Diplomarbeit Der Einfluss der elterlichen Scheidung auf das ... - ifb

5.1.2 Analysemethode
Zum Testen der Forschungshypothesen werden zuerst deskriptive Analysen durchgeführt.
Diese liefern, als univariate Häufigkeitsverteilungen in Form von Tabellen und Graphiken,
einen Überblick über die einzelnen Variablen. Außerdem werden bivariate Zusammenhänge
zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen (Prädiktoren) dargestellt. Dazu
werden Kontingenztabellen verwendet, statistische Zusammenhänge berechnet sowie Mittelwertvergleiche
durchgeführt. Bei letzteren wird der T-Test für zwei unabhängige Stichproben
eingesetzt. Dabei wird die Nullhypothese getestet, dass die beiden Gruppenmittelwerte
identisch sind. Als Voraussetzung für die Durchführung dieses Tests müssen die zu
vergleichenden Variablen ein metrisches Skalenniveau vorweisen und die Merkmalsausprägungen
sollten normalverteilt sein. Die Prüfung der letzten Annahme kann anhand des
Shapiro-Wilk-Tests durchgeführt werden. Dieser testet die Nullhypothese, dass Normalverteilung
vorliegt. Selbst bei Verletzung der Annahme können dennoch Mittelwertvergleiche
angestellt werden, wenn eine ausreichend große Fallzahl in den Gruppen von mindestens
30 Fällen vorliegt. Gemäß des „zentralen Grenzwerttheorems“ (Weins 2010: 70) folgt jede
Stichprobenverteilung einer Normalverteilung, wenn die Fallzahl ausreichend groß ist. Das
trifft in dieser Untersuchung auf alle durchgeführten Mittelwertvergleiche zu. Werden die
Mittelwerte von mehr als zwei Gruppen miteinander verglichen, muss hingegen eine
ANOVA-Varianzanalyse durchgeführt werden. Diese testet die Nullhypothese, dass alle
Gruppenmittelwerte gleich sind. Kann die Nullhypothese abgelehnt werden, d. h. mindestens
zwei Mittelwerte unterscheiden sich, wird im Anschluss ein Bonferroni-Test berechnet. Damit
können genau die Gruppen identifiziert werden, die sich voneinander unterscheiden. Es gelten
die gleichen Voraussetzungen wie beim T-Test.
Im Anschluss an die Exploration werden multivariate Analysen mit Hilfe von Regressionsmodellen
24 durchgeführt. Im ersten Schritt wird das Hauptmodell gerechnet. Dieses modelliert
den Einfluss der elterlichen Scheidung auf die verschiedenen Aspekte des Partnerschaftsverhaltens.
Zudem werden weitere Variablen schrittweise ins Modell aufgenommen, um
gleichzeitig für den Einfluss anderer wichtiger Faktoren zu kontrollieren und somit die
Beständigkeit des Scheidungseffektes zu überprüfen. Zeichnet sich in den Hauptmodellen ein
24 Regressionen dienen dazu, den Einfluss eines oder mehrerer Merkmale auf ein anderes Merkmal zu untersuchen.
Dabei können die unabhängigen Variablen die abhängige Variable mehr oder weniger gut erklären,
wodurch ein „Rest“ übrig bleibt, welcher als Fehlerterm, Residuum oder Störgröße i bezeichnet wird (vgl.
Wolf/ Best 2010: 612).
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