Zusammenfassung
An der für diese Studie durchgeführten Online-Befragung haben sich insgesamt 660 Personen beteiligt, die zusammen genommen 38.600 Fragen beantworteten (die Zahl der Teilnehmenden an den beiden zuvor durchgeführten Pretests lag zusätzlich bei 237 für den Gesamttest sowie für den Test der Funktionalität des Erhebungs-Tools unfrageonline.com bei 220). In den folgenden Kapiteln werden die empirischen Daten ausgewertet.
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Notes
- 1.
Manche Teilnehmer brachen die Befragung erst nach mehreren Stunden ab, andere bereits nach einer Minute. Gründe für den Abbruch wurden nicht evaluiert.
- 2.
Wurden nur einzelne Fragen nicht beantwortet, der Fragebogen aber grundsätzlich ausgefüllt wurde das Label „teilgenommen und beendet“ vergeben. Dazu musste die letzte Seite des Fragebogens erreicht werden.
- 3.
Start und Ende der Befragung waren durch umfrageonline.com erfasst und ausgegeben worden; die Differenz zwischen Start und Ende sowie die sich daraus errechnete Gesamtdauer von 7.041 Minuten dividiert durch N = 351 ergeben den Durchschnittswert.
- 4.
Das Datenset wurde zunächst für die sichere und übersichtliche Analyse entsprechend vorbereitet: Alle 76 Items wurden geordnet und mit Labeln versehen, ebenso wie die einzelnen Werte. Ein Klick etwa im Fragebogen bei „stimme voll und ganz zu“ wurde von umfrageonline.com zunächst mit dem Wert 1 versehen; der Wert 5 wurde codiert bei einem Klick auf „stimme überhaupt nicht zu“. Dies hätte später bei der Berechnung der einzelnen Skalen zum Problem werden können, da die volle Zustimmung mit geringen sowie eine niedrige Zustimmung mit hohen Werten versehen worden war. Die Konsequenz: Zunächst mussten alle Variablen in denselben umcodiert werden. Dafür wurden vergeben: 1-5, 2-4, 3-3, 4-2, 5-1. Das bedeutet schlicht, dass den Antworten „stimme voll und ganz zu“ der höchste Wert 5, „stimme eher zu“ der Wert 4, „stimme eher nicht zu“ der Wert 2 und „stimme überhaupt nicht zu“ der geringste Skalenwert 1 zugewiesen sowie „weder noch“ bei Wert 3 beibehalten wurde. Zur leichteren Bearbeitung wurden diesen neuen Werten ihre Label beziehungsweise Namen in der Variablenliste entsprechend zugeordnet.
Darüber hinaus wurden negativ gepolte Items – insgesamt handelt es sich um 15 – in Richtung des Gesamtmerkmals in neue Variablen umcodiert und jeweils mit dem Namen „[…]_inv“ versehen. Diese wurden schließlich für die statistischen Berechnungen verwendet; die Originale wurden verschoben und gespeichert.
Fehlende Werte waren beim Export von umfrageonline.com in Excel zunächst als 0 gekennzeichnet worden. Der Inhalt dieser Felder musste nachträglich in SPSS gelöscht werden, um die leeren Werte damit als „systemdefiniert fehlend“ bei der Auswertung zu ignorieren. Ein spezielles Imputationsverfahren, um die Verzerrung dieser ausgebliebenen Antworten zu minimieren, das SPSS mittlerweile bietet, wurde nicht gewählt.
- 5.
Hierzu wurde die Textvariable „Geschlecht“ (G73) zunächst in eine numerische Variable umcodiert (G73_num), wobei den Teilnehmerinnen der Wert 1 und den Teilnehmern der Wert 2 zugewiesen wurde. Um nach Geschlecht fast gleich verteilte Stichproben zu erhalten, mussten 60 Fälle (weiblich, deutsch) zufällig aussortiert werden. Dazu wurden in SPSS zunächst alle Fälle unter der Bedingung weiblich/deutsch (G73_num = 1 & Stb75 = 2) ausgewählt und alle anderen herausgefiltert, die für die weitere Berechnung damit nicht mehr zur Verfügung standen. In einem zweiten Schritt wurde unter den 181 weiblich/deutschen Teilnehmenden eine Zufallsstichprobe von exakt 60 gezogen, die anschließend gelöscht wurde.
- 6.
Im Fragebogen waren einige Überbegriffe für Studienfächer zur Auswahl genannt. Zudem bestand die Möglichkeit ein Fach explizit zu benennen. Diese wurden im Falle der ägyptischen Fragebögen – wie beispielsweise hier „العلوم التجارية“ als Wirtschaftswissenschaft – übersetzt oder unter den bestehenden Rubriken subsummiert. So wurden etwa die Angaben „Design“ und „Musik“ unter „Künste“ gefasst und „VWL“, „Marketing“, „Business“ den „Wirtschaftswissenschaften“ zugeordnet.
- 7.
Dazu wurde ein gleichgewichteter Summenscore errechnet und zur besseren Vergleichbarkeit wieder durch diese Anzahl dividiert. Die Skala reicht vom Minimalwert eins bis zum Maximalwert fünf.
- 8.
Um Nutzertypen voneinander unterscheiden zu können, wurde das Item herangezogen, das die Nutzung explizit mit der der Frage „Wie häufig nutzt du im Allgemeinen soziale Netzwerke oder Communities?“ (NO49) erfasst hat. Hierbei gilt die Angabe „täglich mehrfach“ als Intensivnutzung; alle anderen zugeschriebenen Werte gemeinsam als moderate Nutzung. Dazu wurde die Ursprungsvariable NO49 in zwei Gruppen eingeteilt: Als moderate Nutzer (1) wurden diejenigen definiert, die bei ihrer Social-Network-Nutzung „nie“ (N = 4), „selten“ (N = 5), „mindestens wöchentlich“ (N = 24) oder „täglich“ (N = 84) angaben; als Intensivnutzer (2) die Befragten, die „täglich mehrfach“ (N = 174) ihre sozialen Netzwerke besuchen. Die Nutzergruppen wurden in eine neue Variable codiert. Es ergibt sich eine Verteilung von 40,2 Prozent moderater Nutzer (N = 117) zu 59,8 Prozent intensiver Nutzer (N = 174).
- 9.
Aus den Items zur Erfassung politischer Einstellungen wurden Skalen und jeweils ein additiver Summenscore gebildet, um beispielsweise das Vertrauen der Teilnehmenden ins politische System zu messen. Diese gleichgewichteten Skalen, die dafür jeweils verwendeten Items sowie ihre Güte werden weiter unten (siehe Abschnitt 12.4) dezidiert beschrieben. Hier werden diese bereits verwendet.
- 10.
Der parametrische t-Test ist hier ausreichend robust und für zwei unabhängige Stichproben anwendbar: Die hier zu Grunde liegenden Stichproben weisen eine ausreichend hohe Fallzahl N auf – weshalb nach dem zentralen Grenzwerttheorem Normalverteilung angenommen werden kann (vgl. Bortz/Schuster (2010), S. 85 ff., 126). Zunächst muss eine Grundvoraussetzung für den t-Test erfüllt sein: Varianzgleichheit der unabhängigen Stichproben. Ist dies nicht der Fall bietet sich ein verändertes Verfahren. SPSS gibt dafür die entsprechenden Werte aus.
- 11.
Der Korrelationskoeffizient r beschreibt den Zusammenhang zweier Variablen auf dem Kontinuum von −1 bis 1. Im negativen Bereich beschreibt er einen negativen Zusammenhang, der bei −1 perfekt ist; im positiven Bereich ist r bei exakt 1 als perfekter positiver Zusammenhang zu interpretieren. Nimmt r den Wert 0 an, existiert kein linearer Zusammenhang (vgl. Diekmann (2012), S. 696 ff.; Bortz/Schuster (2010), S. 156 ff.).
- 12.
Eine lineare Regression ermöglicht Vorhersagen aufgrund stochastischer Zusammenhänge zwischen mehreren Merkmalen. Die Steigung ihrer Geraden verhält sich proportional zur Korrelation der Merkmale. Sprich: Je enger der stochastische Zusammenhang zwischen den Variablen ist, desto besser lässt sich eine Vorhersage über bestimmte Ausprägungen treffen. Steigt beispielsweise der Wert von x um den Faktor z, lässt sich zeigen, wie die zu erwartende Veränderung in y ist. Damit lassen sich auch Rückschlüsse auf mögliche Kausalstrukturen ziehen (vgl. Diekmann (2012), S. 698 ff.; Bortz/Schuster (2010), S. 183 ff.). Bei der schrittweisen Regression werden die unabhängigen Variablen nacheinander auf Zusammenhänge zur abhängigen Variable hin überprüft und diejenige mit der signifikant höchsten Korrelation (hier: p ≤ 0,05) in das Modell aufgenommen. Weitere aufgenommene erklären die darüberhinausgehende Varianz am besten. Die Variablen ohne signifikanten Zusammenhang werden wieder ausgeschlossen (hier: p ≥ 0,1).
- 13.
Viel wichtigere und tatsächlich erklärende Einflussfaktoren für die Social-Network-Nutzung sind die dahinter liegenden Motive: Suchen nach Informationen zu Hobbies (R2 linear = ,518), das Verfassen von Nachrichten an Freunde (R2 linear = ,424), tagesaktuelle Meldungen rezipieren (R2 linear = ,372) und audiovisuelle Inhalte und andere Links posten (R2 linear = ,271). Innerhalb eines Regressionsmodells erklären diese vier Variablen zusammen bis zu 84,3 Prozent der Varianz der abhängigen Variable „Social-Network-Nutzung“. Daneben spielt die individuelle Einschätzung der Bedeutung sozialer Netzwerke für politische Prozesse und das gesamte politische System (hier wurde dazu eine Mittelwertskala gebildet; weiter unten werden die verwendeten fünf Items noch einmal einzeln analysiert) eine Rolle (R2 linear = ,182). Je höher die Bedeutungszuschreibung desto intensiver ist die Nutzung.
- 14.
Wie bereits beschrieben beinhaltet die Skala Items zur Nutzung allgemein von sozialen Netzwerken oder Communities, speziell zur Nutzung von Facebook, Twitter und YouTube sowie zur Nutzungshäufigkeit einzelner Anwendungen (siehe Tabelle 12.4). Die interne Konsistenz der gleichgewichteten additiven Skala liegt nach Cronbachs Alpha bei,739. Der Minimalwert liegt bei eins, der maximal zu erreichende Score bei fünf. Dabei entsprechen hohe Werte auf der Skala einer intensiven Nutzung von sozialen Netzwerken.
- 15.
Cohen’s d schätzt wie etwa Hedge’s g die Effektgröße und bildet so ein Maß als Vergleichswert zweier unabhängiger Stichproben auch über mehrere Studien hinweg (vgl. Bortz/Schuster (2010), S. 127). Es gilt: \(d=\frac{{\stackrel{-}{x}}_{1}-{\stackrel{-}{x}}_{2}}{\sigma }. \sigma \) steht für die Standardabweichung des Merkmals; \(\stackrel{-}{x}\) für die jeweiligen Mittelwerte. Die Stärke wird definiert für d > 0,2 = kleiner Effekt; d > 0,5 = mittlerer Effekt; d > 0,8 = großer Effekt. Vorzeichen spielen dabei keine Rolle.
- 16.
\(d=\frac{{\stackrel{-}{x}}_{1}-{\stackrel{-}{x}}_{2}}{\sigma }=\frac{\mathrm{3,4953}-\mathrm{3,1167}}{\mathrm{0,63649}}=\mathrm{0,595}\)
- 17.
Aus diesen Items wurde ein Gesamtscore in einer additiven Skala gebildet, die wiederum durch die Anzahl der Items dividiert wurde. Der Maximalwert der Intervallskala liegt damit – wie auch bezüglich der folgenden Berechnungen zur besseren Vergleichbarkeit – bei maximal fünf und minimal eins.
- 18.
Der Levene-Test ergibt eine Testsignifikanz von,166 (F = 1,930) weshalb die hierfür geltende H0 (die Varianzen sind gleich) beibehalten werden muss (denn:,166 > p = ,05) und die Alternativhypothese, die Varianzen seien ungleich, nicht angenommen wird.
- 19.
Dazu, wie bereits weiter oben erwähnt (siehe Abschnitt 11.6): Es ist zwar nicht unumstritten, in der Einstellungserhebung wird jedoch grundsätzlich davon ausgegangen, dass die Likert-Technik das Messniveau einer Intervallskala aufweist. Zumal in der Analyse über die einzelnen Items ein additiver Summenscore der Skalen gebildet wird, der dann explizit intervallskaliert ist und bei dem deshalb weitreichende statistische Testverfahren verwendet werden dürfen (vgl. Diekmann (2012), S. 293, 298 f.).
- 20.
Die angegebene zweiseitige Signifikanz liegt bei,000. Die für den t-Test formulierte H0, es existiere kein Unterschied zwischen den Stichproben beziehungsweise es liegt Gleichheit vor, muss verworfen werden. Die Alternativhypothese H1 wird angenommen.
- 21.
\(d=\frac{{\stackrel{-}{x}}_{1}-{\stackrel{-}{x}}_{2}}{\sigma }=\frac{\mathrm{3,6154}-\mathrm{4,1675}}{\mathrm{0,91099}}=-\mathrm{0,606}\)
- 22.
Die bivariate Korrelation zwischen den beiden intervallskalierten Variablen „politisches Interesse“ und „Durchschaubarkeit“ ist zweiseitig hoch signifikant: Pearsons r = ,595 (,000).
- 23.
\(d=\frac{{\stackrel{-}{x}}_{1}-{\stackrel{-}{x}}_{2}}{\sigma }=\frac{\mathrm{2,5231}-\mathrm{3,4716}}{\mathrm{1,13997}}=-\mathrm{0,832}\)
- 24.
In SPSS lässt sich der Index wie folgt berechnen: Zunächst wurden vorübergehend neue Variablennamen vergeben (Wh1 → v108, Wh2 → v109, Wh3 → v110, Wh4 → v111). In Anlehnung an Bühl (vgl. 2008, S. 194 ff.) wurde folgender Befehl erstellt und schließlich im Syntax-Editor ausgeführt:
*Reine Materialisten.
if (v108 = 1 and v110 = 2) ingl_ind = 4 .
if (v110 = 1 and v108 = 2) ingl_ind = 4 .
*Reine Postmaterialisten.
if (v109 = 1 and v111 = 2) ingl_ind = 1 .
if (v111 = 1 and v109 = 2) ingl_ind = 1 .
*materialistischer Mischtyp.
if (v108 = 1 and v109 = 2) ingl_ind = 3 .
if (v108 = 1 and v111 = 2) ingl_ind = 3 .
if (v110 = 1 and v109 = 2) ingl_ind = 3 .
if (v110 = 1 and v111 = 2) ingl_ind = 3 .
*postmaterialistischer Mischtyp.
if (v109 = 1 and v108 = 2) ingl_ind = 2 .
if (v109 = 1 and v110 = 2) ingl_ind = 2 .
if (v111 = 1 and v108 = 2) ingl_ind = 2 .
if (v111 = 1 and v110 = 2) ingl_ind = 2 .
VARIABLE LABELS ingl_ind 'Inglehart-Index' .
VALUE LABELS ingl_ind 1 'Postmaterialisten'
2 'materialistische Postmaterialisten'
3 'postmaterialistische Materialisten'
4 'Materialisten' .
EXECUTE .
Das bedeutet beispielsweise: Wurden v108 an erster und v110 an zweiter Stelle genannt, soll der neue Wert 4 für „Materialisten“ in der neu codierten Variable mit dem Label „ingl_ind“ vergeben werden; wurde v111 auf Platz eins und v109 auf zwei geranked, wird der Wert 1 für „Postmaterialisten“ zugewiesen. Ebenso wird mit den Mischtypen verfahren. Nach demselben Schema wurde vorgegangen, um die beiden Gruppen U und K jeweils einzeln auszuweisen. Dabei musste die Variable „Staatsbürgerschaft“ (Stb75) der Formel in der Syntax als UND-Bedingung hinzugefügt sowie „ingl_ind_1“ für den „Inglehart-Index Ägypten“ der neuen Variablen zugewiesen werden: if (v108 = 1 and v110 = 2 and Stb75 = 1) ingl_ind_1 = 4. sowie für den deutschen Index „ingl_ind_2“ als: if (v108 = 1 and v110 = 2 and Stb75 = 2) ingl_ind_2 = 4.
- 25.
Bivariate Untersuchungen zu den Variablen „Werthaltungen“ und „Geschlecht“ ergaben zudem Werte jenseits des angenommenen Alphas für den Fehler 1. Art von 5 Prozent.
- 26.
\({D}^{*}=\frac{k}{k-1}\left[1-\sum_{i=1}^{k}{{f}_{i}}^{2}\right]\) Wobei k die Anzahl der Kategorien und \({f}_{i}\) die relative Häufigkeit in den Kategorien darstellt.
- 27.
Für das ägyptische Sample ergäbe sich:\({D}^{*}=\frac{4}{4-1}\left[1-\left({\left(\frac{21}{79}\right)}^{2}+{\left(\frac{13}{79}\right)}^{2}+{\left(\frac{18}{79}\right)}^{2}+{\left(\frac{27}{79}\right)}^{2}\right)\right]=\frac{4}{4-1}\left[1-\frac{1663}{6241}\right]=\mathrm{0,978}\)
Für das deutsche Sample beträgt die Streuung demnach: \({D}^{*}=\frac{4}{4-1}\left[1-\left({\left(\frac{67}{211}\right)}^{2}+{\left(\frac{67}{211}\right)}^{2}+{\left(\frac{69}{211}\right)}^{2}+{\left(\frac{8}{211}\right)}^{2}\right)\right]=\frac{4}{4-1}\left[1-\frac{13803}{44521}\right]=\mathrm{0,920}\)
- 28.
Da die Variable „Werthaltungen“ allerdings polytom ist, wurde entschieden, dass die abhängige Variable dichotomisiert werden soll: Die Kategorien „Postmaterialist“ (1) und „materialistischer Postmaterialist“ (2) werden zusammengelegt. Ebenso die Kategorien „Materialist“ (4) und „postmaterialistischer Materialist“ (3). Es ergeben sich die Kategorien postmaterialistische (pO) sowie materialistische (mO) Orientierung. Die dazu entworfene neue Variable „ing_ind_dichotom“ enthält insgesamt 168 Beobachtungen in der Kategorie pO sowie 122 in mO. Sie wurde mit der Variable „Staatbürgerschaft“ entsprechend kreuztabelliert.
- 29.
\(\varphi =\frac{ad-bc}{\sqrt{\left(a+b\right)(c+d)(a+c)(b+d)}}\)
- 30.
\(\varphi =\frac{\left(45\times 134\right)-\left(77\times 34\right)}{\sqrt{\left(45+77\right)(34+134)(45+34)(77+134)}}=\frac{3412}{\sqrt{341647824}}=\frac{3412}{\mathrm{18483,72}}=\mathrm{0,185}\)
- 31.
Auf der Skala sollten die Befragten die Statements zwischen „stimme voll und ganz zu“ (5) bis hin zu „stimme überhaupt nicht zu“ (1) einordnen – was für die Berechnungen bedeutet: Hohe auf der Skala erzielte Werte entsprechen einem hohen Vertrauen in den Staat; niedrige Werte entsprechen einem geringen Vertrauen. Maximal sind so fünf Punkte auf der Skala zu erreichen; minimal ein Punkt. Die interne Konsistenz der Teilskala „Systemvertrauen“ aus den Items zum Systemvertrauen und zum Vertrauen in einzelne staatliche Institutionen liegt nach Cronbach bei einem Alpha-Koeffizienten von,822. Aus den vier Items wurde ein Summenscore in einer neuen Variablen berechnet und durch die Anzahl der Items dividiert, wodurch eine leichtere Vergleichbarkeit der einzelnen Skalen und ihrer Mittelwerte gewährleistet wird.
- 32.
Da die unabhängige Variable, in diesem Fall die „Staatsbürgerschaft“, eine dichotome Ausprägung aufweist also nominalskaliert ist und die abhängige Variable Intervallskalenniveau aufweist, wäre ein robuster nicht parametrischer Test der Mittelwerte angezeigt. Vor allem gilt dies, sollten keine normal verteilten Merkmale vorliegen. Hierfür eignet sich etwa der Mann-Whitney-U-Test. Er bezieht sich zwar auf die zentrale Tendenz, nicht jedoch explizit auf Mittelwerte, sondern bildet für den Vergleich Ränge. Da die hier zu Grunde liegenden Stichproben allerdings einen ausreichend hohen Stichprobenumfang N aufweisen – weshalb nach dem zentralen Grenzwerttheorem Normalverteilung angenommen werden kann (vgl. Bortz/Schuster (2010), S. 85 ff., 126) – ist der parametrische t-Test ausreichend robust und für zwei unabhängige Stichproben anwendbar.
- 33.
\(d=\frac{{\stackrel{-}{x}}_{1}-{\stackrel{-}{x}}_{2}}{\sigma }=\frac{\mathrm{1,9679}-\mathrm{3,4381}}{\mathrm{1,07884}}=-\mathrm{1,363}\)
- 34.
Die interne Konsistenz der Teilskala „Partizipation“ liegt nach Cronbachs Alpha bei,624. Aus den vier dazugehörigen Items wurde ein gleichgewichteter Summenscore gebildet und zur besseren Vergleichbarkeit durch ihre Anzahl dividiert. Der Maximalwert auf der Skala für eine große gesellschaftspolitische Partizipationsbereitschaft liegt demnach bei fünf; der niedrigste zu erreichende Wert für eine geringe Bereitschaft zur Teilhabe liegt bei eins.
- 35.
Der Levene-Test ergibt lediglich eine Signifikanz von,032 (F = 4,665). Die Annahme, die Varianzen seien homogen, kann bei einer Fehlerwahrscheinlichkeit von 5 Prozent (α = 0,05) – wie sie hier stets angenommen wird – nicht beibehalten werden: Es liegen ungleiche Varianzen vor. Die Verletzung der Prämisse würde zu „progressiven Entscheidungen“ führen, weshalb sich der Weg über einen abgewandelten t-Test nach Welch-James anbietet (vgl. Bortz/Schuster (2010), S. 300 ff.). Die Werte dafür werden in SPSS innerhalb der t-Test-Statistik für unabhängige Stichproben in der Zeile „Varianzen sind nicht gleich“ ausgegeben.
- 36.
\(d=\frac{{\stackrel{-}{x}}_{1}-{\stackrel{-}{x}}_{2}}{\sigma }=\frac{\mathrm{2,9082}-\mathrm{3,5865}}{\mathrm{0,88812}}=-\mathrm{0,764}\)
- 37.
Weiblich: \(\stackrel{-}{x}\)=3,346; \(\sigma \)=,911; männlich: \(\stackrel{-}{x}\)=3,478; \(\sigma \)=,854; Levene-Test: F = ,566 (,452) > p = 0,05.
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Armbruster, S. (2021). Analyse der empirischen Daten. In: Politisches Bewusstsein und Soziale Medien. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32541-1_12
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