Politikwissenschaftliche Einstellungsforschung: Messung von Einstellungen Siegfried Schumann

Politikwissenschaftliche Einstellungsforschung:

Messung von Einstellungen

Siegfried Schumann

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Generelle Einteilung von Messverfahren

Explizite Einstellungsmaße

Beispiele: Skalometer-Fragen (Selbstauskunft)

Likert-Instrumente (auf Grundlage der klassischen Testtheorie)

Guttman-Skalen (auf Grundlage einer probabilistischen Testtheorie)

Semantisches Differential

Thurstone-Instrumente (auf Grundlage von Expertenratings)

Magnitude-Skalen (als Verfahren der Psychophysik)

Implizite Einstellungsmaße

Beispiele: Implicit Association Test (IAT)

Evaluatives Priming

Messung elektrodermaler Aktivität (EDA)

3

Explizite Einstellungsmaße

4

1. Skalometer-Fragen (Beispiel)

5

Skalometer-Fragen: Vor- und Nachteile

• Vorteile:– sehr ökonomische Erhebungsart – Informationen aus dem „System Mensch“– weitgehend „standardisiert“ → gute Vergleichbarkeit von

Ergebnissen

• Nachteile: – Selbsteinschätzung– insbes.: Diskrepanz Eigenwahrnehmung / Fremdwahrnehmung– Gefahr mangelnder Reliabilität

6

2. Likert-Instrumente (Beispiel)

Bitte sagen Sie auch bei den folgenden Feststellungen, ob sie Ihrer Meinung nach eher zutreffen oder eher nicht zutreffen.

INT.: Antwortliste 39 weiterhin verwenden!

trifft überhaupt nicht zu trifft voll und

ganz zu

-2 -1 0 +1 +2

1 Die meisten Parteipolitiker sind vertrauenswürdige und ehrliche Menschen.

5 4 3 2 1

2 Den Parteien geht es nur um die Macht. 1 2 3 4 5

3 Die Bundestagsabgeordneten bemühen sich um einen engen Kontakt zur Bevölkerung.

5 4 3 2 1

4 Politiker kümmern sich darum, was einfache Leute denken. 5 4 3 2 1

5 Die Parteien betrachten den Staat als Selbstbedienungsladen. 1 2 3 4 5

6 Die meisten Parteien und Politiker sind korrupt. 1 2 3 4 5

7 Die Parteien wollen nur die Stimmen der Wähler, ihre Ansich-ten interessieren sie nicht.

1 2 3 4 5

Ideales Antwortmuster bei mäßig positiver Merkmalsausprägung

7

Zum Likert-Verfahren:

• Allgemeines:– Grundlage: Klassische Testtheorie – Messwert: Summe der Item-Einzelwerte (ev. geteilt durch n)– Grundgedanke: Erhöhung der Reliabilität

• Vorteile:– leichte Anwendbarkeit– i.d.R. Erhöhung der Reliabilität – Informationen zu Reliablität, Validität und interner Konsistenz– Bewährung in der Praxis

• Nachteile: – Kritikpunkte der Klassischen Testtheorie (z.B. Item-Schwierigkeit

unbeachtet)– geringe Anzahl von Antwortkategorien (→mangelnde Abstufung)– wirklich „eindimensionale“ Itempools kaum erstellbar– gute „umgepolte Items“ sind selten (→ Gefahr von

Antwortverzerrung!)

8

3. Guttman-Skalen (Beispiel: Protestpotential-Skala)

• Hier sind 10 Kärtchen, auf denen jeweils eine bestimmte Art von Verhalten beschrieben ist, die Leute gewählt haben, die die Öffentlichkeit auf Ihr Anliegen aufmerksam machen wollten oder gegen etwas protestieren.

1. Beteiligung an einer Unterschriftensammlung 2. Teilnahme an einer Bürgerinitiative 3. Teilnahme an einer genehmigten politischen Demonstration 4. Beteiligung an einem Boykott 5. Weigerung, Mieten, Raten oder Steuern zu bezahlen 6. Blockieren des Verkehrs mit einer Demonstration 7. Beteiligung an einem wilden Streik 8. Besetzung von Fabriken, Ämtern und Gebäuden 9. Beschädigung fremden Eigentums10. Anwendung von Gewalt gegen Personen

(aus: Infratest GmbH 1980: 180, 211)

INT.: Orangen Kartensatz mischen und vorlegen

9

Protestpotential-Skala - Fortsetzung

• Hier sind 10 Kärtchen, auf denen jeweils eine bestimmte Art von Verhalten beschrieben ist, die Leute gewählt haben, die die Öffentlichkeit auf Ihr Anliegen aufmerksam machen wollten oder gegen etwas protestieren.Beteiligung an einer Unterschriftensammlung…Anwendung von Gewalt gegen Personen

• Bitte legen Sie nun diese Kärtchen jeweils auf das Feld der Liste, das Ihrer eigenen Einstellung am nächsten kommt, je nachdem, ob Sie im allgemeinen das beschriebene Verhalten … voll befürworten im großen und ganzen befürworten im großen und ganzen ablehnen oder entschieden ablehnen

INT.: Orangen Kartensatz mischen und vorlegen

INT.: Zusätzlich Liste C vorlegen

Verrechnung:

Befürwortung

vs.

Ablehnung

10

Protestpotential-Skala - Fortsetzung

Grundidee: „Leiter“

10. Anwendung von Gewalt gegen Personen 9. Beschädigung fremden Eigentums 8. Besetzung von Fabriken, Ämtern und Gebäuden 7. Beteiligung an einem wilden Streik 6. Blockieren des Verkehrs mit einer Demonstration 5. Weigerung, Mieten, Raten oder Steuern zu bezahlen 4. Beteiligung an einem Boykott 3. Teilnahme an einer genehmigten politischen Demonstration 2. Teilnahme an einer Bürgerinitiative 1. Beteiligung an einer Unterschriftensammlung

11

Protestpotential-Skala - Fortsetzung

Grundidee: „Leiter“ (allerdings: i.d.R. ungleicher Sprossen-Abstand!)

10. Anwendung von Gewalt gegen Personen 9. Beschädigung fremden Eigentums 8. Besetzung von Fabriken, Ämtern und Gebäuden 7. Beteiligung an einem wilden Streik 6. Blockieren des Verkehrs mit einer Demonstration 5. Weigerung, Mieten, Raten oder Steuern zu bezahlen 4. Beteiligung an einem Boykott 3. Teilnahme an einer genehmigten politischen Demonstration 2. Teilnahme an einer Bürgerinitiative 1. Beteiligung an einer Unterschriftensammlung

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Zu Guttman-Skalen:

• Allgemeines:– Grundlage: (eine) probabilistische Testtheorie – Messwert: Anzahl der „symptomatisch“ beantworteten Items– nur Ordinalskalenniveau!

• Vorteile:– echtes Skalierungsverfahren– immer noch relativ leicht zu entwickeln und anzuwenden – Schwierigkeit der Items berücksichtigt– problemlos nach oben und unten erweiterbar– Bewährung in der Praxis

• Nachteile: – Messung kann „fehlschlagen“ (Reproduzierbarkeitskoeffizient!)– Ordinalskalenniveau (s.o.) → für viele statistische

Standardverfahren ungeeignet→ kann behoben werden (Rasch-Skalierung)

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4. Semantisches Differential (Beispiel)

1 2 3 4 5 6 7

weich hart heiter traurig

verschwommen klar stark schwach

großzügig sparsam passiv aktiv

verspielt ernst zurückhaltend offen

hilfsbereit egoistisch triebhaft gehemmt

kühl gefühlvoll redselig verschwiegen friedlich aggressiv

zerfahren geordnet nüchtern verträumt

… … (nach: Schnell u.a. 2005: 176)

Angela Merkel

Bitte kreuzen Sie bei jeder Skala das Kästchen an, das Angela Merkel am besten beschreibt.

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Zum Semantischen Differential:

• Allgemeines:– ursprünglich: Erfassung der „Konnotation“ von Begriffen – Auswertung 1: Mittelwerte der Gegensatzpaare → „Profil“ für jedes Objekt– Auswertung 2: Faktorenanalysen → meist 3 Dimensionen („EPA-Struktur“):

• Vorteile:– stark vereinfachte Instrumentenentwicklung („fertiges Instrument“) aber: oft irrelevante Gegensatzpaare (friedlich/aggressiv ↔

Diamantring)Δ Interpretation der Adjektive (süß/sauer ↔

Liebe/Mitmensch/Hering)

• Nachteile: – Interpretation einzelnen der Antworten schwierig (s.o.!)– aufwändiges Verfahren bei der Erhebung

evaluation (z.B.: gut – schlecht)potency (z.B.: stark – schwach)activity (z.B.: aktiv – passiv)

[dominant!]

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Abwandlung für die Einstellungsforschung

1. Nur der Faktor „evaluation“ wird berücksichtigt.

2. Nur Gegensatzpaare mit hohen Ladungen auf diesem Faktor werden berücksichtigt.

Angela Merkel

1 2 3 4 5 6 7 schlecht gut negativ positiv

unangenehm angenehm (nach: Haddock/Maio 2007: 209)

Bitte kreuzen Sie bei jeder Skala das Kästchen an, das Angela Merkel am besten beschreibt.

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5. Thurstone-Instrumente (Beispiel)

Zu messendes Merkmal:Radikalität der Mittel, die man einzusetzen bereit ist, um polit. Ziele durchzusetzenZur Durchsetzung meiner politischen Ansichten würde ich:

A einen Leserbrief schreiben

B in den Hungerstreik treten

C mich an einer Sitzblockade beteiligen

D einen Abgeordneten anrufen

E einem Abgeordneten schreiben

F im Freundeskreis meine Meinung sagen

G an einer nicht genehmigten Demonstration teilnehmen

H an einer Unterschriftensammlung teilnehmen

I Sachen beschädigen

J notfalls ein Attentat verüben

K notfalls Menschen verletzen

L Redner mit Tomaten bewerfen

M an einer genehmigten Demonstration teilnehmen

▼ Beurteilung der Extremität der Aussage durch Experten ▼

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Beispiel - Fortsetzung

Zu messendes Merkmal:Radikalität der Mittel, die man einzusetzen bereit ist, um polit. Ziele durchzusetzenZur Durchsetzung meiner politischen Ansichten würde ich:

3.5 A einen Leserbrief schreiben

13.1 B in den Hungerstreik treten

9.4 C mich an einer Sitzblockade beteiligen

4.3 D einen Abgeordneten anrufen

4.0 E einem Abgeordneten schreiben

1.1 F im Freundeskreis meine Meinung sagen

10.3 G an einer nicht genehmigten Demonstration teilnehmen

4.1 H an einer Unterschriftensammlung teilnehmen

13.8 I Sachen beschädigen

16.9 J notfalls ein Attentat verüben

16.2 K notfalls Menschen verletzen

11.9 L Redner mit Tomaten bewerfen

5.6 M an einer genehmigten Demonstration teilnehmen

▲ Expertenurteil (Mittelwerte)

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Beispiel - Fortsetzung

Zu messendes Merkmal:Radikalität der Mittel, die man einzusetzen bereit ist, um polit. Ziele durchzusetzenZur Durchsetzung meiner politischen Ansichten würde ich:

1.1 F im Freundeskreis meine Meinung sagen

3.5 A einen Leserbrief schreiben

4.0 E einem Abgeordneten schreiben

4.1 H an einer Unterschriftensammlung teilnehmen

4.3 D einen Abgeordneten anrufen

5.6 M an einer genehmigten Demonstration teilnehmen

9.4 C mich an einer Sitzblockade beteiligen

10.3 G an einer nicht genehmigten Demonstration teilnehmen

11.9 L Redner mit Tomaten bewerfen

13.1 B in den Hungerstreik treten

13.8 I Sachen beschädigen

16.2 K notfalls Menschen verletzen

16.9 J notfalls ein Attentat verüben

▲ SORTIERTE Expertenurteile (Mittelwerte)

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Zu Thurstone-Instrumenten

• Allgemeines zur Entwicklung:– Grundlage: Einschätzung von Experten– diese weisen jeder Frage einen „Wert“ für die Merkmalsausprägung zu– möglichst gleichmäßige Abdeckung des gesamten „Antwortbereichs“– hohe Übereinstimmung der Experten-Einschätzug → Aufnahme ins Instrument

• Einsatz des Instruments:– Antwortvorgaben jeweils nur „Zustimmung“ vs. „Ablehnung“– Messwert idealerweise: „Wert“ des einen (einzigen!) Items, das Zustimmung

erfuhr– Messwert bei mehreren Antworten: Mittelwert der Werte der positiv

beantworteten Fragen– Messwert abgewandelt: höchster Wert unter den positiv beantworteten Fragen

• Vorteile:– Rückgriff auf einen großen „Wissensschatz“– leicht anwendbar, wenn einmal entwickelt

• Nachteile: – aufwändige Entwicklung– Antwortprofil schwer zu realisieren → alternative Arten, den Messwert zu

ermitteln– Verfahren steht und fällt mit der Fähigkeit der Experten, „objektiv“ zu urteilen– Kriterien der Experten bleiben unbekannt

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6. Magnitude Skalen: Grundlagen

• Aufgabe:numerische Einschätzung der Stärke eine Reizes (im Vergleich zu „Basisreiz“)Beispiel: „doppelte (empfundene) Reizintensität“

→ Verdoppelung der num. Angabe in Bezug auf eine (frei wählbare) Basis

• Experimentell vielfach bestätigtBeziehung zwischen objektiv gemessener Reizstärke und numerischer Einschätzung:Allgemeines psychophysisches Potenzgesetz:

• Einige Beispiele für „β“:

Gewicht (gehoben) 1.45Lautstärke (bei 3000 Hertz) 0.67Helligkeit (5º-Scheibe in Dunkelheit) 0.33Visuelle Fläche (Quadrate) 0.70Räumliche Länge (Linien) 1.00

βitätReizintenshepysikaliscaReaktionnumerische

21

Psychophysisches Potenzgesetz – Beispiel 1

0123456789

10111213

Gewicht (Gramm)

Punk

te

Gewicht: 1.45

(a = 1/1800)

22

Psychophysisches Potenzgesetz – Beispiel 2

0123456789

1011121314

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Lautstärke (db)

Punk

te

Lautstärke: 0.67

(a = 0.93)

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Psychophysisches Potenzgesetz – Beispiel 3

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

160

170

180

190

200

210

220

230

240

250

Helligkeit (Lumen)

Pu

nkt

e

Helligkeit: 0.33

1:1.257

1:1.257

20 6040 120

(a = 2)

1:2

1:2

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Cross-Modality-Matching

• Einschätzung der Intensität des dargebotenen Reizes erfolgt …– nicht durch eine numerische Angabe– sondern durch die Manipulation einer anderer physikalischen

Größe(nach gleichem Muster wie bisher)

• CMM-Funktion:1

2β

1

β2

1

21 itätReizintensphysikal.

a

aitätReizintensphysikal.

25

Cross-Modality-Matching - Fortsetzung

0102030405060708090

100110120130140150160170180190200210220230240250

Gewicht (Gramm)

H e

l l

i g

k e

i t

(

L u

m e

n )

0

10

20

30

40

50

60

Gewicht (Gramm)

L a

u t

s t

ä r

k e

(

d b

)

26

Indirektes Cross-Modality-Matching (Beispiel)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0 50 100 150 200 250

Helligkeit (Lumen)

Lau

tstä

rke

(db

)

Dargeboten: Gewicht (Gramm)

NICHT PHYSIKALISCH GEMESSEN!

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Indirektes Cross-Modality-Matching - Fortsetzung

• Stärke des dargebotenen Reizes (hier: „Gewicht“) … – wird nicht mehr „physikalisch“ gemessen– sondern aus zwei Einschätzungen erschlossen

• Beziehung zwischen den Einschätzungsmodalitäten

prognostizierbar!

• Bei Verwendung von Modalitäten mit Exponent (β) = 1 erhebliche

Vereinfachungen:

Psychophysisches Potenzgesetz:

CMM-Funktion:

ICMM-Funktion:

• Modalitäten mit (β) = 1: z.B.: Zahlenvergabe, Linienzeichnen …

itätReizintensphys.aReaktionnum.

21

21 itätReizintensphys.

a

aitätReizintensphys.

2'

1 ModalitätinWertaModalitätinWert

28

Berechnung des Messwertes bei β = 1: (Beispiel)

„Basis“ Einzuschätzen

• Modalitäten:– Linienzeichnen – numerische Angabe

• Messwert: Länge „Einschätzungslinie“ num.

Angabe „Einschätzung“ Länge „Basislinie“ num. Angabe

„Basis“

2

Magnitude-Wert =

+

29

Zu Magnitude-Skalen

• Vorteile:– Experimentelle Grundlage– echtes Skalierungsverfahren

nicht nur „Zuordnungsregel“ „Erfolg“ der Skalierung prüfbar! (ICMM-Funktion!)

– Behebt viele Schwächen der üblichen Messverfahren, z.B. Individuelle Interpretation von verbalen Antwortkategorien

(„sehr stark“) Informationsverlust durch wenige Antwortvorgaben

• Nachteile: – etwas aufwändigere Entwicklung – ungewohnte Antwortmodalitäten für den Befragten

(Trainingsphase!)– Mehraufwand bei der Datenaufnehme (z.B.: „Linienzeichnen“)– am besten: Messung in zwei Modalitäten (→ Aufwand!)

30

Implizite Einstellungsmaße

31

Weshalb implizite Einstellungsmaße?

• unbewusste Einstellungen erfassbar!

• kaum Effekte der Item-Darbietung (z.B. Halo-Effekte)

– bzw. ggf. kontrolliert eingesetzte Effekte (z.B. Evaluatives

Priming)

• keine (oder stark reduzierte) Effekte der sozialen Erwünschtheit

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1. Implicit Association Test (IAT) – Beispiel

»S«-Tasten-Reaktion »K«-Tasten-Reaktion

Männliche Namen Weibliche Namen

Positive Adjektive

Männliche Namen oder Positive Adjektive

Negative Adjektive

Männliche Namen oder Negative Adjektive

Negative Adjektive

Weibliche Namen oder Negative Adjektive

Positive Adjektive

Weibliche Namen oder Positive Adjektive

1

2

3

4

5

nach: Haddock / Maio (2007: 211)

Zu erfassen:Geschlechterbezogene Einstellungen

jew. 20-40 Durchgänge; möglichst schnelle Reaktion

33

1. Implicit Association Test (IAT) – Beispiel

»S«-Tasten-Reaktion »K«-Tasten-Reaktion

Männliche Namen Weibliche Namen

Positive Adjektive

Männliche Namen oder Positive Adjektive

Negative Adjektive

Männliche Namen oder Negative Adjektive

Negative Adjektive

Weibliche Namen oder Negative Adjektive

Positive Adjektive

Weibliche Namen oder Positive Adjektive

1

2

3

4

5

nach: Haddock / Maio (2007: 211)

„leichte“ Aufgaben, wenn Männer positiver beurteilt werden „kongruente

Verbindungen“

vs.

34

1. Implicit Association Test (IAT) – Beispiel

»S«-Tasten-Reaktion »K«-Tasten-Reaktion

Männliche Namen Weibliche Namen

Positive Adjektive

Männliche Namen oder Positive Adjektive

Negative Adjektive

Männliche Namen oder Negative Adjektive

Negative Adjektive

Weibliche Namen oder Negative Adjektive

Positive Adjektive

Weibliche Namen oder Positive Adjektive

1

2

3

4

5

nach: Haddock / Maio (2007: 211)

„leichte“ Aufgaben, wenn Frauen positiver beurteilt werden

vs.

„kongruente Verbindungen“

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2. Evaluatives Priming

• Ausgangspunkt:– Definition von „Einstellung“:

eine im Gedächtnis abgespeicherte Assoziation zwischen einem Einstellungsgegenstand und einer zusammenfassenden Bewertung

– Assoziationen variieren in Bezug auf ihre Stärke

– Assoziationsstärke bestimmt die Zugänglichkeit einer Einstellung

• Aufgabenfolge:– Darbietung des Einstellungsgegenstands– Darbietung bewertender Adjektive, z.B.: – Aufgabe: so schnell wie möglich „Valenz“ angeben (positiv /

negativ)– Gemessen: Geschwindigkeit, mit der die Angabe erfolgt (nach:

Haddock / Maio 2007: 210)

ekelhaft

36

Evaluatives Priming (Beispiel)

37

Evaluatives Priming (Beispiel - Fortsetzung)

Bedeuten die folgenden Adjektive etwas Positives oder etwas Negatives?

(Bitte entsprechende Taste drücken)

Positiv Negativ

Positiv Negativ

Positiv Negativ

Positiv Negativ

liebevoll

hinterlistig

rücksichtslos

fürsorglich

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Hauptproblem beim evaluativen Priming:

Priming

Reaktionsgeschwindigkeit„Klarheit“ der Valenz

(z.B. „liebevoll“ – verlassener Partner!)

39

3. Messung elektrodermaler Aktivität (EDA)

• EDA: Messbare Änderungen bioelektrischer Eigenschaften der Haut

• Physikalisch unterschiedlich beschreibbar, z.B.– Leitfähigkeits-– Widerstands oder– Potentialänderungen

• erfassbar: Stärke von Einstellungen

• nicht erfassbar: Valenz von Einstellungen

(nach:

Vossel/Zimmer 1998: 53)

Empfohlene Elektrodenplatzierungen

40

Probleme impliziter Einstellungsmaße (allgemein):

• oft niedrige Korrelation mit expliziten Einstellungsmaßen

↓• mögliche Gründe:

– Messung „unbewußter“ Einstellungen – keine Effekte soz. Erwünschtheit, Halo etc.– Messung anderer Konstrukte

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Fazit

• höchst unterschiedliche Verfahren zur

Einstellungsmessung

• unterschiedliche „Messtheorien“ je nach Verfahren

• oft Validitätsprobleme (was wird gemessen?)

• am häufigsten angewandt: – Skalometerfragen– Likert-Verfahren

42

Vielen Dank

für Ihre

Aufmerksamkeit!

43

Original a. zu: Cross-Modality-Matching

0102030405060708090

100110120130140150160170180190200210220230240250

0 50 100

150

200

250

300

350

400

450

500

550

600

650

700

750

800

850

900

950

1000

Gewicht (Gramm)

Hel

lig

keit

(L

um

en)

44

Original b. zu: Cross-Modality-Matching

0

10

20

30

40

50

60

0 50 100

150

200

250

300

350

400

450

500

550

600

650

700

750

800

850

900

950

1000

Gewicht (Gramm)

Lau

tstä

rke

(db

)