Zusammenfassung
Die Erhebung der Daten fand 2000 statt. Es wurden insgesamt 3.005 Personen in Sachsen befragt, davon 1.500 in der Stadt Leipzig und 1.505 im Mittleren Erzgebirgskreis. Als Untersuchungsform wurde ein Survey-Design zugrunde gelegt. Die Erhebung und Stichprobenziehung wurden vom USUMA Berlin durchgeführt. Als Hauptmethode für die Datenerhebung wurde die mündliche Befragung gewählt. Ergänzend wurde ein schriftlich zu beantwortender Fragebogen eingesetzt. Dieser enthielt besonders heikle Fragen zur Intergruppen-beziehung und zu politischen Einstellungen. Über das Ausfüllen dieses Teils erhielten die Interviewer keine Kenntnis. Gerade bei tabuisierten und sozial sanktionierten Einstellungsbereichen besteht die Gefahr, dass es in mündlichen Befragungen zu Verzerrungen im Antwortverhalten kommt. Der Befragte ist geneigt, sozial erwünschte Antworten zu geben (vgl. Esser 1990: 232ff). Durch die Kombination beider Erhebungstechniken kann so dem Problem weitgehend begegnet werden. Auf Einzelheiten der Konstruktion der Erhebungsinstrumente wird später eingegangen.
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Nachdem in einem solchen Verfahren eine Startadresse zufällig ausgewählt worden ist (z.B. der Anfangsbuchstabe eines Straßennamens), folgt der Adressenermitder vorher festgelegten Regeln der Adressenermittlung (z.B. gerade Hausnummern, jede 10. Hausnummer, jede zweite Etage usw.).
Der im Rahmen dieser Studie erhobene Fragebogenteil ist Ausschnitt eines umfassenderen Fragebogens zur Erklärung der Entstehung von regionaler Identifikation und deren Wirkungen.
Es handelt sich hierbei im Gegensatz zur explorativen Faktorenanalyse um ein messhypo-thesentestendes Verfahren. Dabei werden die einzelnen Indikatoren a priori einem latenten Konstrukt zugeordnet und dieses theoretisch abgeleitete Messmodell wird überprüft (vgl. Jöreskog & Sörbom 1993).
Die genaue Prüfung der betreffenden Messmodelle erfolgt weiterhin im Hinblick auf das später zu prüfende Strukturgleichungsmodell zur Erklärung eines Ingroupbias (siehe Kapitel XI Abschnitt 3).
Die Erstellung der Kovarianzen erfolgte über Prelis 2.3. Zur Interpretation der Schätzergebnisse werden die standardisierten Lösungen verwendet (Varianzen und Kovarianzen werden hier in Korrelationen „umgerechnet“ und die Interpretation ist identisch mit dem Fall einer Korrelationsmatrix als Eingabematrix).
Deshalb werden auch statistische Testmaße vorgeschlagen, die nicht auf der exakten Übereinstimmung, sondern auf tests of close fit, basieren (vgl. Schumacker & Lomax 1996).
Die folgenden Bezeichnungen dienen der Identifizierung der Variablen in den jeweiligen Messmodellen.
Zur Messung einer negativen Stereotypisierung wurden in der Indikatorbatterie positiv und negativ formulierte Indikatoren verwendet, um das Problem des „response set“ zu vermindern.
Zur weiteren Diskussion der Problematik von Brückenannahmen siehe Kelle & Lüdemann (1995) oder Opp & Friedrichs (1996).
Eine Erklärung könnte die unklare Bewertungsrichtung des Indikators sein. Einerseits kann man die Überzeugung haben, dass Ausländer mit den Mitgliedern der Eigengruppe um billigen Wohnraum konkurrieren, andererseits könnte man aber wissen, dass es derzeit auf dem ostdeutschen Wohnungsmark ein breites und billiges Angebot an Wohnraum gibt.
Ajzen und Fishbein gehen davon aus, dass für Akteure in einer Situation nur eine geringe Anzahl von Überzeugungen salient werden. „Although a person may hold a large number if beliefs about any given object, it appears that he can attend to only relatively small number of beliefs — perhaps five to nine — at any given moment.“ (Ajzen & Fishbein 1980: 63; vgl. hierzu auch Ajzen 1996: 33) Das obige Einfaktorenmodell für das latente Konstrukt „negative Stereotypisierung“ enthält vier Attribute.
Aufgrund der zur Verfügung stehenden Daten muss hier auf die Bildung von Produktvariablen verzichtet werden.
In der Literatur werden diese Indikatoren oftmals auch weniger wertneutral als „Diskriminierungsbereitschaft“ bzw. „Diskriminierung“ bezeichnet (vgl. Blank & Wasmer 1996: 45; Lüdemann 2000: 380). Da sich hier im Rahmen der SIT bewegt wird, liegt eine Interpretation der Indikatoren im obigen Sinne nahe. Des Weiteren ist der Begriff „Ingroupbias“ wertneutraler und reduzieren so die Gefahr ideologischer Fehl- bzw. Überinterpretationen.
In Kapitel XI Abschnitt 2 wird aufgrund der Ergebnisse der multivariaten Analysen diskutiert, ob negative Stereotypisierung und Ingroupbias eine latente Variable messen. Der interessierte Leser sei schon an dieser Stelle auf die Diskussion in den betreffenden Abschnitt verwiesen.
Die Indikatoren für die Ablehnung bzw. Bejahung integrativer Handlungen zeigten deutlich niedrigere bzw. überhaupt keine Korrelationen mit den unabhängigen Variablen. Die niedrigen Korrelationen dieser Indikatoren könnten wie oben damit erklärt werden, dass die Zustimmung zu den negativ formulierten Indikatoren eher einen Ingroupbias misst als eine Ablehnung der auf Integration abzielenden Handlungen.
Vergleich zu einem analogen Vorgehen Pettigrew & Meertens (1995).
In Anlehnung an die Basisannahme in Stxukturgleichungsmodellen „ that the error term in each relationship is uncorrelated with all the independent constructs“ (Jöreskog & Sörbom 1993: 112). Wurden in die zu testenden Modelle keine korrelierten Fehlerterme einbezogen.
Zur Lösung des Identifikationsproblems auf der zweiten Ebene des hierarchischen Strukturgleichungsmodells wurden die beiden Pfade zwischen den Faktoren der ersten Ebene ( „Identifikation“ bzw. „Salienz“) und dem Faktor der zweiten Ebene ( „Regionale Gruppenzugehörigkeit“) gleichgesetzt. Dies läuft in diesem Fall inhaltlich auf die Annahme hinaus, dass es sich um zwei in etwa gleichgewichtige Komponenten der latenten Hintergrundvariablen „Regionale Gruppenzugehörigkeit“ handelt.
Die standardisierten Residuen von Modell 1 und 2 deuten allerdings auf Probleme der Modellspezifikation hin, da mehrere empirische Kovarianzen durch die modelltheoretischen Kovarianzen (>1.96) über- bzw. unterschätzt werden. Der Root Mean Square Error of Approximation — RMSEA beträgt für MODELL 1 = 0.113 und für MODELL 2 = 0.108. Die beiden Modelle besitzen damit einen schlechten Fit. Bei genauerer Betrachtung der Ergebnisse wird deutlich, dass die Modelle 1 und 2 theoretisch begründet noch besser an die Daten angepasst werden könnten.
Freigesetzt wurden hierbei Residuenkorrelationen zwischen den Indikatoren „vers“ mit „stos“ (-.14), „fues“ mit „wichs“ (-.01) und „stos“ mit „typsa“ (-.06).
Aufgrund dieser Kodierung kann die Variable auch problemlos in den späteren Regressionsanalysen verwendet werden (vgl. Sen & Srivastava 1994). Weiterhin wurden in der Erhebung noch folgende Fragen verwendet: a) „Wenn sie sich im Freundeskreis unterhalten, sprechen Sie dann normalerweise sächsisch oder sprechen Sie normalerweise hochdeutsch?“; und b) „Wenn Sie mit jemandem sprechen, den Sie nicht kennen, sprechen Sie dann zunächst meist hochdeutsch oder zunächst meist sächsisch?“. Die Korrelationsanalysen ergaben hier keine oder nur sehr geringe Zusammenhänge mit den zu erklärenden Variablen. Die Variablen sind deshalb in den folgenden Analysen nicht berücksichtigt worden.
Zusätzlich wurde gemessen, ob die Befragten beim Einkauf auch auf „Preis“, „Qualität“, „Herstellungsort Ostdeutschland“ und die „Umweltverträglichkeit“ achten. Hier ergaben sich keine Zusammenhänge mit den zu erklärenden Variablen.
Häufiger Kritikpunkt am IEC-Fragebogen von Rotter (1966) ist dessen Korrelation mit dem Maß sozialer Erwünschtheit (Marlowne-Crowne-Social Desirability-Scale). Interne Kontrollüberzeugungen, die durch Fragen nach der Verantwortungsbereitschaft, Durchsetzungs-fähigkeit oder der Leistungsorientierung indiziert werden, gelten in Wettbewerbsgesellschaften als sozial erwünscht. Hingegen sind Persönlichkeitseigenschaften wie Zurechnung von Erfolg auf Glück oder Schicksal anstatt auf individuelle Leistung oder Fatalismus negativ angesehen (vgl. Jakoby & Jakob 1999: 63; Mielke 1982: 24ff.). Zur Minimierung von Effekten sozialer Erwünschtheit infolge eines forced-choice-Antwortmodus und der geringen Zeitintensität wurde deshalb die Kurzskala verwendet.
Die Indikatoren wurden erstmals 1995 im Rahmen einer ZUMA-Sozialwissenschaft-BUS-Befragung getestet (weiterführend Jakoby & Jacob 1999)
Die standardisierten Faktorenladungen liegen durchweg über 70. Die Zufallsmessfehler der Indikatoren sind alle kleiner 50, d.h. sie sind durchgängig niedriger als die entsprechenden standardisierten Faktorenladungen. Die Varianz der Indikatoren wird damit wesentlich stärker durch das latente Konstrukt „internale Kontrollüberzeugung“ als durch die zufälligen Messfehler erklärt.
Der Indikator „sichern“ ist ebenfalls nicht unproblematisch. Zwar weist er im Faktorenmodell eine standardisierte Ladung von 50 auf. Der Zufallsmessfehler ist allerdings mit 75 um einiges höher. Damit wird die Varianz des betreffenden Indikators wesentlich stärker durch zufällige Messfehler als durch das latente Konstrukt erklärt. Aufgrund dieser Eigenschaft und bestehender zahlreicher Residualkorrelationen mit anderen Indikatoren wird dieser Indikator in dem in Kapitel XI zu prüfenden Strukturgleichungsmodell nicht mehr verwendet.
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Skrobanek, J. (2004). Die Studie. In: Regionale Identifikation, negative Stereotypisierung und Eigengruppenbevorzugung. Forschung Soziologie, vol 198. VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-11281-5_7
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