JAHRESTAGUNG DES AK METHODEN 06. UND 07. JUNI 2008 MANUELA PÖTSCHKE CHRISTOPHER MEINECKE Potentiale und Grenzen von Mehrebenenmodellen Am Beispiel der

JAHRESTAGUNG DES AK METHODEN06. UND 07. JUNI 2008

MANUELA PÖTSCHKE

CHRISTOPHER MEINECKE

Potentiale und Grenzen von Mehrebenenmodellen

Am Beispiel der Einflüsse auf Erstwähler

Gliederung

Manuela Pötschke & Christopher Meinecke Jahrestagung AK Methoden 2008

1.Juniorwahlprojekt und Begleitforschung

2.Mehrebenenmodelle

3.Empirische Ergebnisse

1. Juniorwahlprojekt und Begleitforschung


• Die Wahlbeteiligung von Jungwählern ist in den letzten Jahren überproportional zurückgegangen

• Das vom Verein Kumulus e.V. organisierte Juniorwahlprojekt hat das Ziel, politische Bildung und politische Partizipation zu fördern

• Ganz allgemein soll den Jugendlichen mit der Juniorwahl der Stellenwert von Wahlen vergegenwärtigt werden

• Ganz konkret sollen die ErstwählerInnen zur Stimmenabgabe bei Europa-, Bundes- und Landtagswahlen animiert werden

Aufgaben und Ziele

1. Juniorwahlprojekt und Begleitforschung


• Zeitlicher Ablauf der Begleitforschung zur Juniorwahl in Bremen

Konzeption der Begleitforschung

Vorwahlbefragung

Nachwahlbefragung

Bürgerschaftswahl

13. Mai 2007

• Auswahlverfahren und Stichprobe

Schulen Schulklassen alle Schüler (Klumpen)

t

Juniorwahl

Bürgerschaftswahl

13. Mai 2007

Juniorwahlprojekt

kein Juniorwahlprojekt

2.1 GRÜNDE FÜR DIE ANWENDUNG

2.2 STATISTISCHE GRUNDLAGEN

2. Mehrebenenmodelle

2.1 Mehrebenenmodelle


• Es gibt grundsätzlich mehrere Gründe, die für die Berechnung eines Mehrebenenmodells sprechen

• Für das Juniorwahlprojekt sind es zwei zentrale Gründe:

1. Aus inhaltlicher Perspektive, um die Gesamtvarianz in die durch die einzelnen Ebenen erklärbaren Varianzanteile zu zerlegen

Kontexteffekt2. Aus statistischer Perspektive, um den Besonderheiten

der geschichteten Stichprobe Rechnung zu tragen Designeffekt

Warum Mehrebenenmodelle?

2.1 MehrebenenmodelleKontexteffekte

1. Kontexte wirken als Opportunitäten und Restriktionen

Jahrestagung AK Methoden 2008Manuela Pötschke & Christopher Meinecke

Familie

Schüler

Freunde

Klasse

Abgrenzung?Zugehörigkeit? ???

2.1 MehrebenenmodelleDesigneffekt in Klumpenauswahl

2

2

SRS

CSdeff

Varianz bei Simple Random Sampling

Varianz bei Cluster Sampling

2. Der Designeffekt

• Verhältnis zwischen der tatsächlichen Samplingvarianz und der Samplingvarianz, die sich ergibt, wenn in Daten aus einer Klumpenauswahl (fälschlicherweise) eine einfache Zufallsauswahl (SRS) unterstellt wird.

• Bei Nichtberücksichtigung des Designeffekts werden die Varianzen und Standardfehler unterschätzt

• Dadurch kommt es bei Signifikanztests eher zu signifikanten Ergebnissen und die Forschungshypothese wird begünstigtManuela Pötschke & Christopher Meinecke Jahrestagung AK Methoden 2008

2.1 Mehrebenenmodellen

Modellschätzung zur Wahlteilnahme

Modellschätzung zur Stärke der Parteineigung

Empirische Anmerkung zum Designeffekt

2 2CS2 2SRS

0,099deff 1,266

0,088



2 2CS2 2SRS

0,153deff 1,027

0,151




2.2 MehrebenenmodelleGrundidee Mehrebenenmodelle

ijijjjij exy 110 Jahrestagung AK Methoden 2008Manuela Pötschke & Christopher Meinecke

Lineare Einfachregression

Lineare Mehrebenenregression

ijy

ijx

i 0 1 1i iy x e


Formale Darstellung lineares Modell

ni ,...,1

Jj ,...,1

einfügen von ...

jj u000

jj u111

in ...

ergibt...

und

ijijjjij exy 110

ijijjijjij exuxuy 111100


(Random intercept)

(Random slope)


Formale Darstellung logistisches Modell

ni ,...,1

Jj ,...,1

einfügen von ...

jj u000

jj u111

in ...

ergibt...

und


(Random intercept)

(Random slope)

0 1ij x

1

1 e

0 0 j 1 1ij 1 j 1ijij u x u x

1

1 e

3. Empirische Ergebnisse

EINBETTUNG POLITISCHER ÜBERZEUGUNGEN INNERHALB VON FAMILIEN

EINBETTUNG POLITISCHER ÜBERZEUGUNGEN INNERHALB VON FREUNDSCHAFTSNETZWERKEN

EINBETTUNG POLITISCHER ÜBERZEUGUNGEN IN KLASSENVERBÄNDE

ERKLÄRUNGSMODELLE

3.1 Empirische deskriptive ErgebnisseSchüler und Eltern: Stellenwert politischer Diskussionen


3.1 Empirische deskriptive Ergebnisse

Schüler und Eltern: Engagement der Eltern


3.1 Empirische deskriptive Ergebnisse

Schüler und Freunde: Stellen-wert politischer Diskussionen


3.1 Empirische deskriptive ErgebnisseSchüler und Klasse: Stellenwert politischer Diskussionen


3.2 Erklärungsmodelle

Einstellungen als Erklärungsfaktoren1. Faktor: Misstrauen gegenüber Politik

4. Faktor: Demokratische Einstellung

3. Faktor: Politisches Engagement

2. Faktor: Politik als Störfaktor

Es ist im Allgemeinen sehr schwierig, sich eine objektive Meinung zu politischen Sachverhalten zu bilden.Bei den meisten Politikern klafft das Verhalten vor und nach der Wahl weit auseinander.

Die meisten Äußerungen der Politiker sind reine Propaganda.

Die Wählerinnen und Wähler haben außerhalb von Wahlen nur wenig Einfluss auf die Regierung.

Durch die Politik werden viele Probleme erst unnötig kompliziert.

Unsere Wirtschaft würde besser funktionieren, wenn sich unsere Politiker nicht dauernd einmischen würden.

Wir müssen uns stärker politisch betätigen, damit wir die politischen Entscheidungen beeinflussen können.

Wichtigkeit des Rechts auf Wahl

Jeder Bürger hat das Recht, notfalls für seine Überzeugungen auf die Straße zu gehen.Jede demokratische Partei sollte grundsätzlich die Chance haben, an die Regierung zu kommen.Die Interessen des ganzen Volkes sollten immer über den Sonderinteressen des Einzelnen stehen.Manuela Pötschke & Christopher Meinecke Jahrestagung AK Methoden 2008

3.2 Lineare MehrebenenanalyseEmpty Model zur Parteineigung


Y=Stärke der Parteineigung

Sehr stark

Sehr schwach

Modell 1

Fixed part

0 2,32

jwpteil

miss

stör

enga

demo

Random part

σeij0,79

σu0j0,17

ρ 0,045

N (K) 202 (13)

Modell 2 Modell 3

2,44 2,65

-0,15 -0,32

0,24

0,20

-0,17

-0,02

0,79 0,77

0,17 0,14

84 (13) 84 (13)

3.2 Logistische MehrebenenanalyseEmpty Model zur Wahlteilnahme

1 logit 0,7688

1 1p 0,6832

1 e 1 e


Modell 1 Modell 2 Modell 3

Fixed part

0 0,77 0,48 0,21

jwpteil 0,39 0,86

miss -0,56

stör -0,11

enga 0,79

demo 0,41

Random part

σu0j0,06

ρ 0,017

N (K) 202 (13) 202 (13) 202 (13)

Fazit 1Grenzen von Mehrebenenmodellen

Komplexe Stichprobenpläne sind notwendig

Große Fallzahlen sind notwendig

Hox 1998: N=50 als Mindestanforderung auf Ebene 2 wenn Interaktionen und Varianzanteile analysiert werden

Maas/ Hox 2004: N=50 als Mindestanforderung auf Ebene 2 (50/20); bei besonderem Interesse an Zufallseffekten 100/10

Ditton 1998, 125: Parameterschätzungen gelten als robust, Varianz- und Standardfehlerschätzungen reagieren sensibler auf Abweichungen von Modellannahmen und Stichprobengrößen.

Generell: „For accuracy and high power of large number of groups appears more important than a large number of individuals per group“ (Hox 2002: 174).Manuela Pötschke & Christopher Meinecke Jahrestagung AK Methoden 2008

Snijders/ Bosker 1993: N=100 als Mindestanforderung auf Ebene 2 wenn Interaktionen und Varianzanteile analysiert werden

Kreft 1996: 30/ 30 – Regel (einfache 2-Ebenen-Modelle)

Fazit 2

Evaluationsforschung im Bereich der politischen Bildung ist unverzichtbar.

Wahlteilnahme und Stärke der Parteineigung sind im Kontext zu erklären.

Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!

Kontakt:[email protected] [email protected]

Erste Ergebnisse:

Die Teilnahme am Juniorwahlprojekt bringt eine Erhöhung der Wahrscheinlichkeit für die Wahlteilnahme und eine stärkere Parteineigung mit sich.

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JAHRESTAGUNG DES AK METHODEN 06. UND 07. JUNI 2008 MANUELA PÖTSCHKE CHRISTOPHER MEINECKE Potentiale und Grenzen von Mehrebenenmodellen Am Beispiel der