Zusammenfassung
Kriminalitätsfurcht stellt aufgrund seiner Auswirkungen auf politisches und gesellschaftliches Handeln eines der großen Themen der Kriminologie dar. Demnach kommt der Qualität der zur Messung von Kriminalitätsfurcht verwendeten Instrumente eine besondere Bedeutung zu. Die weitverbreitete Messung von Kriminalitätsfurcht über globale Indikatoren ist allerdings umstritten, da erhebliche Zweifel bezüglich ihrer Validität bestehen. Bekanntlich stellt eine ausreichende Reliabilität der Daten aber eine Grundvoraussetzung für deren Validität dar. Erstaunlicherweise liegen bis jetzt keine Untersuchungen über die Reliabilität globaler Kriminalitätsfurchtindikatoren vor. In diesem Beitrag wird die erstmalige Untersuchung der Reliabilität und Stabilität des vierstufigen Standardindikators zur Kriminalitätsfurchtmessung vorgestellt. Hierzu werden Paneldaten aus England (BHPS) und Deutschland (DEFECT) verwendet, die Schätzungen erfolgen über Quasi-Markov Simplex-Modelle unter der Verwendung polychorischer Koeffizienten.
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Notes
- 1.
Siehe hierzu Schnell et al. (2011, S. 141–157)
- 2.
Vereinfacht gesprochen misst ein valides Messinstrument das, was es messen soll (Schnell et al. 2011, S. 146).
- 3.
Dieser Indikator wird, oder wurde, in Varianten zum Beispiel im „British Household Panel Survey“ (BHPS), „European Social Survey“ (ESS), „British Crime Survey“ (BCS, im April 2012 umbenannt in „Crime Survey for England and Wales“), „International Crime Victims Survey“ (ICVS), „Offending, Crime and Justice Survey“ (OCJS), „Eurobarometer“, „Wohlfahrtssurvey“ und „ALLBUS“ verwendet.
- 4.
Darauf wird auch in den periodischen Sicherheitsberichten der Bundesregierung hingewiesen. Für eine Zusammenfassung der Kritikpunkte siehe Hale (1996).
- 5.
Zwar enthalten der „BHPS Youth Survey“ (fünf Wellen) und der „Offending, Crime and Justice Survey“ (vier Wellen, UKDA Study Number 6345) den Indikator in mehr als drei Wellen, beide Untersuchungen beziehen sich jedoch nicht auf die allgemeine Bevölkerung, sondern auf Kinder und Jugendliche, weshalb diese Daten nicht weiter in Betracht gezogen werden.
- 6.
Die Idee hierzu geht auf meinen Doktorvater, Herrn Prof. Dr. Rainer Schnell, zurück..
- 7.
Dabei handelt es sich um den „National Crime Survey“ (NCS). Der Indikator wurde dort erstmalig in den 1970er Jahren im „National Crime Survey Cities Attitude Sub-Sample“ (1972–1975) verwendet.
- 8.
Das empfundene Risiko einer Viktimisierung ist nicht synonym mit Kriminalitätsfurcht. So sind nach Warr und Stafford (1983, S. 1038) zur Erklärung von Kriminalitätsfurcht sowohl das empfundene Risiko als auch die empfundenen Kosten einer Viktimisierung notwendige Komponenten. Wenn eine Viktimisierung entweder als unmöglich (Risiko = 0) oder als konsequenzlos (Kosten = 0) eingeschätzt wird, sollte keine Furcht vor einer Viktimisierung zu beobachten sein. Siehe hierzu auch Winkel (1981).
- 9.
Es könnten durchaus spezielle Antwortstrategien durch die Befragten eingesetzt werden, um das Vorhandensein einer Einstellung vorzutäuschen. Für einen Überblick über verschiedene Nonattitude-Strategien siehe Smith (1984).
- 10.
Wie beispielsweise Interviewereffekte oder zwischenzeitliches Geschehen bei Panelstudien.
- 11.
Allgemein sollte in Situationen, in denen nicht von einer homogenen Population ausgegangen werden kann, die Schätzung eines einzelnen Modells vermieden werden, da dieses Modell unter Umständen für keine der Subgruppen als angemessen angesehen werden kann. Sind die Gruppen im Vorfeld nicht bekannt, können unter bestimmten Umständen Mischverteilungsmodelle zur Untersuchung unbeobachteter Heterogenität verwendet werden. Für Mischverteilungsmodelle siehe beispielsweise McLachlan und Peel (2000).
- 12.
Südlich des Kaledonischen Kanals und ohne Nordirland.
- 13.
- 14.
Für weitere Details siehe beispielsweise Alwin (2007).
- 15.
Somit werden keine Korrelationen der Messfehler spezifiziert. Dies entspricht der Annahme „lokaler stochastischer Unabhängigkeit“. Diese nimmt an, dass die beobachteten Korrelationen der manifesten Variablen vollständig auf die im Modell spezifizierten latenten Variablen zurückgehen (Vermunt und Magidson 2004).
- 16.
Die Restriktion von über die Zeit identischen Ladungen ist zur Identifikation des Modells notwendig (Saris und Andrews 1991, S. 584). Um einer latenten Variablen ξi eine ebenfalls zur Identifikation notwendige Metrik zuzuweisen, kann generell die Ladung der manifesten Variablen xi auf λii = 1, oder die Varianz der latenten Variablen auf Var(ξi) = 1 fixiert werden, was zu einer Standardisierung der latenten Variablen ξi führt (Kline 2011, S. 127–128). Im Modell nach Wiley und Wiley wird die Fixierung der Ladungen auf λii = 1 gewählt, was auf die aus der klassischen Testtheorie bekannten Zerlegung des beobachteten Wertes in wahren Wert und Messfehler xi = ξi + εi führt.
- 17.
Aufgrund der in Abschn. 2 angesprochenen Probleme des Standardindikators entfällt die Möglichkeit, die Anzahl der Freiheitsgrade durch die Verwendung eines Modells mit multiplen Indikatoren zu erhöhen und die Reliabilität über ein entsprechendes Modell zu schätzen (zu solchen Modellen siehe Wheaton et al. 1977). Da erhebliche Zweifel bestehen, was der Standardindikator tatsächlich misst, kann nicht sichergestellt werden, dass sich die multiplen Indikatoren (zum Beispiel zusätzliche deliktspezifische Kriminalitätsfurchtitems) auf dasselbe Konstrukt beziehen (siehe hierzu generell Costner 1969, S. 254; auch Smith und Stephenson 1979, S. 48–52).
- 18.
Für eine eingehende Behandlung der Frage nach der „Modellidentifikation“ in Strukturgleichungsmodellen siehe Bollen (1989). Die einfachste Regel (t-Regel) besagt, dass Modelle nicht mehr frei zu schätzende Parameter enthalten dürfen, als nichtredundante Elemente in der Varianz-Kovarianzmatrix enthalten sind, da sie sonst mit df < 0 nicht identifiziert sind (siehe auch Formel 3). Die t-Regel stellt allerdings nur eine notwendige, aber keine hinreichende Bedingung der Modellidentifikation dar.
- 19.
Die polychorischen Varianz-Kovarianz-Matrizen sind im Anhang in Tab. 4 aufgeführt.
- 20.
Zu den Vorteilen der Nutzung von Datenanalysegrafiken siehe Schnell (1994).
- 21.
Biplots gehen auf Gabriel (1971) zurück. Der Kosinus des Winkels zwischen zwei Variablen stellt eine Approximation ihrer Korrelation dar, wobei ein Winkel von 90 Grad die Unabhängigkeit der Variablen anzeigt. Null und 180 Grad stehen für eine perfekt positive, beziehungsweise eine perfekt negative Korrelation. Hier werden nicht Variablen und Beobachtungen gleichzeitig, sondern nur die Variablen geplottet. Die verwendeten Biplots wurden mit dem Stata-Paket „biplot8“ von Kohler und Luniak (2005) erstellt.
- 22.
- 23.
Um Overplotting-Probleme aufgrund der kategorialen Natur des Standardindikators zu vermeiden, wurden die Techniken des Jittering, sowie des α-Blending verwendet (Cleveland 1993, S. 121 f.; Theus 2008, S. 167). Die verwendeten Parallelkoordinatenplots wurden mit dem R-Paket „lattice“ erstellt. Siehe hierzu Sarkar (2008).
- 24.
Der Anteil der männlichen Befragten, die in allen 3 Wellen mit einer der „sicheren“ Antwortkategorien „ziemlich sicher“ oder „sehr sicher“ antworteten, liegt im BHPS-Datensatz bei 81 %, im DEFECT-Datensatz bei 83 %.
- 25.
Insgesamt sind bei drei vierstufigen Items 1/43 = 64 verschiedene Antwortmuster möglich. Wären die Antworten gleichmäßig über die verschiedenen Antwortmuster verteilt, so liegt der erwartete Wert pro Antwortmuster bei 1/64 ≈ 0.0156.
- 26.
Zur Überprüfung können beispielsweise die beiden untersuchten Häufigkeitstabellen als Variablen gespeichert und die Häufigkeiten gegeneinander geplottet werden. Je stärker die Werte von der ersten Winkelhalbierenden abweichen, desto größer sind die Unterschiede zwischen beiden Datensätzen.
- 27.
Die Schätzung für komplexe Surveydesigns ist in LISREL 8.8 nur für metrische Daten verfügbar.
- 28.
Dieser kleine Zuwachs kann durchaus durch Designeffekte, wie sie beispielsweise in Klumpenstichproben oder CATI-Studien auftreten, zustande kommen (Schnell und Kreuter 2005). Wird eine einseitige Fragestellung zugrunde gelegt, müsste der Wert für deft 1.35 betragen. Die Approximation von deft für Var(ς3) über eine Maximum Likelihood-Schätzungen führte zu einem Wert von 1.27. Für Details zu deft, siehe Kish (1995) und Schnell und Kreuter (2005).
- 29.
Dieses Ergebnis bleibt auch bei der Berechnung des Modells über den Maximum Likelihood-Ansatz, ohne die Verwendung polychorischer Koeffizienten bestehen.
- 30.
Solche negativen Varianzschätzungen sind in der Literatur unter dem Begriff „Heywood Cases“ bekannt (Rindskopf 1984).
- 31.
- 32.
Wird β31 = 0.3 zu Testzwecken als fixierte, nicht zu schätzende Größe in die Modelle aufgenommen, sind keine negativen Residualvarianzen zu beobachten.
- 33.
Ebenso ist jegliche Erweiterung des Modells, beispielsweise zu gemischten Wiley und Wiley-Modellen um das Problem unbeobachteter Heterogenität zu behandeln, von der Anzahl der Freiheitsgrade abhängig, die wiederum von der Anzahl der Panelwellen bestimmt wird.
- 34.
Als weitere Fehlerquellen kommen ebenso andere Aspekte der Befragungssituation, wie zum Beispiel das Alter oder das Geschlecht der Interviewer, in Betracht.
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Noack, M. (2014). Probleme bei der Reliabilitäts- und Stabilitätsschätzung für allgemeine Kriminalitätsfurchtindikatoren. In: Eifler, S., Pollich, D. (eds) Empirische Forschung über Kriminalität. Kriminalität und Gesellschaft. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-531-18994-9_10
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