Anhang zum Aufsatz:

Michael Beck und Karl-Dieter Opp, Der faktorielle Survey und die Messung von Normen, in: Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie 2001, Bd. 53, Heft 2, 283-306.

Neue Programme zur Durchführung von faktoriellen Surveys

In dem genannten Aufsatz wird in die Methode des faktoriellen Surveys eingeführt. Dabei wird die Messung von Normen als Beispiel verwendet. Bei der praktischen Durchführung faktorieller Surveys sind zwei Schritte relativ aufwendig. Dies gilt zum einen für die Konstruktion der Vignetten und der Vignetten-Sets, die den Be­fragten vorgegeben werden. Zum anderen ist es aufwendig, befragtenspezifische erklärte Varianzen oder Koeffi­zienten in einem Datensatz zu speichern. Im folgenden werden zwei Programme vorgestellt, die diese bei­den Aufgaben erheblich erleichtern und damit, so hoffen wir, zur Verbreitung des faktoriellen Surveys beitragen.

Wenn Befragte als Einheiten der Analyse verwendet werden, erfolgt eine Aggregierung des Vignettendatensatzes (d.h. des Datensatzes mit Urteilen als Einheiten). Im Rahmen des SPSS-Programms wird hierzu das Kommando "aggregate" verwendet. Zur Erleichterung befragtenspezifischer Analysen wird dieses Kommando - nach der Vorstellung der beiden genannten Programme - erläutert.

Ein Programm zur Erstellung von Vignetten

Das Programm besteht aus zwei Teilen: aus einem Word-Dokument, welches das aus­zu­führende Makro enthält, sowie aus einer Dokumentation zum Verständnis und Um­gang mit dem Programm. Dieses Programm wurde mit Visual-Basic für Word von Raphael Hüfner (Universität Leipzig, Institut für Psychologie) und Michael Beck (Universität Leip­zig, Institut für Soziologie) erstellt.[1] Es stellt, wie gesagt, eine wesentliche Erleich­te­rung für die Kon­struk­tion der Vignetten dar.

Um den Arbeitsaufwand mit dem Makro auf ein Minimum zu begrenzen, wird an dieser Stelle auf die genaue Verfahrensweise des Programms und deren Variationen einge­gan­gen. Der erste Arbeitsschritt ist das Öffnen des Beispieldokumentes. Die zu öffnende Datei ist ein Word-Dokument und beinhaltet ein Makro. Diese Datei in der vorliegenden Beispielversion sowie die Dokumentation sollten ausgedruckt und anschließend als Vorlage genutzt werden.

Je nach der Sicherheitseinstellung bei MS Word muß das Makro aktiviert wer­den. Es ist möglich, daß die Sicherheitseinstellung „hoch“ ausgewählt wurde. Öffnet man mit dieser Einstellung das Word-Dokument, so wird das Makro nicht aufgerufen. Ohne jeg­lichen Hinweis wird die Datei ohne Makro geöffnet. Bevor man das Programm zur Vignet­ten­erstellung nutzt, sollte man diese Einstellungen überprüfen.

Das Beispielprogramm, das im folgenden behandelt wird, muß lediglich nach dem In­halt und den Gestaltungswünschen des Fragebogens umgeschrieben werden. Auf diese Änderungen wird im folgenden eingegangen. Um mit Hilfe dieses Programms Vig­netten zu erzeugen, ist die Eingabe der Merkmalsdimensionen und deren Ausprägungen nö­tig. Zur Veranschaulichung wird ein einfaches Beispiel verwendet. Dieses Beispiel stellt einen kleinen Ausschnitt der im Aufsatz behandelten Untersuchung zur Nichtraucher-Norm dar. Weiter unten ist die vollständige Version des Programms zu finden:

Dimension Geschlecht

m

w

Dimension Niveau

1

2

3

Position

Geschlecht

m         Herr Müller

w         Frau Meier

Position

fix

besucht ein Restaurant. Es handelt sich um

Position

Niveau

1 ein Luxusrestaurant.

2 ein einfaches Restaurant.

3 eine Kneipe.

Als erstes werden mit dem Codewort "Dimension" alle Merkmalsdimensionen ange­geben. Dabei wird in Kurzform die Anzahl der Ausprägungen aufgeführt (Buchstabe oder Zahl). Dies sind im obigen Beispiel zuerst Geschlecht – „m“ und „w“. In dieser Form wer­den alle Dimensionen angegeben. Der Name für die Dimension (z.B. "Geschlecht") und deren Ausprägungen (z.B. "m" und "w") dürfen maximal aus einem Wort oder aus meh­reren Wörtern ohne Leerzeichen zwischen den Wörtern bestehen.

Mit dem Codewort ‘Position‘ folgen nun die Ausprägungen der Dimen­sionen. In die zweite Zeile wird der Name der Dimension eingetragen. Anschließend folgen die ausfor­mu­­lierten Ausprägungen unter Angabe der genannten Kurzform bei „Dimension“. Bei Ge­schlecht wären die Kurzformen, welche unter "Dimension" verwendet wurden, "m" und "w", mit den ausformulierten Ausprägungen „Herr Müller“ und „Frau Meier“.

Mit dem Codewort ‘fix‘ kann man feststehende Satzteile einbauen. Diese gehen nicht in die Zufallsauswahl ein. In unserem Beispiel ist dies „besucht ein Restaurant. Es han­delt sich um“. Das Programm führt mittels einer Zufallsauswahl die Satzteile zusammen, so daß eine Vignette entsteht.

Aus dem kurzen Beispiel könnte nach einer Zufallsauswahl folgende fiktive Situ­ation entstehen:

Frau Meier besucht ein Restaurant. Es handelt sich um eine Kneipe.

Die genaue Verfahrensweise dieser Inputs wird in der Dokumentation näher erläutert.

Weiterhin hat man die Möglichkeit, eine individuelle Schätzskala einzubinden. Zwi­schen den Vignetten kann ein Zwischentext eingefügt werden, welcher zum Beispiel die Beurteilungsskala sein könnte (siehe Anhang).

Im Anschluß an die Eingabe der Merkmalsausprägungen folgt eine Auswahl von Ver­einfachungen, die den Umgang mit dem faktoriellen Survey erleichtern und damit gleich­zei­tig seine Kosten senken.

Ausschlüsse

(Geschlecht = w) & (Eigenschaft = 3)

Optionen

AnzahlVignetten 10

AnzahlSets 2

Schriftprobe hallo

StatDateiname viggi

StatÜberschrift ja

StatCodes ja

Das Programm enthält die Erstellung einer Textdatei, welche die üblichen Ziffern­codes ausgibt. Diese Textdatei kann mit neueren Versionen von SPSS ohne Probleme ein­ge­­lesen werden. Mit Hilfe dieser Einbindung in SPSS verfügt man über die Grundlage für den zu erstellenden Datensatz. Dieser enthält alle Ausprägungen der verwendeten Vignetten vom Fragebogen. Außerdem kann man wählen, ob Variablennamen übernommen (statüber­schrift ja) oder ob neben den Zifferncodes auch die Stufencodes (Antwortkategorien) wie­der­gegeben werden sollen (Statcodes ja).

Weiterhin können Ausschlüsse definiert werden. Dies sind Kombinationen, die bei der Erstellung der Vignetten nicht berücksichtigt werden sollen. Bei unserem obigen Bei­spiel wird das Geschlecht mit der Ausprägung w (steht für weiblich) und die Eigenschaft mit der Aus­prägung 3 (ist Gelegenheitsraucher) ausgeschlossen.[2]

Unter dem Menüpunkt "Optionen" kann man angeben, wie viele Vignetten je Fra­ge­bogenset ausgegeben werden und wie groß die Anzahl der verschiedenen Frage­bogen­sets sein soll. Hier werden zwei Fragebogensets mit jeweils 10 Vignetten ausgegeben.

Das Programm erlaubt weiter die Wahl der Schriftart für den auszugebenden Frage­bogen. Für diese Option schreibt man das Wort (z.B. hallo) in der gewünschten Schriftart und der Schriftgröße.

Im folgenden wird die Syntax zur Erstellung eines Fragebogens mit Hilfe des Makros dargestellt.

Dimension Geschlecht

m

w

Dimension Niveau

1

2

3

Dimension AnzahlRaucher

nie

ein

mehr

meist

Dimension Verweildauer

1

2

Dimension Eigenschaft

1

2

3

Position

Geschlecht

m Herr Müller

w Frau Meier

Position

fix

besucht ein Restaurant. Es handelt sich um

Position

Niveau

1 ein Luxusrestaurant.

2 ein einfaches Restaurant.

3 eine Kneipe.

Position

AnzahlRaucher

nie        Es gibt niemanden, der raucht.

ein        Es gibt eine Person, die raucht.

mehr    Es gibt mehrere Leute, die rauchen.

meist    Die meisten Anwesenden rauchen.

Position

Geschlecht, Verweildauer

m,1       Herr Müller bleibt nur kurze Zeit, um ein Bier zu trinken.

m,2       Herr Müller bleibt längere Zeit, um ein Menü zu essen.

w,1       Frau Meier bleibt nur kurze Zeit, um ein Bier zu trinken.

w,2       Frau Meier bleibt längere Zeit, um ein Menü zu essen.

Position

Geschlecht, Eigenschaft

m,1       Herr Müller raucht meist mehr als eine Schachtel Zigaretten pro Tag.

m,2       Herr Müller raucht meist weniger als eine Schachtel Zigaretten pro Tag.

m,3       Herr Müller ist Gelegenheitsraucher.

w,1       Frau Meier raucht meist mehr als eine Schachtel Zigaretten pro Tag.

w,2       Frau Meier raucht meist weniger als eine Schachtel Zigaretten pro Tag.

w,3       Frau Meier ist Gelegenheitsraucherin.

Überschrift

Wann darf man in einem Restaurant rauchen?

Hier noch einmal der Bewertungsmaßstab:

Man darf auf keinen Fall rauchen					Man darf auf jeden Fall rauchen
-3	-2	-1	+1	+2	+3

Zwischentext

Ihre Bewertung: ____

Ausschlüsse

(Geschlecht = w) & (Eigenschaft = 3)

Optionen

AnzahlVignetten 5

AnzahlSets 2

Schriftprobe hallo

StatDateiname viggi

StatÜberschrift ja

StatCodes y

Die Berechnung und Speicherung befragtenspezifischer Koeffizienten

Wie bereits gesagt, bietet der faktorielle Survey die Möglichkeit, Regressionen für jeden einzelnen Befragten zu berechnen. Mit Hilfe der Statistiksoftware SPSS können zwar Regressionen für jeden einzelnen Probanden berechnet werden; jedoch besteht nicht die Möglichkeit, die befrag­tenspezifischen erklärten Varianzen und Koeffizienten im Datensatz abzuspeichern. Dies erlaubt jedoch die Statistiksoftware Stata.[3] Stata ist eine insbesondere in den USA ver­breitete Statistik-Software.

Um mittels Stata befragtenspezifische erklärte Varianzen und Koeffizienten zu be­rech­­nen und zu speichern, muß das Programm Stata zugänglich sein. Weiter muß der Da­ten­satz im Stata-Format abgespeichert worden sein. Für die Umwandlung von System­da­teien des SPSS Programms und einer Viel­zahl von Dateien aus anderen Pro­gram­men in Stata-System­dateien ist das Programm StatT­ransfer geeignet.[4] Wenn die Koeffizienten dann in Stata berechnet und gespeichert wurden, kann die betreffende Datei mit StatTrans­fer auch wieder in eine SPSS-Systemdatei (oder in eine andere Datei) umgewandelt werden und dann mit SPSS weiter analysiert werden.

Um die erklärten Varianzen und Koeffizienten für jeden Befragten zu speichern, muß zunächst eine Re­gres­sion berechnet werden. Sodann wird Stata angewiesen, die ge­nannten Kennzahlen je Befragter zu speichern. Im folgenden wird ein Syntaxbeispiel zur Be­rechnung der Regression je Proband und zur Abspeicherung der Koeffizienten dargestellt. Dabei werden die einzelnen Arbeitsschritte erklärt. Wir hoffen, daß diese Beschreibung aus­reicht, das Pro­gramm Stata mit möglichst geringer Einarbeitungszeit für die Berechnung und Speicherung der befragtenspezifischen Koeffizienten zu nutzen.[5]

Das Programm muß zunächst einen Namen bekommen, in unserem Beispiel „re­gress“. Mit Hilfe dieses Programmnamens wird später die Prozedur in Stata aufgerufen und gestartet. Hierzu wird lediglich der Programmname „regress“ in die Kommandozeile von Stata eingegeben.

Wenn das Programm mit einem Namen benannt wurde, muß als nächstes der Name des zu verwendenden Datensatz angegeben werden. Das Kommando lautet "use rauchen" - der Datensatz heißt also "rauchen.dta". Man beachte, daß dieser Datensatz in dem Daten­ordner von Stata sein muß. Der Datensatz muß weiterhin nach einer laufenden Nummer (hier "lfd2", die identisch mit der Befragtennummer ist) geordnet sein. Das Kommando für die Sortierung ist "sort lfd2". Die laufende Nummer ist fortlaufend so sortiert, daß ein Proband mit seinen abgegebenen Urteilen eine Variablenausprägung besitzt. (Proband 1 hat z.B. bei all seinen abgegebenen Urteilen – im Beispiel 10 abgegebene Urteile – die lfd2 =1.) Man beachte auch hier den Aufbau des Datensatzes: Nicht der Proband an sich geht als eine Ein­heit in die Analyse ein, sondern die Vignette bzw. das Urteil.

Diese fortlaufenden Zahlen dürfen nicht unterbrochen sein. Wenn z.B. die fort­lau­fen­den Zahlen "1,2,3,4,5,6,8,9,10" sind, so berechnet Stata lediglich die Regressionen bis zum sechsten Probanden, da eine Unterbrechung vorliegt.

Das "while" Kommando weist Stata an, die folgende Regression (Kommando "re­gress") für jeden Befragten zu berechnen. Bei Stata wird nach dem Kommando "regress" zuerst die abhängigen Variable (in diesem Falle "urteil") angegeben. Es handelt sich hier um das Urteil bei den einzelnen Vignetten. Direkt danach werden die unabhängigen Vari­ablen geschrieben. Dies sind im Beispiel die Vignettendimensionen r, rrauv2, t, u, v. Weiter wird u.a. die erklärte Varianz (estRsq2) gespeichert.

Nach dem Regressions-Kommando erfolgen die Anweisungen zum Speichern der Koeffizienten. Abschließend wird die Datei mit den befragtenspezifischen Kennzahlen in einem neuen Datensatz "rauchen2.dta" im Datenordner von Stata gespeichert. Der Befehl lautet "save rauchen2‘. Die gespeicherten Kennzahlen (B-Werte, R-Square, etc.) werden in den Datensatz geschrieben.

Ist das Programm im Stata-Editor geschrieben, so wird das gesamte Dokument mar­kiert und über den Menüpunkt Tools und Run gestartet. Wenn die Prozedur fehlerfrei ablief, erscheint im Output-Fenster von Stata ohne Fehlermeldung eine Bestätigung. Nun muß in der Kommandozeile von Stata das Programm aufgerufen werden, in dem lediglich der Namen des Programms angegeben wird („regress“). Wenn alles fehlerfrei eingegeben wurde, laufen die ersten Regressionen im Outputfenster. Fortgesetzt werden die Regres­sio­nen mit dem Aufrufen des Dateneditors.

Im folgenden wird an einem Programmbeispiel die Berechnung und Abspeicherung der befragtenspezifischen Koeffizienten mit dem Programm Stata demonstriert.

program define regress

            if "rauchen" == "" | "rauchen2" == "" {

                                    di in red "You must specify an input and output filename"

                                    exit 198

            }

            if "rauchen" == "rauchen2" {

                                    di in red "Input and output filenames cannot be the same"

                                    exit 198

            }

            use rauchen

            sort lfd2

            local i = lfd2[1]

            while `i' <= lfd2[_N] {

                        regress urteil r rrauv2 t u v if lfd2==`i'

                        cap gen double estr = _coef[r] if lfd2 == `i'

                        if _rc {

                                    replace estr = _coef[r] if lfd2==`i'

                                    replace estrrauv2 = _coef[rrauv2] if lfd2==`i'

                                    replace estt = _coef[t] if lfd2==`i'

                                    replace estu = _coef[u] if lfd2==`i'

                                    replace estv = _coef[v] if lfd2==`i'

                                    replace estRsq2 = _result(7) if lfd2==`i'

                                    replace estrmse2 = _result(9) if lfd2==`i'

                                    replace estrss32 = _result(4) if lfd2==`i'

                                    replace nregobs2 = _result(1) if lfd2==`i'

                        }

                        else {

                                    gen double estrrauv2 = _coef[rrauv2] if lfd2==`i'

                                    gen double estt = _coef[t] if lfd2==`i'

                                    gen double estu = _coef[u] if lfd2==`i'

                                    gen double estv = _coef[v] if lfd2==`i'

                                    gen double estRsq2 = _result(7) if lfd2==`i'

                                    gen double estrmse2 = _result(9) if lfd2==`i'

                                    gen double estrss32 = _result(4) if lfd2==`i'

                                    gen byte nregobs2 = _result(1) if lfd2==`i'

                        }

                        local i = `i' + 1

            }

            save rauchen2,replace

end

SPSS-Anweisung zur Erstellung einer aggregierten SPSS-Datei

Für die Aggregierung der ursprünglichen Datei der Studie zur Nichtraucher-Norm wird im folgenden das SPSS-Kommando angegeben. Dabei beschränken wir uns der Kürze halber nur auf einige Variablen. Zunächst muß die Datei aufgerufen werden, die aggregiert werden soll. Nach dem "Aggregate" Kommando wird der Name der Datei angegeben, unter dem die aggregierte Da­tei gespeichert werden soll. Sodann wird durch das Kommandeo "missing=columnwise" fest­gelegt, daß dann, wenn bei einem Befragten mindestens eine Vignette nicht eingestuft wird, für diesen Befragten alle Urteile einen fehlenden Wert aufweisen sollen. Ob dies sinnvoll ist, wäre im einzelnen noch zu diskutieren. "Break" ent­hält die Variable, nach der gruppiert werden soll - in unserem Falle die Befragten-Num­mer. Mit "N‑Break" wird eine Variable geschaffen, die die Zahl der von einem Be­fragten eingestuften Vignetten darstellt. Es folgen die Anweisungen, die die Variablen des ursprünglichen Files aggregieren. So ist "urt1me" der Name der Variablen "Mittelwert des Urteils von Situation 1 pro Befragter" - siehe die Abkürzung 'Mean von Urt1 pro Befr'. "Mean(urt1)" ist die Anweisung, den Mittelwert der Variablen urt1 (d.h. Urteil der Situation 1) des Vignetten-Datensatzes zu bilden. "SD" bildet die Standardabweichung der betreffenden Variablen. Diese und die übrigen Kommandos können im Handbuch des SPSS-Programms nachgelesen werden.

Aggregate/OUTFILE='rauag.sav'/missing=columnwise

/BREAK=befr_lfd/N_BREAK=N/

/urt1me 'Mean von Urt1 pro Befr' = MEAN(urt1)

/urt1sd 'SD von urt1 pro Befr' = SD(urt1)

/urt1pg 'Pct gt ‑1' = pgt(urt1 ‑1)

/urt1pl 'Pct lt 1' = plt(urt1 1)

/freunde k_menge k_typ k_dauer

 = mean(freunde k_menge k_typ k_dauer).