Einführung Methoden Politikwissenschaft
Sitzung 7
Sitzung 7
Kartei Details
Karten | 11 |
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Sprache | Deutsch |
Kategorie | Politik |
Stufe | Universität |
Erstellt / Aktualisiert | 22.12.2015 / 17.01.2019 |
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Index
Variable, die sich aus mehreren Einzelindikatoren zusammensetzt.
Indizes und ihre Konstruktion
• Eine Indexbildung empfiehlt sich bei multidimensionalen Konstrukten, denen
aber eine latente Variable zugrunde liegt. Die einzelnen Teilindikatoren
decken dabei die verschiedenen Dimensionen des Konstrukts ab.
• Beispiel: Der Demokratiebarometer (siehe nachfolgende Folie).
• Bei der Indexkonstruktion sind zwei Fragen zu beantworten:
- Welche Dimensionen sollen in den Index einfliessen?
- Wie sollen die Dimensionen kombiniert werden?
Indizes: Festlegung der Dimensionen
• Dimensionen bilden einen
Merkmalsraum, in dem jedes
Objekt der Forschung eine
spezifische Position belegt.
• Bei diskreten Variablen mit
wenigen Ausprägungen:
Typologietabelle.
• Bei kontinuierlichen Variablen:
Vektorraum.
- Schichtindex nach Scheuch/
Daheim (1961) mit drei
Dimensionen (Einkommen,
Berufsposition und Bildung
• Herleitung der Dimensionen erfolgt
theoretisch.
Kombination der Dimensionen
– Generell gilt: ein Index fasst viele
Kombinationen des
Merkmalsraumes zu einigen,
wenigen (neuen) Kombinationen
zusammen. Deshalb Indexbildung
= Reduktion des Merkmalsraum.
– Drei Gründe sprechen dafür:
- Gewisse Kombinationen kommen nie vor oder sind sehr selten.
- Verschiedene Kombinationen können durch Gewichtung zusammengefasst werden.
- Verschiedene Kombinationen können theoretisch zusammengefasst werden.
Wie sollen die Dimensonen kombiniert werden?
ungewichtet-additiv:
- einfache Addition der Indikatorenwerte (Index = Ind1+ Ind2+ ... + Indn).
- Alle Einzelindikatoren müssen denselben Wertebereich haben, ansonsten fliessen sie ungleichgewichtig in die Analyse.
- Voll substituierende Wirkung: D.h., ein niedriger Punktwert auf einem Indikator kann durch einen hohen Punktwert auf einem anderen Indikator vollumfänglich ausgeglichen werden
gewichtet-additiv:
- partiell substituierende Wirkung (Index = a1*Ind1+ a2*Ind2+ ... + an*Indn ).
- Erlaubt die unterschiedliche Bedeutung einzelner Merkmalsdimensionen zu berücksichtigen (z.B.: Gesamtnot aus unterschiedlich wichtigen Teilprüfungsleistungen).
- Die Gewichte können entweder theoretisch oder statistisch (z.B. Faktorenanalyse) bestimmt werden. Auch möglich: eine Kombination von beidem (inhaltliche Überlegungen empirisch begründen, vgl. Verbraucherpreisindex).
multiplikativ
- Multiplikaton der Indikatorenwerden (Index = Ind1* Ind2* ... * Indn).
- Verstärkende Wirkung bei Vorliegen mehrerer positiver Indikatorenwerte.
- Absicht: Das Fehlen eines einzelnen Indikators soll sich überproportional stark auswirken (z. B.: Wahlerfolg = Sympathie * Programm, d.h., wenn Sympathie==0, dann auch kein Wahlerfolg, ungeachtet des Programms).
Das Demokratiebarometer
Funktion Partizipation
Operationalisierung/ Messung
– Sekundärdaten
– Experteneinschätzungen möglichst vermeiden
– Abbildung durch mehrere Indikatoren
Aggregierungsverfahren
(1) Basiskonzept (Demokratiequalität) --> Aggregations-Formel
(3) Prinzipien --> Aggregations-Formel
(9) Funktionen der Demokratie --> Aggregations-Formel
(18) Komponenten --> Arithmetische Mittelwerte
(54) Subkomponenten --> Arithmetische Mittelwerte
(105) Indikatoren
Skalen
• Reihe von Items (Aussagen, z.B. Fragen eines Fragebogens), die
entlang einer Dimension misst.
• Skalen werden in der Regel dann gebildet, wenn ein einzelner
Indikator die latente Variable nicht mir ausreichender Genauigkeit
misst.
• Items = Fragen, Statements oder Aussagen, mit denen die Befragten
einverstanden oder nicht einverstanden sein können.
• Skalen werden in der Regel für die Messung von Einstellungen
verwendet.
• Keine formalen Regeln zur Formulierung und Entdeckung von Items.
In der Praxis werden bereits existierende Items wieder (oder neu)
verwendet. Einige (ausgewählte) Kriterien zur Formulierung von
Items nach Schnell/Hill/Esser:
- Gegenwartsbezug: Rückerinnerungsfragen messen oftmals die Erinnerungsfähigkeit und nicht das eigentliche Konstrukt.
- Eindeutige Interpretation, eindimensional: Enthält ein Statement mehrere Dimensionen, ist unklar, welchem Aspekt der Befragte zustimmt bzw. nicht zustimmt. Z.B.: „Die Armeeausgaben sind zu hoch. Der Staat sollte stattdessen mehr für Soziales ausgeben.“
- Keine „valence issues“: Z.B. „Arbeitslosigkeit soll bekämpft werden.“ Diesem Statement werden vermutlich die meisten Befragten zustimmen, es besitzt demnach keine Trennschärfe
Die Zustimmung zu einem Item hängt dabei von zwei Faktoren ab:
• Die Ausprägung der zugrundeliegenden latenten Variablen.
Beispiel: Je „rechter“ die Position auf der latenten Variablen
„ideologische Selbsteinstufung“, desto eher wird dem Item
„Verschärfung des Ausländerrechts“ zugestimmt.
• Die „Itemschwierigkeit“: Je „schwieriger“ das Item, desto geringer
die Zustimmung (bei gleichbleibender latenter Haltung). Beispiel:
Eine Person, die sich gemässigt rechts einstuft, wird einer
moderaten Verschärfung des Ausländerrechts (Item 1)
zustimmen, nicht aber einer deutlichen Verschärfung (Item 2).
Skalierungsverfahren: Likert Skala
• Generell: Skalierungsverfahren unterscheiden sich hinsichtlich der
Annahmen über das Antwortverhalten sowie die Verrechnung der
Antworten zu den entsprechenden Skalenwerten.
• Likert-Skalen: Mit Abstand am häufigsten verwendetes
Skalierungsverfahren.
• Voraussetzung: monotone Itemcharakteristik (mit Ansteigen der
latenten Variablen steigt auch die Wahrscheinlichkeit der
Zustimmung)
• Grundprinzip: Summiertes Rating
• Item-Analyse: Nicht-Berücksichtigung ungeeigneter Items mittels
bestimmter Verfahren (Trennschärfe-Index oder Trennschärfe-
Koeffizient).
Skalierungsverfahren: Guttman-Skala
• Selten verwendetes Skalierungsverfahren.
• Voraussetzung: Items, die in Bezug auf die interessierende Variable
unterschiedliche radikal formuliert sind. Zudem: dichotome
Itemcharakteristik (erst mit Überschreiten eines bestimmten
Schwellenwertes der latenten Variablen erfolgt Zustimmung).
• Grundprinzip: Skalenwert entspricht der Nummer desjenigen Items,
das zuletzt akzeptiert wurde.
• Problem: Perfekte Guttman-Skalen gibt es in der Realität kaum.
• Item-Analyse: Berechnung des Reproduzierbarkeits-Koeffizienten