Einflussgrößen auf die Entwicklung empathischen Erlebens und ...

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72 10. Methode Tabelle 3 – Fragebogenitems für autonome und relationale Sozialisationsziele Autonome Sozialisationsziele Kinder sollten in den ersten drei Lebensjahren Unabhängigkeit entwickeln (1) Kinder sollten in den ersten drei Lebensjahren Selbstbewusstsein entwickeln (2) Kinder sollten in den ersten drei Lebensjahren Selbstwertgefühl entwickeln (6) Relationale Sozialisationsziele: Subskala prosoziales Verhalten Kinder sollten in den ersten drei Lebensjahren lernen, sich um das Wohlergehen Anderer zu sorgen (5) Kinder sollten in den ersten drei Lebensjahren lernen, Anderen zu helfen (Mutter, Geschwister) (7) Kinder sollten in den ersten drei Lebensjahren lernen, Andere aufzuheitern (8) Relationale Sozialisationsziele: Subskala Gehorsam Kinder sollten in den ersten drei Lebensjahren lernen, den Eltern zu gehorchen (3) Kinder sollten in den ersten drei Lebensjahren lernen, älteren Menschen zu gehorchen (4) Anmerkungen. Die Zahl in Klammern verweist auf die Reihenfolge der Items im Fragebogen. Um die Reliabilitäten der beiden Skalen Autonomie und Relationalität und der beiden Subskalen prosoziales Verhalten und Gehorsam zu überprüfen, wurde Cronbachs α zu beiden Erhebungszeitpunkten und jeweils getrennt für die beiden Stichproben berechnet. Wie aus Tabelle 4 ersichtlich wird, liegen alle Werte im mittleren bis sehr guten Bereich (αs > ,62). Um in einem nächsten Schritt zu prüfen, ob die Skalenstruktur in beiden Stichproben vergleichbar ist, wurden für die eindimensionale Skala Autonomie korrigierte Item-Skala Korrelationen herangezogen. Wie aus den Werten in Tabelle 4 ersichtlich wird, sind sich die Muster dieser Werte über die Zeitpunkte und Stichproben hinweg so ähnlich, dass man von einer vergleichbaren Skalenstruktur für die Skala Autonomie sprechen kann. Tabelle 4 – Interne Konsistenzen der Skalen Autonomie und Relationalität Berlin Delhi t1 (N = 41) t2 (N = 39) t1 (N = 23) t2 (N = 39) Autonomie ,84 ,72 ,80 ,83 korrigierte Item-Skala Kor. ,63/ ,84/ ,67 ,46/ ,68/ ,58 ,59/ ,74/ ,67 ,79/ ,81/ ,50 Relationalität ,73 ,80 ,79 ,83 prosoziales Verhalten ,72 ,74 ,62 ,77 Gehorsam ,78 ,75 ,89 ,90 Anmerkungen. Korrigierte Item-Skala-Korrelationen für die drei Autonomieitems in der Itemreihenfolge aus Tabelle 3; t1 = 1. Erhebungszeitpunkt mit 3 Monaten; t2 = 2. Erhebungszeitpunkt mit 19 Monaten.
10. Methode Um die komplexere Struktur der Skala Relationalität mit ihren Subskalen prosoziales Verhalten und Gehorsam zu überprüfen, wurde mit Amos 5.0 (Arbuckle, 2003) ein 2-Gruppen Strukturgleichungsmodell formuliert. Dieses Modell stützt sich auf die Daten des zweiten Erhebungszeitpunktes, da hier von den meisten Müttern ein vollständiger Datensatz vorliegt (Berlin N = 38 und Delhi N = 37). In diesem Modell wurden die latenten Konstrukte prosoziales Verhalten und Gehorsam durch die entsprechenden Items modelliert. Außerdem wurde eine Korrelation der beiden latenten Konstrukte modelliert, da es sich theoretisch um Subskalen des Konstrukts Relationalität handelt (siehe Abbildung 3). 3 Um zu überprüfen, bis zu welchem Grad das angenommene Mess- und Strukturmodell für beide Stichproben identisch ist, wurden zunehmend restringierte Modelle durch Modellvergleichstests miteinander verglichen. In dem ersten Modell (measurement weights) wurden die Ladungen der Einzelitems auf die Faktoren prosoziales Verhalten und Gehorsam für beide Stichproben gleichgesetzt. In dem zweiten Modell (structural covariance) wurden zusätzlich die Varianzen der beiden Faktoren, sowie deren Kovarianz über die beiden Gruppen hinweg gleichgesetzt. In dem dritten und strengsten Modell (measurement residuals) wurde zusätzlich die Fehlervarianzhomogenität über das Gleichsetzen der Fehlervarianzen modelliert. Bei relativ kleinen Stichproben mit wenigen Items pro latentem Konstrukt kann es zu so genannten Heywood-cases kommen, bei denen die Schätzung einzelner Fehlervarianzen über den Maximum-Likelihood-Algorithmus negativ ausfällt. In diesem Fall kann die entsprechende Fehlervarianz, in diesem Modell ist das die Fehlervarianz ε5 (siehe Abbildung 3) in der Stichprobe aus Delhi, auf Null gesetzt werden (Chen, Bollen, Paxton, Curran, & Kirby, 2001). 4 Dementsprechend beträgt die Anzahl der zu schätzenden Parameter 21 beim unrestringierten (unconstrained) Modell 5 , 18 beim ersten (measurement weights), 15 beim zweiten (structural covariance) und zehn beim dritten Modell (measurement residuals). Die Modellvergleichtests (χ 2 -Differenz-Tests) sprechen für das zweite Modell (structural covariance). Dieses Modell passt weder schlechter als das unrestringierte, χ 2 (6) = 3,42, p = ,76, noch passt es schlechter als das erste Modell, χ 2 (3) = 3,14, p = ,37. Genauso 3 Die Entscheidung ist zugunsten des Modells mit korrelierten Faktoren gefallen, da hier weniger Parameter geschätzt werden müssen als in dem alternativen Modell mit einem übergeordneten Faktor, jedoch die gleichen Schlüsse gezogen werden können, was die Dimensionalität und die kulturelle Invarianz betrifft. 4 Um den Einfluss der Fehlervarianzrestriktion (ε5 = 0) auf die Passungsgüte des Modells 2 zu testen, wurde das Modell 2 mit dem gleichen Modell ohne diese Restriktion verglichen. Der Modellvergleichstest wurde nicht signifikant, χ 2 (1) = ,25, p = ,61. Das bedeutet, dass die Fehlervarianzrestriktion die Passungsgüte des Modells nicht beeinträchtigt. 5 Die Anzahl der zu schätzenden Parameter beim unrestringierten Modell setzt sich wie folgt zusammen: (5 Fehlervarianzen, 2 Varianzen der latenten Konstrukte, 3 Ladungen und 1 Kovarianz der latenten Konstrukte) * 2 (da die Parameter im unrestringierten Modell getrennt für jede Kultur geschätzt werden) – 1 (wegen der Fehlervarianzrestriktion (ε5 = 0) in der Stichprobe aus Delhi) = 21. 73
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