C.Abig, J.Suhrke, C.Gebhardt 1

Methodeneffekte als individuelle kausale

Effekte Existentielle Schuld. Primärdatensatz der

Längsschnitterhebung 1985.Leo Montada, Barbara Reichle, Angela Schneider

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Gliederung

1. Begriffsklärung2. Vorstellung des Datensatzes3. Unsere Aufgabenstellung4. Ergebnisse5. Diskussion

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1. Begriffsklärung - Methodeneffekte

• Individuelle Methodeneffekte: −individuelle Effekte, die durch Verwenden

verschiedener Methoden zur Erfassung eines Traits entstehen

−Personen haben individuelle Ausprägungen, die allein auf Methode zurückzuführen sind

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1. Begriffsklärung - Methodeneffekte

Methodenfaktoren als individuelle kausale Effekte• Methoden werden als Treatments betrachtet!→ Verwendung einer bestimmten Methode hat

Einfluss auf den Outcome• Bsp. Allgemeine Psychologie:

Verwendung von Wörtern vs. Bildern als Targetreize

• „normale individuelle kausale Effekte“ → Unterschiede im Outcome, je nachdem, ob Person in Treat- vs. Kontrollgruppe

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• ME = Differenz zwischen True Scores zweier Variablen, die einen Trait mit verschiedenen Methoden messen:

• MEjl= τjl – τjk− Differenz des True Scores, der Trait j mit

Methode l misst und dem True Score, der denselben Trait mit Methode k misst

• Auswahl einer Referenzmethode, mit der die anderen Methoden verglichen werden (ähnlich Treat vs. KG)

1. Begriffsklärung – Methodeneffekte

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1. Begriffsklärung – Methodeneffekte• Also: MEjl= τjl – τjk

• Allgemeine Zerlegung der Variablen:• Y12 = τ 12 + ε 12 (Trait 1 mit Methode 2 gemessen)

• ME eingesetzt: Referenzmethode 1• Y12 = τ11 + (τ 12 - τ11) + ε 12

• Y12 = τ 11 + ME12 + ε 12

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1. Begriffsklärung – Betrachtung von Methodenfaktoren• Mittelwert der individuellen Methodeneffekte

ergibt den mittleren Methodeneffekt• Traits und Methodenfaktoren dürfen

korrelieren• Symmetrie:

der Modellfit ist unbeeinflusst davon, welche Referenzmethode gewählt wird

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2. Datensatz: Existentielle Schuld• Ziel der Studie: Abgrenzung des

Konstruktes „existentielle Schuld“ gegenüber anderen

• „Mit existenzieller Schuld wird das Erleben von Schuld wegen der eigenen günstigen Lebenslage bezeichnet, wobei die privilegierte eigene Lage im Vergleich zur Lage anderer als nicht (gänzlich) gerechtfertigt gesehen wird.“

(Montada & Reichle)

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2. Datensatz

• Studie: längsschnittliche Erhebung von−Demographischen Daten, Einstellungen,

Gerechtigkeitspräferenzen, Kognitionen, Emotionen und Aktionen angesichts objektiver Unterprivilegierung verschiedener Opfergruppen

• N = 434 erwachsene Westdeutsche • 40,8% weibliche Probanden • 59,2% männliche Probanden • Alter: 19 bis 84 Jahre

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2. Datensatz• Erfragung von Variablen wie Mitleid, existentielle

Schuld oder Zorn bezogen auf neun Situationen, in denen 3 Benachteiligungsbereiche: Zukunftsaussichten Jugendlicher, Wohnbedingungen, Arbeitsbedingungen

von drei Gruppen: Arbeitslosen, Menschen in der Dritten Welt, türkischen Gastarbeitern geschildert werden

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2. Datensatz

• Bildung der Variablen:• Mittelung der Items über die Situationen• Auswahl der Konstrukte Existentielle

Schuld und Mitleid• Wahrnehmung existentieller Schuld /

Mitleid gegenüber • Arbeitslosen• Menschen aus der dritten Welt• Gastarbeitern

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Beispiel-Items für existentielle Schuld

• „Meine Arbeits- und Lebensbedingungen sind so viel besser als die der Menschen in der Dritten Welt, daß ich ihnen gegenüber ein schlechtes Gewissen bekomme.“ (Existentielle Schuld, Benachteiligungsbereich: Arbeitsbedingungen, Gruppe: Menschen in der Dritten Welt)

• „Wenn ich bedenke, in welcher vergleichsweise guten Lage ich mich befinde, bekomme ich gegenüber den Türken ein schlechtes Gewissen.“ (Existentielle Schuld, Benachteiligungsbereich: Arbeitsbedingungen, Gruppe: Türkische Gastarbeiter )

• „Wenn ich meine Lage mit der von Arbeitslosen vergleiche, bekomme ich ihnen gegenüber ein schlechtes Gewissen.“ (Existentielle Schuld, Benachteiligungsbereich: Arbeitsbedingungen, Gruppe: Arbeitslose )

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2. Datensatz

• Antwortskala:• 6-stufige Antwortskala:

− von 1 = ganz genau bis 6 = überhaupt nicht• Geringe Werte: viel wahrgenommene

Existentielle Schuld / Mitleid gegenüber der benachteiligten Gruppe

• Hohe Werte: wahrgenommene Schuld / Mitleid gegenüber den benachteiligten Gruppen gering

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3. Aufgabenstellung

• Methodenfaktoren als individuelle kausale Effekte

• Ausgewählte Variablen: Mitleid und Existentielle Schuld

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4. Ergebnisse: Einfaches Modell (standardisierte Lösung)

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4. Ergebnisse:

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4. Ergebnisse: Einfaches Modell mit Methodenfaktoren

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4. Ergebnisse Einfaches Modell Vorhersage des MF• Variable: Wahrscheinlichkeitseinschätzung

zukünftiger Arbeitslosigkeit der Vp• "Für wie wahrscheinlich halten Sie es, daß Sie in den

nächsten Jahren arbeitslos werden könnten?„

• 1= sehr wahrscheinlich bis 6= sehr unwahrscheinlich −Hohe Werte: Jobverlust unwahrscheinlich−Geringe Werte: Jobverlust wahrscheinlich

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4. Ergebnisse: Einfaches Modell Vorhersage des MF

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4. Ergebnisse• Negative Korrelation zwischen Wahrscheinlichkeit des

Jobverlust und Methodenfaktor Arbeitslose Methodenfaktor wird größer, wenn eigener Jobverlust

wahrscheinlicher ist (Polung Jobverlust) Differenz der Mitleids-und Schuldwerte wird größer mögliche Interpretation: eigenes mögliches Schicksal

im Vordergrund und mehr Mitleid für Arbeitslose

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4. Ergebnisse

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Fragen?

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Syntax Model 1• Schuld Mitleid

• DA NI=6 NO=406 MA=CM

• CM FI=schuldmitleid.cm

• LA• ES_Al ES_Dw ES_Ga ML_Al ML_Dw ML_Ga

• MO NY=6 BE=FI,ZE PS=SY,FR TE=SY,FI NE=2

• LE• Schuld Mitleid

• VA 1.0 LY(1,1) LY(2,1) LY(3,1)• VA 1.0 LY(4,2) LY(5,2) LY(6,2)

• FR TE(1,1) TE(2,2) TE(3,3) TE(4,4) TE(5,5) TE(6,6)

• PD

• OU ALL

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Syntax Model 2• Schuld Mitleid MF

• DA NI=6 NO=406 MA=CM

• CM FI=schuldmitleid.cm

• LA• ES_Al ES_Dw ES_Ga ML_Al ML_Dw ML_Ga

• MO NY=6 BE=FI,ZE PS=SY,FR TE=DI,FR NE=4

• LE• MF_Al MF_Ga Schuld Mitleid

• VA 1.0 LY(1,3) LY(2,3) LY(3,3) LY(4,4) LY(5,4) LY(6,4)• VA 1.0 LY(1,1) LY(4,1) LY(3,2) LY(6,2)

• PD

• OU ALL

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Syntax Model 3• Schumi MF Job

• DA NI=7 NO=355 MA=CM

• CM FI=schumijob.cm

• LA• job ES_Al ES_Dw ES_Ga ML_Al ML_Dw ML_Ga

• MO NY=7 BE=FU,FI PS=SY,FR TE=DI,FR NE=5

• LE• Job MF_Al MF_Ga Schuld Mitleid

• VA 1.0 LY(2,2) LY(5,2) LY(4,3) LY(7,3) • VA 1.0 LY(2,4) LY(3,4) LY(4,4) • Va 1.0 LY(5,5) LY(6,5) LY(7,5) • VA 1.0 LY(1,1) !

• FR BE(2,1) BE(3,1)•• FI TE(1,1)

• FI PS(1,2) PS(1,3) PS(1,4) PS(1,5)

• FI PS (2,3)

• PD• OU ALL

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Literatur

• Montada, L., Reichle, B., Schneider, A. Existentielle Schuld. Primärdatensatz der Längsschnitterhebung 1985.

• Pohl, S., Steyer, R.(2006) Modelling Method Effects as Individual Treatment Effects