Wie bereite ich meine Daten korrekt für die Analyse in SPSS vor?

Um Ihre Daten für eine Analyse in SPSS richtig vorzubereiten, sollten Sie: 1) Daten überprüfen auf Vollständigkeit und Fehler, 2) Variablen mit Labels definieren, 3) Messniveau (nominal, ordinal, metrisch) festlegen. Eine gründliche Vorbereitung spart Zeit und minimiert Fehler.

Welche statistischen Tests eignen sich für meine BWL-Bachelorarbeit?

Die Wahl hängt von Ihrer Forschungsfrage und Datenart ab. Häufig verwendet werden: T-Test (Gruppenvergleiche), Chi-Quadrat-Test (kategoriale Zusammenhänge), Pearson-Korrelation (metrische Beziehungen) und Regressionsanalyse (Einflussbeziehungen).

Wie präsentiere ich SPSS-Ergebnisse professionell?

Nutzen Sie: 1) Tabellen und Diagramme mit klaren Beschriftungen nach APA-Richtlinien, 2) Präzise Erläuterungen der Ergebnisse im Kontext Ihrer Forschungsfrage, 3) Interpretation der Bedeutung und Diskussion der Hypothesen. Eine strukturierte Darstellung ist entscheidend für akademische Standards.

SPSS Auswertung für BWL-Bachelorarbeit: Anfänger-Guide 2026

Daten & Quellen

Kern-VerfahrenT-Test, ANOVA, Chi-Quadrat, Pearson-Korrelation, lineare & logistische Regression
Signifikanzniveau (Standard)α = 0,05; Nullhypothese wird bei p < 0,05 verworfen
Messniveausnominal, ordinal (z. B. Likert-Skala) oder metrisch
Varianzhomogenität prüfenLevene-Test; bei p < 0,05 robustes Verfahren (Welch-Test)
Import-Formate.sav (nativ), .xlsx/.xls (Excel), .csv/.txt; dt. Dezimalkomma beachten
Software-HerstellerIBM SPSS Statistics, Primärquelle

Kurzantwort

Eine SPSS-Auswertung für die BWL-Bachelorarbeit läuft in drei Schritten ab: Dateneinrichtung (Import, Variablenansicht, Messniveau), deskriptive Statistiken (Häufigkeiten, Mittelwert, Standardabweichung) und Hypothesentests (T-Test, ANOVA, Korrelation, Regression). Die Testauswahl richtet sich nach Forschungsfrage und Messniveau der Variablen.

Definition

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ist eine von IBM vertriebene Statistiksoftware für deskriptive und inferenzstatistische Analysen quantitativer Daten. In BWL-Bachelorarbeiten wird SPSS vor allem für Umfrageauswertungen, Gruppenvergleiche und Regressionsanalysen eingesetzt. Die Software unterstützt alle drei Messniveaus (nominal, ordinal, metrisch) und liefert APA-konforme Tabellen für die direkte Übernahme in den Ergebnisteil.

SPSS ist ein unverzichtbares Werkzeug für die statistische Analyse in BWL-Bachelorarbeiten. Es ermöglicht die effiziente Verarbeitung und Auswertung von Daten, insbesondere durch Regressionsanalysen, um Geschäftsbeziehungen zu untersuchen. In diesem umfassenden Guide zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie SPSS von der Dateneinrichtung bis zur Ergebnispräsentation für Ihre Bachelorarbeit einsetzen.

SPSS ist sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene geeignet und unterstützt Sie dabei, Ihre Forschungsergebnisse klar und nachvollziehbar zu präsentieren.

In diesem Artikel erfahren Sie:

✓Einrichtung von Datensätzen: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Vorbereitung und Organisation Ihrer Daten
✓Deskriptive Statistiken: Wie Sie Daten analysieren und visuell darstellen
✓Hypothesentests: Auswahl und Durchführung relevanter Tests wie T-Test, ANOVA oder Regression
✓Präsentation der Ergebnisse: Tipps zur Darstellung in Tabellen, Grafiken und im Fließtext nach deutschen akademischen Standards

SPSS Auswertung: So geht es richtig

IBM SPSS Statistics Software Interface für statistische Datenanalyse

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Datensatz in SPSS einrichten

Nachdem die Grundlagen von SPSS in der Einleitung behandelt wurden, geht es nun darum, Ihren Datensatz Schritt für Schritt einzurichten. Eine sorgfältige Datenvorbereitung ist entscheidend, um spätere Analysen effizient und fehlerfrei durchführen zu können. Ein strukturierter Ansatz spart nicht nur Zeit, sondern verbessert auch die Qualität Ihrer Ergebnisse in SPSS.

Datenerhebungsmethoden für BWL-Forschung

Für Ihre Bachelorarbeit in der Betriebswirtschaftslehre stehen Ihnen verschiedene Methoden zur Datenerhebung zur Verfügung, abhängig von Ihrer Forschungsfrage.

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Online-Umfragen: Diese Methode ist besonders beliebt, da sie kostengünstig ist und schnell große Stichproben ermöglicht. Plattformen wie SurveyMonkey oder LimeSurvey bieten oft die Möglichkeit, die erhobenen Daten direkt im SPSS-Format (.sav) zu exportieren.
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Experimentelle Daten: Solche Daten entstehen durch kontrollierte Studien, beispielsweise zur Untersuchung von Marketingstrategien. Typische Messwerte umfassen Reaktionszeiten, Kaufentscheidungen oder Bewertungen, die Sie systematisch in Excel-Tabellen dokumentieren können.
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Sekundärdaten: Daten aus Quellen wie Unternehmensdatenbanken, Statistischen Ämtern oder Marktforschungsinstituten bieten umfangreiche Informationen, etwa zu Umsätzen, Kundendaten oder Marktentwicklungen. Diese Daten liegen häufig als CSV-Dateien vor und sind in der Regel bereits strukturiert.

Wichtiger Tipp: Es ist wichtig, jeden Erhebungsschritt genau zu dokumentieren, vom Zeitraum der Datenerhebung über die Stichprobengröße bis hin zu besonderen Umständen. Diese Informationen sind später für den Methodenteil Ihrer Arbeit unverzichtbar.

Daten in SPSS importieren

Der Importprozess in SPSS hängt vom Dateiformat ab, das Sie verwenden. Für deutsche Daten sollten Sie darauf achten, das Dezimalkomma (z. B. 15,7) und das Semikolon als Trennzeichen zu verwenden.

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SPSS-Format (.sav): Öffnen Sie die Datei direkt über "Datei" → "Öffnen" → "Daten". Prüfen Sie anschließend die Daten auf mögliche Fehler.
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Excel-Dateien (.xlsx oder .xls): Achten Sie darauf, dass die erste Zeile ausschließlich Variablennamen enthält, idealerweise ohne Sonderzeichen oder Umlaute. Die Daten selbst beginnen ab der zweiten Zeile. Variablen sollten numerisch kodiert sein, beispielsweise 1 = "männlich" und 2 = "weiblich". Die Excel-Datei sollte nur den Datensatz ohne zusätzliche Inhalte enthalten.
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Textdateien (.csv oder .txt): Öffnen Sie die Datei zunächst mit einem Texteditor, um die Variablennamen, Dezimaltrennzeichen und verwendeten Trennzeichen zu prüfen. Nutzen Sie dann in SPSS den Importassistenten über "Datei" → "Daten lesen" → "Aus Text" und passen Sie die Einstellungen entsprechend an.

Wichtig: Um Ihre Rohdaten zu schützen, speichern Sie den vorbereiteten Datensatz immer in einer separaten Datei. Nach dem Import können Sie in der Variablenansicht die Eigenschaften der Variablen definieren.

Variablen und Eigenschaften einrichten

Nach dem erfolgreichen Import wechseln Sie in die Variablenansicht (Variable View) von SPSS, um die Variablen korrekt zu definieren. Hierbei sollten Sie Folgendes beachten:

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Klare Benennung und Beschriftung: Geben Sie den Variablen kurze, prägnante Namen zur Identifikation und ergänzen Sie diese mit ausführlichen Beschreibungen. Zum Beispiel könnte die Variable "alter" die Beschriftung "Alter der Befragten in Jahren" erhalten, während "geschl" als "Geschlecht der Teilnehmer" beschrieben wird.
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Fehlende Werte definieren: SPSS erkennt systembedingte fehlende Werte (leere Felder) automatisch. Für spezielle Codes, wie "-99" (für "weiß nicht" oder "nicht zutreffend"), können Sie benutzerdefinierte fehlende Werte festlegen. Bei kategorialen Variablen sollten Sie String-Kategorien in numerische Werte umwandeln und diese entsprechend beschriften, etwa 1 = "männlich" und 2 = "weiblich".
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Variablentypen festlegen: Stellen Sie sicher, dass die Variablentypen korrekt definiert sind, beispielsweise als numerisch, String oder Datum. Für Währungsangaben verwenden Sie ein numerisches Format und ergänzen in der Beschriftung das Euro-Symbol, z. B. "Monatseinkommen in Euro".
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Messniveau bestimmen: Legen Sie das Messniveau jeder Variable fest, nominal für Kategorien ohne Reihenfolge, ordinal für geordnete Kategorien und metrisch für kontinuierliche Werte. Diese Einstellung beeinflusst, welche statistischen Tests SPSS vorschlägt.

Deskriptive Statistiken in SPSS durchführen

Mit einem gut strukturierten Datensatz können Sie erste deskriptive Analysen durchführen, die als Basis für Ihre empirische BWL-Arbeit dienen. Diese Analysen helfen Ihnen, die Eigenschaften Ihrer Stichprobe besser zu verstehen und bereiten den Weg für weiterführende Hypothesentests.

Wichtige Statistiken für die BWL-Forschung

Je nach Messniveau Ihrer Variablen sind unterschiedliche deskriptive Kennzahlen in der BWL relevant. SPSS bietet hierfür verschiedene Analyseoptionen:

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Häufigkeitsverteilungen: Diese eignen sich für kategoriale Variablen wie Geschlecht, Bildungsabschluss oder Branchenzugehörigkeit. Sie finden diese Funktion unter "Analysieren" → "Deskriptive Statistiken" → "Häufigkeiten".
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Numerische Variablen: Für Variablen wie Alter, Einkommen oder Umsatzzahlen nutzen Sie "Analysieren" → "Deskriptive Statistiken" → "Deskriptive Statistiken".
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Gruppenvergleiche: Mittelwerte verschiedener Gruppen vergleichen Sie über "Analysieren" → "Mittelwerte vergleichen" → "Mittelwerte".

Automatische Berechnung

SPSS liefert automatisch Kennzahlen wie Mittelwert, Median und Standardabweichung. Zahlen werden dabei im deutschen Format dargestellt, z. B. 34,7 % oder 3.456,78 €.

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Kreuztabellen: Nutzen Sie "Analysieren" → "Deskriptive Statistiken" → "Kreuztabellen".
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Mehrfachantworten: Definieren Sie ein Variablen-Set über "Analysieren" → "Mehrfachantworten".

Diagramme und Tabellen in SPSS erstellen

Sobald Sie die numerischen Kennzahlen ermittelt haben, können Sie Ihre Daten grafisch aufbereiten. Visuelle Darstellungen sind ein wichtiger Bestandteil von BWL-Arbeiten und sollten den deutschen Standards entsprechen.

Formatierung beachten: Achten Sie darauf, dass alle Beschriftungen und Zahlenformate den deutschen Konventionen entsprechen. Prozentangaben sollten mit Komma dargestellt werden (z. B. 23,4 %), und Geldbeträge sollten das Euro-Symbol enthalten.

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Diagramme direkt erstellen: Im Häufigkeiten-Dialog können Sie über den Button "Diagramm" passende Grafiken erstellen. Für binäre, nominale und ordinale Variablen eignen sich Balkendiagramme. Kreisdiagramme sind sinnvoll bei nominalen Variablen mit wenigen Kategorien. Für kontinuierliche Variablen wie Alter oder Einkommen verwenden Sie Histogramme und aktivieren die Option "Normalverteilungskurve anzeigen".
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Erweiterte Diagrammoptionen: Unter "Grafiken" → "Veraltete Dialogfelder" finden Sie zusätzliche Möglichkeiten. Für Balkendiagramme wählen Sie "Balken" → "Einfach" und legen die Variable für die Kategorienachse fest. Kreisdiagramme erstellen Sie über "Kreisdiagramm" → "Zusammenfassungen für Gruppen von Fällen".

Deskriptive Ergebnisse in die Arbeit integrieren

Die Präsentation Ihrer SPSS-Ergebnisse sollte sorgfältig aufbereitet werden, um den Standards deutscher Hochschulen zu entsprechen.

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Tabellenformatierung: Aktivieren Sie im Häufigkeiten-Dialog die Option "APA-Stil-Tabellen erstellen". Passen Sie die Tabellen an, indem Sie deutsche Spaltenbeschriftungen wie "Häufigkeit", "Prozent" und "Gültige Prozente" verwenden. Begrenzen Sie die Nachkommastellen auf maximal zwei.
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Ergebnisse im Text präsentieren: Beschreiben Sie die Ergebnisse klar und prägnant im Fließtext. Beispiel: "Die Stichprobe (n = 234) besteht zu 58,1 % aus weiblichen Teilnehmern. Das Durchschnittsalter beträgt 28,4 Jahre (SD = 6,2); das mittlere Nettoeinkommen liegt bei 2.847,50 €."
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Grafiken einfügen: Exportieren Sie Diagramme als hochauflösende Bilddateien und versehen Sie diese mit aussagekräftigen Unterschriften. Beispiel: "Abbildung 1: Verteilung der Kundenzufriedenheit nach Altersgruppen (n = 234)".

Hypothesentests in SPSS

Nach der deskriptiven Analyse Ihrer Daten folgt der nächste Schritt: die Überprüfung Ihrer Hypothesen. In quantitativen Bachelorarbeiten im Bereich der Betriebswirtschaftslehre (BWL) kommen häufig statistische Verfahren zum Einsatz, um Hypothesen zu testen und große Datensätze auszuwerten. Dabei formulieren Sie zunächst eine Nullhypothese (kein Effekt) und eine Alternativhypothese (Effekt vorhanden), die dann mit statistischen Methoden überprüft werden.

Häufige statistische Tests für BWL-Studien

Je nach Fragestellung und Datenniveau kommen in der BWL-Forschung verschiedene Verfahren zum Einsatz. Die Wahl des richtigen Tests hängt davon ab, welche Art von Variablen Sie untersuchen und welche Hypothese geprüft werden soll.

T-Test

Dieser Test wird verwendet, um Mittelwerte zwischen zwei Gruppen zu vergleichen, z. B. die Kundenzufriedenheit zwischen männlichen und weiblichen Kunden.

Varianzanalyse (ANOVA)

Wenn Sie mehr als zwei Gruppen vergleichen möchten, z. B. die Kaufbereitschaft in verschiedenen Altersgruppen, ist die ANOVA geeignet.

Korrelationsanalyse

Mit der Pearson-Korrelation können Sie Zusammenhänge zwischen metrischen Variablen untersuchen, z. B. den Zusammenhang zwischen Werbeausgaben und Umsatz.

Regressionsanalyse

Diese Methode analysiert, wie eine oder mehrere unabhängige Variablen eine abhängige Variable beeinflussen, z. B. wie Preis, Qualität und Service die Kundenzufriedenheit beeinflussen.

Chi-Quadrat-Test

Dieser Test ist hilfreich, um Zusammenhänge zwischen nominalen Variablen zu prüfen, z. B. Geschlecht und Produktpräferenz.

Logistische Regression

Diese Methode wird häufig bei binären oder ordinalen abhängigen Variablen eingesetzt.

Erweiterte Verfahren: Für komplexere Fragestellungen gibt es zusätzliche Verfahren: Die Clusteranalyse gruppiert Datenobjekte, die Diskriminanzanalyse klassifiziert Daten in bestehende Gruppen, und Methoden wie die Kovarianzstrukturanalyse (SEM) oder Partial Least Squares (PLS-SEM) eignen sich für die Analyse komplexer Wirkungszusammenhänge.

Voraussetzungen prüfen

Prüfen Sie dabei immer die Voraussetzungen wie Normalverteilung, Varianzhomogenität und Linearität, z. B. mithilfe von Plots.

Ergebnisse integrieren

Integrieren Sie die Ergebnisse in den Fließtext Ihrer Arbeit und erläutern Sie, welche Bedeutung sie für Ihre Forschungsfrage haben. Vermeiden Sie es, nur Zahlen aufzulisten.

Statistische Tests in SPSS durchführen

So setzen Sie statistische Tests in SPSS um: Formulieren Sie zuerst Ihre Hypothesen und wählen Sie das passende Verfahren aus.

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T-Tests: Unter "Analysieren" → "Mittelwerte vergleichen" finden Sie die Optionen für T-Tests. Für einen Einstichproben-t-Test wählen Sie "Ein-Stichproben-t-Test" und geben den Testwert ein. Für den Vergleich von zwei Gruppen nutzen Sie "T-Test bei unabhängigen Stichproben" und definieren die Gruppierungsvariable. SPSS prüft dabei automatisch die Varianzhomogenität.
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ANOVA: Navigieren Sie zu "Analysieren" → "Allgemeines lineares Modell" → "Univariat". Legen Sie die abhängige Variable und die Faktoren fest. SPSS liefert F-Werte, Signifikanzniveaus und Post-hoc-Tests für paarweise Vergleiche.
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Korrelationsanalyse: Unter "Analysieren" → "Korrelation" → "Bivariat" wählen Sie die Variablen aus und aktivieren die Pearson-Korrelation. SPSS zeigt die Korrelationskoeffizienten und deren Signifikanz an.
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Regressionsanalyse: Wählen Sie "Analysieren" → "Regression" → "Linear". Definieren Sie die abhängige Variable und fügen Sie unabhängige Variablen hinzu. SPSS berechnet Regressionskoeffizienten, R²-Werte und bietet zusätzliche Residuenanalysen.

Statistische Ergebnisse präsentieren

Nach der Durchführung der Tests ist es wichtig, die Ergebnisse klar und strukturiert darzustellen. Deutsche Hochschulen legen Wert auf eine präzise und verständliche Präsentation der statistischen Befunde.

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Interpretation von P-Werten: P-Werte und Signifikanzniveaus sollten nach den gängigen Standards interpretiert werden. Zum Beispiel gilt p < 0,05 als signifikant, p < 0,01 als hochsignifikant. Ein Beispiel: "t = 3,47; df = 198; p = 0,001". Nutzen Sie das deutsche Zahlensystem mit Komma als Dezimaltrennzeichen.
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Konfidenzintervalle: Diese liefern zusätzliche Informationen zur Präzision der Schätzungen. Beispiel: "Das 95%-Konfidenzintervall für die Mittelwertsdifferenz liegt zwischen 1,23 € und 4,56 €."
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Tabellen: Tabellen sollten klar strukturiert sein. Verwenden Sie deutsche Spaltenbeschriftungen wie "Mittelwert", "Standardabweichung", "t-Wert" und "Signifikanz". Begrenzen Sie Nachkommastellen bei Teststatistiken auf drei und bei deskriptiven Werten auf zwei Stellen.
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Effektgrößen: Ergänzen Sie Ihre Ergebnisse durch Effektgrößen wie Cohen's d (T-Tests), eta² (ANOVA) oder R² (Regression), um die praktische Relevanz zu verdeutlichen. Beispiel: "Der Effekt ist mit d = 0,67 als mittelstark einzustufen."
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Grafiken: Nutzen Sie visuelle Darstellungen wie Boxplots für Gruppenunterschiede oder Streudiagramme für Zusammenhänge. Geben Sie den Grafiken aussagekräftige Titel und Achsenbeschriftungen auf Deutsch.

Häufige SPSS-Probleme und Lösungen

Nachdem Sie Ihren Datensatz eingerichtet haben, können verschiedene Probleme in SPSS auftreten. Solche Herausforderungen sind ganz normal, lassen sich aber durch sorgfältige Datenvorbereitung und gezielte Korrekturen beheben.

Typische SPSS-Fehler und wie man sie behebt

Fehler bei der Dateneingabe

Dazu gehören Werte, die außerhalb des zulässigen Bereichs liegen, oder falsche numerische Eingaben. Ein Beispiel: Wenn bei einer Likert-Skala von 1 bis 5 ein Wert von 7 eingegeben wird, kann dies Ihre Analyse verfälschen.

Lösung: Nummerieren Sie Ihre Fragebögen vor der Eingabe. So können Sie bei Unstimmigkeiten schnell die Originaldaten überprüfen. Außerdem können Sie mit "Daten" → "Fälle definieren" Ausreißer leichter identifizieren.

Fehlende Werte

Oft werden Codes wie "999" oder "k.A." verwendet, ohne diese korrekt als fehlende Werte zu markieren. Dies kann Ihre Analyseergebnisse erheblich verzerren.

Lösung: Definieren Sie fehlende Werte in SPSS über "Variable View" → "Fehlende Werte". Wählen Sie die Option "Diskrete fehlende Werte" und geben Sie die entsprechenden Codes ein.

Doppelte Fälle und Ausreißer

Doppelte Einträge und extreme Ausreißer können die Datenqualität erheblich beeinträchtigen.

Lösung: Um doppelte Einträge zu finden, nutzen Sie "Daten" → "Duplikate identifizieren". Für die Erkennung von Ausreißern sind Boxplots oder die Z-Score-Funktion hilfreich. Werte mit einem Z-Score über 3,29 oder unter -3,29 gelten dabei als extreme Ausreißer.

Falsche Variablentypen

Wenn Variablen nicht korrekt als nominal, ordinal oder skaliert definiert sind, können Analysen fehlerhaft oder unmöglich werden.

Lösung: Stellen Sie sicher, dass alle Variablen im "Variable View" korrekt definiert sind, bevor Sie mit der Analyse beginnen. So vermeiden Sie Probleme und erhalten zuverlässige Ergebnisse.

Zusammenfassung: SPSS für Ihre BWL-Bachelorarbeit nutzen

Nachdem Sie die wichtigsten SPSS-Analysen kennengelernt haben, ist es hilfreich, die zentralen Schritte noch einmal zusammenzufassen. SPSS spielt eine entscheidende Rolle, um in Ihrer BWL-Bachelorarbeit fundierte Antworten auf Ihre Forschungsfragen zu liefern.

SPSS-Workflow im Überblick

Der Prozess von den Rohdaten bis zu den finalen Ergebnissen folgt einer klaren Struktur:

Wichtige Hinweise:

•p-Werte unter 0,05 als Schwellenwert für statistische Signifikanz
•Effektstärken bewerten für praktische Relevanz
•Resultate in klarer Struktur organisieren
•Grenzen der Forschung berücksichtigen

1

Datenvorbereitung

Definieren Sie Variablen korrekt und markieren Sie fehlende Werte

2

Deskriptive Statistiken

Verschaffen Sie sich einen ersten Überblick über Ihre Daten

3

Hypothesentests

Überprüfen Sie Ihre Forschungsfragen mit geeigneten statistischen Tests

4

Ergebnisdarstellung

Visualisieren Sie Ihre Befunde mithilfe von Tabellen und Grafiken

Nächste Schritte für BWL-Studierende

✓Dokumentieren Sie jeden Schritt Ihrer Analyse, damit diese nachvollziehbar bleibt
✓Holen Sie Feedback von Ihrem Betreuer, um Ihre Ergebnisse zu validieren
✓Wählen Sie Visualisierungen mit Bedacht aus, sie sollten Ihre Forschungsfrage unterstützen
✓Nehmen Sie Anpassungen vor basierend auf dem Feedback Ihres Betreuers

Mit diesem strukturierten Ansatz können Sie SPSS effektiv in Ihrer Bachelorarbeit einsetzen. Diese Übersicht hilft Ihnen, die akademischen Anforderungen zu erfüllen und Ihre Forschungsergebnisse klar und überzeugend zu präsentieren.

Weiterführende Ressourcen

▤

Ghostwriter Statistik

Professionelle statistische Auswertung mit SPSS, R & STATA

◈

Empirische Arbeiten

Kompletter Überblick über quantitative und qualitative Forschung.

◯

BWL-Bachelorarbeit

Professionelle Unterstützung bei Ihrer BWL-Bachelorarbeit

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Themenfinder

750+ Themenvorschläge für Ihre Abschlussarbeit

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Qualitative Forschung

Experteninterview-Auswertung als Alternative

▤

BWL-Arbeiten

Spezialisierte Unterstützung für BWL-Studierende

Wissenstest: SPSS-Auswertung in der BWL

Testen Sie Ihr Wissen zu statistischen Verfahren, Datenaufbereitung und Ergebnisinterpretation in SPSS. Die Fragen orientieren sich an typischen Aufgabenstellungen in BWL-Bachelorarbeiten.

6 Fragen • ca. 2 Minuten

SPSS-Wissen für Ihre Bachelorarbeit

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