Bachelorarbeit Hellmer und Burjan SoSe2013 - pro.kphvie.at

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300 250 200 Häufigkeit 150 100 50 0 1 2 3 4 5 6 7 a17. Ich denke gerne an meine Kindheit zurück. Mittelwert =5,88 Std.-Abw. =1,496 N =551 Abbildung 7: Häufigkeit_Item Kindheit 5.5 Positiv erinnerte Kindheit nach Geschlecht Nachfolgend soll untersucht werden, inwieweit die Maßzahlen der männlichen und weiblichen ProbandInnen divergieren. Deskriptive Statistik a17. Ich denke gerne an meine Kindheit zurück. Geschlecht Statistik weiblich Mittelwert 5,88 Median 7,00 Varianz 2,493 Standardabweichung 1,579 Minimum 1 Maximum 7 Spannweite 6 männlich Mittelwert 5,88 Median 6,00 Varianz 1,819 Standardabweichung 1,349 Minimum 1 Maximum 7 Spannweite 6 Tabelle 8: Kennzahlen_Item Kindheit und Geschlecht Seite 36
Das arithmetische Mittel liegt bei Männern und Frauen gleich hoch, nämlich bei 5.88. Die beiden Gruppen weichen jedoch deutlich im Median voneinander ab. Bei den Probandinnen liegt er bei 7 (dem höchsten Wert), bei den Probanden bei 6. Auch bei der Dispersion gibt es Unterschiede. Die Varianz – „die mittlere quadratische Abweichung der Einzelwerte vom arithmetischen Mittel“ (Janssen/Laatz 2013: 228) – liegt bei den Frauen mit 2,49 eindeutig über dem Wert der Männer mit 1,82. Das bedeutet, im Bereich der häufigsten Antworten streuen die Angaben der Frauen etwas weiter als die der Männer. In beiden Gruppen wurden die Merkmalsausprägungen 1 und 7 angegeben, die Spannweite beträgt daher bei Männern und Frauen gleichermaßen 6. 6 Dimensionsreduktion 6.1 Faktorenanalyse Bei der Faktorenanalyse handelt es sich um ein „datenreduzierendes Verfahren“ (Bortz/Schuster 2010: 387), „das die Variablen gemäß ihrer korrelativen Beziehungen in wenige, voneinander unabhängige Variablengruppen ordnet (…) Mit der Faktorenanalyse können Variablen gemäß ihrer korrelativen Beziehungen in voneinander unabhängige Gruppen klassifiziert werden (…) Das Ergebnis der Faktorenanalyse sind wechselseitig von einander unabhängige Faktoren, die die Zusammenhänge zwischen den Variablen erklären“ (Bortz/Schuster 2010: 386). Sie dient, wie Bortz und Döring ausführen, der Überprüfung der Dimensionalität eines Erhebungsinstruments und produziert „pro Faktor für jedes Item eine sog. Faktorladung. Eindimensionalität liegt vor, wenn die Item-Interkorrelationen auf einen Faktor (…) reduziert werden können, auf dem sie hoch ‚laden‘ (d.h., mit dem sie hoch korrelieren). Der Faktor repräsentiert inhaltlich das ‚Gemeinsame‘, das in allen Items ausgedrückt wird und steht für das zu messende Konstrukt“ (Bortz/Döring 2006: 221). Die Faktorladung gibt, wie die Autoren erklären, das Ausmaß des Zusammenhangs zwischen dem einzelnen Item und dem Faktor an (Bortz/Döring 2006: 147). Die Ladungen können Werte zwischen -1 und +1 annehmen, wobei Werte gegen 0 eine niedrige Ladung angeben, +1 für eine hohe positive Ladung steht und -1 für eine hohe negative. Im letzteren Fall sei es angebracht, die jeweilige Variable umzukodieren, um anschließende Berechnungen mit dem Faktor zu erleichtern. Außerdem seien Items mit niedrigen Ladungen aus dem Erhebungsinstrument auszuschließen, wie die Autoren unterstreichen (Bortz/Döring 2006:221). Was die Anzahl der zu extrahierenden Faktoren angeht, weisen die Autoren darauf hin, dass es keine Seite 37
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