Zusammenfassung
Tobias Wolbring argumentiert in seiner Replik, dass die in unserem Aufsatz Mein(schöner)Prof.de (Heft 4/2009 dieser Zeitschrift) präsentierten empirischen Analysen in verschiedener Hinsicht problematisch seien. Er bezeichnet unsere Stichprobe als selektiv, bemängelt die fehlende Kontrolle relevanter Drittvariablen und kritisiert unsere statistische Modellierung. In dieser Erwiderung setzen wir uns mit Wolbrings Kritik detailliert auseinander. Wir glauben zeigen zu können, dass seine Kritikpunkte einer genaueren Betrachtung nicht Stand halten. Insbesondere sind wir der Meinung, dass unsere zentralen inhaltlichen Schlussfolgerungen aufrechterhalten werden können.
Abstract
Tobias Wolbring argues in his replica to our article Mein(schöner)Prof.de (issue 4/2009 of this journal) that the presented empirical analyses would be problematic in several respects. He claims our sample was selective, criticizes the lacking control of relevant confounding variables and our statistical model building. In this response we consider Wolbring’s criticism in detail. We believe we can prove that his points of criticism do not hold after a close investigation. In particular, we think our central substantial conclusions can be maintained.
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Notes
Diese Probleme bestehen übrigens bei MeinProf.de nicht, da die Evaluation dort raum- und zeitunabhängig durchgeführt werden kann.
In diesem Zusammenhang verlangen auch die von Wolbring berechneten „Ausschöpfungsquoten“ von 3,7 bzw. 7,4 % nach einem Kommentar: Er berechnet diese, indem er die Zahl der verfügbaren Evaluationen auf die Zahl aller Studierenden der betroffenen Lehrveranstaltungen, also die Grundgesamtheit bezieht. Wolbring scheint folglich davon auszugehen, dass Lehrevaluationen immer auf Vollerhebungen basieren müssen, was nicht zu überzeugen vermag. Aus unserer Sicht ist es vielmehr so, dass die 3839 Lehrenden, für die zum Stichtag (28. Juni 2006) auf MeinProf.de eine hinreichende Zahl von 10 Evaluationen vorlag, streng genommen nicht das Ausgangssample, sondern die Ausgangspopulation unserer Untersuchung darstellten. Die realisierte Stichprobe von 2745 Lehrpersonen hätte dann aber rund 72 % der Grundgesamtheit abgedeckt (Rosar u. Klein 2009, S. 627 ff.). Entsprechend hätten alle Standardfehler oder t-Werte einer Endlichkeitskorrektur für finite Grundgesamtheiten unterzogen werden müssen, was die Standardfehler verkleinert und die t-Werte entsprechend vergrößert hätte. Dadurch wären natürlich die Signifikanzen entsprechend gestiegen und beispielsweise in Tab. 4 (Rosar u. Klein 2009, S. 637) wäre eine Reihe weiterer Effekte der nicht quadrierten und der quadrierten Attraktivitätsscores signifikant geworden (p £ 0,100).
Also der Durchschnitt der Beurteilung auf den Dimensionen Fairness, Unterstützung, Lehrmaterial, Verständlichkeit, Spaß am Kurs, Interesse am Stoff und Note/Aufwand.
Arithmetisches Mittel aller für eine einzelne Lehrperson vorliegenden Gesamtbeurteilungen einer Veranstaltung.
Das arithmetische Mittel der durchschnittlichen MeinProf.de-Beurteilungen liegt bei 3,59, das der Gesamtbeurteilungen der Veranstaltungen der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität zu Köln bei 3,81.
Auf die – nicht vorhandene – erklärte Varianz der Modelle wollen wir an dieser Stelle gar nicht näher eingehen.
So ist es beispielsweise erklärte Politik der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität zu Köln, Lehrbeauftragte gezielt durch Studierende evaluieren zu lassen, wodurch sich der vergleichsweise hohe Anteil von 14 % erklärt.
Aus diesem Grund verzichten wir daher an dieser Stelle auch auf eine Darstellung der empirischenErgebnisse und eine Diskussion im Einzelnen.
Im Unterschied zu Wolbring sind wir durchaus der Meinung, dass es sich bei unseren Analysen um Kausalanalysen handelt: Dies gilt schon allein deshalb, weil mit dem Begriff Kausalanalyse bestimmte statistische Verfahren bezeichnet werden. Der Begriff ist insofern völlig indifferent gegenüber der Frage, ob die getesteten Kausalvermutungen und das Portfolio der berücksichtigten Kontrollvariablen sinnvoll sind oder nicht.
Nebenbei möchten wir darauf hinweisen, dass das Alter der Lehrpersonen in unseren Analysen zumindest indirekt über den akademischen Grad miterfasst wurde: Habilitierte dürften im Durchschnitt älter sein als Promovierte und diese dürften wiederum im Durchschnitt älter sein als Personen mit Diplom- oder Magister-Abschluss als höchstem erreichten akademischen Grad.
Hinzu kommt, dass ein und dieselbe Lehrveranstaltung für manche Studierende eine Pflicht- und für andere Studierende eine Wahlveranstaltung ist, je nachdem, in welchem Studiengang sie studieren.
Dass Tobias Wolbring im zweiten Abschnitt seiner Replik noch grundsätzlich die Sinnhaftigkeit der von uns durchgeführten Signifikanztests angezweifelt hat, wollen wir hier nur am Rande erwähnen.
Nur der Form halber sei darauf hingewiesen, dass es mit einem umfassenden und einheitlichen Produktivitätsvorteil attraktiver Lehrpersonen auch nicht vereinbar gewesen wäre, wenn sich für männliche Lehrpersonen oder für Lehrpersonen beiderlei Geschlechts unter Kontrolle der Leistungsbeurteilungen ein signifikant positiver Effekt der physischen Attraktivität ergeben hätte. In diesem Fall hätte sich klar ein Schönheitsbonus im Sinne des Attractiveness Treatment Advantage eingestellt.
Genauer gesagt, wenn für die Leistungsbeurteilung kontrolliert wird. Uns ist natürlich der Unterschied zwischen einer objektiven Leistung und einer gegebenenfalls durch subjektive Einflüsse verzerrten Leistungsbeurteilung bewusst. Im Zusammenhang unserer Studie kann die Diskrepanz aber vernachlässigt werden, zumal etwaige Verzerrungen lediglich eine Verschärfung der Testbedingungen darstellen.
Die von Wolbring mit Blick auf die Modelle 2 der Tab. 3 vermissten Standardfehler des Attraktivitätseffektes liegen übrigens bei 0,298 (männliche Lehrpersonen) und bei 0,525 (weibliche Lehrpersonen).
Bezüglich der in Tab. 4 (Rosar u. Klein 2009, S. 637) berichteten Befunde zu den linearen und quadrierten Attraktivitätseffekten bei weiblichen Lehrpersonen sollte vielleicht noch ergänzend darauf hingewiesen werden, dass es bereits substanziell bedeutsam gewesen wäre, wenn sich auch nur bei einem der acht berechneten Modelle signifikante Effekte eingestellt hätten. Bereits das wäre ein Hinweis auf einen nicht linear wirkenden Beauty Is Beastly Effect gewesen. Im Übrigen kann auch, anders als von Wolbring behauptet, keine Rede von einer mangelnden theoretischen Fundierung sein. Wir haben den Wirkungsmechanismus, der zu einem Beauty Is Beastly Effect führen kann, hinreichend thematisiert (Rosar u. Klein 2009, S. 626). Über den Forschungsstand hinausgehend haben wir die Möglichkeit einer nicht linearen Wirkung vor dem Hintergrund getestet, dass weder wir noch vergleichbare Studien (Ambady u. Rosenthal 1993; Buck u. Tiene 1989; Goebel u. Cashen 1979; Hamermesh u. Parker 2005; Klein u. Rosar 2006; Riniolo et al. 2006; Süssmuth 2006) einen linearen Effekt nachweisen konnten. Die Prüfung auf eine kurvilineare Wirkung ist in solchen Fällen eine nahe liegende methodische Vorgehensweise, die zunächst keiner weiteren Begründung bedarf. In unserem Fazit (Rosar u. Klein 2009, S. 638) haben wir zudem darauf hingewiesen, dass die nähere Auseinandersetzung mit nicht linearen Attraktivitätseffekten ein Desiderat unserer Analysen ist.
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Rosar, U., Klein, M. Mein(nach-wie-vor-schöner)Prof.de. Köln Z Soziol 62, 327–342 (2010). https://doi.org/10.1007/s11577-010-0099-9
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