Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis   

Abbildungsverzeichnis   IV

Tabellenverzeichnis VII   

Abk  ürzungsverzeichnis  VIII

Einleitung   9

1  Datengrundlage  10

2  Erhebungsverfahren und Kennziffern  11

2.1  Die logistische Regression  11

2.2  Signifikanz  12

2.3  Nagelkerkes-R-Quadrat  13

2.4  Effektkoeffizient  13

2.5  Regressionskoeffizient  14

3  Akzeptanz von Abtreibungen  15

3.1  Unabhängige Variablen  15

3.1.1  Geschlecht des Befragten  15

3.1.2  Alter des Befragten  16

3.1.3  Erhebungsgebiet des Befragten  17

3.1.4  Religionszugehörigkeit der Befragten  17

3.1.5  Wunsch nach Kindern bei kinderlosen Frauen  18

3.2  Akzeptanz einer Abtreibung bei der Wahrscheinlichkeit einer  

gesundheitlichen  Schädigung des Kindes  19

3.3  Akzeptanz einer Abtreibung wenn die Frau verheiratet ist und keine Kinder  

mehr  haben möchte?  21

3.4  Akzeptanz einer Abtreibung im Falle einer gesundheitlichen Gefährdung  

der  Frau  24

3.5  Akzeptanz einer Abtreibung im Falle einer finanziellen Notlage der Familie  

   26

3.6  Akzeptanz einer Abtreibung in Folge einer Vergewaltigung  28

3.7  Akzeptanz einer Abtreibung im Falle einer ledigen Frau ohne der Absicht  

den  Vater des Kindes zu heiraten  30

3.8  Akzeptanz einer Abtreibung für den Fall, dass es die Frau so will  33

3.9  Fazit  36

4  Ausländerintegration  46

Inhaltsverzeichnis

4.1  Erklärungswert der unabhängigen Variablen auf das Modell  47

4.1.1  Kontakt zu Ausländern  47

4.1.2  Alter der Befragten  50

4.1.3  Ausländeranteil in eigener Wohnumgebung  51

4.1.4  Geschlecht  53

4.1.5  Erhebungsgebiet: West - Ost  54

4.2  Erklärungswert aller unabhängigen Variablen auf das Modell  55

4.3  Fazit  56

Schlussbemerkung   60

Anlagenverzeichnis   61

1  SPSS-Output der logistischen Regressionen zu Kapitel 3.2  62

2  SPSS-Output der logistischen Regressionen zu Kapitel 3.3  77

3  SPSS-Output der logistischen Regressionen zu Kapitel 3.4  92

4  SPSS-Output der logistischen Regressionen zu Kapitel 3.5  107

5  SPSS-Output der logistischen Regressionen zu Kapitel 3.6  122

6  SPSS-Output der logistischen Regressionen zu Kapitel 3.7  137

7  SPSS-Output der logistischen Regressionen zu Kapitel 3.8  152

8  SPSS-Output der logistischen Regressionen zu Kapitel 4.1.1  167

9  SPSS-Output der logistischen Regressionen zu Kapitel 4.1.2  175

10  SPSS-Output der logistischen Regression zu Kapitel 4.1.3  179

11  SPSS-Output der logistischen Regression zu Kapitel 4.1.4  181

12  SPSS-Output der logistischen Regression zu Kapitel 4.1.5  183

13  SPSS-Output der logistischen Regressionen zu Kapitel 4.2  185

Quellenverzeichnis   193

Abbildungsverzeichnis   

Abbildungs  - und Tabellenverzeichnis  

Abbildungsverzeichnis   

Abbildung  1 Häufigkeiten der Variable v174cod  

Abbildung  2 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v28cod  

Abbildung  3 Häufigkeiten der Variable v27cod1  

Abbildung  4 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v4cod  

Abbildung  5 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v500cod.  

Abbildung  6 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v487cod.  

Abbildung  7 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v12.  

Abbildung  8 Ergebnisse aus der logistischen Regression aus v12cod und v4cod  

Abbildung  9 Ergebnisse aus der logistischen Regression aus v12cod und v500cod  

Abbildung  10 Ergebnisse der logistischen Regression.  

Abbildung  11 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v13.  

Abbildung  12 Ergebnisse der logistischen Regression für das Alter als unabhängige  

Variable...............................................................................................   

Abbildung  13 Ergebnisse der logistischen Regression für das Erhebungsgebiet als  

unabh  ängige Variable.  

Abbildung  14 Ergebnisse der logistischen Regression für die Religionszugehörigkeit  

als  unabhängige Variable  

Abbildung  15 Ergebnisse der logistischen Regression für den Kinderwunsch als  

unabh  ängige Variable.  

Abbildung  16 Ergebnisse der logistischen Regression für alle unabhängigen Variablen  

Abbildung  17 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v14cod.  

Abbildung  18 Ergebnisse der logistischen Regression für das Erhebungsgebiet als  

unabh  ängige Variable.  

IV

Abbildung 19 Ergebnisse der logistischen Regression für die Religionszugehörigkeit

als unabhängige Variable ................................................................... 25

Abbildung 20 Ergebnisse der logistischen Regression für alle unabhängigen Variablen

............................................................................................................ 26

Abbildung 21 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v15cod................................ 26

Abbildung 22 Ergebnisse der logistischen Regression für das Erhebungsgebiet als

unabhängige Variable......................................................................... 27

Abbildung 23 Ergebnisse der logistischen Regression für die Religionszugehörigkeit

als unabhängige Variable ................................................................... 27

Abbildung 24 Ergebnisse der logistischen Regression für alle unabhängigen Variablen

............................................................................................................ 28

Abbildung 25 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v16cod................................ 29

Abbildung 26 Ergebnisse der logistischen Regression für das Erhebungsgebiet als

unabhängige Variable......................................................................... 29

Abbildung 27 Ergebnisse der logistischen Regression für die Religionszugehörigkeit

als unabhängige Variable ................................................................... 29

Abbildung 28 Ergebnisse der logistischen Regression für alle unabhängigen Variablen

............................................................................................................ 30

Abbildung 29 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v17cod................................ 30

Abbildung 30 Ergebnisse der logistischen Regression für das Alter als unabhängige

Variable............................................................................................... 31

Abbildung 31 Ergebnisse der logistischen Regression für das Erhebungsgebiet als

unabhängige Variable......................................................................... 31

Abbildung 32 Ergebnisse der logistischen Regression für die Religionszugehörigkeit

als unabhängige Variable ................................................................... 32

Abbildung 33 Ergebnisse der logistischen Regression für alle unabhängigen Variablen

............................................................................................................ 32

Abbildung 34 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v18cod................................ 33

Abbildung 35 Ergebnisse der logistischen Regression für das Alter als unabhängige

Variable............................................................................................... 34

Abbildung 36 Ergebnisse der logistischen Regression für das Erhebungsgebiet als

unabhängige Variable......................................................................... 34

Abbildung 37 Ergebnisse der logistischen Regression für die Religionszugehörigkeit

als unabhängige Variable ................................................................... 35

Abbildung 38 Ergebnisse der logistischen Regression für alle unabhängigen Variablen

............................................................................................................ 35

Abbildung 39 Anzahl der Abtreibungen je 1.000 Geburten nach Bundesland für das

Jahr 2006 ............................................................................................ 38

Abbildung 40 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v43cod................................ 46

Abbildung 41 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus den Kontakt zu Ausländern

Variablen v49cod, v50cod, v51cod..................................................... 47

Abbildung 42 Ergebnisse der logistischen Regression für die jeweiligen unabhängigen

-zu-Ausländer-..................................................... 49

Abbildung 43 -

zu-Ausländer-.................................................................... 49

Abbildung 44 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus den Altersvariablen v27cod1

und c28cod ......................................................................................... 50

Abbildung 45 Ergebnisse der logistischen Regression für die unabhängigen Variablen

v27cod1 und v28cod .......................................................................... 51

Abbildung 46 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v137cod.............................. 51

Abbildung 47 Ergebnisse der logistischen Regression für die unabhängigen Variablen

v137cod .............................................................................................. 52

Abbildung 48 Häufigkeiten der Variable v174cod ....................................................... 53

Abbildung 49 Ergebnisse der logistischen Regression für die unabhängigen Variablen

v174cod .............................................................................................. 53

Abbildung 50 verteilte Häufigkeiten der Antworten aus v4cod .................................. 54

Tabellenverzeichnis   

Abbildung  51 Ergebnisse der logistischen Regression für die unabhängigen Variablen  

v4cod   55

Abbildung  52 Ergebnisse der logistischen Regression für alle unabhängigen Variablen  

   55

Abbildung  53 Ergebnisse der logistischen Regression für alle unabhängigen Variablen  

mittels  Vorwärtsselektion  56

Tabellenverzeichnis   

Tabelle 1  Signifikanzniveaus  12

Tabelle 2  Zusammenfassung der Ergebnisse der logistischen Regression für Kapitel  

3.2   39

Tabelle 3  Zusammenfassung der Ergebnisse der logistischen Regression für Kapitel  

3.3   40

Tabelle 4  Zusammenfassung der Ergebnisse der logistischen Regression für Kapitel  

3.4   41

Tabelle 5  Zusammenfassung der Ergebnisse der logistischen Regression für Kapitel  

3.5   42

Tabelle 6  Zusammenfassung der Ergebnisse der logistischen Regression für Kapitel  

3.6   43

Tabelle 7  Zusammenfassung der Ergebnisse der logistischen Regression für Kapitel  

3.7   44

Tabelle 8  Zusammenfassung der Ergebnisse der logistischen Regression für Kapitel  

3.8   45

Tabelle 9  Zusammenfassung der Ergebnisse der logistischen Regression für Kapitel  

4.1.1   58

Tabelle 10  Zusammenfassung der Ergebnisse der logistischen Regression für Kapitel  

3.34   59

VII

Abkürzungsverzeichnis

Abs. : Absatz

AEMP ALLBUS bzw. c.t. ca.

CAPI CASI d.h.

DDR f. ff. i.d.R. Nr. plc S. sog.

SPSS TNS u.a. USA usw.

vgl. z.B.

Einleitung

Die Forschung insbesondere die der Sozialwissenschaften verfolgt das Ziel, die

Ansichten der Allgemeinheit durch repräsentative Stichproben zu erhalten. Mit deren

Hilfe und unter Einbezug statistischer Instrumente sollen im Umkehrschluss

aussagekräftige Informationen auf die gesamte Bevölkerung projiziert werden. Die

vorliegende Arbeit versucht anhand von zwei Themenfeldern die Anwendung der binär

logistischen Regression auf Basis der Statistik- und Analyse-Software SPSS 1

durchzuführen, um somit partielle Daten über menschliches Verhalten identifizieren

und interpretieren zu können.

Die Darstellung, des in der Untersuchung genutzten Datenmaterials wird im ersten

Kapitel erläutert, während das daran anschließende zweite Kapitel sich mit dem

Erhebungsverfahren der logistischen Regression und deren interpretierbaren

Kennziffern auseinandersetzt. Mit dem ersten Hauptthema der Untersuchung über

unterschiedliches Zulassungsverhalten einer Abtreibung in Abhängigkeit vom Alter,

vom Geschlecht, vom Erhebungsgebiet, von der Religion und dem Kinderwunsch

beschäftigt sich der dritte Abschnitt der Arbeit, während in ähnlicher Weise die zweite

Haupthypothese im vierten Abschnitt dargestellt wird. Hierbei wird die Richtigkeit der

These hinterfragt, in der Ausländer ihren Lebensstil dem der Deutschen anpassen

sollten. Nach deren ausführlicher Darstellung erfolgt eine abschließende

Schlussbetrachtung über den gesamten Untersuchungsgegentand.

c. für das Unternehmen, dass das Produkt SPSS verbreibt.

1 Datengrundlage

Die seit 1980 erhobene Allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften

(ALLBUS) dient in der Version von 2006 als Grundlage für die anstehenden

Untersuchungen. Beim ALLBUS handelt es sich um eine im 2 Jahres Takt erhobene

Umfrage aktueller Daten über die Einstellungen, Verhaltensweisen und Sozialstruktur

der Bevölkerung in der Bundesrepublik Deutschland. Der dabei entstehende

repräsentative Querschnitt der Bevölkerung mit zum Teil stetigen oder variablen

Fragenprogramm, steht nach entsprechender Aufbereitung und Dokumentation allen

Interessenten insbesondere aus Forschung und Lehre zur Verfügung (Blohm, 2007).

Die Personenstichprobe besteht aus einer zweistufigen, disproportional geschichteten

Zufallsauswahl in den alten (inkl. West-Berlin) und neuen Bundesländern (inkl. Ost-

Berlin). Dabei werden alle deutschsprachigen Personen berücksichtigt, die zum

Befragungszeitraum in Privathaushalten ansässig waren und vor dem 01.01.1988

geboren sind. Die erste Auswahlstufe besteht darin, dass Gemeinden in West- und

Ostdeutschland mit einer Wahrscheinlichkeit proportional zur Zahl ihrer erwachsenen

Einwohner ausgewählt werden. Die daran anschließende Phase ist dadurch

charakterisiert, dass in ihr die Personen aus den Einwohnermeldekarteien zufällig

gezogen werden. Die Datenerhebung im Rahmen des ALLBUS 2006 erfolgte dabei

mittels einer mündlichen Befragung auf Basis eines standardisierten Frageprogramms.

Hierbei lassen sich das omputer Assisted Personal Interviewing (CAPI) und das

- (Terwey,

2008).

Der ALLBUS 2006, auf dem sich die folgenden Untersuchungen stützen, wurde in der

Zeit von März 2006 bis August 2006 durch TNS Infratest 2 Sozialforschung (München)

erhoben. Die dabei erreichte Ausschöpfungsquote für das Untersuchungsobjekt der

Bundesrepublik betrug insgesamt 41,0% (Ost: 42,8%, West: 40,2%). Insgesamt wurden

somit 3.421 Personen zu 743 Variablen befragt (Terwey, 2008).

² TNS Infratest ist eine Tochtergesellschaft von Taylor Nelson Sofres, einem der führenden Marktfor-

schungsunternehmen der Welt mit Sitz in London und rund 15.000 Mitarbeitern in 80 Ländern. Die deutsche Zentrale befindet sich in München mit weiteren Niederlassungen in Berlin, Bielefeld, Hamburg und Wetzlar (Taylor Nelson Sofres plc, 2008).

2 Erhebungsverfahren und Kennziffern

Dieser Abschnitt widmet sich der theoretischen Klärung der im Anschluss

stattfindenden Untersuchungsmethode und der darin involvierten Kennziffern zur

Interpretation der Ergebnisse.

2.1 Die logistische Regression

Statistische Verfahren, die eine Untersuchung zwischen unabhängigen und abhängigen

Variablen erlauben, sind gerade für die Forschungsgegenstände der

Sozialwissenschaften von Bedeutung. In den Vereinigten Staaten von Amerika (USA)

wurde die Methode der sogenannten (sog.) log-linearen Statistik in den 70erJahren des

20. Jahrhunderts populär. Spezielle Modelle dieser log-linearen Statistik bilden dabei

die logistische Regression und das daraus ableitbare Logit-Modell (Diaz-Bone, 2003).

Die logistische Regression ist somit ein Verfahren zur multivariaten Analyse binärer

abhängiger Variablen. Da wesentliche Anwendungsvoraussetzungen wie z.B. in

inferenzstatistischer Hinsicht (Normalverteilung der Residuen, Varianzhomogenität)

nicht gegeben sind, kann der Einfluss dieser Variablen nicht mit dem Verfahren der

linearen Regression untersucht werden.

Nach der geeigneten Transformation der abhängigen Variablen ( = 1) ergibt sich

das folgende logistische Regressionmodell:

= 1 = =

Dies geht im Weiteren von der Idee der sog. Odds aus, das das Verhältnis von

( = 1) zur Gegenwahrscheinlichkeit 1 ( = 1) bzw. ( = 0) 3 beschreibt.

1/0 =

Die mit Hilfe der oben aufgeführten Formel berechneten Odds können Werte

annehmen, die größer als 1 sind. Der Wertebereich nach unten ist hingegen

beschränkt, in dem er sich asymptotisch 0 annähert. Durch Transformation der Odds in

³ = 0 bei entsprechender Kodierung der Alternativkategorie mit 0.

Logits wird hingegen ein unbeschränkter Wertebereich erzielt, in dem Werte zwischen

minus und plus unendlich angenommen werden können.

1/0 = ln (( 1/0 ) = ln(

In der logistischen Regression wird dann die Regressionsgleichung geschätzt:

1/0 | = = 0 + ß 1 X 1 + + n X n

Da die Regressionskoeffizienten der logistischen Regression nicht einfach

interpretierbar sind, wird auf die Bildung von sog. Effektkoeffizienten zurückgegriffen,

wodurch sich die Gleichung der Regression auf die Odds bezieht.

1/0 | = = exp ( 0 + ß 1 X 1 + + n X n )

Die logistische Regression erlaubt somit die Darstellung eines nicht-linearen

Zusammenhangs zwischen der dichotomen, abhängigen Variablen auf der einen Seite

und mindestens einer unabhängigen Variable auf der Anderen. Sie bietet damit die

Möglichkeit, nicht lineare Zusammenhänge zu erforschen und die Stärke dieser Effekte

in gesteigertem Risiko oder Prozentwerten auszudrücken.

2.2 Signifikanz

Signifikanz in der Form von statistischer

Signifikanz bezieht sich auf das Problem des

Schlusses von einer (Zufalls-)Stichprobe auf die

Grundgesamtheit. Signifikanz ist definiert als die

Wahrscheinlichkeit für die Ablehnung der

Nullhypothese für den Fall, dass die Nullhypothese wahr ist. Die Entscheidung dafür

richtet sich zumeist an den p-Wert. Ist dieser auf einem geringeren Level als das

Signifikanzniveau wird die Nullhypothese abgelehnt. Je kleiner der Wert von p ist,

desto signifikanter ist das Ergebnis. Häufig verwendete Signifikanztests sind z.B. der t-Test, der F-Test der Varianzanalyse oder der Chi-Quadrat-Test für Kreuztabellen.

2.3 Nagelkerkes-R-Quadrat

Nagelkerkes-R-Quadrat kann im Gegensatz zu anderen Gütemaßen 4 den Maximalwert

von 1 erreichen und lässt sich analog wie der Determinationskoeffizient in der linearen

Regression interpretieren (Backhaus, et al., 2000 S. 133).

2

Der berechnete Wert gibt letztendlich Auskunft über den Anteil erklärter Varianz der

unabhängigen Variable(n) auf das Modell (Diaz-Bone, et al., 2003).

2.4 Effektkoeffizient

Der Effektkoeffizient eignet sich zur Interpretation des Einfluss der exogenen

Variablen. Hierbei gibt er den Faktor für die Vervielfachung des

Wahrscheinlichkeitsverhältnisse an, wenn ceteris paribus (c.p.) die Ausprägung der

zugehörigen exogenen Variablen um eine Einheit erhöht wird. Er zeigt somit das

erhöhte Risiko für das Eintreten der abhängigen Variablen an. Die Erhöhung der

exogenen Variablen um eine Einheit bewirkt somit eine Veränderung der Odds um den

Faktor , wobei dieser Effektkoeffizient nur Werte von 0 bis annehmen kann.

Insofern Dummy-Variablen für nicht binär kodierte Variablen verwendet wurden,

bezieht sich der Wert des Expected immer auf die nicht in die Berechnung

eingeflossene Referenzkategorie. Dieser Wert lässt sich durch einfache Umrechnung

auch in Prozent angeben. Die Formel hierfür lautet:

Bei der Interpretation der Werte gilt es zu beachten, dass diese sich entweder auf die

Referenzkategorie oder auf diejenigen Personen beziehen, die den

Merkmalsausprägungen der Variable nicht unterliegen (Diaz-Bone, et al., 2003).

⁴ Darunter z-r² und Cox und Snells-r².

2.5 Regressionskoeffizient

Während der Regressionskoeffizient a den Achsenabschnitt darstellt, gibt der

Regressionskoeffizient b die Änderung des Erwartungswertes von Y an, wenn die

unabhängige Variable um eine Einheit erhöht wird. Die Regressionskoeffizienten a und

b der logistischen Regression werden als Logit-Koeffizienten bezeichnet. Wenn die

Regressionskoeffzienten negative Werte erzeugen, verringert der Faktor das

Wahrscheinlichkeitsverhältnis. Umgekehrt vergrößert der Faktor das

Wahrscheinlichkeitsverhältnis, wenn die Regressionskoeffizienten positive Werte

aufweisen. Somit wird mit dem Regressionskoeffizienten die jeweilige Richtung des

Effektes adäquat im Modell erfasst (Diaz-Bone, 2003).

3 Akzeptanz von Abtreibungen

Der erste Hauptteil der vorliegenden Arbeit beschäftigt sich mit der Akzeptanz einer

Abtreibung in der Bundesrepublik. Hierbei wurde versucht die Zulassung von

unterschiedlichen Gründen für eine Abtreibung durch den Einbezug verschiedenartiger

Variablen zu analysieren und dem entsprechend zu erklären. Gemäß dem ALLBUS 2006

wurden sieben verschiedene Items 5 , die sich themenspezifisch dieser Kategorie

einordnen lassen in die Untersuchung einbezogen. Dazu zählen eine potentielle

gesundheitliche Gefährdungen von Mutter und Kind, familiäre Umstände, finanzielle

Gegebenheiten, Folgen krimineller Ohnmacht und persönliche Entscheidungen.

3.1 Unabhängige Variablen

Um die aus dem ALLBUS 2006 erhaltenen Ergebnisse spezifischer interpretieren und

somit auch gesellschaftliche Rückschlüsse ziehen zu können, wurden diese durch

Kopplung mit den folgenden Kontrollvariablen einer statistischen Analyse unterzogen.

3.1.1 Geschlecht des Befragten

Eine von diesen stellt das Geschlecht der

Befragungsteilnehmer 6 dar. Das Umcodieren

der Ausgangsvariable v174 in v174cod

(männlich = 0, weiblich = 1) ermöglicht eine

einfache Interpretation der Ergebnisse.

Gemäß

Abbildung 1) ist erkennbar, dass der Anteil an

Männern (48,4 %) zu dem der Frauen (51,6 %) annähernd gleich ist.

⁵ Unter Items wird allgemein die Bezeichnung für Fragen (Diekmann, 2004 S. 238) mit der bzw. den

dazugehörigen Antwortmöglichkeit(en) verstanden (Müller, et al., 2007 S. 27)

⁶ In dieser Arbeit wird ausschließlich von Teilnehmern, Befragten usw. gesprochen. Selbstverständlich

sind Teilnehmerinnen usw. in diese Begriffe eingeschlossen.

3.1.2 Alter des Befragten

Das Alter als weitere unabhängige Variable soll ein differenziertes Bild über das

unterschiedliche Antwortverhalten verschiedener Generationen aufzeigen. Hierbei

wurde basierend auf dem Durchschnittsalter aller Befragungsteilnehmer von 49 Jahren

(v27: 49,33) eine neue dichotome Variable erstellt, die zum einen Personen von 18 bis

49 Jahren und zum anderen diejenigen,

die älter als 49 Jahre sind enthält.

Demnach verhalten sich auch die

Häufigkeiten der beiden Ausprägungen

der neu erstellten Variablen, bei der

51,3% zur Altersgruppe der 18 bis

49jährigen gehören und weitere 48,4%

zu denen die älter als 50 Jahre sind. Von den insgesamt 3.421 ALLBUS-Teilnehmern im

Jahre 2006 wollten oder konnten acht Personen keine akzeptable Antwort zu diesem

Item geben. Um mögliche Unterschiede im Antwortverhalten verschiedener

Generationen messen zu können, wurde aus der kategorisierten Variable v28 die

dichotome Variable v28cod erstellt. Hierbei wurde die Altersgruppe der 18 bis

29jährigen mit 0 codiert und die der älteren entsprechend mit 1. Abbildung 2 zeigt die

jeweiligen Häufigkeiten der

beiden Ausprägungen. So zählen

513 Personen entsprechend der

gezogenen Grenzen zu denen

der jüngeren Gruppe, während

2.900 - und somit rund 85% - zu

dem älteren

gewertet werden können.

3.1.3 Erhebungsgebiet des Befragten

Um eventuelle

Unterschiede

verhalten

ausmachen zu können, wurde als

weitere unabhängige Variable das

Erhebungsgebiet (v4) mit in die

Untersuchung einbezogen. Die

umcodierte Variable v400cod

differenziert demnach zwischen den alten Bundesländern (0) der Bundesrepublik und

denen der neuen Bundesländer (1). Den Ergebnissen aus Abbildung 4 kann man

entnehmen, dass die Mehrheit (67,2%) der Befragungsteilnehmer aus den alten

Bundesländern (inkl. West -Berlin) stammen und der verbleibende Rest von 32,8% aus

den Regionen der neuen Bundesländer und Ost-Berlin kommen.

3.1.4 Religionszugehörigkeit der Befragten

⁷ Um als Mitglied zu einer Religionsgemeinschaft gewertet zu werden, ist der Befragte gemäß den

Antwortkategorien aus v500 entweder Angehöriger der evangelischen Kirche, einer evangelischen Freikirche, der römisch-katholischen Kirche, oder ein anderen christlichen oder nicht-christlichen Religionsgemeinschaft.

Mitgliedschaft mit den Ausprägungen 0 und 1 umgeformt. In Anlehnung an Abbildung

5, S. 17 konnte beobachtet werden, dass die Mehrheit von 66,1% einer

Religionsgemeinschaft angehört und nur ein Drittel der Befragten keiner der

möglichen Glaubensrichtungen angehören.

3.1.5 Wunsch nach Kindern bei kinderlosen Frauen

Um noch einen differenzierten Effekt von Frauen - als potentielle Mütter - zu sehen,

wurde abschließend die Variable v487 als Kontrollitem genutzt. Hierbei wurde bei

kinderlosen Frauen, die höchstens 50 Jahre alt sind gemessen, ob der Wunsch nach

einem Kind bestand. Gemäß den

allgemeinen

umcodierten Variable (v487cod)

ergibt sich,

ursprünglichen 3.421 Personen,

abschließend nur 637 für dieses Item

Antworten abgeben konnten. Dies

ergibt sich daraus, dass sich die Frage nur an Frauen richtet, was dazu führt das

Männern mit einem Anteil von ca. 50% der befragten Personen, diese Frage nicht

beantworten können. Der dabei verbleibende Teil beinhaltet nun alle Frauen der

Stichprobe, von dem diejenigen die bereits ein oder mehrere Kind(er) haben und/oder

die die älter als 50 Jahre alt sind weiterhin ausgeschlossen werden. Auf die gesamte

Stichprobe bezogen heißt dies, dass 637 Frauen weder das 50. Lebensjahr vollendet

haben und gleichzeitig kein eigenes Kind haben. Die Interpretation der

Befragungsergebnisse zeigt, dass eine hohe Mehrheit von rund 73,5% den Wunsch

eines eigenen Kindes äußert, während 26,5% der Frauen dieses verneinen.

3.2 Akzeptanz einer Abtreibung bei der Wahrscheinlichkeit einer gesund-

heitlichen Schädigung des Kindes

Die kumulierte Meinung bezüglich eines Schwangerschaftsabbruchs in Folge einer

gesundheitlichen Beeinträchtig-

ung des Neugeboren ergibt sich

aus der Variable 12 des ALLBUS

2006. Die Ergebnisse (siehe

Abbildung 7) zeigen, dass sich

eine Mehrheit von 86,5% (2.960

Personen) für diese Möglichkeit

aussprechen,

geringer Teil von 9,8% (335

Personen) sich gegen diese Option entscheidet. Der verbleibende Prozentsatz von

-Antworten.

Um Unterschiede im Antwortverhalten der Befragungsteilnehmer ausmachen zu

können, wurde mit Hilfe einer logistischen Regression und dem Einbezug der zuvor

erläuterten Kontrollvariablen (siehe Abschnitt 3.1) ein potentieller Effekt ersichtlich.

Die Kopplung der abhängigen Variablen (v12cod) mit den einzelnen Kontrollvariablen

ergibt, dass lediglich der regionale Bezug zwischen Ost- und Westdeutschland wie auch

die Religionszugehörigkeit einen signifikanten Effekt auf das Modell haben. Da alle

anderen Items eine Signifikanz von über 0,05 aufweisen, haben sie für die Zulassung

einer Abtreibung im Falle einer Schädigung des Kindes demnach keinen Einfluss und

können vernachlässigt werden.

Im Falle des Erhebungsgebietes ist zu sagen, dass ein hoher negativer Zusammenhang

zwischen den beiden involvierten Variablen existiert und demnach sich die

Wahrscheinlich für Personen aus den alten Bundesländern (inkl. West-Berlin)

reduziert, dass sie sich für eine Zulassung einer Abtreibung in diesem Fall entscheiden.

Der Wert von 0,000 deutet auf einen extrem hohen signifikanten Zusammenhang und

für die Abweisung der Nullhypothese. Die befragten Personen aus den alten

Bundesländern weisen eine um das 0,351fache geringere Akzeptanz einer Abtreibung

auf, als Personen aus den neuen Ländern der Bundesrepublik. Der Wert von 0,035 für

Nagelkerkes R-Quadrat besagt, dass der Anteil erklärter Varianz bei 3,5%

liegt.

Der Einbezug der Religionszugehörigkeit als unabhängige Variable zeigt ebenfalls einen

extrem hohen signifikanten, aber negativen Zusammenhang der beiden Variablen. Den

Ergebnissen zu Folge ist die Bereitschaft einen Schwangerschaftsabbruch, im Falle

einer gesundheitlichen Schädigung des Kindes, zu akzeptieren bei

Religionsangehörigen um rund 30% niedriger als bei Personen die keiner

Glaubensrichtung angehören. Durch den Einbezug dieser Variable könnte gemäß

Nagelkerkes R-Quadrat die Zulassung einer Abtreibung zu 4,4% erklärt werden.

Wurden hingegen alle unabhängigen Variablen in die Regression aufgenommen (siehe

Abbildung 10, S. 21), zeigt sich das lediglich die Religionszugehörigkeit einen mittleren

signifikanten Effekt aufweist. Alle anderen Variablen erfüllen gemäß den

Berechnungen nicht die Kriterien, um eine Aussagekraft für das Modell zu haben. So ist

die Akzeptanz einer Abtreibung bei Personen, die einer Religionsgemeinschaft

angehören um rund 33,7% geringer als bei Personen, die keiner angehören. Der Anteil

erklärter Varianz für dieses Modell liegt bei 0,053 was bedeutet, dass die in die

Berechnung eingeflossenen unabhängigen Variablen die Zulassung einer Abtreibung im

Falle einer möglichen gesundheitlichen Schädigung des Kindes zu 5,3% erklären

können.

3.3 Akzeptanz einer Abtreibung wenn die Frau verheiratet ist und keine

Kinder mehr haben möchte?

Hierbei wird der Umstand hinterfragt, ob eine Schwangerschaftsabbruch als legitim

angesehen wird, wenn die betreffende Frau verheiratet ist, aber keine Kinder mehr

haben möchte. Ob die Frau bereits Kinder hat bleibt hierbei unberührt, da sich die

Frage ausschließlich auf die aktuelle Situation richtet.

Die Daten aus der betreffenden

Variable (v13) ergeben (siehe

Abbildung 11), dass von den

insgesamt 3.421 Befragungs-

teilnehmer ca. die Hälfte (47,9%)

diesen

Abtreibung anerkennen würden,

während annähernd genau so

viele sich

ablehnend äußern (47,4%). Die Minderheit von 162 Personen hat sich entweder durch

Unsicherheit in der Entscheidung oder Verweigerung nicht zu der Frage geäußert.

Betrachtet man die Rolle der Kontrollvariablen jeweils einzeln durch die logistische

Regression mit der abhängigen Variablen, erhält man lediglich für das Alter der

Befragten, das Erhebungsgebiet, die Religionszugehörigkeit und dem Kinderwunsch

signifikante Ergebnisse.

Mi einem Signifikanzwert von 0,019 weißt das Alter einen stetiges Niveau auf und das

bei den bis 49jährigen die Akzeptanz einer Abtreibung um das 1,179fache höher ist, als

bei den Personen die über 50 Jahre alt sind. Bei jüngeren Personen erhöht sich

demnach die Wahrscheinlichkeit einer Abtreibung zuzustimmen, als bei den Älteren.

Mit einem Wert von 0,002 für Nagelkerkes R-Quadrat liegt der Anteil erklärter Varianz

allerdings nur bei 0,2%.

Das Erhebungsgebiet weißt neben einem extrem hohen signifikanten Zusammenhang

(0,000) auch einen hohen negativen Effekt auf die abhängige Variable

(Regressionskoeffizient -1,058) auf. Dies bedeutet, dass Westdeutscher zu sein, die

Wahrscheinlichkeit reduziert, einer Abtreibung zuzustimmen. Anders formuliert, ist die

Zustimmung eines Schwangerschaftsabbruchs bei Personen aus den alten

Bundesländern (inkl. West-Berlin) um das 0,347fache geringer als bei Personen der

neuen Länder. Das Erhebungsgebiet als Kontrollvariable würde hierbei rund 7,7% des

Zustimmungsverhaltens erklären.

Wird die Religionszugehörigkeit als die einzige unabhängige Variable im Modell

betrachtet, wird ein ebenfalls extrem hoher signifikanter Effekt sichtbar. Hierbei ist zu

sagen, dass bei Personen die einer Glaubensrichtung angehören, sich die

Wahrscheinlichkeit reduziert einer Abtreibung zuzustimmen, wenn die betroffene Frau

verheiratet ist, aber kein Kind mehr haben möchte. So weisen religiöse Personen ein

um ca. 30% geringeres Zustimmungsverhalten auf, als die Personen die keinem

Glauben angehören.

Der Kinderwunsch als letzte einzeln in das Modell einfließende Variable weißt

ebenfalls einen signifikanten Effekt auf das Zustimmungsverhalten einer Abtreibung

auf. Hierbei zeigt sich, dass bei Frauen, die bisher kein Kind haben, aber den Wunsch

danach geäußert haben, die Wahrscheinlichkeit einer Abtreibung zuzustimmen sich

gegenüber denjenigen, die sich kein Kind wünschen reduziert. So weisen die Frauen,

die sich ein Kind wünschen, ein 0,579faches geringeres Zustimmungsverhalten auf, als

die Frauen, die sich auch weiterhin kein Kind wünschen.

Werden hingegen zu Beginn der Analyse alle unabhängigen Variablen in das Modell

eingeschlossen, weißen nur noch das Erhebungsgebiet der Befragungsteilnehmer und

der Kinderwunsch kinderloser Frauen, die noch nicht älter als 50 Jahre sind einen

signifikanten Effekt auf.

Dies bedeutet, dass zum einem bei Westdeutschen die Chance einer Abtreibung in

diesem Fall zuzustimmen, um das 0,464fache geringer ist als bei Personen aus den

neuen Bundesländern (inkl. Ost-Berlin). Es besteht somit ein negativer

Zusammenhang, in dem sich bei den Personen aus den alten Bundesländern die

Wahrscheinlichkeit reduziert, einer Abtreibung zuzustimmen. Die Variable bezogen auf

den Kinderwunsch weißt einen ähnlichen Effekt auf. Hierbei ist die Wahrscheinlichkeit

einer Abtreibung zuzustimmen bei Frauen, die noch kein Kind haben aber sich eins

wünschen, um ca. 51,4% geringer als bei denjenigen Frauen unter 50 Jahren, die sich

kein Kind wünschen. Durch den Einbezug aller unabhängigen Variablen können diese

hierbei rund 10% der allgemeinen Akzeptanz eines Schwangerschaftsabbruchs

erklären, wenn die betroffene Frau verheiratet ist und keine Kinder mehr haben

möchte.

3.4 Akzeptanz einer Abtreibung im Falle einer gesundheitlichen Gefährdung

der Frau

abbruch in diesem Fall als legitim ansehen und somit zustimmen wurden mit 0 codiert

und die Gegengruppe entsprechend mit 1. Die nun messbaren Häufigkeiten (siehe

Abbildung 17) ergeben, dass bei einer gesundheitlichen Gefährdung der Frau die

Mehrheit von fast 92% einen Schwangerschaftsabbruch als legitim ansehen würde.

Lediglich 192 Personen bzw. 5,6% der Befragten würden diesen Grund nicht für einen

Abbruch der Schwangerschaft akzeptieren. Ein vergleichsweise hoher Anteil von 88

Personen (2,6%) wollte oder konnte keine Angaben zu dieser Frage äußern und bleibt

bei der anschließenden Untersuchung außen vor.

Bei der Betrachtung des einzelnen Einflusses der unabhängigen Variablen auf die

Abhängige wird ersichtlich, dass lediglich das Erhebungsgebiet und die

Religionszugehörigkeit als signifikante Einflussgrößen gesehen werden können.

So ist bei Personen aus den alten Bundesländern der Bundesrepublik Deutschland

(inkl. West-Berlin) die Chance einer Abtreibung im Falle der gesundheitlichen

Gefährdung der Frau zuzustimmen, um rund 69% geringer als bei Personen, die aus

den neuen Bundesländern und Ost-Berlin stammen.

Ein extrem hohes Signifikanzniveau (0,000) weißt die unabhängige Variable der

Religionszugehörigkeit auf. Hieraus lässt sich interpretieren, dass bei religiösen

Menschen, die Wahrscheinlichkeit sinkt einem Schwangerschaftsabbruch

zuzustimmen. So weißen - entsprechend den Ergebnissen der logistischen Regression -

Angehörige einer Religionsgemeinschaft ein 43prozentiges geringeres

Zustimmungsverhalten auf, als Menschen, die keinem festen Glauben angehören.

Werden hingegen alle unabhängigen Variablen gleichzeitig in das Modell

eingeschlossen, kann entsprechend den Signifikanzen der einzelnen Annahmen

entnommen werden, dass sie keinen Effekt auf das Zustimmungsverhalten zu einer

Abtreibung aufweisen. Die Erklärungskraft der einzelnen Variablen von 1,4% bekräftigt

dies, was letztendlich zu einem Annehmen der Nullhypothese und Ablehnen der

Forschungshypothese führt.

3.5 Akzeptanz einer Abtreibung im Falle einer finanziellen Notlage der

Familie

Dieses Item befasst sich mit dem

Sachverhalt, ob ein Schwanger-schaftsabbruch

angesehen wurde, wenn die

Familie über ein geringes

Einkommen verfügte und sich

demzufolge keine Kinder leisten

könnte. Die Zustimmung für

diesen Abtreibungsgrund wurde

basierend auf der Ursprungsvariablen (v15) mit 0 codiert und die Ablehnung

entsprechend mit 1. Nach Eliminierung der Aussagen von 184 Personen, die entweder

keine Angaben machen wollten oder sich nicht für eine der beiden Optionen

entscheiden konnten, verbleiben für die anschließende Analyse 3.237 gültige

Antworten. Entsprechend diesen wird kein eindeutiges Bild über eine Ablehnung bzw.

Zustimmung eines Schwangerschaftsabbruchs im Falle dieser Notlage ersichtlich. So

sprechen sich fast 50% für eine Abtreibung aus, während derselbe Anteil sich gegen

eine Abtreibung ausspricht, wenn die Familie finanziell nicht in der Lage ist für das

Neugeborene zu sorgen.

Da kein eindeutiger Trend aus den allgemeinen Verteilungen der Variable ersichtlich

ist, wird im Folgenden auf Basis des einzelnen Einbezugs der Kontrollvariablen ein

eventueller Effekt untersucht. Hierbei weisen zum wiederholten Male das

Erhebungsgebiet und die Religionszugehörigkeit einen signifikanten Effekt auf.

Demnach reduziert sich bei Personen der alten Bundesländer die Wahrscheinlichkeit

einer Abtreibung zuzustimmen. Deren Chance auf Zustimmung ist um das 0,367fache

geringer als bei den Personen der neuen Länder. Der extreme hohe Signifikanzwert

von 0,000 spricht für die Abweisung der Nullhypothese und Gültigkeit der berechneten

Werte.

Ein analoges Bild zeigt sich bei Einbezug der Religionszugehörigkeit als unabhängige

Variable. Hierbei wird ebenfalls ein extrem hoher signifikanter Effekt ersichtlich, was

eine Interpretation der Ergebnisse erlaubt. Demnach ist bei Religionsangehörigen im

Vergleich zu Personen, die keiner Religion angehören eine Zulassung für eine

Abtreibung um rund 36,5% niedriger erkennbar.

Der Einbezug sämtlicher unabhängiger Variablen in das Modell ergibt, dass neben dem

Erhebungsgebiet auch der Kinderwunsch einen signifikanten Effekt auf das

Zulassungsverhalten einer Abtreibung haben kann. Die Religionszugehörigkeit hat in

dieser Kombination mit einem Wert von 0,072 an Signifikanz verloren. Die im

gesamten Modell errechneten Daten zeigen, dass Personen aus den neuen

Bundesländern (inkl. Ost-Berlin) ein höheres Zustimmungsverhalten aufweisen. Bei

Personen aus den alten Bundesländern (inkl. West-Berlin) ist die Chance, einer

Abtreibung zuzustimmen, um das 0,545 fache geringer als bei Personen der neuen

Länder. Frauen, die bisher keine Kinder haben und noch nicht über 50 Jahre alt sind,

sprechen sich ebenfalls gegenüber der Referenzgruppe ablehnend für eine Abtreibung

aus. So ist deren Wahrscheinlichkeit in diesem Fall einem Schwangerschaftsabbruch

zuzustimmen um 64% geringer, als bei den Frauen der selbigen Altersspanne, die

allerdings auch weiterhin kein Kind haben möchten. Die Erklärungskraft des gesamten

Modells liegt gemäß Nagelkerkes R-Quadrat lediglich bei 6%.

3.6 Akzeptanz einer Abtreibung in Folge einer Vergewaltigung

Die Frage v16 aus dem ALLBUS 2006 befasst sich mit dem Akzeptanzverhalten der

Befragungsteilnehmer in Bezug auf die Thematik einer Abtreibung, die sich für die Frau

als Folge einer Vergewaltigung ergibt. Durch Umcodieren der Ausgangsvariablen in

v16cod und der Festlegung zweier Ausprägungen (0: Abtreibung sollte möglich sein, 1:

Abtreibung sollte nicht möglich sein) ergibt sich die in Abbildung 25 erkennbaren

verteilten Häufigkeiten. Demzufolge spricht sich nach Abzug aller ungültigen Stimmen,

die Mehrheit von 91% für die Möglichkeit, in Folge einer Vergewaltigung das

Ungeborene abtreiben zu lassen,

während ein geringer Anteil von

9% der Befragten sich auch

hierbei

Schwangerschaftsabbruch

ausspricht.

Bei der einzelnen Betrachtung

des Einflusses der unabhängigen

Variablen auf das Abstimmungsverhalten der Befragungsteilnehmer erweisen sich

auch bei diesem Abtreibungsgrund das Erhebungsgebiet und die

Religionszugehörigkeit als die signifikanten Faktoren.

Bezogen auf das Erhebungsgebiet lässt sich gestützt auf einen Signifikanzwert von

0,000 sagen, dass bei Personen aus den alten Bundesländern (inkl. West-Berlin) die

Chance zur Zustimmung einer Abtreibung um ca. 50% (0,482fache) geringer ist als bei

denjenigen, die aus den Ländern der ehemaligen Deutschen Demokratischen Republik

(DDR) und Ost-Berlin stammen.

Wird hingegen die Religionszugehörigkeit als unabhängige Variable und deren Einfluss

auf das Zustimmungsverhalten zu einer Abtreibung im Falle einer Vergewaltigung

betrachtet, lässt sich beobachten, dass diese Zustimmung bei Religionsangehörigen um

das 0,308fache geringer ist als bei nicht-religiösen Personen.

Werden hingegen schon zu

Beginn

Regression alle unabhängigen

Variablen

eingeschlossen, erweist sich

keine dieser Einflüsse als

signifikant. Somit kann in diesem

Fall die

angenommen werden, da von

diesen Variablen keine Aussagekraft für das Modell ausgeht.

3.7 Akzeptanz einer Abtreibung im Falle einer ledigen Frau ohne der Absicht

den Vater des Kindes zu heiraten

Die im Fragenkatalog des ALLBUS 2006 enthalten Variable v17 zielt auf die Ansichten

der Befragungsteilnehmer zu einer medizinische Abtreibung für den Fall, dass die

werdende Mutter ungebunden ist und den Vater des ungeborenen Kindes nicht

heiraten möchte. Durch Umcodieren der Ausgangsvariablen in v17cod ergibt sich

gemäß Abbildung 29, dass nach Abzug aller ungültigen Stimmen, die Mehrheit der

Befragungsteilnehmer diesen Abtreibungsgrund nicht als legitim sehen und diesen zu

65,7% ablehnen. Lediglich ein Drittel der Stimmen (34,3%) sprechen sich in Anbetracht

der Situation für die Möglichkeit einer Abtreibung aus.

Bei der einzelnen Betrachtung der unabhängigen Variablen auf deren Einfluss auf die

abhängige Variable zeigt sich, dass neben dem Erhebungsgebiet der Befragten und

deren Religionszugehörigkeit auch das Alter der Teilnehmer einen signifikanten

Einfluss auf die Entscheidung über die Zulassung einer Abtreibung hat. Die

verbleibenden Variablen besitzen somit keine Aussagekraft für das Modell und können

dementsprechend vernachlässigt werden.

Das Alter der Befragungsteilnehmer stellt mit einem Wert von 0,006 einen hohen

signifikanten Zusammenhang dar. Bezogen auf den berechneten Wert von 0,204 für

den Regressionskoeffizienten lässt sich interpretieren, dass die Zugehörigkeit zu der

Altersgruppe der 18 bis 49jährigen die Wahrscheinlichkeit erhöht, einer Abtreibung

zuzustimmen. Bei diesem Personenkreis ist die Chance, der Abtreibung zuzustimmen,

um das 1,226fache höher als bei Personen, die älter als 49 Jahre sind.

Die Wirkung des Erhebungsgebiets ist auch wie in den vergangenen Untersuchungen

als außerordentlich signifikant anzusehen. Den Ergebnissen der logistischen Regression

zur Folge reduziert die Tatsache, aus den alten Bundesländern (inkl. West-Berlin) zu

stammen, der Abtreibung zuzustimmen. So ist die Chance, bei Menschen aus den alten

Bundesländern und West-Berlin eine Abtreibung als legitim anzusehen um ca. 40%

(0,394fache) geringer als bei jenen, die aus den neuen Bundesländern und Ost-Berlin

stammen.

Mitglied in einer Religionsgemeinschaft zu sein, reduziert - wie auch schon in den

vergangenen Ergebnissen - die Wahrscheinlichkeit einem Schwangerschaftsabbruch

zuzustimmen. Wenn wie in diesem Fall die Frau den werdenden Vater nicht heiraten

möchte, ist die Chance, dass Glaubensangehörige einer Abtreibung zustimmen, um

40% geringer, als bei Personen, die keiner Glaubensrichtung angehören.

Werden von Beginn an alle unabhängigen Variablen als potentielle Einflussgrößen auf

das Abstimmungsverhalten der entsprechenden Variablen (v17cod) betrachtet, ergibt

sich, dass lediglich das Erhebungsgebiet und Religionszugehörigkeit Effekte auf die

abhängige Variable aufweisen. Ein Signifikanzwert von 0,005 spricht für eine hohe

Erklärungskraft der Variable um das Erhebungsgebiet der Befragten und die Annahme

der Forschungshypothese. Den Werten aus Exp(B) folgend, ist bei Personen aus den

alten Bundesländern und West-Berlin die Chance, einem Schwangerschaftsabbruch

zuzustimmen, um das 0,548fache geringer, als bei Personen aus dem anderen Teil

Deutschlands. Es gibt somit einen negativen Zusammenhang, bei dem sich bei

westdeutschen Personen, die Wahrscheinlichkeit einer Akzeptanz für eine Abtreibung

reduziert. Für den Einfluss der Religionszugehörigkeit in dem vorliegenden Modell lässt

sich sagen, dass deren Effekt nur mit einem Wert von 0,046 gering signifikant ist.

Deren Interpretation ergibt neben einem negativen Zusammenhang, dass Personen,

die Mitglied einer Glaubensrichtung sind, eine um 0,671faches niedrigeres

Akzeptanzverhalten aufweisen, als Nicht-Mitglieder.

Die Erklärungskraft dieses Modells liegt gemäß Nagelkerkes R-Quadrat bei 0,056 und

bedeutet, dass die eingeflossenen unabhängigen Variablen die Zulassung einer

Abtreibung für den Fall, dass die Frau den Vater des ungeborenen Kindes nicht

heiraten will zu 5,6% erklären können.

3.8 Akzeptanz einer Abtreibung für den Fall, dass es die Frau so will

Die im ALLBUS 2006 enthaltene

Variable v18 befragt die

Teilnehmer

Akzeptanzvermögen in Bezug auf

einen Schwangerschaftsabbruch

für den Fall, dass die Frau dies so

will. Die Entscheidung warum sie

sich für diese Möglichkeit

entscheidet, bleibt bei der

Befragung außen vor. Es interessiert vielmehr, ob die Allgemeinheit einer Abtreibung

positiv oder negativ gegenübersteht, wenn es allein der freie Wille der Frau ist, kein

Kind zu bekommen. Die umcodierte Variable v18cod erlaubt mit den Ausprägungen (0:

Ja, sollte möglich sein, 1: Nein, sollte nicht möglich sein) eine erste Aussage über den

allgemeinen Trend der Abstimmungen. So sprechen sich gemäß den Werten aus

Abbildung 34 rund ein Drittel (32,8%, bereinigt 34,3%) der Befragten dafür aus, dass

die Frau selbst entscheiden kann, dass sie das ungeborene ohne die Angabe von

Gründen abtreiben kann. Die verbleibende Mehrheit von rund 63% (bereinigt 65,7%)

spricht sich gegen diese Option aus und sieht eine grundlose Abtreibung nicht als

legitim an. Bei der Betrachtung der einzelnen Effekte auf das Abstimmungs-verhalten

wird ersichtlich, dass lediglich die Variablen des Alters, des Erhebungsgebietes und die

der Religionszugehörigkeit von Bedeutung sind.

Den Ergebnissen der logistischen Regression zu Folge, erhöht sich bei Personen, die

zwischen 18 und 49 Jahre alt ist, die Wahrscheinlichkeit, dass diese einer solchen

Abtreibung zustimmen. Der extrem hohe signifikante Wert bekräftigt zu dem, dass

diese Altersgruppe, im Vergleich zu den über 50jährigen, ein um das 1,303fache

größere Zustimmungsverhalten aufweist. Allerdings kann der Einbezug dieser

alleinigen Variablen nur zu 0,6% das Akzeptanzverhalten erklären.

Die regionale Differenzierung zwischen Ost- und Westdeutschland weißt wie auch in

den vorherigen Ergebnissen auf einen negativen Zusammenhang zwischen der

westdeutschen Abstammung und dem Zustimmungsverhalten auf. Bei diesen

Personen ist im vorliegenden Fall, die Chance einer Akzeptanz für die Abtreibung im

Falle des eigenen Wunsches der Frau, um das 32,3%ige geringer als bei Personen der

neuen Bundesländer und Ost-Berlin. Der Anteil erklärter Varianz des Modells liegt

gemäß dem berechnet Wert für Nagelkerkes R-Quadrat bei annähernd 9%.

Ein vergleichsweise ähnliches Bild ergibt sich bei Betrachtung der

Religionszugehörigkeit als unabhängige Variable. Der sehr hohe Signifikanzwert

verweist auf die Annahme der Forschungshypothese und die Gültigkeit des Modells.

Den Ergebnissen entsprechend kann entnommen werden, das bei nicht-religiösen

Menschen, die Wahrscheinlichkeit einem Schwangerschaftsabbruch zuzustimmen

gegenüber Religionsmitgliedern höher ist. Bei jenen Glaubensangehörigen ist die

Chance der Zustimmung, um das 0,316fache geringer als bei den Personen der

Referenzgruppe und somit nicht Glaubensangehörigen.

Durch den kompletten Einschluss aller unabhängigen Variablen in das Modell ergibt

sich, dass lediglich das Erhebungsgebiet und die Glaubenszugehörigkeit einen extrem

hohen signifikanten Effekt aufweisen. Die verbleibenden Variablen verfügen über eine

Signifikanz, die über der allgemeinen Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% liegt und

können demnach ausgeschlossen werden.

Die Variable über das Erhebungsgebiet beschreibt einen negativen Zusammenhang,

bei dem sich bei westdeutschen Personen die Wahrscheinlichkeit einem

Schwangerschaftsabbruch zuzustimmen reduziert. Deren Zustimmungschance ist

gegenüber den Personen der neuen Bundesländer (inkl. Ost-Berlin) um das 0,446fache

geringer. Die Erklärungskraft der verbleibenden Variable Religionszugehörigkeit ist von

extrem hoher Signifikanz. Aus dem negativen Zusammenhang zwischen abhängiger

und unabhängiger Variable lässt sich erkennen, dass Glaubensangehörige ein um

48,5% niedrigeres Akzeptanzverhalten aufweisen, als Personen die keinerlei

Glaubensrichtung angehören. Aus den Angaben zu Nagelkerkes R-Quadrat ist zu

entnehmen, dass die involvierten unabhängigen Variablen die Zulassung einer

Abtreibung zu 12,3% erklären können.

3.9 Fazit

Wie die vorherigen Aufführungen zeigten, fällt der Einfluss der verschiedenen

unabhängigen Variablen in den verschiedenen Abtreibungsoptionen unterschiedlich

stark aus.

Das Geschlecht als Einflussgröße hat in allen Ausführungen keinen Effekt auf die

abhängige Variable gezeigt, was zu der Annahme führt, dass es kein

geschlechtsspezifisches Entscheidungsverhalten in Bezug auf einen

Schwangerschaftsabbruch gibt.

Der Effekt des Alters hat sich entgegen den eigenen Vorstellungen als gering

herausgestellt. Lediglich für den Fall, dass die Frau verheiratet ist und keine Kinder

(mehr) möchte oder die Frau ledig ist und den Vater des Neugeborenen nicht heiraten

möchte bzw. die Abtreibung nach eigenem Willen möchte, lässt sich ein Alterseffekt

erkennen. Allerdings erweist sich dieser nur für die Altersvariable v27cod1 der

Altersgruppe, der jüngeren Befragten bis 29 Jahre als signifikant. Für diese Formen der

Abtreibungen weißen sie im Gegensatz zu der älteren Vergleichsgruppe ein größeres

Zustimmungsverhalten für eine Abtreibung auf. Einen Effekt bezogen auf den

Altersdurchschnitt aller Befragungsteilnehmer durch v28cod konnte hingegen für keine

der Abtreibungsvarianten erkannt werden.

Der Effekt der Variable V487cod erweist sich in der gesamten Untersuchung als ebenso

gering, als das die Frauen, die unter 50 Jahren sind und sich ein Kind wünschen kaum

von dem Antwortverhalten ihrer Referenzgruppe abweichen. Lediglich in der Frage

nach einer Abtreibung, für den Fall, dass die betroffene Frau verheiratet ist und keine

Kinder (mehr) haben möchte oder die Schwangerschaft Folge einer Abtreibung ist,

konnte ein Abweichen des Antwortverhaltens von der Referenzgruppe verzeichnet

werden. Zusammengefasst bedeutet dies, dass die betroffenen Frauen für diese zwei

Optionen ein geringeres Zustimmungsverhalten für diese Formen der Abtreibungen

aufweisen.

Das Erhebungsgebiet und die Religionszugehörigkeit haben in dem Vergleich der

unterschiedlichen Einflussvariablen den höchsten Einfluss auf die Zulassung bzw.

Ablehnung einer Abtreibung gezeigt. So konnte für alle Formen der im ALLBUS 2006

abgefragten Abtreibungsvarianten ein signifikanter Effekt festgestellt werden.

Für das Erhebungsgebiet bedeutet dies, dass die Befragten aus den neuen

Bundesländern (inkl. Ost-Berlin) im Vergleich zu denen aus den alten Bundesländern

der Bundesrepublik (inkl. West-Berlin) ein allgemein höheres Akzeptanzverhalten für

die verschiedenen Abtreibungen aufweisen. Allerdings ist dies nicht damit

gleichzusetzen, dass sie eine Abtreibung für die verschiedenen Situationen

befürworten, sondern lediglich nur tolerieren. Mögliche Ursachen hierfür lassen sich

im liberalen Abtreibungsrecht 8 der Deutschen Demokratischen Republik (DDR) finden,

welches sich bis dato im Verständnis dieser Menschen verfestigt hat. Ein Kennzeichen

hierfür zeigt sich auch in den aktuellen amtlichen Statistiken (siehe Abbildung 39, S.

38) zu den bundesländerspezifischen Abtreibungen in Deutschland. So weißen für

das Beobachtungjahr 2006 alle fünf Bundesländer 9 der ehemaligen DDR

(Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen, Sachsen-Anhalt und Thüringen)

ein Abtreibungsniveau über dem Bundesdurchschnitt auf. Da die Ergebnisse der

verschiedenen logistischen Regressionen auf ein tolerantes Abtreibungsverhalten der

neuen Bundesländer verweisen, lässt sich wenn auch nur zum Teil durch die

Schwangerschaftspolitik der ehemaligen DDR und den aktuellen erhöhten

Abtreibungsstatistiken erklären.

Die Ausgangshypothese, in der Personen aus Religionsgemeinschaften ein

abweichendes Akzeptanzverhalten in Bezug auf einen Schwangerschaftsabbruch im

Vergleich zu Nicht-Gläubigen aufweisen, konnte in allen Punkten der Untersuchung

bewiesen werden. So weisen Mitglieder einer Glaubensgemeinschaft im Allgemeinen

ein größeres Ablehnungsniveau in Bezug auf eine Abtreibung. In Folge dessen

verzeichnen die Bundesländer (z.B. Bayern und Baden-Württemberg mit einem hohen

Anteil katholischer Menschen) mit einem hohen Glaubensanteil in der Bevölkerung

auch eine unterdurchschnittliche Abtreibungsquote (siehe Abbildung 39).

⁸ Die DDR-Volkskammer stimmte am 09.03.1972 für ein Gesetz, dass in den Frauen in den ersten 12

Wochen einer Schwangerschaft selbst zu entscheiden, ob sie das Kind austragen wollen. Mit dieser Entscheidung wollt sich die DDR-Regierung als fortschrittlicher und moderner Staat präsentieren, was zu dem auch als Reaktion Frauenbewegung gewertet werden kann. Zudem galten in den sozialistischen Nachbarländern der DDR Abtreibung schon längere Zeit als legal, was wiederum einen sog. Abtreibungs-Tourismus ausgelöst hatte (Bösche, 2007).

⁹ Eine Differenzierung zwischen Ost- und Westberlin wird in der amtlichen Statistik des Statistischen

Bundesamts nicht vorgenommen.

Abbildung 39 Anzahl der Abtreibungen je 1.000 Geburten nach Bundesland für das Jahr 2006 Quelle| eigene Darstellung, in Anlehnung an GENESIS Online, 2006

Die nachfolgende Zusammenfassung der Werte basierend aus den einzelnen

logistischen Regressionen soll diese Zusammenfassung statistisch untermauern.