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Ergebnisse

  • Jörg Pflüger
  • Robert Schurz

Zusammenfassung

Wir bewegen uns im folgenden in einer Welt, in der nichts wirklich und alles relativ ist. So bedeutet eine Behauptung wie beispielsweise: ‘Wer den Rechner für listig hält, stimmt auch der Aussage zu, Geschlechtsverkehr diene nur der Fortpflanzung’, weder, daß ein gemeinter Proband ‘listig’ für eine treffliche Attribuierung hält, noch, daß er eine solche Auffassung auch wirklich vertritt. In unserer Stichprobe lagen die Mittelwerte dieser beiden Items denn auch sehr in der Nähe der Pole ‘passt bzw. stimmt überhaupt nicht’. Die obige Behauptung (die zur Verdeutlichung erfunden ist) gewinnt nur Sinn, wenn man sie als Tendenz innerhalb unserer Stichprobe versteht und dann, unter der (‘unbewiesenen’) Annahme der Repräsentativität unserer Ergebnisse, zu einer Tendenz von Personen im Umfeld von Rechenmaschinen verallgemeinert. Da wir davon ausgehen, daß solche Relativität immer mitgedacht wird und wir unschöne Sprachgebilde wie: ‘tendenziell, eher … als und wahrscheinlich’ so weit wie möglich vermeiden wollten, haben wir solche Behauptungen meist rein indikativ formuliert.

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References

  1. 1.
    Angeführte Signifikanzen sind immer ‘zweiseitige Signifikanzen’ (siehe Anhang zur Statistik), bei geeigneter Hypothesenbildung können diese also noch halbiert werden.Google Scholar
  2. 2.
    Besitz wurde mit 1, Nicht-Besitz mit o kodiert.Google Scholar
  3. 3.
    Prozentzahlen in eckigen Klammern sind immer Irrtumswahrscheinlichkeiten. In Tabellen werden diese mit p, Pearson-Korrelationen mit r und Mittelwerte mit μ bezeichnet.Google Scholar
  4. 4.
    Vergl. den Anhang zur StatistikGoogle Scholar
  5. 5.
    Um dem Leser nicht alles vorzuenthalten, seien einmalig nicht in der Tabelle aufgeführte Variablen in der Regressionsgleichung skizziert. Eine Frau wird vorhergesagt, wenn die Vpn weniger an Sex denkt, ihre Freizeit gern mit Nichtstun verbringt und Kneipen meidet, eher progressiv ist und Kernenergie für gefährlich hält. Außerdem wurde sie in lebenspraktischer Hinsicht gefördert und kann leicht von Süssigkeiten abhängig werden. Sie schätzt sich als Person eher interessant, in ihren Leistungen als Studentin aber schlecht ein.Google Scholar
  6. 6.
    Männlich wurde mit 1, weiblich mit 2 kodiert.Google Scholar
  7. 7.
    Diese Variable ist in ihrem Gehalt schwierig einzuschätzen. Da HardwareFehler selten vorkommen, sind streng genommen eigentlich alle Fehler auf menschliches Versagen zurückzuführen. Jedoch begegnen einem viele Fehler als Systemfehler, also als technisches Versagen, bei dem der Mensch, der einmal den Programmfehler verursacht hat hinter dem System verschwindet. Wir werden im Kontext der weiteren Zusammenhänge beobachten müssen, was unsrere Probanden mit ihren Antworten zu dieser Frage ausgedrückt haben.Google Scholar
  8. 8.
    Wir geben wiederum nur die in diesem Kontext relevanten Variablen an. Für die Gruppentrennung einflußreiche Variablen sind etwa auch im Bereich Sexualität, Beziehung und Romantik zu finden.Google Scholar
  9. 9.
    Der Sozialstatus des Vater und der Mutter wurde von uns aus den angegebenen Berufen der Eltern, nach gängigen soziologischen Kriterien mit einem ‘rating’ in die Variablen’ sozstatv’ mit 6 Stufen und’ sozstatm’ mit 3 Stufen umgesetzt.Google Scholar
  10. 10.
    In diesen gleichorientierten Paarungen sind wahrscheinlich auch alleinerziehende Elternteile enthalten.Google Scholar
  11. 11.
    Wir verwenden für Faktoren Namen aus Großbuchstaben. In den folgenden Abschnitten werden wir soweit wie möglich von den schon erarbeiteten Faktoren Gebrauch machen.Google Scholar
  12. 12.
    Wir beschränken uns normalerweise auf die Angabe nur einer der beiden Variablen ‘Treumann’ und ‘Trèufrau’. Es sei hierzu eine Anmerkung gemacht, die nicht direkt mit unserem Thema in Zusammenhang steht. Diese beiden Variablen korrelieren mit r =.942, ein, bei einer so großen Stichprobe völlig unwahrscheinliches Resultat. Zum Vergleich: die Eigenschaft, ein Schüler zu sein, korreliert mit dem Alter nur mit r =-.654. Vermutlich würde man einen so hohen Korrelationskoeffizienten auch dann nicht erreichen, wenn man dieselbe Frage zweimal in einem Fragebogen auf verschieden Seiten (was ja auch hier der Fall war) stellen und die Antworten vergleichen würde. Wir vermuten deshalb, daß hier eine vorbewußte Reaktion vorliegt, die gegen den Geruch einer Doppelmoral gerichtet ist. Übrigends spielen diese Variablen bei der eingangs erwähnten Diskriminierung einiger FPI-Faktoren eine wichtige Rolle. Wir haben bei multivariaten Verfahren nur noch eine davon benutzt, da beide zusammen zwangsläufig Suppressor-Effekte produzieren.Google Scholar
  13. 13.
    Wieder ist eine Warnung angebracht. Selbstverständlich gibt es viele verschiedene Gründe, sich kontrolliert zu fühlen. Dies kann einer tendenziell paranoiden Einstellung entspringen oder einfach der Realität entsprechen; es kann sich um eine politische Feststellung handeln oder ein subjektives Gefühl des Ausgeliefertseins ausdrücken. Wir haben den Faktor, auf Grund seines Profils, in obigem Sinne verstanden, aber es ist zu erwarten, daß sich Korrelate mit anderen Faktoren ergeben werden, die diese Interpretation verschieben können.Google Scholar
  14. 14.
    Es sei eine kleine Spekulation erlaubt. Trotzdem, daß die Variablen ‘Treumann’ und ‘Treufrau’ mit.942 korrelieren, hält der Ordnungstyp die Treue beim Mann noch für merkbar wichtiger. Da unsere Stichprobe zu 85% aus Männern bestand, könnte man dies so auslegen, daß es ihm darum geht, die eigene gefährliche Zügellosigkeit in den Griff zu bekommen.Google Scholar
  15. 15.
    Hier bedeutet ein hoher Wert: Nicht-Abwehr (oder Empathie).Google Scholar
  16. 16.
    In der dritten Phase ergibt sich für multiple Regressionen das Problem, daß die Anzahl der zu betrachtenden Variablen viel größer als die Stichprobe ist. Man kann also nicht mehr auf dem ganzen Variablensatz auspartialisieren. Wir verzichten deshalb auf die Angabe von Betagewichten in Form von Tabellen und geben nur kursorisch die interessanten Variablen an, die in verschiedenen Regressionen einen maßgeblichen Einfluß gezeigt haben. Wenn nicht anders angegeben, haben alle diese Variablen eine Signifikanz kleiner als 1 %.Google Scholar
  17. 17.
    Es sei (wieder einmal) darauf hingewiesen, daß ein solcher Umgang mit dem Rechner, den wir hier durch eine nüchterne Werkzeugeinstellung charakterisiert haben, ambivalent ist und in weiteren Korrelaten auch neue Aspekte beleuchten kann. Insbesondere wird sich noch zeigen, daß negative Werte auf diesem Werkzeug-Faktor sowohl im Kontext einer kritischen und ablehnenden Einstellung wie auch einer affektiven Verstrickung auftreten können.Google Scholar
  18. 18.
    Es ist zu beachten, daß solcherart die Gegen/Eigen-Geschlechtlichkeit nur relativ zu den Attribuierungen der (gleichgeschlechtlichen) Probanden unserer Stichprobe bestimmt ist.Google Scholar
  19. 19.
    Die besprochenen Phänomene lassen sich auch auf der Ebene unserer Faktoren wiederfinden. Die dreistufige Gruppierung hat auf der Menge aller Faktoren ein Signifikanzniveau von 10%. Die oben behandelten Effekte zeigen sich analog mit einer univariaten Signifikanz kleiner 5% bei den Faktoren: SACHLICH, KONSERVAT, VERTRAU und SYSGLAUBE.Google Scholar
  20. 20.
    Wir verzichten auf eine zusätzliche Untermauerung dieser Behauptung, da wir in dieser ‘Zusammenfassung’ keine weiteren Korrelate mehr anführen wollen. Dies gilt für alle Interpretationen in diesem Abschnitt.Google Scholar

Copyright information

© Westdeutscher Verlag GmbH, Opladen 1987

Authors and Affiliations

  • Jörg Pflüger
  • Robert Schurz

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