Sicherheit 2010 - Center for Security Studies (CSS) - ETH Zürich

ANHANG I
I Die Qualität der Variablen 1
Eine Menge von Objekten, die mittels einer Zahl dargestellt werden können, wird
als Skala bezeichnet. Je nachdem, welche Eigenschaften und Beziehungen der
Zahlen auf die Menge der Objekte sinnvoll übertragbar sind, werden Skalen von
verschiedenem Niveau unterschieden. In der Statistik wird vom Skalenniveau der
Variablen oder der Merkmale gesprochen.
Eine Skala, die nur Identifikationen, nicht aber eine Zählung zulässt, heisst
Nominalskala (z.B. Automarke, Beruf); eine, deren Zahlen lediglich «grösser-kleiner»-
Relationen abbilden, Ordinalskala (z.B. militärische Grade, Bildungsgrade). Eine
Skala, bei der gleiche Zahlendifferenzen auch gleiche Merkmalsdifferenzen repräsentieren,
wird als Intervallskala bezeichnet (z.B. Körpertemperatur, Metermass).
II Korrelationen und Koeffizienten 2
Zusammenhangsmasse sind wichtige Instrumente der beschreibenden Statistik.
Als geeignete Masse haben sich so genannte Korrelationskoeffizienten erwiesen,
die Werte zwischen 0 und 1 annehmen können, wobei Werte nahe bei 0 auf einen
geringen, Werte nahe bei 1 auf einen engen Zusammenhang hinweisen.
Viele Korrelationskoeffizienten geben zusätzlich noch die Richtung des Zusammenhangs
an, indem sie positive Werte annehmen, wenn sich die beteiligten Variablen
gleichläufig verhalten, oder negative, wenn sich die Variablen gegenläufig
verhalten. Stimmt also beispielsweise die Mehrheit der Befragten, die der Frage
A zustimmt, auch der Frage B zu, und lehnen gleichzeitig diejenigen, die Frage A
ablehnen, auch Frage B mehrheitlich ab, spricht man von einem positiven Zusammenhang.
Eine negative Korrelation ergäbe sich dann, wenn die Personen, die A
zustimmen, B mehrheitlich ablehnen und umgekehrt.
Es gibt eine ganze Reihe von unterschiedlichen Korrelationskoeffizienten, die
sich für unterschiedliche Arten der Fragestellung und Beschaffenheit der Daten
eignen. In dieser Studie werden als Masse für nominalskalierte Variablen (Merk-
1 Nach Bortz (1984) und Bortz & Döring (2002).
2 Nach Bortz (1984), Bortz & Döring (2002), Meyer et al. (1982).
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