Jugendgewalt und Jugenddelinquenz in Hannover. Aktuelle Befund

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geringsten im Stadtteil Misburg-Süd. Durchschnittlich ziehen 235 Bewohner eines Stadtteils zu bzw. weg. Die Fluktuation ist am niedrigsten im Stadtteil Wettbergen, am größten hingegen im Stadtteil Mitte. Die durchschnittliche soziale Kohäsion eines Stadtteils liegt mit 2.61 sehr nah am theoretischen Mittelwert (2.5) und variiert nur geringfügig zwischen den Stadtteilen (Min=2.30, Max=2.88). 7.4.2. Mehrebenenanalysen zum Einfluss von Kontextvariablen Um zu prüfen, ob Stadtteileigenschaften überhaupt relevant für die Erklärung von delinquentem Verhalten sind, wird zunächst ein so genanntes „intercept-only-model“ geschätzt (vgl. Snijders/Bosker 1999, Ditton 1998). 94 Hierbei handelt es sich um ein sogenanntes „leeres“ Mehrebenenmodell, bei dem geprüft wird, ob die Gewalt- bzw. schwere Eigentumsprävalenz signifikant zwischen den Stadtteilen variiert und wie viel Anteil an Varianz dieser Variablen möglicherweise durch Kontextvariablen erklärbar ist (Tabelle 50). Dabei zeigt sich, dass jeweils ca. drei Prozent der Gesamtvarianz der Gewalt bzw. der Eigentumsdelikte auf Stadtteilmerkmale zurückzuführen sind. 95 Um zu kontrollieren, dass es nicht allein die spezifische Zusammensetzung der Jugendlichen eines Stadtteils (Hauptschüler, bestimmte Ethnie) ist, die für diese Stadtteileffekte verantwortlich ist, werden in einem zweiten Schritt konditionierte Modelle berechnet. Dabei wird neben dem Geschlecht und der ethnischen Herkunft auch die Schulform, die Erfahrung mit Arbeitslosigkeit der Eltern bzw. Sozialgeld/ALG II-Bezug und die unvollständige Familienkonstellation kontrolliert. Auch unter Berücksichtigung dieser Faktoren bleibt ein signifikanter Effekt des Stadtteils sowohl für die Gewalt- als auch die schwere Eigentumsdelinquenz bestehen. Tabelle 50: Intraklassenkorrelationen der Gewalt- bzw. Eigentumsdelinquenz (Prävalenz 2005) 96 Gewaltdelinquenz Schwere Eigentumsdelinquenz ICC (%) 2,99** 3,01 † ICC konditional + (%) 2,44* 3,89* ** p < .01, * p < .05, † p < .10; nur Stadtteile mit mindestens 20 Befragten; nur Schüler, die noch nie soweit umgezogen sind, dass sie Freunde verloren haben + unter Kontrolle von Schulform, Geschlecht, ethnischer Herkunft, Armut, unvollständige Familienkonstellation Die Frage nach der sozialräumlichen Bedingtheit von delinquentem Verhalten erscheint damit angebracht. Im nächsten Schritt wurde deshalb untersucht, ob neben individuellen Merkmalen möglicherweise auch Kontextmerkmale zur Erklärung delinquenten Verhaltens beitragen können. Tabelle 51 gibt einen Überblick über den Einfluss verschiedener Merkmale auf Individual- bzw. Stadtteilebene. Abgebildet sind die unstandardisierten Effektkoeffizienten; Werte über 1.000 deuten auf einen Anstieg der Wahrscheinlichkeit delinquenten Verhaltens hin, Werte unter 1.000 auf eine Verringerung des Risikos. Werte gleich bzw. nahe 1.000 hingegen 94 Alle Modelle wurden mit HLM 6.0 berechnet. 95 Berechnet wurde ein Modell für dichotome abhängige Variablen (Bernoulli-Modell, vgl. Raudenbush et al. 2004, S. 115ff.). Zur Berechnung des durch die Stadtteile erklärbaren Varianzanteils vgl. Snijders und Bosker (1999, S. 224). 96 Im leeren Modell stehen 2.600 Fälle in 40 Stadtteilen zur Verfügung, in den konditionalen Modellen nur noch 2.583 Fälle in 40 Stadtteilen. Die Differenz geht auf den Umstand zurück, dass für das leere Modell ein Datensatz nur mit den abhängigen Variablen verwendet wurde, für das zweite Modell hingegen die entsprechenden Kontrollvariablen aufgenommen wurden. Durch fehlende Werte bei einzelnen Variablen reduziert sich die Gesamtzahl der für die Auswertung zur Verfügung stehenden Fälle. 176
verweisen darauf, dass der entsprechende Faktor keinen Beitrag zur Vorhersage des Risikos delinquenten Verhaltens leistet. Tabelle 51: Einflussfaktoren auf Gewalt- bzw. schwere Eigentumsdelinquenz (Prävalenz 2005; binäre logistische Mehrebenanalyse; abgebildet: unstandardisierte Effektkoeffizienten; ungewichtete Daten) Gewaltdelikt Eigentumsdelikt Fixe Effekte – Individualebene Soziodemographische Faktoren Geschlecht: männlich 2.958*** 2.540** Ethnische Herkunft (Ref. deutsch) türkisch 1.518 † 0.346** russisch 1.005 1.182 polnisch 0.879 0.979 andere Schulform (Ref. Hauptschule) 1.993** 1.079 Realschule 0.732 † 0.671 Gesamtschule 0.645* 0.752 Gymnasium/Waldorf 0.423*** 0.342** Arbeitslosigkeit/Sozialhilfebezug: nein 1.008 1.214 Unvollständige Familienkonstellation Familiale Faktoren 0.994 1.106 Elterliches Kontrollverhalten (Kindheit) 0.866 0.669** Schwere Elterngewalt (Kindheit): erlebt Persönlichkeitsfaktoren 1.990** 1.582** Selbstkontrolle Struktur der Freundesgruppe 3.069*** 2.139*** Keine Clique 0.655** 0.558* Clique, 0% deutsche Freunde 1.771** 2.419** Clique, bis 50 % deutsche Freunde 2.178** 2.628** Clique, mehr als 50 % deutsche Freunde Freizeitverhalten Referenz Referenz Gewalthaltige Medien oft bzw. sehr oft konsumiert 1.649** 1.814* Fixe Effekte – Kontextebene Sozialgeld/ALG II-Quote (z) 1.007 1.009 Ethnische Heterogenität (z) 0.855 1.028 Bewohnerfluktuation (z) 1.000 0.999 Soziale Kohäsion (z) + 0.590 4.281 Zufällige Effekte σ² (u0j) 0.04351 † 0.05767 Extra-dispersion 0.89090 0.98437 Erklärte Varianz (%) 48,75 41,66 N Schüler / N Stadtteile 2379/40 2379/40 *** p < .001, ** p < .01, * p < .05, † p < .10 nur Stadtteile mit mindestens 20 Befragten; nur Schüler, die noch nie soweit umgezogen sind, dass sie Freunde verloren haben (z) Variablen wurden am grand-mean zentriert + unter Kontrolle der individuellen Einschätzung dieses Stadtteilmerkmals Betrachten wir zunächst nur die Effekte, die in beiden Modelle signifikant und in die gleiche Richtung wirken. In beiden Modellen beeinflusst das Geschlecht das Risiko, ein Gewalt- bzw. Eigentumsdelikt zu begehen. Demzufolge verhalten sich Jungen unter Kontrolle aller anderen Faktoren gewalttätiger und verüben eher ein schweres Eigentumsdelikt als Mädchen. Der Besuch eines Gymnasiums bzw. einer Waldorfschule verringert zudem im Vergleich zur Referenzgruppe der Hauptschüler die Wahrscheinlichkeit, einer dieser beiden Taten begangen zu 177
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1. Ausgangsüberlegungen zur konzep
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2. Die KFN-Schülerbefragung 2006 i
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Orte und Zeiten der nächsten Eins
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spricht, deren Zusammensetzung der
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Tabelle 4: Indikatoren des Migratio
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dreimal so viele. Eine ähnliche Ve
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