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Vorgehensweise und Ergebnisse der empirischen Untersuchung

  • Hansjörg Gaus
Part of the Gabler Edition Wissenschaft book series (GEW)

Zusammenfassung

Nachdem im vorangegangenen Kapitel die theoretischen Grundlagen der empirischen Studie und die Entwicklung des Fragebogens erläutert wurden, sollen in diesem Kapitel nun die Vorgehensweise (Abschnitt D I), die Struktur der Stichprobe (Abschnitt D II) und Ergebnisse der für diese Arbeit durchgeführten empirischen Untersuchung (Abschnitt D III) dargelegt werden.

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Referenzen

  1. 1.
    Bei einer so formulierten wissenschaftlichen Zielstellung sind homogene Stichproben akzeptabel. Vgl. z.B. Bozinoff & Cohen (1982:26).Google Scholar
  2. 2.
    Professoren, Lehrbeauftragte und Leiter von Einrichtungen waren bewußt von der Erhebung ausgenommen.Google Scholar
  3. 3.
    Die Homogenität der Stichprobe bringt mit sich, daß die Einflüsse von Variablen wie kultureller Hintergrund, sozialer Status oder Einkommen zumindest teilweise kontrolliert werden.Google Scholar
  4. 4.
    Vgl. Schwartz (1992:19f.).Google Scholar
  5. 5.
    Puohiniemi (1995:64).Google Scholar
  6. 6.
    Vgl. Schwartz (1992:21f.); Schwartz & Sagiv (1995:96–98); S. Grunert & Juhl (1995:52f.); Puohiniemi (1995:77f.).Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. z.B. Shye (1994); Shye, Elizur & Hoffman (1994); Borg & Shye (1995); Davison, (1983); Canter (1985b).Google Scholar
  8. 8.
    Vgl. Schwartz (1992:21); Schwartz & Bilsky (1990:890); Schwartz & Sagiv (1995:114).Google Scholar
  9. 9.
    Siehe zur Facettentheorie die Ausführungen im Abschnitt B. III.2.1.3.1.Google Scholar
  10. 10.
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  11. 11.
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  12. 12.
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  13. 13.
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  14. 14.
    Vgl. Schwartz (1992:21f.).Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. Shye (1991).Google Scholar
  16. 16.
    Die Positionierung der Partitionslinien erfolgte gemäß der bei Schwartz & Sagiv (1995) gegebe-nen Hinweise und auf Basis persönlicher Hinweise von Shalom Schwartz.Google Scholar
  17. 17.
    Vgl. Schwartz (1992:23).Google Scholar
  18. 18.
    Vgl. Schwartz (1992:22f.).Google Scholar
  19. 19.
    Siehe Abbildung B. 2111Google Scholar
  20. 20.
    Schwartz & Sagiv (1995:94).Google Scholar
  21. 21.
    Die Legende für die durch Zahlen abgebildeten Positionen der SVI-Items stellt die folgende Tabelle 11 für die 45 Indexvariablen der Standardindizes bzw. der im Anhang wiedergegebene Fragebogen für alle 58 SVI-Items dar.Google Scholar
  22. 22.
    Vgl. Schwartz (1992:40).Google Scholar
  23. 23.
    Siehe Abbildung 8 im Abschnitt B III.2.1.3.1.Google Scholar
  24. 24.
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  25. 25.
    Vel. Schwartz (1992:52f.).Google Scholar
  26. 26.
    Vgl. Schwartz (1992:52).Google Scholar
  27. 27.
    Vgl. Schwartz (1992); Schwartz & Sagiv (1995).Google Scholar
  28. 28.
    Vgl. z.B. Böhler (1977); Freter (1983).Google Scholar
  29. 29.
    Vgl. zur Faktorenanalyse einführend z.B. Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1994:188ff.); Bortz (1989:615ff.); Hair, Anderson, Tatham & Black (1995:364ff.).Google Scholar
  30. 30.
    Vgl. Kaiser (1974:35); Brosius & Brosius (1995:821–823).Google Scholar
  31. 31.
    Vgl. Brosius & Brosius (1995:823).Google Scholar
  32. 32.
    Vgl. Nunnally (1978:245).Google Scholar
  33. 33.
    Vgl. Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1994:287–300).Google Scholar
  34. 34.
    Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1994:298, 300).Google Scholar
  35. 35.
    Die Entscheidung über die Zahl der Cluster wurde auf Basis der Fehlerquadratsumme (Elbow-Kriterium) gefällt.Google Scholar
  36. 36.
    Vgl. Norusis/ SPSS Inc. (1993b:111–126).Google Scholar
  37. 37.
    Vgl. Schneider (1996:155); Wölm (1980:388ff.).Google Scholar
  38. 38.
    Vgl. Backhaus & Weiber (1989:59); Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1994:312).Google Scholar
  39. 19.
    Vgl. Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1994:116).Google Scholar
  40. 40.
    Vgl. Hair, Anderson, Tatham & Black (1995:203–205).Google Scholar
  41. 41.
    Es sei an dieser Stelle daran erinnert, daß die einzelnen Wertitems, aus denen sich die Indizes für die Wertetypen zusammensetzen, von den Befragten auf einer neunstufigen Skala mit den Skalenwerten -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 nach der individuell empfundenen Wichtigkeit eingestuft wurdenGoogle Scholar
  42. 42.
    Die Faktorwerte geben im vorliegenden Fall wieder, wie wichtig den Befragten die Faktoren, die ja künstliche Variablen darstellen, sind. Bei der Interpretation der Faktorwerte ist darauf zu achten, daß es sich wegen der Standardisierung der Ausgangsdatenmatrix um standardisierte und damit relative Größen handelt, die Abweichungen vom Mittelwert der Wichtigkeitsbeurteilungen aller Befragten sichtbar machen. Ein positiver Faktorwert bedeutet im vorliegenden Fall, daß die Personen in einem Cluster den betreffenden Faktor im Vergleich zum Mittelwert aller Befragten für überdurchschnittlich wichtig halten, während ein negativer Faktorwert für eine unterdurchschnittliche Wichtigkeit steht. Vgl. dazu Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1994:246f.).Google Scholar
  43. 43.
    SPSS bietet die als , dimension reduction analysis ‘ bezeichnete Möglichkeit, gleichzeitig mit der multivariaten Varianzanalyse eine Diskriminanzanalyse zu rechnen. Vgl. dazu Norusis/ SPSS Inc. (1993a:86f.).Google Scholar
  44. 44.
    Vgl. Hair, Anderson, Tatham & Black (1995:22).Google Scholar
  45. 45.
    Siehe Abschnitt B. III.2.1.3.1.Google Scholar
  46. 46.
    Reusswig (1994:117).Google Scholar
  47. 47.
    Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1994:164) (Hervorhebung im Original).Google Scholar
  48. 48.
    Vgl. Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1994:165).Google Scholar
  49. 49.
    Heise & Hünerberg (1995:86).Google Scholar
  50. 50.
    Cramer’ s V ist ein Maß, zu dessen Berechnung die Chi2-Statistik so modifiziert wird, daß es nicht von der Stichprobengröße beeinflußt wird und Werte zwischen null und eins annimmt. Dabei bedeutet null, daß kein Zusammenhang zwischen den untersuchten Variablen vorliegt; eins steht dagegen für einen perfekten Zusammenhang. Vgl. Norusis (1998:352).Google Scholar
  51. 51.
    Vgl. Brosius (1988:219).Google Scholar
  52. 52.
    Vgl. Brosius (1988:221); Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1994:184f.). Eine weitere Zusammenfassung der Kategorien, welche die Anzahl der Zellen mit erwarteten Häufigkeiten von weniger als fünf reduziert hätte, wurde hier, wie auch bei den weiteren Kreuztabellen unterlassen, da die Ergebnisse dadurch an Anschaulichkeit verloren hätten. Es wird hier den inhaltlichen Unterschieden zwischen den Wertesystem-Clustern und dem Wert für Cramer’s V eine größere Bedeutung zugemessen als den Ergebnissen des Chi2—Tests.Google Scholar
  53. 53.
    Vgl. Rokeach (1973:117).Google Scholar
  54. 54.
    Es sei darauf hingewiesen, daß die Tests hier sehr hohe Anforderungen stellen, da es sich um eine relativ homogene Stichprobe handelt, die auch nicht sehr groß ist.Google Scholar
  55. 55.
    Die Irrtumswahrscheinlichkeit für den Chi2—Test beträgt ca. 79%.Google Scholar
  56. 56.
    Vgl. Norusis (1998:352); Brosius & Brosius (1995:362).Google Scholar

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 2000

Authors and Affiliations

  • Hansjörg Gaus

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