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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.

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

2 Gliederung Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden Juniorwahlprojekt und Begleitforschung 2.Mehrebenenmodelle 3.Empirische Ergebnisse

3 1. Juniorwahlprojekt und Begleitforschung Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008 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

4 1. Juniorwahlprojekt und Begleitforschung Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008 Zeitlicher Ablauf der Begleitforschung zur Juniorwahl in Bremen Konzeption der Begleitforschung VorwahlbefragungNachwahlbefragung Bürgerschaftswahl 13. Mai 2007 Auswahlverfahren und Stichprobe Schulen Schulklassen alle Schüler (Klumpen) t Juniorwahl Bürgerschaftswahl 13. Mai 2007 Juniorwahlprojekt kein Juniorwahlprojekt

5 2.1 GRÜNDE FÜR DIE ANWENDUNG 2.2 STATISTISCHE GRUNDLAGEN 2. Mehrebenenmodelle

6 2.1 Mehrebenenmodelle Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008 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 Kontexteffekt 2.Aus statistischer Perspektive, um den Besonderheiten der geschichteten Stichprobe Rechnung zu tragen Designeffekt Warum Mehrebenenmodelle?

7 2.1 Mehrebenenmodelle Kontexteffekte 1.Kontexte wirken als Opportunitäten und Restriktionen Jahrestagung AK Methoden 2008Manuela Pötschke & Christopher Meinecke Familie Schüler Freunde Klasse Abgrenzung?Zugehörigkeit? ???

8 2.1 Mehrebenenmodelle Designeffekt in Klumpenauswahl 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 begünstigt Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008

9 2.1 Mehrebenenmodellen Modellschätzung zur Wahlteilnahme Modellschätzung zur Stärke der Parteineigung Empirische Anmerkung zum Designeffekt Varianz bei Simple Random Sampling Varianz bei Cluster Sampling Varianz bei Simple Random Sampling Varianz bei Cluster Sampling Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008

10 2.2 Mehrebenenmodelle Grundidee Mehrebenenmodelle Jahrestagung AK Methoden 2008Manuela Pötschke & Christopher Meinecke Lineare EinfachregressionLineare Mehrebenenregression

11 2.2 Mehrebenenmodelle Formale Darstellung lineares Modell einfügen von... in... ergibt... und Jahrestagung AK Methoden 2008Manuela Pötschke & Christopher Meinecke (Random intercept) (Random slope)

12 2.2 Mehrebenenmodelle Formale Darstellung logistisches Modell einfügen von... in... ergibt... und Jahrestagung AK Methoden 2008Manuela Pötschke & Christopher Meinecke (Random intercept) (Random slope)

13 3. Empirische Ergebnisse EINBETTUNG POLITISCHER ÜBERZEUGUNGEN INNERHALB VON FAMILIEN EINBETTUNG POLITISCHER ÜBERZEUGUNGEN INNERHALB VON FREUNDSCHAFTSNETZWERKEN EINBETTUNG POLITISCHER ÜBERZEUGUNGEN IN KLASSENVERBÄNDE ERKLÄRUNGSMODELLE

14 3.1 Empirische deskriptive Ergebnisse Schüler und Eltern: Stellenwert politischer Diskussionen Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008

15 3.1 Empirische deskriptive Ergebnisse Schüler und Eltern: Engagement der Eltern Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008

16 3.1 Empirische deskriptive Ergebnisse Schüler und Freunde: Stellen- wert politischer Diskussionen Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008

17 3.1 Empirische deskriptive Ergebnisse Schüler und Klasse: Stellenwert politischer Diskussionen Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008

18 3.2 Erklärungsmodelle Einstellungen als Erklärungsfaktoren 1. 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 MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008

19 3.2 Lineare Mehrebenenanalyse Empty Model zur Parteineigung Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008 Y=Stärke der Parteineigung Sehr stark Sehr schwach Modell 1 Fixed part 0 2,32 jwpteil miss stör enga demo Random part σ e ij 0,79 σ u 0j 0,17 ρ0,045 N (K)202 (13) Modell 2Modell 3 2,442,65 -0,15-0,32 0,24 0,20 -0,17 -0,02 0,790,77 0,170,14 84 (13)

20 3.2 Logistische Mehrebenenanalyse Empty Model zur Wahlteilnahme Manuela Pötschke & Christopher MeineckeJahrestagung AK Methoden 2008 Modell 1Modell 2Modell 3 Fixed part 0 0,770,480,21 jwpteil0,390,86 miss-0,56 stör-0,11 enga0,79 demo0,41 Random part σ u 0j 0,06 ρ0,017 N (K)202 (13)

21 Fazit 1 Grenzen 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 MeineckeJahrestagung 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)

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


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