Computerunterstützte Datenanalyse - Vier sozialwissenschaftliche Problemstellungen werden mit Hilfe von SPSS untersucht

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Empirische Analyse zum Schwerpunkt Wirtschaftslagen
2.1. Methodische Überlegungen, Operationalisierung und Datenerhebung
2.2. Empirische Ergebnisse
2.3. Diskussion und Schlussfolgerungen

3. Empirische Analyse zum Schwerpunkt Politische Einstellungen
3.1. Methodische Überlegungen, Operationalisierung und Datenerhebung
3.2. Empirische Ergebnisse
3.3. Diskussion und Schlussfolgerungen

4. Empirische Analyse zum Schwerpunkt ALLBUS-Demographie
4.1. Methodische Überlegungen, Operationalisierung und Datenerhebung
4.2. Empirische Ergebnisse
4.3. Diskussion und Schlussfolgerungen

5. Empirische Analyse zum Schwerpunkt Familie und sich ändernde Geschlechtsrollen
5.1. Methodische Überlegungen, Operationalisierung und Datenerhebung
5.2. Empirische Ergebnisse
5.3. Diskussion und Schlussfolgerungen

6. Schlussbetrachtung

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabelle 1: Kreuztabelle allg. wirtschaftliche Lage und eigene wirtschaftliche Lage Westdeutschland

Tabelle 2: Kreuztabelle allg. wirtschaftliche Lage und eigene wirtschaftliche Lage

Ostdeutschland

Tabelle 3: Assoziationskoeffizienten Westdeutschland

Tabelle 4: Assoziationskoeffizienten Ostdeutschland

Tabelle 5: Kreuztabelle Bildung und Vertrauen in Institutionen und öffent-

lichen Einrichtungen

Tabelle 6: geeignete Assoziationsmaße

Tabelle 7: Korrelation und Regression

Abbildung 1: Streudiagramm

Abbildung 2: Streudiagramm mit Regressionsgeraden

Tabelle 8: Korrelation und Regression

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

In der vorliegenden Arbeit soll die sozialwissenschaftliche Datenanalyse und deren Methoden und Techniken angewandt werden. Dabei werden aktuelle Daten der „Allgemeinen Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften“ (ALLBUS) aus den Jahren 1994 und 1998 computerunterstützt, mit Hilfe des Statistikprogramms SPSS, ausgewertet.

Der ALLBUS „wurde Mitte der siebziger Jahre als gemeinsames Vorhaben von ZUMA und Zentralarchiv konzipiert“. Er „dient der Erhebung und Verbreitung sozialwissen-schaftlicher Daten für Forschung und Lehre“. Kernstücke „sind regelmäßig wiederholende, repräsentative Bevölkerungsumfragen^[1], mit einem teils konstantem, teils variablen Fragenprogramm, das zentrale Forschungsbereiche der empirischen Sozialforschung abdeckt“ (ALLBUS 1998: 4). Mit der Erhebung und Bereitstellung der ALLBUS-Daten „werden vornehmlich drei Ziele verfolgt:

- Untersuchung von sozialen Lagen, Einstellungen, Werten und Verhaltensweisen in

Deutschland;

- Beschreibung des sozialen Wandels im Zeitverlauf;
- Datenbereitstellung für Forscher und Lernende, die keinen unmittelbaren Zugang zu

entsprechenden Primärdaten haben“ (ALLBUS 1998: 5).

„Die Akzeptanz des ALLBUS in Forschung und Lehre ist erfreulich groß und reicht über die Bundesrepublik hinaus“ (ALLBUS 1998: 6).

Von der Stichprobe der ALLBUS-Erhebung lässt sich auf die Grundgesamtheit, also auf die gesamte Bevölkerung der BRD, schließen.

Bei jeder Erhebung werden besondere Themenschwerpunkte festgelegt. Die Schwer-punkte der Untersuchung im Jahr 1994 waren u.a.: politische Einstellungen, ALLBUS-Standarddemographie und eine Zusatzbefragung zur Familie und sich ändernde Geschlechtsrollen für das ISSP. Dabei wurden in der BRD in der Zeit von Februar bis Mai 1994 mit Hilfe einer zweistufigen, disproportional geschichteten Zufallsauswahl 3450 volljährige Personen ausgewählt^[2] und dann durch mündliche und schriftliche Befragung mit standardisierten Fragebögen zu 435 Variablen interviewt.^[3]

Die Themenschwerpunkte der Untersuchung im Jahr 1998 waren u.a.: Wirtschaftslagen und berufliche Risikoeinschätzungen und ALLBUS-Demographie. Der Erhebungszeit-raum war von März bis Juli 1998. Es wurden, mit Hilfe einer mehrstufig geschichteten Zufallsauswahl in den alten und neuen Bundesländern aus allen deutschsprachigen Personen, die in der BRD in Privathaushalten lebten und die bis zum Befragungstag das 18. Lebensjahr vollendet hatten, 3234 Befragungspersonen ausgewählt und zu 474 Variablen mündlich anhand standardisierter Fragebögen interviewt. Grundlage für die Auswahl war das ADM-Master-Design^[4].^[5]

Im Folgenden werden vier Fragestellungen in vier Kapiteln ausführlich bearbeitet. Dabei werden Hypothesen formuliert und mit Hilfe von SPSS sozialwissenschaftlich überprüft. Zu jedem Kapitel werden zunächst methodische Vorüberlegungen getroffen, anschließend die empirischen Ergebnisse präsentiert^[6] und abschließend diskutiert. Ein kurzes Schlusswort rundet die vorliegende Arbeit ab.

2. Empirische Analyse zum Schwerpunkt Wirtschaftslagen

2.1. Methodische Überlegungen, Operationalisierung und Datenerhebung

Die Forschungsfrage hierbei lautet: Besteht ein Zusammenhang zwischen der Beur-teilung der allgemeinen wirtschaftlichen Lage und der Beurteilung der eigenen wirtschaftlichen Lage in West- bzw. Ostdeutschland?

Folgende Hypothese wird formuliert: Wird die eigene wirtschaftliche Lage positiv beurteilt, so wird auch die allgemeine wirtschaftliche Lage positiv beurteilt. Als Grundlage dient der ALLBUS 1998.

Für die Überprüfung werden die Variablen v5 ‚Wirtschaftslage in der BRD heute’ und v6 ‚Wirtschaftslage des Befragten heute’ ausgewählt. Die Fragen bei der Erhebung dazu lauteten: Wie beurteilen Sie ganz allgemein die heutige wirtschaftliche Lage in Deutschland? Und ihre eigene wirtschaftliche Lage heute? Als Antwortmöglichkeiten waren vorgegeben: 1. sehr gut, 2. gut, 3. teils / teils, 4. schlecht, 5. sehr schlecht, 8. weiß nicht, 9. keine Angabe.

Die unabhängige Variable, die mit deren Hilfe wir etwas erklären wollen, ist v6. Die abhängige Variable, die wir erklären wollen, ist v5. Beide Variablen sind nominal skaliert und fünfstufig. Die Ausprägungen „sehr gut“ und „gut“ werden zu „eher gut“ zusammengefasst. Die Ausprägungen „teils, teils“, „schlecht“ und „sehr schlecht“ werden zu „eher schlecht“ zusammengefasst. Die Angaben „weiß nicht“ und „keine Angabe“ werden für diese Analyse ausgeschlossen. Die Variable v3 wird in Westdeutsche und Ostdeutsche selektiert, da eine getrennt betrachtete Untersuchung gewünscht wird.

Um „die einfachste Form einer bivariaten Tabelle“, die sog. 2x2-Kreuztabelle zu erhalten, werden die beiden Variablen dichotomisiert (Benninghaus 2002: 72). Die Erstellung einer Kreuztabelle und das Errechnen geeigneter Maßzahlen ist sinnvoll, um die Ergebnisse interpretieren zu können.

2.2. Empirische Ergebnisse

Die unten abgebildeten bivariaten Tabellen enthalten u.a. die Zellen- und Randhäufigkeiten, die angemessenen konditionalen Verteilungen und die erwarteten Zellenhäufigkeiten bei statistischer Unabhängigkeit.

Für Westdeutschland werden von SPSS folgende Ergebnisse berechnet. Sie sind in Tabelle 1 dargestellt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Kreuztabelle allg. wirtschaftliche Lage und eigene wirtschaftliche Lage Westdeutschland

Es lässt sich als Ergebnis festhalten, dass von allen 2179 Befragten aus West-deutschland 1065 ihre eigene Wirtschaftslage als eher gut einschätzen, und 1114 als eher schlecht einschätzen. Von denjenigen, die ihre eigene wirtschaftliche Lage positiv beurteilen, schätzen 33,7 Prozent auch gleichzeitig die allgemeine Wirtschaftslage positiv ein. Eine weitaus größere Anzahl von ihnen (66,3 Prozent) schätzt die allgemeine Wirtschaftslage jedoch eher schlecht ein. Die Tabelle zeigt auch, dass die allgemeine wirtschaftliche Lage von denen als eher gut eingeschätzt wird, die auch ihre eigene wirtschaftliche Lage als eher gut einschätzen (79,6 Prozent). Von denjenigen, die ihre eigene wirtschaftliche Lage als eher schlecht einschätzen, beurteilen 91,7 Prozent auch die allg. Wirtschaftslage als eher schlecht.

Für Ostdeutschland ergibt sich folgende Kreuztabelle:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2: Kreuztabelle allg. wirtschaftliche Lage und eigene wirtschaftliche Lage Ostdeutschland

Bei den 1016 Befragten aus Ostdeutschland schätzen 437 die eigene wirtschaftliche Lage als eher gut ein und 579 als eher schlecht ein. Von denjenigen, die ihre eigene wirtschaftliche Lage positiv beurteilen, schätzen 28,6 Prozent auch gleichzeitig die allgemeine Wirtschaftslage positiv ein. Eine weitaus größere Anzahl von ihnen (71,4 Prozent) schätzt die allgemeine Wirtschaftslage jedoch eher schlecht ein. Die Tabelle zeigt auch, dass die allgemeine wirtschaftliche Lage von denen als eher gut eingeschätzt wird, die auch ihre eigene wirtschaftliche Lage als eher gut einschätzen (82,8 Prozent). Von denjenigen, die ihre eigene wirtschaftliche Lage als eher schlecht einschätzen, beurteilen 95,5 Prozent auch die allg. Wirtschaftslage als eher schlecht.

Die Maßzahlen, die SPSS berechnet, müssen geeignet sein, die Beziehung zwischen nominalen Variablen beschreiben zu können. In unserem Fall können wir nicht von einer positiven oder negativen Beziehung sprechen, „da die Kategorien nominaler Variablen beliebig angeordnet, d.h. jederzeit vertaucht werden können“ (Benninghaus 2002: 98).

Bei Chi-Quadrat ist zu beachten, dass es direkt mit der Gesamtfallzahl (N) variiert. Je höher also N, desto höher ist auch Chi-Quadrat. Dies erklärt den höheren Wert in Westdeutschland. Für 2x2-Tabellen ist Phi ein sensibles Assoziationsmaß. Der Phi-Koeffizient^[7] produziert Vorzeichen. Bei nominalen Variablen beschränkt sich die Interpretation der Vorzeichen auf die Feststellung, dass bei positivem Vorzeichen eine ad-Dominanz und bei negativen Vorzeichen eine bc-Dominanz in der 2x2-Tabelle vorliegt.^[8] In unserem Fall deutet ein positives Vorzeichen ein Übergewicht der ad-Diagonalen in der Vierfeldertabelle. Für größere als 2x2-Tabellen kann Phi größer Eins werden. Diese Eigenschaft macht ihn als Vergleichsgröße in der empirischen Sozial-forschung untauglich. Cramers V hingegen kann auch dann den Wert Eins annehmen, wenn die Zeilen- und Spaltenanzahl ungleich sind.^[9] Der Nachteil des Kontingenz-koeffizienten C liegt darin, dass er praktisch eine unterhalb Eins liegende Obergrenze hat. Die Obergrenze nähert sich dem Wert Eins, wenn die Anzahl der Zeilen und Spalten zunimmt. Der Maximalwert, der im Falle einer 2x2-Tabelle bei einer perfekten Beziehung erreicht werden kann, beträgt 0,707. Als letzte Maßzahl sei Lambda genannt, „bei der nicht die Abweichung von der statistischen Unabhängigkeit, sondern die Vorhersehbarkeit der einen Variablen auf Basis der anderen Variablen das Kriterium der Assoziation ist“ (Benninghaus 2002: 121 f.). Es ist ein sog. PRE-Maß, bei dem die Kenntnis der einen Variablen hilft, die andere Variable vorherzusagen. „Man kann für jede Kreuztabulation zwei Lambda-Werte berechnen, indem man einmal die Zeilenvariable (Lambda r) und einmal die Spaltenvariable (Lambda c) vorhersagt“ (Benninghaus 2002: 122). Eine dritte Version geht hervor, wenn man beide Lambdas kombiniert. Dieses symmetrische Lambda (Lambda s) beschreibt eine statistische Beziehung, „bei der keine der beiden Variablen als von der anderen abhängig betrachtet wird“ (Benninghaus 2002: 122).

[...]

^[1] seit 1980 im Abstand von zwei Jahren

^[2] In der ersten Auswahlstufe wurden 104 Gemeinden in Westdeutschland und 47 Gemeinden in Ost-deutschland mit einer Wahrscheinlichkeit proportional zur Zahl ihrer erwachsenen Einwohner ausge-wählt, in der zweiten Auswahlstufe wurden jeweils 40 Personen (in Großstädten ein entsprechendes Vielfaches davon) aus den Einwohnermeldekarteien zufällig gezogen.

^[3] vgl. ALLBUS 1994, S. 9-11

^[4] Beim ADM-Design werden die für Interviews vorgesehenen Haushalte mit gleicher Wahrscheinlichkeit ausgewählt.

^[5] vgl. ALLBUS 1998, S. 9-12

^[6] mit Hilfe von eigens erstellten Tabellen

^[7] falls er direkt aus den Originaldaten einer 2x2-Tabelle berechnet wird

^[8] vgl. Benninghaus 2002, S. 99

^[9] vgl. ebd., S. 113