Fachgruppe für Methoden und Evaluation - Universität Bamberg
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Do., 22.09., Modellierung latenter Variablen, 9.20-9.40 Uhr, Kapelle<br />
M3/126N (K)<br />
Die räumliche Dimension in der Psychometrie: Ein latentes ‘Geopress-<br />
State‘-Modell<br />
Rüdiger Mutz<br />
Professur <strong>für</strong> Sozialpsychologie<br />
<strong>und</strong> Hochschulforschung<br />
ETH Zürich<br />
CH-8092 Zürich<br />
mutz@gess.ethz.ch<br />
Mittels eines psychologischen Tests wird eine Person zuerst<br />
einmal in ihrem Verhalten in einer konkreten Situation<br />
erfasst (Steyer & Schmitt, 1990). Latent state-trait Modellen<br />
erlauben es, über Wiederholungsmessungen von Konstrukten<br />
über Situationen <strong>und</strong> Zeitpunkten das beobachtete Verhalten<br />
von situationsspezifischen Faktoren <strong>und</strong> Messfehler<br />
zu bereinigen, um tatsächlich zu den interessierenden zeitstabile<br />
Dispositionen (latent traits) zu kommen. Während<br />
bisher nur die zeitliche Dimension von Situationen gesehen<br />
wurde, soll in diesem Beitrag die räumliche Dimension einbezogen<br />
werden (Mutz & Becker, 2002). Hierbei verändert<br />
sich die Perspektive, von der Stabilität der Person (trait) auf<br />
die lokalen Stabilität einer räumliche Situation, die ausgehend<br />
von Murrays need-press-Konzept mit dem Begriff „latent<br />
geopress“ bezeichnet werden soll. Sozialpsychologischer<br />
Hintergr<strong>und</strong> bildet die raumbezogene Social Impact<br />
Theorie von Latané (Latané, Nowak & Liu, 1994). Ein „latent<br />
geopress“ liegt vor, wenn Personen in einem lokalen<br />
räumlichen, sprich geopositionierten, Kontext systematisch<br />
ähnliches Verhalten zeigen. Ziel dieses methodischen Beitrags<br />
ist es, ausgehend von dem Latent state-trait Modell<br />
von Steyer ein latentes Geopress-state Modell auf der<br />
Gr<strong>und</strong>lage eines räumlichen Strukturgleichmodells (Congdon,<br />
2009; Oud & Folmer, 2007) darzustellen, das es erlaubt,<br />
die verschiedenen Varianzanteile (latent geopress,<br />
latent state) zu schätzen. Eine Reanalyse von Daten zu<br />
Einstellungen von Privatwaldbesitzerinnen <strong>und</strong> –besitzer<br />
(N=949) zu Ihrem Wald in NRW, deren Stichprobe anhand<br />
eines 1 km × 1 km geopositionierten Netz (Waldpunkte)<br />
aufgenommen wurde, soll den Ansatz beispielhaft illustrieren<br />
(Mutz & Becker, 2002).<br />
Congdon, P. (2009). A spatial structural equation model with an<br />
application to area health needs. Journal of Statistical Computation<br />
and Simulation, 80(4), 401-412.<br />
Latané, B., Nowak, A. & Liu, J. H. (1994). Measuring emergent<br />
phenomena – dynamism, polarization, and clustering as order<br />
parameters of social systems. Behavioral Science, 39(1), 1-24.<br />
Mutz, R. (2002). “Attitude mining” – Analyse räumlicher Muster von<br />
Waldbesitzermotiven in Nordrhein-Westfalen. Zeitschrift <strong>für</strong><br />
Sozialpsychologie, 33(2), 101-109.<br />
Oud, J. H. L. & Folmer, H. (2008). A structural equation approach<br />
to models with spatial dependence. Geographic Analysis, 40,<br />
152-166.<br />
Steyer, R. & Schmitt, M. J. (1990). Latent state-trait models in<br />
attitude research. Quality & Quantity, 24, 427-445.<br />
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