Zusammenfassung
Bislang wurden die personal communities anhand unterschiedlicher struktureller Eigenschaften näher betrachtet und unterschiedliche Typen von personal communities für den Kontext der innereuropäischen Migration deutscher StaatsbürgerInnen nach Großbritannien identifiziert. Das Interesse dieser Arbeit liegt mit Forschungsfrage 2 darin, dass eine bestimmte Funktion von personal communities einer näheren Betrachtung unterzogen wird, das heißt, der Fokus wird im Folgenden auf die durch personal communities bereitgestellte soziale Unterstützung gelegt.
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Notes
- 1.
Netzwerke bestanden nur aus einer Beziehung, wodurch beispielsweise das Dichtemaß nicht berechnet werden konnte. Diese 17 Netzwerke wurden wie auch schon in den vorangegangenen Betrachtungen ausgeschlossen, wodurch sich auf der strukturellen Ebene eine Fallzahl von n = 217 ergibt. Auf Beziehungsebene wurden 250 Fälle ausgeschlossen, da über diese aufgrund der Zufallsauswahl der Alteri in der Erhebung keine Informationen für die Beziehungsintensität, die Kontakthäufigkeit oder Beziehungsrolle der Referenzperson bestehen. Von weiteren sechs Beziehungen fehlten Angaben zur Kontakthäufigkeit, wodurch sich eine Fallzahl von n = 1109 auf Beziehungsebene ergibt (1382– 17– 250– 6 = 1109).
- 2.
Die Beziehungsintensität wurde gemessen über die Frage: „Wie eng fühlen Sie sich mit dieser Person verbunden?“ (5) „sehr eng“, (4) „eng“, (3) „mittel“, (2) „weniger eng“ und (1) „überhaupt nicht eng“. Die Kodierung der Variablen Kontakthäufigkeit wurde ebenfalls gedreht: (6) „täglich“, (5) „mehrmals pro Woche“, (4) „etwa einmal pro Woche“, (3) „etwa einmal im Monat“, (2) „mehrmals im Jahr“ und (1) „seltener als mehrmals im Jahr“.
- 3.
Um der speziellen hierarchischen Datenstruktur gerecht zu werden, wird ein Random-Intercept-Logit-Modell verwendet. Mit diesem Modell wird erstens unbeobachtete Heterogenität auf der strukturellen Ebene kontrolliert und zweitens werden die Standardfehler und Konfidenzintervalle – den Abhängigkeiten in der Datenstruktur entsprechend – adjustiert. Die Schätzung der Mehrebenenmodelle erfolgte mittels der Analysesoftware HLM (Version 7 Student). Als Schätzalgorithmus wurde die Full-Maximum-Likelihood-Methode verwendet. Die ausgewiesenen Ergebnisse stellen das sogenannte „population-average model with robust standard errors“ dar. Die Prädiktoren auf Ebene 1 (Beziehung) wurden, mit Ausnahme der dichotomen Merkmale „Transnationalität“ und „Verwandtschaft“, um ihren „group mean“ zentriert. Alle Prädiktoren der Ebene 2 wurden um den „grand mean“ zentriert. Nur der Interzept wurde mit einem Fehler-Term versehen. Die Residualvarianz aller anderen Steigungen wurde nicht „freigesetzt“, da dies nicht im Fokus dieser Analysen stand.
- 4.
Der Prozentanteil der insgesamt zu beobachtenden empirischen Varianz, der auf Unterschiede zwischen den personal communities zurückgeführt werden kann, wird durch die Intraklassen-Korrelation (ICC) ausgedrückt. Sie beträgt für die instrumentelle Dimension 19.7 Prozent, für die emotionale Dimension 45.2 Prozent, für Geselligkeitsunterstützung 27.9 % und für soziale Belastung 17.4 Prozent. Je größer die ICC, desto heterogener sind die Kontexte in Bezug auf die abhängige Variable bzw. desto höher ist die erklärbare Varianz auf der Kontextebene (und desto angemessener die Mehrebenenanalyse). Die Intraklassen-Korrelation wurde nach dem Vorschlag von Guo und Zhao (2000, S. 451) ermittelt.
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Herz, A. (2014). Konstituenten sozialer Unterstützung im Kontext von Migration. In: Strukturen transnationaler sozialer Unterstützung. Netzwerkforschung. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-03986-8_10
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