Statistischer Dreisprung zur Erkenntnis : Ein methodisch orientierter Ansatz zur Verdichtung von Item-Batterien zu Aussagen über ein Befragungskollektiv am Beispiel einer Untersuchung über Einstellungen von Waldbesitzern zu ihrem Waldbesitz

2002

S. 223-232

2 Abb., 14 Lit. Ang.

Artikel aus einer Zeitschrift

200095677

Einstellungen sind ein wesentlicher Bestandteil von sozialen Theorien. Der Einstellungsbegriff selbst bezieht sich auf eine Vielzahl an Dimensionen (kognitive, affektive und konative Elemente). Die empirische Messung von Einstellungen ist damit darauf angewiesen, diese Dimensionen möglichst umfassend mit jeweils einzelnen Items zu erfassen (Item-Batterien). Wenn keine Kausalmodelle existieren, die determinieren, wie sich diese einzelnen Items auf eine Gesamteinstellung zusammenrechnen, ist es Ziel von explorativen Analysen, Items zu identifizieren, die sehr ähnlich beantwortet werden. Eine Möglichkeit, sich an die Denkmuster von Befragten anzunähern, bietet eine schrittweise Analyse der Statements mit Hilfe der multidimensionalen Skalierung, der Faktoranalyse und der Clusterzentrenanalyse. Während die multidimensionalen Skalierung eine gegebene Datenstruktur als Unählichkeitswerte in einem mehrdimensionalen Raum behandelt, untersucht die Faktoranalyse mittels Regressionen, ob sich die gemessenen Variablen zu Faktoren zusammenfassen lassen. Eine Clusteranalyse gruppiert einen Datensatz in mehrere homogene Teilgruppen. Diese stufenweise Analyse wird anhand einer Untersuchung über Einstellungen von Waldbesitzern durchgeführt, die mit 11 Variablen über grundsätzliche Bedeutungsdimensionen von Waldeigentum operiert. Die multidimensionale Skalierung bietet als statistisch annehmbare Lösung eine zweidimensionale Matrix. Eine Dimension stellt Waldwirkungen dar, die direkt auf den Waldbesitzer wirken bzw. die auf andere wirken. Die zweite Dimension trennt materielle bzw. immaterielle Waldwirkungen. Die Faktoranalyse scheidet drei Faktoren aus (immaterielle Bedeutungen, monetäre Aspekte, Eigenbedarf). Eine statistisch vertretbare Lösung der Clusterzentrenanalyse umfasst vier Gruppen (Ablehnung aller Statements; Bestätigung aller Statements; Bedeutungsschwerpunkt im Eigenverbrauch; positive Bewertung der immateriellen Werte).