Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Clusteranalyse
3 Datensatz
3.1 religiöse Indifferenz
3.2 Variablen
4 Klassifikationsverfahren
4.1 Mittelwertvergleich
4.2 Bildungsvergleich
4.3 Geschlechtervergleich
4.4 Spezifischer Glaubensvergleich
5 Ausblick
Abbildungen
Literatur
1 Einleitung
„Macht es einen Unterschied, ob man atheistisch oder religiös eingestellt ist? Und was geschieht, wenn Religion gesellschaftlich bzw. individuell an Bedeutung verliert? Wird sie durch andere Orientierungen [...] ersetzt oder kann die Stelle, die Religion im Gefüge sinnhafter Deutungen der Welt eingenommen hat, leer bleiben?“ (Pollack, Wohlrab-Sahr & Gärtner 2003: 17). Wie das Zitat bereits deutlich macht, scheint die Religion, vor allem in industrialisierten und hoch technisierten Ländern, an Wichtigkeit zu verlieren. An Stelle des Glaubens tritt vermehrt ein höheres Bildungsniveau, ein Traditionsabbruch, eine Steigerung des materiellen Wohlstandes und ein Streben nach persönlicher Selbstverwirklichung (Vgl. Pollack, Wohlrab-Sahr & Gärtner 2003: 14).
Folgende Arbeit setzt sich in Anwendung einer Clusteranalyse mit der Frage auseinander, inwieweit sich gläubige von nicht gläubigen Menschen unterscheiden. Bevor es zur inhaltlichen Analyse des Themas kommt, wird die Methode der Clusteranalyse sowie das Verfahren des ALLBUS, aus dem die angewendeten Daten stammen, nochmals kurz dargestellt. Auch wird vorab deutlich gemacht, dass man nicht nur zwischen diesen beiden Gruppen (gläubig; nicht gläubig) unterscheiden darf, sondern auch andere Formen des Glaubens existieren. Freilich gibt es viele Merkmale, hinsichtlich man diese beiden sozialen Gruppen untersuchen könnte. Diese Arbeit beschränkt sich auf nur drei zu untersuchende Merkmale. Das wäre zunächst die Bildung, welche anhand des Schulabschlusses gemessen wird, das Geschlecht der Personen und der Glaube an Wunder - denn es wird davon ausgegangen, dass ein Glaube an Gott den Glauben an weitere höhere Kräfte positiv beeinflusst. Ob dem wirklich so ist, stellt sich im Verlauf dieser Arbeit heraus.
2 Clusteranalyse
Die Clusteranalyse dient als Verfahren zur Aufdeckung homogener Klassen von Merkmalsträgern innerhalb eines Datensatzes. Es wird die Annahme impliziert, dass sich in einem Datensatz Klassen befinden, die sich im Hinblick auf bestimmte Merkmale, wie z.B. Einkommen, Berufsstatus oder Entwicklungsstand bei Ländern, ähneln und diese Ähnlichkeit gleichzeitig ein Abgrenzungskriterium gegenüber anderen Klassen darstellt. Ein klassisches Beispiel wäre eine „Klassifikation von Haushalten nach Merkmalen ihrer sozialen Lage“ (Fromm 2012: 191). Freilich stellt sich bei jeder Clusteranalyse die Frage, wie viele Klassen unterschieden werden sollen und durch welche Kombination von Merkmalen sich diese Klassen zusammensetzen. Die Zusammensetzung der Klassen ist immer abhängig von der jeweiligen Fragestellung. Bei der Wahl einer anderen Fragestellung können sich somit ganz andere Klassenstrukturen ergeben. Die Clusteranalyse nimmt dementsprechend eine Vorbereitungsfunktion für weitere Analysen ein. Ihr Ziel ist es, eine theoriegeleitete Strukturierung der Untersuchungseinheiten, meist Personen, vorzunehmen. Sie wird daher auch als strukturentdeckendes Verfahren bezeichnet. Die Ergebnisse der Clusteranalyse können schließlich entweder als abhängige oder unabhängige Variablen in andere analytische Verfahren aufgenommen werden. So ist es möglich, den Einfluss der Clusterzugehörigkeit auf andere Merkmale zu untersuchen oder die Clusterzugehörigkeit aus anderen Merkmalen zu erklären (Vgl. Fromm 2012: 191 f.).
Anhand der Regressionsanalyse lässt sich verdeutlichen, wie anders Clusteranalysen als strukturprüfende Verfahren vorgehen. Anders als die Clusteranalyse untersuchen Regressionsmodelle immer einen unterstellten Zusammenhang zwischen einer unabhängigen (im Falle von mehreren unabhängigen Variablen würde man von einer multiplen Regression sprechen) und einer abhängigen Variablen. Ein Ursache-Wirkungszusammenhang steht somit immer im Zentrum einer Regressionsanalyse. Bei einer Clusteranalyse hingegen ist ein solcher Ursache- Wirkungszusammenhang nicht von Bedeutung, sondern vielmehr, in welche homogenen Gruppen sich die Untersuchungseinheiten klassifizieren lassen. Clusteranalysen bedienen sich folglich auch keiner inferenzstatistischer Methoden, sprich: der empirischen Überprüfung von Ursache- Wirkungszusammenhängen (Vgl. Stein & Vollnhals 2011: 3). Somit „handelt es sich vor allem auch um explorative Verfahren“ (Stein & Vollnhals 2011: 3).
Bei der Klassifizierung der Elemente zu homogenen Klassen gilt es zwei grundlegende Prinzipien zu beachten. Es sollte eine hohe Intracluster-Homogenität bestehen, was bedeutet, dass sich die Elemente eines Clusters sehr ähneln im Hinblick auf die zu untersuchenden Merkmale. Des Weiteren sollte eine geringe Intercluster-Homogenität gegeben sein. D.h., die jeweiligen Cluster sollten sich möglichst stark unterscheiden. Anders ausgedrückt: Die Varianz zwischen den Clustern sollte möglichst hoch und innerhalb der Cluster möglichst gering gehalten werden (Vgl. Stein & Vollnhals 2011: 4).
Mit der Anwendung einer Clusteranalyse können außerdem unnötige Kosten erspart bleiben. Weiß man, dass eine bestimmte Gruppe von Personen gleiche Charakteristika aufweisen, sie also eine Typologie bilden, kann es kostengünstiger sein, nur einen Teil dieser Personen zu erheben statt die gesamte Anzahl. Es ist trivial zu erwähnen, dass damit auch ein Zeitersparnis einher geht (Vgl. Stein & Vollnhals 2011: 1).
3 Datensatz
Die Daten, mit denen diese Untersuchungen angestellt wurden, stammen aus dem ALLBUS 2012. Die Bezeichnung ALLBUS steht für Allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften, welche „Mitte der siebziger Jahre als ein zentrales Datengenerierungsprogramm […] der Sozialwissenschaften konzipiert“ (Terwey & Baltzer 2013: 6) wurde. Die Allbus Umfragen dienen als eine wichtige Datenquelle zur Sammlung und wissenschaftlicher Verwendung erstrangigster Daten über Verhalten, Einstellungen und sozialem Wandel in Deutschland. Das Vorgehen der Allbus Befragungen basiert auf repräsentativ wiederholenden Bevölkerungsumfragen mit teils konstanten und teils neu entwickelten Frageprogrammen. Damit werden die wesentlichen Bereiche der empirischen Sozialforschung abgedeckt (Vgl Terwey & Baltzer 2013: 6). Der ALLBUS 2012 hat den Schwerpunkt „Religion und Weltanschauung“, für den neben den replizierten Fragen aus den früheren ALLBUS Datensätzen neue Fragen konzipiert wurden, „u.a. solche nach Kommunikation über religiöse Themen, Spiritualität, religiöser Toleranz und religiöser Gleichgültigkeit“ (Terwey & Baltzer 2013: 6).
3.1 Religiöse Indifferenz
Bevor es zur Darstellung der einzelnen Variablen kommt, die den Untersuchungen dienten, erscheint es vorab notwendig gezielt darauf aufmerksam zu machen, dass man nicht pauschal sagen kann, eine soziale Gruppe (Cluster) sei definitiv gläubig, weil sie im Schnitt zu einem bestimmten Item, dessen Zustimmung eine positive Einstellung zum Thema Gottesglaube unterstellen würde, eine deutlichere Zustimmung zeigt, als eine andere soziale Gruppe, von der man schließlich auch nicht definitiv behaupten kann, sie seien überhaupt nicht gläubig, weil ihre Zustimmung im Schnitt weniger stark ist. Gärtner, Pollack & Wohlrab-Sahr (2003) machen in ihrem Band deutlich, dass es neben den beiden reinen Formen des Gottesglauben und der Gottesablehnung (Atheismus) eine weitere Mischform gibt, die sie als „religiöse Indifferenz“ (Pollack, Wohlrab-Sahr & Gärtner 2003: 12) bezeichnen. Mit dem Begriff der religiösen Indifferenz ist eine Haltung der Gleichgültigkeit und Unentschlossenheit gegenüber dem Thema Gottesglaube und religiösen Fragen im Allgemeinen gemeint. Die Bezeichnung Indifferenz, die aus dem Lateinischen Indifferentia abgeleitet ist, ist eine Übersetzung des griechischen Wortes adiaphora und bedeutet so viel wie: nicht verschieden sein. Es macht für die jeweilige Person also keinen Unterschied, ob es einen Gott gibt oder nicht. Die Person wäre somit am „Indifferenzpunkt beim Wechsel von einem zum anderen Argument“ (Pollack, Wohlrab-Sahr & Gärtner 2003: 13) angelangt. Allerdings führt die Position der religiösen Indifferenz eher zum Atheismus als zum Theismus, denn bei einer Gleichwertigkeit entgegengesetzter Argumente (Atheismus vs. Theismus) muss aus dieser Perspektive aufgrund fehlender Argumente die anspruchsvollere Weltanschauung, also der Theismus, abgelehnt werden (Vgl. Pollack, Wohlrab-Sahr & Gärtner 2003: 12 f.).
3.2 Variablen
Die für die Untersuchungen verwendeten Variablen sind die Variablen V122 bis V129, die einer Itembatterie zu Fragen über den Gottesglauben im Allgemeinen entstammen. Die Items waren von 1 (stimme voll und ganz zu) bis 5 (stimme überhaupt nicht zu) codiert.
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