Ermitteln Sie die wichtigsten Determinanten der folgenden Variablen mit Hilfe des Verfahrens der linearen Regression: Fernsehkonsum

Inhalt

1. Einleitung

2. Theoretischer Hintergrund
2.1 Aufstellung der Hypothesen und deren theoretischer Hintergrund

3. Mathematischer Hintergrund
3.1. Grundsätzliche Idee der linearen Regression
3.2. Interpretationsmöglichkeiten
3.3. Schätzung der Koeffizienten
3.4. Signifikanztests
3.5. Interpretation der Daten bei STATA
3.6. Modellgüte
3.7. Voraussetzungsprüfung

4. Auswertung
4.1. Datenbasis
4.2. Modell I
4.3. Modell II
4.4. Modell III
4.5. Modell IV
4.5.1. Interaktionseffekt
4.5.2. Multikollinearität
4.5.3. Heteroskedastizität

5. Fazit

6. Literatur

7. Anhang a-j

1. Einleitung

Zentrales Anliegen dieser Hausarbeit ist es, zum Thema Fernsehkonsum Hypothesen aufzustellen, die unabhängige Variablen aufzeigen, welche die Dauer des Fernsehkonsums beeinflussen. Anhand der Allgemeinen Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS 2004) werden die Hypothesen empirisch überprüft und gegebenenfalls revidiert. Hierzu werden drei Modelle mit mehreren unabhängigen Variablen berechnet, die die abhängige Variable „Dauer des Fernsehkonsums“ erklären sollen. Abschließend werden die einzelnen Modelle anhand der theoretischen Konzeption der linearen Regression hinsichtlich ihrer Erklärungskraft interpretiert.

2. Theoretischer Hintergrund

2.1. Aufstellung der Hypothesen und deren theoretischer Hintergrund

Das Modell I enthält die standarddemographischen Variablen: Alter, Geschlecht, Ost/West-Herkunft, Anzahl der im Haushalt lebenden Personen, Gesamtbildung, Gesamtbildung der Eltern der Befragten, Schichtzugehörigkeit und Berufstätigkeit.

Hypothese 1: Je älter die Befragten sind, desto mehr steigt die Dauer ihres Fernsehkonsums.

Es ist anzunehmen, dass die Fernsehdauer mit zunehmendem Alter unregelmäßig steigt. Laut Studien ist z.B. erwiesen, dass ein drastischer Anstieg ab den 50er Lebensjahren erfolgt (Die Welt 2004). Dieser unregelmäßige Anstieg der Fernsehdauer kann zum Beispiel durch mehr Freizeit bedingt sein, da die Erwerbstätigkeit mit zunehmendem Alter abnimmt.

Hypothese 2: Das Geschlecht hat keinen Einfluss auf die Dauer des Fernsehkonsums , da nicht anzunehmen ist, dass die Variable Geschlecht allein mit dem Fernsehkonsum korreliert (vgl. Leber 1988, S. 297).

Hypothese 3: Befragte aus dem Osten konsumieren mehr Fernsehen als Befragte im Westen.

Laut Studien (DIE ZEIT, 24.06.2004, Nr. 27) kann angenommen werden, dass Menschen im Osten durchschnittlich mehr Fernsehen sehen als Befragte im Westen. Dies kann möglicherweise daran liegen, dass die Lebensphase der Erwerbsarbeit kürzer und die Eingebundenheit in die Familie geringer als im Westen sind. Hinzu kommt die deutlich höhere Arbeitslosenquote im Osten, die zu mehr Fernsehkonsum beiträgt.

Hypothese 4: Je mehr Menschen in einem Haushalt zusammen leben, desto geringer ist die Fernsehdauer des Einzelnen.

Hierbei wird vermutet, dass die Haushaltsgröße Einfluss auf den Fernsehkonsum hat. Der Familienstand spielt insoweit eine Rolle, als die damit verbundenen Freizeit- bzw. Ablenkungsmöglichkeiten größer sind.

Hypothese 5: Je höher der Bildungsgrad (gesamte Bildungsjahre) der Befragten, desto geringer ist die Dauer ihres Fernsehkonsums.

Hierbei ist zu vermuten, dass ein höherer Bildungsgrad und damit die Möglichkeit, einer umfangreicheren und qualifizierteren Arbeit nachzugehen, die Dauer des Fernsehkonsums verringert. Darüber hinaus kann vermutet werden, dass die Art und Weise der Mediennutzung allgemein vom Bildungsgrad abhängig ist und dadurch Einfluss auf die Fernsehdauer nimmt.

Hypothese 6: Je höher die Gesamtbildung (Bildungsjahre) der Eltern, desto geringer ist der Fernsehkonsum der Befragten.

Für diese Hypothese kann die Sozialisationstheorie herangezogen werden, da Art und Weise der Mediennutzung an die Kinder im Rahmen der Primärsozialisation weitergegeben werden. Eltern mit höherem Bildungsgrad verfügen in der Regel über andere Möglichkeiten der Freizeitgestaltung für ihre Kinder und können dadurch den Umgang mit dem Medium Fernsehen anders beeinflussen als Eltern mit geringerem Bildungsgrad (Zimmermann 2003: 85).

Hypothese 7: Je höher die Schicht der Befragten, desto weniger wird Fernsehen konsumiert.

Anzunehmen ist, wie auch bei Hypothese 3, dass die Zugehörigkeit zur Mittel- und Oberschicht (höherer Bildungsgrad u. höheres Einkommen als in der Unterschicht) Einfluss auf die Dauer des Fernsehkonsums nimmt.

Hypothese 8: Die Befragten, die arbeitslos sind, haben einen höheren Fernsehkonsum als Berufstätige.

Es wird angenommen, dass Arbeitslosigkeit zu mehr Fernsehkonsum führt, da neben der frei verfügbaren Zeit auch das Gefühl von sozialer Isolation zunimmt und dies evtl. dazu führen kann, dass das Medium Fernsehen als Kompensation dient (vgl. Wolfgang [2005]).

Im Modell II werden die unabhängigen Variablen durch Fernsehinteressen der Befragten erweitert.

Hypothese 9: Wenn die Befragten an kulturellen und politischen Sendungen stark und sehr stark interessiert sind, sinkt deren Fernsehkonsum.

Dies mag neben dem zeitlichen Aspekt; kulturelle oder politische Magazine haben gegenüber Spielfilmen, Sportsendungen und Shows kürzere Sendezeiten, auch daran liegen, dass die spezifischen Interessen der Befragten insgesamt auf eine andere Art und Weise der Mediennutzung schließen lassen. Hierbei ist auch zu vermuten, dass die Selektion bestimmter Fernsehprogramme mit einem höheren Bildungsgrad korreliert.

Das Modell III enthält die Teilnahme an politischen bzw. ehrenamtlichen Aktivitäten sowie die Nutzung des Computers und andere Formen der Freizeitgestaltung, wie z.B. Sport.

Hypothese 10: Befragte, die den Computer nutzen, haben einen geringeren Fernsehkonsum.

Es ist anzunehmen, dass die Befragten, die einen Computer nutzen, weniger Fernsehen schauen, weil die private Computernutzung in der Regel nach der Arbeit stattfindet und daher die reguläre Dauer des Fernsehkonsums verringert. Zudem können Informationen, die das Fernsehen vermittelt, ebenso aus dem Internet entnommen werden. Der Computer bietet weit reichende Ablenkungsmöglichkeiten und steht daher mit dem Fernseher als Medium sicherlich in Konkurrenz.

Hypothese 11: Befragte, die häufiger als 1x im Monat an sportlichen Aktivitäten teilnehmen, weisen eine kürzere Dauer des Fernsehkonsums auf.

Befragte, die oft sportlichen Aktivitäten in ihrer Freizeit nachgehen, interessieren sich möglicherweise weniger für die passive und bewegungsarme Freizeitmöglichkeit Fernsehen, d.h. dass deren Fernsehdauer geringer ist, als die der weniger an Sport interessierten Befragten.

Hypothese 12: Wer öfter als 1x im Monat an politischen bzw. ehrenamtlichen Aktivitäten teilnimmt, schaut weniger Fernsehen.

Hierbei kann vermutet werden, dass die Befragten, die aktiv im politischen Bereich tätig sind gleichzeitig auch eine höhere Bildung aufweisen und in der Regel erwerbstätig sind. Diese Komponenten führen dann auch zu einer geringeren Fernsehdauer.

3. Mathematischer Hintergrund der linearen Regression

(Vgl. Kohler/Kreuter 2006; Bortz 2005)

3.1. Grundsätzliche Idee

Die Lineare Regression ist ein Verfahren zur Überprüfung von Zusammenhangshypothesen. Dabei wird die Vorhersage umso genauer sein, je höher der Zusammenhang ist. Das heißt, die Wahrscheinlichkeit eine richtige Vorhersage zu treffen, nimmt zu, je deutlicher die Merkmale zusammenhängen. Bei funktionalen Zusammenhängen kann man mittels einer Funktionsgleichung exakte Vorhersagen ermöglichen. Im sozialwissenschaftlichen Bereich wird von stochastischen Zusammenhängen gesprochen, die je nach Höhe des Zusammenhangs unterschiedlich präzise Vorhersagen zulassen. Es wird zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen unterschieden.

Die Regressionsgleichung in ihrer einfachsten Form ist eine lineare Gleichung:

y = bx + a

3.2. Interpretationsmöglichkeiten

Die Enge des Zusammenhanges wird durch den Korrelationskoeffizienten charakterisiert, der zwischen -1 (linear gegenläufig, je größer x desto kleiner y) und +1 (linear gleichsinnig, je größer x desto größer y) liegen kann. Ungeachtet der Höhe dürfen Korrelationen nicht als Kausalbeziehungen interpretiert werden.

3.3. Schätzung der Koeffizienten

Mit der Regressionsrechnung soll nun diejenige Gerade ermittelt werden, die den Gesamttrend aller Punkte am besten wiedergibt, denn in der Praxis ist das Ergebnis ein Punkteschwarm. Um dennoch Aussagen über den Zusammenhang machen zu können, wird ein Fehlerterm e eingeführt, der sich aus der Differenz der beobachteten y-Werte und der vorhergesagten Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten-Werte ergibt.

OLS- Schätzung (Ordinary Least Squares)

Da es sowohl negative wie positive Abweichungen gibt, muss die Summe der Abweichungen quadriert werden. Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Regressionsgerade ist demnach die Gerade, die die Summer der quadrierten Vorhersagefehler minimiert.

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