl des Tests (cf. Tabelle 3)\n4. Planung der Befragung (evtl. Vortest)\n5. Durchführung der Befragung\n5. Datenaufbereitung + Durchführung des Tests\n6. Testergebnis be- oder widerlegt Hypothese\nÜbergang Statistik - Phraseologie\n7. Bedeutung des Ergebnisses\nTabelle 9: Von der Fragestellung zur Deutung des Ergebnisses\nAus dieser Tabelle ist ersichtlich, dass die phraseologische Fragestellung den Ausgangspunkt eines quantitativen Ansatzes darstellt. Mit der Formulierung einer begründeten Hypothese wird die Grundlage für eine statistische Untersuchung gelegt.\nAufgrund dieser These ist zu bestimmen, mit welcher abhängigen und welcher/welchen unabhängigen Variablen gearbeitet wird und wie diese skaliert sein sollen. In Tabelle 3 ist dargestellt, welcher Test nach diesen Vorentscheidungen zu wählen ist.\nAbhängig von der phraseologischen Fragestellung und dem gewählten statistischen Test wird die Befragung geplant. Auf dieser Stufe sollte auch eine Abschätzung stattfinden, wie viele Probanden notwendig sind, um die Fragestellung beantworten zu können. Um etwaige Probleme bereits im Vorfeld zu beseitigen, ist es empfehlenswert, einen Vortest durchzuführen und die Befragung aufgrund seiner Ergebnisse anzupassen.\nNach diesen gründlichen Vorarbeiten wird die Befragung der Probanden durchgeführt.\nAnhand der eingegangenen Fragebögen werden die Daten aufbereitet (z. B. elektronische Erfassung der Probandendaten, Darstellung der Daten anhand von Methoden der deskriptiven Statistik) und schließlich - wie in Abschnitt 3 beschrieben - die Tests durchgeführt.\nDie Testergebnisse zeigen an, ob die anfänglich aufgestellte Hypothese bestätigt werden kann. Damit ist die Auswertung der Befragung nach statistischen Gesichtspunkten abgeschlossen und mit der Positionierung oder Deutung des Ergebnisses aus phraseologischer Perspektive kehren wir in den Bereich der Sprachwissenschaft zurück.\nDie Statistik wird also, ebenso wie die empirische Methodik, als Mittel der Erkenntnisgewinnung im Bereich der Phraseologie genutzt. Das Ziel der Statistik, nämlich ausgehend von einer Testgruppe Rückschlüsse auf eine Gesamtgruppe zu ziehen, gilt ebenso für phraseologische Befragungen. Die Befragung von 500 repräsentativen Probanden soll über diese kleine Testgruppe hinaus Aussagen über einen größeren Personenkreis, evtl. über die Gesamtgruppe der Muttersprachler, zulassen.\nDie Notwendigkeit der Einbeziehung statistischer Methoden für die Auswertung phraseologischer Befragungen wurde bisher nicht bestritten. Die Divergenzen der Ergebnisse bisheriger Untersuchungen ließen sich durch eine strikte Einhaltung der Testbedingungen und eine korrekte Durchführung der Tests relativieren.\nIch habe auf den vorangehenden Seiten gezeigt, dass die Auswahl des jeweiligen Tests nach klaren und nachvollziehbaren Kriterien erfolgen muss. Gleichzeitig habe ich einen ersten Einblick in die Anwendung dieses Auswahlverfahrens ermöglicht.\nWas unter den Möglichkeiten der dargestellten Tests in Zukunft besonderes Gewicht finden sollte, ist die Berücksichtigung von Interaktionen zwischen verschiedenen Faktoren (in der Varianzanalyse), um die gegenseitige Abhängigkeit von Faktoren aufzudecken und so vor Fehlinterpretationen zu schützen.\nEs ist wünschenswert, dass die statistische Methodik bei empirischen phraseologischen Befragungen wie auch in anderen empirischen Bereichen der Sprachwissenschaft ebenso zum allgemein anerkannten Standardverfahren wird wie beispielsweise in den Sozial- und Naturwissenschaften.\nAuf Anfrage wird gern eine EXCEL-Arbeitsmappe mit Beispielen zu diesem Artikel versandt (britta.juska-bacher@access.unizh.ch bzw. bjuskabacher@hotmail.com).\n* Der vorliegende Artikel geht auf die Erfahrungen bei der Auswertung einer Fragebogenerhebung im niederl�ndischen Sprachraum zur�ck (cf. Juska-Bacher 2006a). Eine Auswahl der f�r die Einarbeitung verwendeten Statistikb�cher findet sich im Literaturverzeichnis. F�r die geduldige Beantwortung aller statistischer Fragen und die konstruktiven Anregungen zum Manuskript bin ich meinem Mann, Sven Bacher, sehr dankbar. Auf diesem Wege f�r wertvolle Anmerkungen danken m�chte ich ebenfalls Frau Dr. E. Piirainen und Herrn Prof. H. Burger sowie den Teilnehmern seines Fortgeschrittenenkolloquiums daf�r, dass ich die Verst�ndlichkeit der folgenden Ausf�hrungen an ihnen testen durfte. [back]\n1 Dies sowohl in Form der Einholung metasprachlicher Auskünfte von Probanden zu ihrer Phraseologismenkenntnis, -verwendung, -bewertung (cf. Häcki Buhofer/Burger 1994) und ihrem Verständnis als auch in Form von Ergänzungstests (cf. Grzybek 1991). [zur�ck]\n2 Cf. Grotjahn/Grzybek (2000: 121f) [zur�ck]\n3 Cf. Grzybek (1991) und Häcki Buhofer/Burger (1994). [zur�ck]\n4 Dabei lassen sich die vorgestellten Methoden problemlos auch auf produktions- und rezeptionsorientierte Untersuchungen anderer linguistischer Bereiche übertragen. [zur�ck]\n5 Cf. Friedrich Vogel (1997): Beschreibende und schließende Statistik. München/Wien: Oldenbourg. [zur�ck]\n6 Bei der ebenfalls in diesem Themenheft enthaltenen Untersuchung handelt es sich um eine Kombination aus Befragung und Korpusanalyse. Für den vorliegenden Artikel ist nur der Befragungsteil von Interesse. [zur�ck]\n7 Denkbar sind auch Untersuchungen, die nicht von korpus-, sondern von probandenorientierten Daten ausgehen und ihre Beeinflussung durch in der Befragung erfasste Faktoren untersuchen (z. B. Einfluss des Alters oder Geschlechts auf den Spracherwerb). Diese fehlen bisher im deutschen Sprachraum. [zur�ck]\n8 Bei der Beschreibung der statistischen Grundlagen sowie der verschiedenen Tests stütze ich mich auf folgende Literatur: Albert/Koster (2002), Nachtigall/Wirtz (1998) und Wirtz/Nachtigall (1998) aus dem Bereich der Sprachwissenschaft, Atteslander (2003) aus dem Bereich der Soziologie sowie Bosch (1997), Kähler (2005), Köhler/Schachtel/Voleske (1996) aus der Statistik bzw. Biostatistik. [zur�ck]\n9 Zur Repräsentativität von Stichproben cf. auch Gabler (1996). [zur�ck]\n10 Selbst eine Auswahl der Probanden nach Telefonbuch oder übers Internet stellt streng genommen keine zufällige Auswahl da, da nicht alle Probanden der Gesamtgruppe (beispielsweise des deutschen Sprachraums) die gleiche Chance haben, erreicht zu werden, i. d. R. stellen ja nicht nur Personen mit Telefonanschluss oder Internetzugang, sondern beispielsweise alle Bewohner eines Landes die Gesamtgruppe dar. [zur�ck]\n11 Die Beispiele dieses Kapitels werden im Tabellenkalkulationsprogramm EXCEL vorgerechnet und finden sich in der EXCEL-Arbeitsmappe zu diesem Artikel auf dem Tabellenblatt "Deskriptive Statistik". VORSICHT: In diesem Artikel wird das Komma als Dezimalzeichen verwendet, je nach Voreinstellung muss aber in EXCEL das Komma oder der Punkt verwendet werden. [zur�ck]\n12 Die kleine Stichprobenzahl wurde in diesem Beispiel aus Gründen der leichteren Darstellbarkeit der Berechnung gewählt und reicht selbstverständlich für Rückschlüsse auf die Gesamtgruppe nicht aus. [zur�ck]\n13 Zur Berechnung des Mittelwerts kann man auch, besonders bei großen Datenmengen, auf die in EXCEL vorhandene Funktion MITTELWERT zurückgreifen: Anklicken einer leeren Zelle, in die der Mittelwert geschrieben werden soll, dann über das Menü Einfügen, Funktion ..., Funktionskategorie: Statistik, Name der Funktion: MITTELWERT. Es erscheint ein Fenster, in dem man den Bereich angeben muss, in dem die Daten stehen, deren Mittelwert berechnet werden soll. Alternativ kann man auch die Formel direkt in eine Zelle eintippen (ohne Anführungszeichen, cf. EXCEL-Arbeitsmappe zu diesem Artikel): "=MITTELWERT(Anfangszelle:Endzelle)". [zur�ck]\n14 Auch diese Funktion ist in EXCEL bereits vorhanden: Menü Einfügen, Funktion ..., Funktionskategorie: Statistik, Name der Funktion: STABW. Wieder erscheint ein Fenster, in dem man den Bereich angeben muss, in dem die Daten stehen, deren Standardabweichung berechnet werden soll. Oder direkt: "=STABW(Anfangszelle:Endzelle)". [zur�ck]\n15 Auch die Varianz lässt sich in EXCEL errechnen (Menü Einfügen, Funktion ..., Funktionskategorie: Statistik, Name der Funktion: VARIANZ). [zur�ck]\n16 Auch als analytische oder induktive Statistik bezeichnet [zur�ck]\n17 Zur Begrifflichkeit unabhängige und abhängige Variable s. u. [zur�ck]\n18 Dabei ist es wichtig, deutlich zwischen dem alltagssprachlichen und dem statistischen Fachterminus Signifikanz zu unterscheiden. Während der alltagssprachliche Begriff für "Bedeutsamkeit" oder "Wichtigkeit" steht (cf. Wahrig), gibt ein signifikantes Ergebnis in der Statistik an, in wie weit ein aus der Datenanalyse abzeichnendes Muster mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit als tatsächliches Charakteristikum dieses Systems oder als zufällig zu bewerten ist. [zur�ck]\n19 Die Empfehlung, immer möglichst große Probandenzahlen zu verwenden, gilt mit gewissen Einschränkungen. Für extrem große Probandenzahlen gilt nämlich, dass signifikante Unterschiede immer wahrscheinlicher werden, selbst wenn der absolute Unterschied der Gruppen klein ist. Irgendwann stellt sich die Frage, welche praktische Bedeutung eine so geringe Differenz noch hat, auch wenn sie signifikant ist. Dieser Punkt wird hier allerdings vernachlässigt, da phraseologische Untersuchungen in der Praxis eher mit zu kleinen Stichprobengrößen zu kämpfen haben. [zur�ck]\n20 VORSICHT: Für alle statistischen Tests gilt, dass man bei Irrtumswahrscheinlichkeiten < 0,05 schliessen kann, dass signifikante Unterschiede vorliegen. Umgekehrt darf man allerdings nicht folgern, dass bei Irrtumswahrscheinlichkeiten > 0,05 keine Unterschiede vorhanden sind, da man nicht entscheiden kann, ob keine Unterschiede festgestellt wurden, weil z. B. die Stichprobe zu klein war, oder ob tatsächlich keine signifikanten Unterschiede vorliegen. [zur�ck]\n21 Man sollte sich bewusst sein, dass bei den meisten Fragestellungen in der Phraseologie auch mit statistischen Tests keine zwingende kausale, sondern nur eine korrelative Beziehung zwischen der abhängigen und der/den unabhängigen Variablen abgeleitet werden kann. D. h. die unabhängige Variable muss nicht unbedingt die Ursache für das beobachtete Muster darstellen. Eine kausale Abhängigkeit zu zeigen, wäre nur möglich, wenn man in einem Experiment die zu untersuchenden unabhängigen Variablen den Probanden in einer Zufallsauswahl zuordnen würde. Dies ist leider nur in den seltensten Fällen möglich; man kann z. B. das Alter nicht den Teilnehmern einer Umfrage zuordnen. Wenn andere Faktoren mit der untersuchten unabhängigen Variablen korrelieren (z. B. ältere Leute zugleich eine bessere Ausbildung haben), kann man nicht feststellen, ob diese nicht einen stärkeren Einfluss auf die abhängige Variable ausüben. [zur�ck]\n22 Ein drittes, allerdings weniger häufiges Skalierungsniveau stellen ordinalskalierte Daten dar. Hier werden die gemessenen Daten nach Größe, Stärke oder Intensität in eine Rangliste gestellt (z. B. Rangliste der Bekanntheit verschiedener Phraseologismen, Einordnung der Phraseologismen in verschiedene Verwendungsstufen von sehr häufig - häufig - mittel - selten - nie). [zur�ck]\n23 Die logistische Regression wird wegen ihrer Komplexität und ihres eher seltenen Bedarfs in diesem Artikel (wie auch in den aufgeführten Statistikbüchern) nicht behandelt. [zur�ck]\n24 EXCEL ab Version 2000 bietet als Add-In die sog. Analyse-Funktionen an. Diese müssen für die Durchführung der meisten hier beschriebenen Tests im Programm selbst aktiviert werden, indem man unter dem Menü Extras, Add-Ins-Manager die Analyse-Funktionen ankreuzt. Danach kann man diese vom Menü Extras aufrufen (unterster Eintrag). [zur�ck]\n25 Wenn eine Liste mehrere Phraseologismen enthält, ist für jeden einzelnen Phraseologismus ein Chi-Quadrat-Test durchzuführen. Allerdings muss bei mehreren Tests die Irrtumswahrscheinlichkeit von p = 0,05 angepasst werden, denn diese besagt ja, dass man in Kauf nimmt, sich in einem von 20 Fällen zu irren. Wenn viele Tests durchgeführt werden, besteht die Gefahr, dass man - auch wenn die Gruppen in der Realität keine Unterschiede aufweisen - doch zufällig signifikante Unterschiede findet und damit falsche Schlussfolgerungen zieht. Um diesen Fehler zu vermeiden, kann man die Irrtumswahrscheinlichkeit von p = 0,05 durch die Anzahl durchgeführter Tests teilen (Bonferroni-Korrektur) und erhält so die korrigierte Irrtumswahrscheinlichkeit, die noch einen signifikanten Unterschied ausweisen soll. Z. B. bei 5 durchgeführten Tests ergibt sich pkorrigiert = 0,05/5 = 0,01, d. h. jeder der 5 durchgeführten Tests kann nur dann als signifikant gelten, wenn er eine Irrtumswahrscheinlichkeit von p < 0,01 ausweist. [zur�ck]\n26 Für den Chi-Quadrat-Test darf die erwartete Häufigkeit in keiner der Zellen der Tabelle kleiner als 5 sein, ansonsten ist anstelle des angenäherten Tests ein exakter Test durchzuführen. [zur�ck]\n27 Freiheitsgrade sind ein abstraktes Konstrukt in der Statistik und geben die Anzahl derjenigen Werte an, die in einem Test frei variieren können. Sie sind beim Chi-Quadrat-Test von der Anzahl gewählter Klassen und bei den anderen Tests von der Probandenzahl abhängig. Generell gilt: je mehr Freiheitsgrade, desto leichter lässt sich ein signifikanter Unterschied finden. [zur�ck]\n28 Man kann dies auch über das Menü Einfügen, Funktion ..., Funktionskategorie: Statistik, Name der Funktion: CHIVERT tun. [zur�ck]\n29 Wenn man mehr als zwei Stichproben betrachtet (z. B. Gruppe 1: unter 30-Jährige, Gruppe 2: 30- bis 50-Jährige und Gruppe 3: über 50-Jährige), ist statt eines t-Tests eine Varianzanalyse durchzuführen (s. u.). Es ist nicht erlaubt, mehrere t-Tests nacheinander mit denselben Stichproben durchzuführen (z. B. Gruppe 1 gegen Gruppe 2, 1 gegen 3 und 2 gegen 3), da man die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass zufällige Unterschiede zwischen den Gruppen als signifikant ausgewiesen werden. Aus demselben Grund darf man dieselben Stichproben nicht nach mehreren Faktoren (z. B. Alter, Geschlecht, Ausbildung) mit wiederholten t-Tests auswerten. Für die Untersuchung mehrerer Faktoren ist eine mehrfaktorielle Varianzanalyse durchzuführen. [zur�ck]\n30 Tests auf Normalverteilung werden in diesem Artikel nicht besprochen, sind aber in den einschlägigen Statistikprogrammen vorhanden. Moderate Abweichungen von der Normalverteilung der Daten haben bei den angegebenen Tests nur einen geringen Einfluss auf das Ergebnis. Der Test ist daher in erster Linie bei knapp signifikanten oder nicht-signifikanten Ergebnissen wichtig, weniger bei deutlich signifikanten Ergebnissen. [zur�ck]\n31 Da eine Probandenzahl von < 20 dem Postulat der möglichst großen Stichprobe häufig nicht gerecht wird, werden die alternativ einzusetzenden Tests hier nicht ausführlicher besprochen. Es sei nur darauf hingewiesen, dass in solchen Fällen der U-Test von Mann und Whitney als Alternative zum t-Test benutzt werden kann, cf. u.a. Bosch (1997: 188-190); Kähler (1995: 283-298); Köhler/Schachtel/Voleske (1996: 101-104); Nachtigall/Wirz (1998: 141-147) oder Schlobinski (1996: 155-158). [zur�ck]\n32 Den gibt es natürlich: Ein F-Test oder Varianzquotiententest (cf. Köchler/Schachtel/Voleske 1996: 100f oder Nachtigall/Wirtz 1998: 125-127). [zur�ck]\n33 In EXCEL: Menü Extras, Analyse-Funktionen, Zweistichproben t-Test: Gleicher Varianzen. Es erscheint ein Fenster, in dem man den Datenbereich der ersten Gruppe angeben muss (im Beispiel in der EXCEL-Arbeitsmappe zu diesem Artikel die Zellen A3:A14) und darunter den Datenbereich für die zweite Gruppe (B3:B14). Da sich die Überschriften im Datenbereich befinden, kreuzt man das Feld "Beschriftungen" an. Zum Schluss muss noch der Ausgabebereich gewählt werden, wenn man die Ergebnisse auf demselben Tabellenblatt haben möchte (im Beispiel: A18). Zum Abschluss auf OK drücken. [zur�ck]\n34 Neben den bereits genannten Statistikbüchern cf. speziell zur Varianzanalyse auch Rietveld/Van Hout (2005). [zur�ck]\n35 Liegt keine Normalverteilung vor, ist im einfaktoriellen Fall auf den Kruskal-Wallis-Test (H-Test) zurückzugreifen (cf. Köhler/Schachtel/Voleske 1996: 178-183), für eine zweifaktorielle, nicht normalverteilte Analyse liegt bisher kein geeigneter, nicht-parametrischer Test vor. Generell ist anzumerken, dass die Varianzanalyse recht robust gegenüber Abweichungen von der Normalverteilung ist, d. h. dass moderate Abweichungen i. d. R. keine größeren Auswirkungen auf das Ergebnis haben. Es besteht weiterhin die Möglichkeit, die Daten vor der Analyse zu transformieren, um sie so in eine normalverteilte Form zu bringen. Mögliche Transformationen können in Statistikbüchern nachgelesen werden. [zur�ck]\n36 Bei mehr als zwei Variablen ist eine multiple Regression durchzuführen. Diese ist in EXCEL nicht möglich, hierfür muss man auf Statistikprogramme zurückgreifen. [zur�ck]\n37 Falls die Daten nicht linear verteilt sind, kann in EXCEL statt einer Graden eine Kurve (z. B. logarithmisch, exponentiell) gewählt werden. [zur�ck]\n38 EXCEL: Diagramm-Assistent, Standardtypen, Punkt: (XY). Danach die Schaltfläche Weiter drücken. Als nächstes muss man den Datenbereich angeben (im Beispiel: A3:B13 oder mit der linken Maustaste den Bereich markieren), danach wieder Weiter drücken. Auf den nächsten Seiten kann man das Diagramm noch nach eigenen Wünschen anpassen. [zur�ck]\n39 In EXCEL kann man in einem Punkt-Diagramm eine Trendlinie einfügen, die unserer Regressionsgraden entspricht. Dafür klickt man auf das betreffende Diagramm und wählt aus dem Menü Diagramm, Trendlinie hinzufügen, Typ: linear. Auf der Karteikarte Optionen kann man ankreuzen, ob man die Gleichung und das Bestimmtheitsmaß im Diagramm dargestellt haben möchte. [zur�ck]\n40 Das Bestimmtheitsmaß R2 hängt vom Korrelationskoeffizienten R ab, der die Stärke des linearen Zusammenhangs angibt und maximal den Wert + 1 (ideale positive Korrelation) und minimal den Wert - 1 (negative Korrelation) hat. [zur�ck]\n41 Unter dem Menü Extras, Analyse-Funktionen, Regression anklicken. Nur die Eingabe des Bereichs der x- und der y-Werte ist nötig, der Rest ist optional. [zur�ck]\n42 Im Rahmen der Auswertung einer phraseologischen Befragung im niederländischer Sprachraum (cf. Juska-Bacher 2006a) wurden die statistischen Tests nach der hier vorgestellten Methodik vorgenommen. Da die niederländischen Daten zu einem großräumigeren, sprachvergleichenden Projekt gehören (cf. Juska-Bacher 2006b), ist eine methodische Standardisierung aus Gründen der Vergleichbarkeit besonders wichtig. [zur�ck]\nAlbert, Ruth/Koster, Cor J. (2002): Empirie in Linguistik und Sprachlehrforschung. Tübingen.\nAtteslander, Peter (2003): Methoden der empirischen Sozialforschung. Berlin/New York.\nBosch, Karl (1997): Elementare Einführung in die angewandte Statistik. Braunschweig.\nBuhofer, Annelies (1980): Der Spracherwerb von phraseologischen Wortverbindungen. Frauenfeld/Stuttgart\nur o, Peter (2003): "Unterschiede in der (Un)kenntnis von Sprichwörtern in verschiedenen Lebensaltern". In: Häcki Buhofer, Annelies (ed.): Spracherwerb und Lebensalter. Tübingen/Basel: 293-303. (=Reihe Basler Studien zur deutschen Sprache und Literatur 83).\nDürring, Alexia (2004): "Das Phraseologieverständnis von Zweitklässlern - eine empirische Untersuchung". In: Palm-Meister, Christine (ed.): Europhras 2000. Tübingen: 69-78.\nGabler, Siegfried (1996): "Repräsentativität von Stichproben". 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DIY Stehsammler – helerien\nVeröffentlicht am 5. Juni 2019 von helerien\nIch bin zwar kreative Chaotin, aber ich liebe Büroartikel und Ordnungshelfer. Allerdings finde ich es auch unsinnig immer alles neu zu kaufen, vor allem, wenn man es ganz einfach selbst machen kann. Dazu zählen auch Stehsammler. Wie man sich diese ganz einfach selbst aus alten Verpackungen basteln kann, zeige ich dir jetzt.\nVerpackung aus Pappe (möglichst quaderförmig)\nDeko: Washi Tape, Sticker, Band, Glitzersteine,…\nAußerdem kann man sich so die Dinge auf seine Gegebenheiten anpassen. So brauche ich keinen Stehsammler in A4 für meine Karten und Stadtpläne und habe mir einfach einen kleineren selbst gemacht. Du kannst den Stehsammler also sowohl an den Inhalt als auch an den Aufbewahrungsort ganz einfach anpassen – denn es ist super ärgerlich, wenn man sich tolle Boxen usw. kauft und diese dann gar nicht ins Regal/in den Schrank passen.\nAlso legen wir los 😉\nZuerst schneidest du die Laschen oben am Karton ab. Dann überlegst du dir wie hoch dein Stehsammler sein soll und zeichnest dir das an. Bei den schmalen Seiten ist eine Seite immer höher als die andere. Also machst du dir auf der gegenüberliegenden Seite weiter unten eine Markierung. Nun verbindest du diese beiden Punkte – wie ist dir überlassen, egal ob mit einer geraden oder geschwungenen Linie etc. Auf der Rückseite machst du die selben Markierungen und verbindest diese ebenso.\n[Ich hab mal eine Skizze gemacht und zwei verschiedene Varianten mit unterschiedlichen Farben eingezeichnet.]\nDann schneidest du mit einer Schere oder einem Cutter an deiner Linie entlang. Somit ist der Grundkörper auch schon fertig und wir können mit der Deko beginnen. So wie er jetzt ist, ist unser Stehsammler noch nicht besonders hübsch, außer du hast eine wunderschöne Schachtel gewählt, dann kannst du es natürlich auch so lassen.\nJetzt kannst du dich austoben und dein Helferlein mit Papier – auch eine gute Möglichkeit für Resteverwertung – oder Zeitung bekleben und dann alles nach Lust und Laune verzieren. Ich benutze gern Washi Tape für die offenen Kanten und auch den ein oder anderen Sticker oder hübsche Bilder aus Zeitschriften. Glitzersteine oder schöne Bordüren sind auch gut geeignet.\nDu kannst auch ein kleines Schildchen zur Beschriftung anbringen, damit du weißt, was sich in deinem Stehsammler befindet.\nIch habe schon mehrere kleine Sammler gebastelt. Es geht schnell und ist auch noch nützlich. =)\nOrdnest du gern Dinge? Hast du schon mal selbst eine Aufbewahrung gebastelt? (Ich bisher nur diese Schmuckaufbewahrung 😉 )\nDieser Eintrag wurde veröffentlicht in Aufbewahrung, Basteln, Dekoration, DIY, Papier, Upcycling und verschlagwortet mit DIY, Ordnung, Ordnungshelfer, Organisation, Papier, Pappe, Stehsammler, Upcycling, Verpackung . Lesezeichen auf den Permanentlink.\n← Die Schwedische Brottorte\nDie Elefantenwindeltorte →


Viveka Chudamani – Vers 67 – Viveka Chudamani\nyaḥ : die (“welche”, Yad)\nkṛtaḥ : gestellt wurde (“gemacht wurde”, Krita)\nvarīyān : (ist) eine ausgezeichnete (“die beste”, Variyams)\nsūtra-prāyaḥ: einem Aphorismus (Sutra) gleichkommend (“fast”, Praya)\nnigūḍhārthaḥ : von mystischer (“verborgener”, Nigudha) Bedeutung (Artha)\njñātavyaḥ : wert, erforscht zu werden (“zu verstehen”, Jnatavya)\nDavor hat der Schüler den Meister Fragen gestellt. Er hat den Meister gefragt: „Was ist die Bindung? Wie ist die Bindung entstanden? Wie kann ich mich aus der Bindung lösen? Was ist das Selbst? Was ist das Nichtselbst? Wie kann dieses Selbst erkannt werden?“\nDer Meister hat gesagt: „Diese Fragen können nicht durch reines Lesen oder durch intellektuelles Erkunden beantwortet werden.“ Er hat auch gesagt: „Die Antwort auf diese Fragen kommen nicht einfach durch spirituelle Praktiken an sich. Du musst sie wirklich intensiv stellen. Du musst dem Meister zuhören – „opadeśa“, Unterweisung annehmen. Dann musst du darüber nachdenken, deine Erkenntnisse umsetzen in die Praxis, tief meditieren, die Erfahrung der Meditation überdenken, in die Praxis umsetzen und schließlich ergründen und erkennen: „Aham brahmasmi!“.\nAber jetzt sagt der Meister und der Schüler denkt auch: „Ohweia, bin ich dafür bereit? Kann ich das alles? Die Kriterien, die mein Meister mir genannt hat, erfülle ich doch gar nicht!“\nJetzt will aber der Meister den Schüler wieder ermutigen und er sagt: „Du hast die richtigen Fragen gestellt und das allein ist schon gut. Selbst wenn du nicht alle Kriterien hast, stelle die richtigen Fragen! Aber stelle sie! Stelle sie mit Intensität!“\nUnd vielleicht magst du jetzt auch noch einmal selbst überlegen: „Welche Fragen will ich mit Intensität stellen?“\nVeröffentlicht am 1. Oktober 2016 4. Oktober 2017 Autor SukadevKategorien Verse 1 - 100, Verse 61 - 70Schlagwörter 67. Vers\nEin Gedanke zu „Viveka Chudamani – Vers 67“\nPingback: Stelle die richtigen Fragen VC 67 - Yoga Vidya Blog - Yoga, Meditation und Ayurveda -- Yoga Vidya Blog – Yoga, Meditation und Ayurveda\nZurück Vorheriger Beitrag: Viveka Chudamani – Vers 68\nWeiter Nächster Beitrag: Viveka Chudamani – Vers 66


Spiele - Flecke Downloads - 11\nPanzer Campaigns Stalingrad Patch 1.03\nDies istneueste Patch-Update für Panzer Campaigns Stalingrad '42 es ratsam,Spiel aktualisiert,die neueste Versionhalten ist.\nalte Half-Life Key-Nummer mit neuer Schlüssel serielle zufällig. inklusive 50 über Schlüssel.\nQuadrax VI - Treasures of Atlantis Patch 1.2\nDies istneueste Patch-Update für Quadrax VI - Treasures of AtlantisEs ist ratsam,das Spiel aktualisiert,die neueste Versionhalten.\nDies istneueste Patch-Update für RSRBR 2010 für Richard Burns Rally es ratsam,Spiel aktualisiert,die neueste Versionhalten ist.\nAktuelle Patch-Update Schlaflos Hohle Dies istneueste Patch-Update für Schlaflose Hohle es ratsam,Spiel aktualisiert,die neueste Versionhalten ist.\nNeueste Patch für Stacraft. Es ist ratsam, immer aktualisieren Sie Ihre Spielversion. Starcraft ist einesMeisterwerke von Blizzard,Echtzeit-Strategiespiel. Es verfügt über drei einzigartige Rennen [Terraner, Protoss und Zerg],zusammen in einem\nSteel Panthers World War II Patch 4.5\nDies istneueste Patch-Update für Steel Panthers: World War II Es ist ratsam,das Spiel aktualisiert,die neueste Versionhalten.\nThe Settlers 7 Paths to a Kingdom Patch 1.12\nDies istneueste Patch-Update für Die Siedler 7: Aufstieg eines Königreichs es ratsam,Spiel aktualisiert,die neueste Versionhalten ist.\nDies istneueste Patch-Update für Die Sims 3: High-End Loft StuffEs ist ratsam,das Spiel aktualisiert,die neueste Versionhalten.\nAktuelle Patch-Update Tribes 2 Multiplayer Dies istneueste Patch-Update für Tribes 2 Multiplayer es ratsam,Spiel aktualisiert,die neueste Versionhalten ist.\nDies istneueste Patch-Update für UFO: Aftershock es ratsam,Spiel aktualisiert,die neueste Versionhalten ist.\nVoyage Century Patch 0.99 - 0.100\nDies istneueste Patch-Update für Voyage Century es ratsam,Spiel aktualisiert,die neueste Versionhalten ist.\nZERO Online Client Patch 3032\nDies istneueste Patch-Update für Zero Online ist es sinnvoll,Spiel aktualisiert,die neueste Versionhalten ist.\nOutlaws Patch 1.0\nDies wird Ihre v1.1 Outlaws Titel auf Version 2.0 aktualisieren und neue Einzelspieler-MissionenIhrem Spiel.\nMartian Gothic: Unification Patch 1.0\nDies wird Ihren Titel auf Version 3.0 bringen\nAktualisieren Sie Ihr Spiel auf Version 1.24c, Deutsch (German).\nLord of the Rings: The War of the Ring Patch 1.0\nDieser Patch aktualisiertenglische Version von War of the Ringv1.01.0011 aus einer frischen Installation. Das Update behebt einige Multiplayer-Probleme.\nChangelog: - Eine Option auch mitursprünglichen 3D-Stadiondie Wiedergabe fortzusetzen, wenn Sie weitere sein Stadion erweitert haben - eine Option, dassanderen Clubsspielen in ihren Original-3D-Stadien, wennKI hat ihre Stufen ausgebaut.\nXIII Century Patch 1.0\nDies ist eine Weltedlen Ritter und skrupelloser Nomaden, eine Welt von mutigen Taten und interne Kriege.\nAge of Empires III The Asian Dynasties Patch 1.03\nDer Zweck dieser neuesten Patch-Update für Age of Empires III ist, um dieses Spiel up-to-date zu halten.


Music a Chance for Change - thbothes jimdo page!\nMusic a Chance for Change\nwurde aufgelöst: BRIEF\nviele von Euch wissen, dass ich nicht mehr in Basel wohne. Seit Mai 2015 bin ich in Sizilien zu Hause. Aufgrund der grossen Entfernung habe ich mich entschlossen, meinen Verein „Music a Chance for Change, (M-CC)“ aufzulösen, welchen ich 2003 in Basel gegründet habe.\nDer Verein „Music a Chance for Change“ war für mich sehr wichtig, denn er gab mir die Möglichkeit vieler meiner Ideen zu verwirklichen und vielen Menschen näher zu kommen. Ich habe erleben dürfen, was Musik bewirken kann. Sowohl bei den Straßenkindern in Guatemala als auch in den Musikschulen in der Schweiz; bei den Frauen in einem mexikanischen Gefängnis oder bei den Nigerianerinnen in Italien... Mit diesen aussergewöhnlichen Erfahrungen wurde mein Leben viel reicher. Für mich war Euer Vertrauen und Eure Unterstützung wesentlich, um meine Arbeit auf diese Weise zu verwirklichen. Ich bedanke mich herzlich dafür!\nSizilien ist ein wunderschönes Land mit viel kulturellem Erbe. Die Geschichte der Insel ist reichhaltig und spannend. Die Menschen sind freundlich und grosszügig. Hier wird sich mein soziales Engagement hauptsächlich auf lokale Anliegen, wie Migration und Umweltschutz richten. Im Zentrum meiner Arbeit werden die Kinder stehen. Ich glaube ich bin nun so weit, dass ich die richtige Mischung zwischen Spass und Disziplin im Unterricht anbieten kann.\nMit Musik lässt sich Mitgefühl wecken und das Bewusstsein erweitern. Ich kann nur empfehlen, sowohl im Alltag als auch am Arbeitsplatz Musik zu machen. Das fördert Vertrauen und stärkt Gruppen, genauso wie auch einzelne Personen.\nDie Schweiz war grosszügig zu mir und ich fühle mich noch immer sehr mit Ihr Verbunden. Ich wohne jetzt zwar in Italien, biete aber weiterhin Gesang-Workshops an, z.B. auch innerhalb von Firmen, für die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Ich singe an Konferenzen und Tagungen um bestimmten Themen zu vertiefen und ausserdem texte und komponiere Lieder auf Anfrage.\nIch möchte mich bei Pia Hartmann herzlich bedanken. Sie hat die Ideen, die Projekte und die Arbeit mit mir, als Mitglied des Vereins, von der Gründung bis zur Auflösung geteilt. Am liebsten würde ich mich bei jeder Person, die mir in dieser spannenden Zeit geholfen hat, namentlich bedanken, aber ich würde viele Seiten brauchen und trotzdem immer wieder an jemanden denken der/die ich noch nicht genannt hätte.\nDanke, für Euer aller Vertrauen, Eure Freundschaft, Eure Gedanken, Eure Spenden, Eure Zeit... Danke!\nIch werde versuchen meine Website www.thbothe.com immer aktualisiert zu halten, und meine Projekte immer aufzulisten. Für Fragen oder Ideen bin ich am besten per Mail erreichbar.\nIch wünsche jedem von Euch Frohe Weihnachten und ein Gesundes 2016!


Tempelhof: Pro und Contra für einen Weiterbetrieb - WELT\nTempelhof: Pro und Contra für einen Weiterbetrieb\nTempelhof Pro und Contra für einen Weiterbetrieb\nVeröffentlicht am 19.04.2008 | Lesedauer: 3 Minuten\nPro von Bernhard Liscutin, Präsident der Interessengemeinschaft City-Airport Tempelhof:\nDer Fluggast oder Besucher, der zum ersten Mal die Abflughalle betritt, nimmt beeindruckt die Besonderheit der Architektur, die Weite und Höhe der Halle wahr. „Die Mutter aller Flughäfen“– wie gerechtfertigt die Beurteilung des Flughafens Tempelhof durch Sir Norman Foster ist, erschließt sich demjenigen, der dort Tag für Tag im Fluggastbetrieb verantwortlich eingebunden ist. Was der Flughafenarchitekt Ernst Sagebiel ohne jegliches Vorbild in der damaligen Welt 1934 bis 1936 geplant und geschaffen hat, ist genial.\nDie Haupthalle verläuft von der Stadtseite bis zu den Flugsteigen am Vorfeld. Der Fluggast kommt vom Betreten des Eingangsbereichs der Halle auf geradem Weg seinem eigentlichen Ziel, dem Zugang zu den Abflugwarteräumen und passiert dabei – wie zufällig – die Reihe der Abfertigungsschalter. Er sucht nicht, er geht einfach vorbei und findet. Hier kann man es sich noch erlauben, 20 Minuten vor Abflug zu erscheinen.\nDieses vollendete Prinzip des einfachen, kürzesten Weges hat man bei den Neubauten nahezu aller deutschen und europäischen Flughäfen völlig missachtet. Ebenso bequem gradlinig ist der Weg für den ankommenden Fluggast. Zwangsläufig kommt er geradewegs an der Gepäckausgabe vorbei, verlässt die Haupthalle über eine Treppe zur Straßenebene und ist – mitten in der Stadt. Ein aufregendes Schauspiel. Vom Flugzeug zum Taxi in nicht mehr als zehn Minuten.\nAus meiner Erfahrung langjähriger Tätigkeit als Marketing- und Verkaufsmanager einer internationalen Fluggesellschaft bietet nur Tempelhof einer Fluggesellschaft die Möglichkeit, ein ganzheitliches Marketingprinzip an einem Ort unmittelbar am Kunden Fluggast und dem eigentlichen Produkt Flugbetrieb zu verwirklichen.\nDies alles darf und kann man nicht aufgeben, auch nicht um den Preis, aus der Gebäudeanlage ein Technologie-Zentrum für Medizin und der Hauptabflughalle eine weitere Kongresshalle für Berlin zu machen.\nContra von Rainer Schwarz, Sprecher der Geschäftsführung der Berliner Flughäfen:\nKein zweites Thema wird derzeit in der Stadt so heiß diskutiert wie die im Oktober 2008 anstehende Schließung des Flughafens Tempelhof. Bei allem Verständnis für große Emotionen wundere ich mich doch darüber, wie wenig rationale Argumente in der hitzigen Debatte eine Rolle spielen. Wie war das doch gleich? Warum wird Tempelhof geschlossen? Richtig: Seit 1996 verfolgen die Länder Berlin und Brandenburg, die Bundesrepublik und unser Unternehmen, die Berliner Flughäfen, eine schlüssige Strategie: die Bündelung des gesamten Luftverkehrs bis 2011 auf dem BBI in Schönefeld. Nur mit der Bündelung des Luftverkehrs an einem Standort wird es uns künftig gelingen, die kritische Masse für weiteres Wachstum und mehr Flüge nach Amerika und Asien zu schaffen.\nEs hat über zehn Jahre harter Planungsarbeit, viele Rückschläge, ungezählte Gerichtsverfahren und viele Millionen Euro gekostet, diese ökonomisch sinnvolle Strategie rechtssicher zu machen. Es ist klar: BBI darf nur dann gebaut werden, wenn Tegel und Tempelhof geschlossen werden. Für Berlin ist diese Entscheidung Milliarden wert. Ich bin mir sicher: Zehntausende von Arbeitsplätzen werden in den nächsten Jahren durch den BBI in der Region entstehen.\nEine Offenhaltung Tempelhofs würde bedeuten, sich von der BBI-Strategie zu verabschieden. Es würde bedeuten, weitere Millionenverluste in Tempelhof anzuhäufen. Wir als Flughafengesellschaft würden uns sogar strafbar machen, da wir per Oktober 2008 aus der Betriebspflicht entlassen werden. Vor allem aber würde die Offenhaltung Tempelhofs bedeuten, den BBI, das wichtigste Zukunftsprojekt unserer Stadt, unnötig in Gefahr zu bringen.\nEs geht bei der Schließung von Tempelhof nicht darum, jemandem etwas wegzunehmen. Es geht darum, Berlin mit dem BBI fit für das 21. Jahrhundert zu machen. Die historischen Verdienste Tempelhofs dürfen dabei nicht vergessen werden. Ich freue mich auf eine sinnvolle Nachnutzung des so bedeutenden Areals und auf den Start des BBI Ende Oktober 2011.\nAlle Teile der Serie "Mythos Tempelhof" HIER .\nBerlin & Brandenburg Serie, Teil 1\nFoster nennt Tempelhof "Mutter aller Flughäfen"\nBerlin & Brandenburg Tempelhof - die Mutter aller Flughäfen\nDeutschlands ältester Verkehrsflughafen: Eine Ära geht zu Ende\nDer Kurz-Link dieses Artikels lautet: https://www.welt.de/103770068


Nivea goes Baby\nOh Mann, heute möchte ich euch unbedingt ein paar Produkte vorstellen, die ich jetzt ausnahmsweise nicht getestet habe, aber das hat einen guten Grund. Nivea hat mitbekommen, das ich im August Mama werde, und mir drei tolle Baby Produkte aus ihrem Sortiment zukommen lassen. Klar, könnte ich die nun mit Nick testen, aber irgendwie hab ich beim Auspacken gleich ein paar Tritte bekommen, ganz nach dem Motto: Mama, das gehört mir. Dementsprechend steht das Set nun im Wickelbereich von meinem Zwerg. NIVEA SOFT CREME - 200ml, 2,99€\nJede Mama nutzt Creme für den Pöschi, trockene Stellen und fürs Gesicht. Ich bin echt neugierig, wie sich Nivea gegenüber Penaten schlagen wird. Creme wollte ich nun wirklich nicht öffnen, also kann ich nicht zu Geruch und Wirkung sagen, aber das hole ich nach, versprochen.\nNIVEA BABY SOFT & CREAM - 63Stk, 1,99E\nVon den Tüchern hab ich 2 für den Pöschi von Nick genommen. Er ist sehr empfindlich und daher fand ich es interessant zu sehen, ob er davon auch so rot wird, wie von anderen Pflegetüchern. Er ist zwar nicht mehr so empfindlich, wie als Baby, aber auch hier wird er leicht rot, gerade wenn die Kaka etwas fester ist. Mal gucken, wie der Zwerg sie findet, davon mach ich es abhängig, ob ich sie weiter nutze. Riechen tuen sie jedenfalls total nach Baby und Nivea. NIVEA BABY EXTRA MILD SHAMPOO - 200ml, 2,49€\nDas Shampoo hab ich auch nicht getestet, noch nicht, denn Nick hat schon sein Lieblingsshampoo. Das riecht hier jedoch ganz dezent nach Kamille, und erinnert mich sehr an meine eigene Kindheit. Ich bin schon gespannt, wie sich das Haar danach anfühlt und ob es dann auch so toll duftet.\nIch freu mich schon auf die erste Zeit mit dem Bauchzwerg und Nivea. *Damit alles seine Ordnung hat. Es handelt sich um ein kostenfreies Testprodukt. Diese Tatsache hat keinen Einfluss auf meine Bewertung. Teilen


ᐅᐅ caps und hüte vergleichen mit Top Listen - 2021\n10 caps und hüte Produktkette im Überblick!\nTHE NORTH FACE 66 Classic HAT Hüte, Rosa, Einheitsgröße\nMaterial - Hauptteil | 100 % gewaschene Baumwolle\nVECRY Herren Slouchy Mütze Strickmützen Rasta Skull Cap Sommer Winter Sackmütze (Rotwein)\n14,32 EUR - 1,65 EUR 12,67 EUR\n4sold Junior Original 5 Panel Cap Unisex Jungen Mädchen Mütze Baseball Cap Hut Kinder Kappe (Purple)\n【Die neuesten Upgrades】Vorweg: Grobes Material; rieche; Die Verkabelung und die Batterie sind leicht abzufallen; LED ist nicht hell. Jetzt: Leichtes und weiches Material; Geruchlos; Die Verkabelung und die Batterie sind genäht und fixiert. "Ein / Aus" Schalter versteckt in der Ecke; Die Farbe ist heller.\n49,94 EUR - 37,06 EUR 12,88 EUR\nBaseball Cap Hut, Sport Hut Hysteresen für Männer und Frauen - Verstellbarer Sport Casual Sun Hut für Angeln Golf Reisen (braun)\nKappe herren winter Geschlecht: Unisex\nCap winter: Verstellbar\nBaseball cap mit ohrenklappen Größe: 56-60cm (verstellbar)\nHerren kappe Material: Baumwolle, in hoher Qualität, Sport Cap für Baseball Basketball laufen Jogging Angeln Golf Reiten\nMaenner kappe Geeignet für: Erwachsene Menschen Outdoor-Sport, wie Baseball, Radfahren, Angeln, etc ...\niQ-Company Cap IQ UV 200 und Neck Bites, Dark-Blue, One Size\n25,95 EUR - 5,44 EUR 20,51 EUR\n1. 10 caps und hüte Produktkette im Überblick\n2. caps und hüte Kaufratgeber\n4. Vor-und Nachteile im Zuge der Aneignung von caps und hüte Erzeugnissen im Internet\ncaps und hüte Kaufratgeber\nBesonders sollte ausgeprägt Wert auf das Produkt gelegt werden, denn kein Einziger hat Vergnügen an einem Produkt was zwar Günstig erworben wurde allerdings bereits nach kurzer Zeit kaputt geht. So erfassen Sie ob caps und hüte Produktkette qualitativ hochwertig sind und okay verarbeitet wurden. Hierfür können Sie nachsehen aus welchem Material der Artikel gefertigt wurde, in welcher Gestalt der Artikel ist. Ferner ist es gesondert hilfreich ist es Kundenbewertungen zu Lesen von Leuten die caps und hüte in dieser Art oder in dieser Art gekauft haben.\nDie Haptik und das Konzeption von caps und hüte Produkten spielt für die häufigsten eine erhebliche Rolle. Denn es sollte nicht bloß auf die Optik gelegt werden anstelle auchvor allem auf die oben genannten Punkte.\nDas Material sagt erheblich über die Anspruch des Produktes aus. Bei dem Kauf von caps und hüte Erzeugnissen sollte Sie darauf Wert legen, dass diegeeigneten Materialien genutzt werden und ebendiese gleichwohl ordentlich verarbeitetwurden.\nAuswelchem Material soll das caps und hüte Produkt gefertigt sein?\nGibtes zusätzliche Produktfamilie zu caps und hüte Produkten\nVor-und Nachteile innerhalb der Aneignung von caps und hüte Fabrikaten im Internet\nBei dem Erwerb von caps und hüte Fabrikaten existieren einige Dinge zu beachten um die tadellose Kaufentscheidung zutreffen. Deswegen sollten Sie im Vorhinein nachdenken, was für Sie alleine am wesentlichsten ist: die Klasse, der Preis oder doch die Optik und das Designkonzept? In diesem Personenwagen Ratgeber beraten wir Sie in dieser Art, damit Sie ebenfalls akkurat das bekommen was Sie sich wünschen!\nFast jedweder hat das bereits Mal erlebt. Man überfliegt die Finessen des Artikels und bestellt es voreilig. Dann kommt die Rechnung an und die Versandkosten sind teurer als das caps und hüte von alleine, oder es dauert über 3Wochen bis das Bündel ankommt. Das kann längst außergewöhnlich Nerven zerreibend sein. Um dem vollständigen vorzubeugen und während der Aneignung eines caps und hütees nicht lange auf die Lieferung warten zu müssen, sollte man sich die Versandart und Lieferzeit, sowie der Aufwand akkurat anschauen. Das gilt nicht lediglich für Wohnwand, statt dessen für sämtliche caps und hüte, die man bestellt.\nSehr fundamental binnen deiner Kaufentscheidung sind die Meinungen anderer Bezieher. Ein in Ordnung bewertetes caps und hüte Produkt scheint die Konsument zufrieden zu stellen und wird von diesen mit Hilfe eine gute Bewertung weiterempfohlen. Um sich ein Bild von einem Artikel bilden zu können sollten viele verschiedenartige Bewertungen durchgelesen werden. Gute Bewertungen, zugegeben gleichwohl ungenügende Bewertungen! Ansonsten kannst du dir das caps und hüte gleichfalls in einem örtlichen Geschäft genauer anschauen und bestimmt ebenfalls in die Hand nehmen oder zusätzlich prüfen.\nUnbedeutend hierdurch, ob sich um ein neuwertiges, oder gebrauchtes caps und hüte handelt, sollte man sich akkurat überlegen was das caps und hüte enthalten sollte und wie reichlich man zu Diensten ist für die Klasse zu investieren. Im sonstigen Verlauf wäre es sehr ratsam, zunächst sich automatisch ein Bild von den andersartigen Erzeugnissen herzustellen und folgend erst einen caps und hüte Vergleich oder Test in Gestalt eines Spielfilme, oder umfänglichen Berichtes anzuschauen bzw. durchzulesen. Natürlich trifft das nicht auf alles zu und manche Sachen kann man gleichfalls ohne Zeitverzug nach manchen Sekunden kaufen und hiermit ausgesprochen reichlich Vergnügen haben, oder sich die Arbeit wesentlich leichter machen.\nweiße baseball caps\ncaps in berlin kaufen\nwo kann ich caps kaufen


Wiederherstellen versehentlich gelöschter Kontakte aus Outlook 2010 | Gelöschte Kontakte Wiederherstellung von Outlook 2010\nGelöschte Kontakte aus Outlook 2010\nEin einfacher Fehler von Ihnen während der Arbeit an Outlook 2010 können Sie Ihre wertvollen E-Mail-Kontakte von Ihnen weg zu nehmen. Das könnte ein versehentliches Löschen von Kontakten sein. Denken Sie, dass Sie planen, eine unnötige Kontakt aus Outlook 2010 löschen, aber Sie haben eine sehr wichtige Kundenkontakt in aller Eile mit Shift Delete Tastenkombination gelöscht. Finish, gelöschte Kontakt wird auch nicht in Ordner Gelöschte Objekte zu wiederherzustellen aufgeführt. Was jetzt tun? Gibt es eine Möglichkeit, die gelöschten Kontakt wieder? Sicherlich ja, können Sie wieder Ihre gelöschten oder verlorenen Kontakte wieder ihren Stolz Position in Ihrem eigenen mit Hilfe von Microsoft Outlook PST-Daten-Recovery-Tool. Eine solche leistungsstarke Anwendung ist Outlook PST Reparaturprogramm. Holen Sie sich das Software-und betrauen. Innerhalb kurzer Zeit werden gelöschte Kontakt direkt vor Ihnen.\nMicrosoft Outlook 2010 umfasst zahlreiche Funktionen, um alle Ihre Kommunikationsbedürfnisse bei der Arbeit und Zuhause zu erfüllen. Erstaunlichen Eigenschaften von Outlook 2010 lassen Sie nie denken, jeder andere E-Mail-Tool für den Austausch von Informationen. Während Sie auf dem Weg, um die E-Mail-Erfahrung mit Outlook 2010 zu genießen sind, eine einfache Fehler von Ihnen, dass Sie alle Ihre Arbeiten zu stoppen und daran denke dh Löschen eines wichtigen Kontaktdaten. Keine Sorge, ist PST-Datei Reparatur-Software für Sie die gelöschte E-Mail-Kontakt zurück zu bekommen, aber die Chancen für eine Erholung hängt, wie schnell Sie reagieren. Es kann nur vor dem Überschreiben Sie den Speicherort der gelöschten Kontakt mit neuen Daten wiederhergestellt werden. Um beste sein, sobald Sie das Löschen des Kontakts bemerken, beenden Sie Outlook und starten Erholung.\nGenerell Löschen eines Kontakts aus Outlook 2010 wird nie wischen Sie es mit einem Schuss aus der PST-Datei. Nur die Stelle, wo der Kontakt gehalten wurde als frei, um neue Daten zu speichern markiert werden, aber die tatsächliche Kontaktdaten bleibt unverletzt, bis einige neue Daten überschrieben, dass bestimmten Ort. Davor kann es leicht erholt mit PST-Datei Datenrettungs-Tool werden. Erweiterte Recovery-Algorithmen der Software scannt die gesamte PST-Datei in kurzer Zeit und stellt gelöschte Kontakt. Mit dieser Software können Sie auch verlorene E-Mails, wenn MS Outlook friert seinen Zugang. Es ist ein all in Outlook Recovery-Tool, mit dem Sie sogar reparieren kann korrupte PST-Datei und verloren gegangene Daten an Ihren Fingerspitzen. Es ist eine einfach zu bedienende Anwendung nativ für Windows-Computer entwickelt wurde. Sie können diese Anwendung ausgeführt reparieren gebrochenen PST-Datei auch nach scanpst.exe nicht auf tun.\nNun wollen wir uns in Richtung, wie Sie gelöschte Kontakt aus Outlook 2010 zu erholen gehen. Installieren Sie die Software und ermöglichen es, die PST-Datei zu scannen. Bald nach Beendigung des Scan-Vorgangs wird Ihre gelöschten Kontakt wieder in seine Position. Für den gesamten Recovery-Prozess erwartet sie nur wenige Mausklicks von der Nutzung Ende. Es ist eine extreme einfaches Werkzeug mit einfachen Benutzeroberfläche, die PST-Datei zu reparieren und wiederherstellen Outlook-Daten. Es kann auch verwendet werden, um beheben beschädigte PST-Datei von Outlook 2007 und 2010. Anstatt zu denken viel, auf Download klicken, um die Testversion der Software zu erhalten.\nSteps to gelöschte Kontakte aus Outlook 2010 wiederherstellen:\n1: Starten Sie die Installation PST-Datei Reparatur-Software entweder über Desktop-Icon oder aus dem Startmenü. Willkommen-Fenster öffnet sich, wie in Abbildung 1.Klicken gezeigt auf Open PST-Datei, um den Pfad der PST-Datei von wo aus Sie den Kontakt gelöscht wählen.\n2: Nach Auswahl PST Pfad, auf Weiter, um fortzufahren klicken. Neues Fenster öffnet sich mit zwei verschiedenen Scan-Optionen wie in Abbildung 2.\n3: Wählen Sie den gewünschten Scan-Option und klicken Sie auf "Repair". Software durchsucht das ausgewählte PST-Datei und zeigt die Liste der wiederhergestellten Elemente wie in Abbildung 3.\nAbbildung 3: Wiederhergestellte Kontakte\n4: Wenn Sie mit wiederhergestellten Ergebnissen zufrieden sind, kaufen die Software und die wiederhergestellten PST-Datei Daten.


Mit dem FlixBus von St.Gallen nach Prag - FM1Today\nFM1Today /Ostschweiz /Mit dem FlixBus von St.Gallen nach Prag\nMit dem FlixBus von St.Gallen nach Prag\nFlixBus fährt ab sofort sieben neue Ziele ab St.Gallen an\t© Keystone/Walter Bieri\nDas Fernbusunternehmen FlixBus fährt diesen Winter sieben neue Direktziele ab St.Gallen an. Ab sofort gelangen St.Galler mit dem grünen Bus in knapp zehn Stunden nach Prag.\nAb sofort können FlixBus-Reisende ab St.Gallen ohne Umstieg nach Prag fahren. Die tschechische Hauptstadt an der Moldau wird erstmalig direkt angefahren, schreibt FlixBus in einer Mitteilung. Fünfmal wöchentlich fährt der Bus in St.Gallen um 10.25 Uhr los. Den Prager Hauptbahnhof erreicht der Bus um 20.10 Uhr, den Omnibusbahnhof ÚAN Florenc zehn Minuten später.\nSieben neue Direktziele ab St.Gallen\nNeu im Reiseangebot ab St.Gallen sind zudem vier Ziele in Deutschland. Ab sofort geht es fünfmal pro Woche, montags sowie von Donnerstag bis Sonntag, nach Bayern. Angesteuert werden Augsburg, Aichach, Ingolstadt und Regensburg.\nAlle neuen Direktziele ab St.Gallen im Überblick:\nSt. Gallen – Prag Hauptbahnhof (Mo+Do-So, Fahrzeit 9:45 h, ab 35,00 CHF)\nSt. Gallen – Prag ÚAN Florenc (Mo+Do-So, Fahrzeit 9:55 h, ab 35,00 CHF)\nSt. Gallen – Pilsen (Mo+Do-So, Fahrzeit 8:20 h, ab 29,50 CHF)\nSt. Gallen – Augsburg (Mo+Do-So, Fahrzeit 3:30 h, ab 15,50 CHF)\nSt. Gallen – Aichach (Mo+Do-So, Fahrzeit 4:00 h, ab 15,50 CHF)\nSt. Gallen – Ingolstadt (Mo+Do-So, Fahrzeit 4:45 h, ab 18,00 CHF)\nSt. Gallen – Regensburg (Mo+Do-So, Fahrzeit 6:00 h, ab 23,00 CHF)\nWeitere Ziele ab 2018\nWie FlixBus mitteilt, wird das Streckennetz auch 2018 weiter ausgebaut. Allein im deutschsprachigen Raum kommen rund 140 neue Halte hinzu. «2018 werden viele bestehende Verbindungen aufgestockt, neue touristische Ziele an das FlixBus-Streckennetz angebunden und die ländlichen Regionen weiter vernetzt», so André Schwämmlein, FlixBus-Gründer und Geschäftsführer.


AK Bau GmbH | Deutscher Estrichpreis 2014\nWissenswerkstatt „Gmünder Eule“\nAuf dem ehemaligen Güterbahnhofsgelände ist die Wissenswerkstatt „Gmünder Eule“ entstanden. Hierbei handelt es sich um eine Bildungs- und Fördereinrichtung für Kinder, Schüler und Jugendlichen aus der gesamten Region. In Werkstätten und Laboren werden den Kindern hier spielerisch und anschaulich die Inhalte von Ausbildungsberufen und Studienfächern näher gebracht. Durch eigenes Ausprobieren soll das Interesse für die hier gezeigten Berufsfelder geweckt und entwickelt werden. Die Herausforderung bei diesem Objekt bestand darin, eine „Deckenbeschwerung von 30 mm“ auf die Holzbalkendecke von über 300 m2 zu verlegen (entsprechend unserer Empfehlung). Da Holzbalkendecken aufgrund fehlender Masse oft einen geringen Schallschutz besitzen, haben wir diese mit dem Produkt Fermacell Waben-Dämmsystem versehen. Anschließen wurde auf die Deckenbeschwerung eine Trittschalldämmplatte 22/20 mm EPS DES sg eingebracht. Durch diesen Fußbodenaufbau konnte der Trittschallwert auf bis zu 27 dB verbessert werden.\nFür die Bearbeitung von Flächen, die eine Größenordnuung von über 600 m2 aufwiesen, verwendeten wir unsere „Estrich-Abziehmaschine“. Hier waren teilweise Flächen vorhanden, bei denen wir eine Abziehbreite von bis zu 4 m installieren konnten (z.B. im Bestabd Holzhalle). Dadurch hatten wir die Möglichkeitm bei Verlegung eines konventionellen Zementstrichs bis 65 mm, eine Tagesleistung von 300 m2 bis 600 m2 zu leisten. Weiterhin besitzen wir zwei elektrische Estrichpumpen mit einer Energierquelle von 32 Ampere, die grandiose Vorteile bieten, wie z.B. Ersparnis des Diesels, Lärmfreiheit sowie Umweltfreundlichkeit.\nEs musste ein diffusionsfähiger Nutzbelag mit einer Dicke von 4 mm in einem Arbeitsgang und mit einer Flächenrakel auf die ausreichend enthärtete Grundierung eingebaut werden (bei WC-Anlagen Epoxidbeschichtung, Farbe grün). Die Voraussetzung für den Nutzbelag war, dass er unempfindlich gegen Feuchtigkeit, Öle, Treibstoffe und Streusalz sein musste. Ein werksgemischter, kunstharzvergüteter Trocknörtel aus hochwertigem Spezialelement vom Hause Chemotechnik – SiC Megaplan – konnte diese Bedingung erfüllen.\nNach dem Einbringen des Oberflächenschutzes, die für eine Verringerung der Verschmutzungsneigung verantwortlich ist sowie für eine Erleichterung der Unterhaltsreinigung, konnten wir die Abnahme gemäß VOB/B durchführen und das Objekt innerhalb von 6 Wochen abschließen und an den Bauherrn übergeben.\nLesen Sie mehr auf der Website des » Bundesverband Estrich und Belag