Zusammenfassung
Um die bis zu diesem Punkt abgeleiteten Hypothesen empirisch prüfen zu können, bedarf es einer passenden quantitativen Studie. Im Folgenden wird die methodische Vorgehensweise dieser Studie dargelegt. Die Aufarbeitung des Forschungsstandes ergab bereits, dass negative Beziehungsaspekte in bestehenden Gesundheitsstudien gar nicht oder nicht differenziert genug erfasst werden, um unterschiedliche Typen negativer Beziehungsaspekte berücksichtigen zu können.
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Notes
- 1.
In der vorliegenden Arbeit wird in Anlehnung an Latcheva und Davidov (2014) zwischen Index, Skala und Antwortskala differenziert (ähnlich siehe Holm 1970). Während im Index mehrere Variablen, die Unterschiedliches messen, zu einem Wert zusammengefasst werden (z. B. Bildung, Einkommen, Beruf beim sozialen Schichtindex), wird mit Skala die Zusammenfassung mehrerer Variablen bezeichnet, die ein und dasselbe latente Konstrukt messen (z. B. negative Beziehungsaspekte). Damit können Skalen als Spezialformen von Indizes verstanden werden (Holm 1970). Demgegenüber wird der Terminus ‚Antwortskala‘ immer dann verwendet, wenn die Antwortmöglichkeiten auf eine Frage betrachtet werden (vgl. Latcheva und Davidov 2014, S. 745).
- 2.
Mortalität ist ein Indikator, welcher dem Idealtypus der objektiven Gesundheit am nächsten kommt. Aus diesem Grund bildet sie den Vergleichspunkt.
- 3.
Die Auswahl der erstgenannten Personen ist nicht ganz unumstritten, da nicht eindeutig geklärt ist, ob die Reihung der Personen zwischen den Befragten einheitlich ist. Sie können der empfundenen Nähe entsprechen, nach letztem Kontakt, Kontakthäufigkeit sortiert oder assoziativ ungeordnet sein (vgl. Brewer 1993).
- 4.
Zum Winkler-Index gehört die Erfassung des Berufsprestiges. Die Verwendung des komplexen Messinstruments führte dazu, dass 43 % der Befragten keine ausreichenden Angaben zum Beruf abgaben. Dies lag daran, dass sie sich im Ruhestand befinden, sich um die Hausarbeit kümmern sowie in Fortbildung oder Elternzeit sind. Weitere Personen waren arbeitslos oder gaben keine Antwort. Letztlich hat die Variable keinen Mehrwert für die Analysen. Sie wurde deshalb nicht weiter einbezogen.
- 5.
Während der Analysen stellte sich heraus, dass die Berücksichtigung der Einzelkomponenten des Sozioökonomischen Status (insbesondere Bildung und Einkommen) geeigneter ist, weil sie differenziertere Ergebnisse liefern. Die Indexbildung zum sozioökonomischen Status nach Lampert braucht aus diesem Grund nicht eingehend dargestellt werden.
- 6.
Zufallsauswahl in Exel basiert auf Millisekunden und ist somit keine echte Zufallsauswahl, es sollte aber für die hier notwendigen Zwecke genügen.
- 7.
Ursprünglich sollte das Programmpaket TeleForm zum Einsatz kommen, das jedoch Schwierigkeiten mit der Erkennung der Matrixfragen zur Netzwerkdichte hatte, sodass von der Verwendung von TeleForm Abstand genommen wurde. TeleForm ist ein Programm, welches Papierfragebögen automatisch einlesen und in eine Datei verschiedener Dateiformate (u. a. sav, xlsx, csv) zusammenfassen kann.
- 8.
Da das Datenanalyse-Programm R einige Funktionen vorweist, die Missings im Datensatz grafisch zu plotten, wurde die Identifikation von Abbrechern unter Verwendung von R vollzogen.
- 9.
In der Literatur wird die CCA von der (available case analysis – ACA) unterschieden und dabei auf die Art des Fallausschlusses verwiesen. Bei der CCA erfolgt ein listenweiser Fallausschluss, wohingegen die ACA einem paarweisen Fallausschluss unterliegt (Pigott 2001, S. 362).
- 10.
Multiple Imputation bedeutet, dass für die fehlenden Werte nicht nur ein, sondern mehrere Werte eingetragen werden. Dies hat den Vorteil, dass die Unsicherheit der Imputation in den Daten mit abgebildet wird (van Buuren 2018). Dieses Verfahren basiert auf der Bootstrapping-Methode, bei der aus einem Datensatz mehrere Zufallsdatensätze gezogen werden. Die Imputation wird dann an jedem Datensatz durchgeführt und die Ergebnisse einzeln abgespeichert.
- 11.
Da die PCA lineare Transformationen der eingebrachten Variablen berechnet und keine latenten Faktoren identifiziert, ist ihre Zuordnung zu Faktoranalysen prinzipiell strittig. Siehe hierzu zum Beispiel Fabrigar et al. (1999).
- 12.
Eine sehr schiefe Verteilung der abhängigen Variable (hier mentale Gesundheit) kann dazu beitragen, dass die Residuen nicht normalverteilt sind. Durch Transformation der abhängigen Variable (bspw. Logarithmieren, Ziehen der Quadratwurzel) können höhere Werte untergewichtet und kleinere Werte übergewichtet werden, sodass sich die Verteilung einer Normalverteilung angleicht (Urban und Mayerl 2018, S. 194). Dies war im vorliegenden Fall jedoch nicht notwendig.
- 13.
Urban und Mayerl (2018, S. 187) erläutern dies wie folgt: „Es wird davon ausgegangen, dass bei einer Normalverteilung der Residuen von jedem einzelnen X-Wert (bzw. von jeder einzelnen X-Werte-Kombination) auch die Summe aller Residuen (über alle X-Werte bzw. über alle X-Werte-Kombinationen hinweg) eine Normalverteilung aufzeigen muss. Und dann wäre ein einziger Normalverteilungstest zum Nachweis […] ausreichend. Diese Argumentation hat zwar eine gewisse Plausibilität, sie lässt sich aber nicht umkehren: Wenn die Summe aller Residuen normalverteilt ist, so folgt daraus nicht zwingend, dass auch die Residuen in jeder X-Wert-spezifischen Teilgruppe eine Normalverteilung aufweisen. Somit hat ein Test auf Normalverteilung über alle Residuen hinweg nur eine eingeschränkte Beweiskraft. Er ist allerdings oftmals der einzig praktikable Weg.“
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Adebahr, P. (2023). Erhebungs- und Auswertungsmethodik. In: Meine Schwiegermutter macht mich krank. Forschung und Entwicklung in der Analytischen Soziologie. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-42296-7_7
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Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden
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