Samenleven met verschillen

4 De samenhang van individuele enbuurtkenmerken met polarisatieIn dit hoofdstuk worden enkele explorerende analyses uitgevoerd op detwee polarisatie-items die in de Veiligheidsmonitor zijn opgenomen.Deze analyses bieden een eerste inzicht in de factoren die met polarisatiesamenhangen, inzichten die gebruikt kunnen worden voor de nadereontwikkeling van het polarisatie meetinstrument (hoofdstuk vijf).Ten eerste zal nagegaan worden in hoeverre de scores op de tweeitems die polarisatie meten verschillen tussen respondenten metverschillende achtergrondkenmerken, bijvoorbeeld tussen mannen envrouwen of oudere en jongere respondenten.Ten tweede worden analyses uitgevoerd die de in hoofdstuk driegeformuleerde verwachtingen over de samenhang tussen buurtkenmerkenen polarisatie toetsen. Zo wordt bijvoorbeeld nagegaan of de etnischeheterogeniteit van een buurt samenhangt met gevoelens van polarisatie(verwachting 1).4.1 Individueel en buurtniveauOm de invloed van buurtkenmerken op juiste wijze vast te stellen dienenmulti-level analyses te worden uitgevoerd. Een multi-level analyse betrefteen multivariate regressieanalyse met zowel buurt- als individuelekenmerken, waarin gecorrigeerd wordt voor de overeenkomsten die erzijn tussen individuen omdat ze in dezelfde buurt wonen. In de multilevelanalyses die in dit hoofdstuk worden uitgevoerd, worden de tweepolarisatie-items afzonderlijk als afhankelijke variabele opgenomen. Totdusverre, is vooral aandacht besteed aan het wel of niet instemmen metde polarisatie-items. Deze wijze van presenteren levert bevindingen opdie makkelijk te interpreteren zijn, maar er gaat ook nuance verloren,bijvoorbeeld tussen het eens zijn en het helemaal eens zijn. In eenregressieanalyse worden deze nuances wel meegenomen 11 .Om te bepalen in hoeverre gevoelens van polarisatie bij individuensamenhangen in een buurt, is allereerst gekeken naar het percentage teverklaren variantie op buurt- en individueel niveau. Er is dus nagegaan inhoeverre verschillen in scores op de twee polarisatie-items veroorzaakt11 Nadere analyse wijst verder uit dat deze ‘meer complete’ variabelen ook meer eennormale verdeling kennen (assumptie voor regressieanalyse). In de analyses die indit hoofdstuk worden uitgevoerd, is er dus voor gekozen om polarisatie-items tegebruiken die lopen van waarde 1 (helemaal niet eens) tot 5 (helemaal eens). Ziebijlage 2.53