Mehrdimensionale Kreuztabellenanalyse Kontrolle von Drittvariablen

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1 Lehrveranstaltung Empirische Forschung und Politikberatung der Universität Bonn, WS 2007/2008 Mehrdimensionale Kreuztabellenanalyse Kontrolle von Drittvariablen 21. Dezember 2007 Anja Hall, Bundesinstitut für Berufsbildung, AB 2.2: Qualifikation, berufliche Integration und Erwerbstätigkeit

2 Kausalzusammenhang, Kausalität Kausalität (Grund, Ursache) bezeichnet die Beziehung zwischen Ursachen und Wirkungen. In Hypothesen werden kausale Verknüpfungen zwischen zwei Variablen in Form eines Ursache-Wirkungs-Verhältnisses postuliert. "Kausalität an sich" ist nicht beobachtbar bzw. prüfbar. In der Forschungspraxis wird die Beziehung zwischen einer Ursache und der Wirkung daher als kausal interpretiert, wenn folgende Kriterien erfüllt sind (nach Lazarsfeld): Zwischen zwei Variablen X und Y besteht ein statistischer Zusammenhang X geht Y zeitlich voraus. Der Zusammenhang zwischen X und Y verschwindet nicht, wenn Drittvariablen, die X und Y zeitlich vorausgehen, kontrolliert werden. Y - Abhängige Variable (AV): diejenige Variable, deren Ausprägungen durch eine oder mehrere andere Variablen erklärt oder vorhergesagt werden sollen. X - Unabhängige Variable (UV): diejenige(n) Variable(n), aus deren Werten die Ausprägungen einer o. mehrerer anderer Variablen erklärt o. vorhergesagt werden sollen. Der Ausdruck AV oder UV ist relativ zu einem gegebenen Modell zu sehen; eine Variable, die in einem Modell als AV fungiert, kann in einem anderen Modell eine UV sein

3 Scheinkorrelation Die Scheinkorrelation zwischen zwei Variablen ist eine Korrelation, die nur durch das Einwirken einer dritten nicht bekannten Variable entsteht. Es besteht also kein echter Zusammenhang zwischen den Variablen, obwohl sich mathematisch ein hoher Korrelationskoeffizient ergibt. Beispiele: Es besteht eine positive Korrelation zw. der Anzahl der bei einem Brand eingesetzten Feuerwehrleute (X) und der Höhe des Brandschadens (Y). Soll man bei einem Brand besser auf einen Notruf bei der Feuerwehr verzichten? Drittvariable (Z) =??? Mit dem Aussterben der Störche sind auch die Geburtenzahlen gefallen. Die Geburtenrate korreliert also positiv mit der Anzahl der Störche - Drittvariable=??? X Y X Y z als Drittvariable Z Unfallhäufigkeit mit PKW: Frauen verursachen weniger Unfälle - Drittvariable=??? X Y X Z Y z als intervenierende Variable

4 Erwerbsbeteiligung von Männern und Frauen Übung 1: Erstellen Sie die Kreuztabelle mit den Variablen Geschlecht und Erwerbsbeteiligung (Ef504). Verwenden Sie die Dummy-Variable Erwerbstätig (Ja vs. Nein). Beschränken Sie die Analyse auf Personen im Alter von Jahre. Berechnen Sie eine Kreuztabelle mit den Variablen Geschlecht und Erwerbsbeteiligung unter Kontrolle der Variable Ef585 (Kinder unter 18 Jahren im HH). Bilden Sie eine neue Variable Kinder (Keine Kinder, 1 Kind, 2 Kinder und mehr). Beschränken Sie die Analyse auf Personen bis 40 Jahre. Warum ist diese Altersbeschränkung sinnvoll? Berechnen Sie hierzu die Tabellen für Personen bis 65 Jahre und vergleichen Sie diese Ergebnisse. Hinweis: Da sich alle nachfolgenden Analysen auf Personen im Alter von Jahren Beziehen, verwenden Sie bitte den Datensatz O:\Schulungsraum_Lehre_AB22\MZ-Campusfile\CP 2002_nur15-65 Jahre.sav.

5 Interaktionseffekt Gemeinsamer Effekt zweier Variablen auf die untersuchte abhängige Variable, d.h. die Wirkung einer Variablen variiert mit den Ausprägungen der anderen Variablen. Z.B. wenn ein zuvor festgestellter Zusammenhang nur in einer Teilgruppe zu beobachten ist. Beispiele: Der Tendenz nach führt in den meisten (modernen) Gesellschaften die Geburt eines Kindes zur Verringerung des Umfangs der Erwerbstätigkeit von Frauen, während bei den Männern keine oder sogar eine gegenläufige Wirkung (Steigerung) festzustellen ist. Modelltechnisch - Interaktionseffket = das Produkt der beiden interagierenden Variablen Spezialfall: quadratischer Effekt einer Variablen, d.h. Interaktion einer Variablen mit sich selbst, Bsp. Alter2.

6 Operationalisierung von Berufserfolg Unter O. versteht man die (möglichst genaue) Angabe der Vorgehensweise (eben der "Operationen"), mit der ein Merkmal erhoben werden soll. Bei einer Befragung versteht man unter O. z.b. die genaue Frageformulierung mitsamt den Antwortvorgaben. Genau genommen würde zur O. auch noch die Anweisung an den Interviewer gehören, die Frage vorzulesen und die Antworten aufzunehmen; soweit dies sich aus dem Kontext von selbst ergibt, ist der etwas ungenaue Sprachgebrauch unproblematisch. Beispiel 1: Wie kann man soziale Schicht operationalisieren? Beispiel 2: Wie kann man Berufserfolg operationalisieren? Im Campus-File 2002 enthalten? Stellung im Betrieb Nettoeinkommen Niveauadäquanz Qualifizierte Tätigkeit Nein nur Stellung im Beruf kategorial Nein indirekt

7 Berufserfolg (Einkommen) von Männern und Frauen Übung 2: Erstellen Sie eine Kreuztabelle mit den Variablen Geschlecht und Einkommen (EF372). Verwenden Sie die kategorisierte Einkommensvariable den den drei Ausprägungen bis unter 700, 700 bis unter 1700 und 1700 und mehr. Berechnen Sie Cramer s V sowie die Prozentsatzdifferenz für die Kategorie 1700 und mehr. Interpretieren Sie die Ergebnisse. Wie verändert sich der Zusammenhang unter Kontrolle der Variable Vollzeit/ Teilzeit (EF138)? Berechnen Sie zuvor bivariate Kreuztabellen zwischen Geschlecht und der Variable Vollzeit/ Teilzeit sowie zwischen der Variable Vollzeit/ Teilzeit und Einkommen.

8 Berufserfolg (Qualifizierte Position) von Männern und Frauen Übung 3: Betrachten Sie nur Vollzeiterwerbstätige: Erstellen Sie eine Kreuztabelle mit den Variablen Geschlecht und Berufliche Position (EF372) sowie geeigneten Prozentwerten. Erstellen Sie hierzu die Berufsklassifikation nach Blossfeld mit Hilfe des SPSS-Jobs O:\Schulungsraum_Lehre_AB22\MZ- Campusfile\blossfeld2002.sps und rekodieren Sie die Variable in die drei Gruppen 1 "Einfache Berufe" 2 "Qualifizierte Berufe" 3 "Hochqualifizierte Berufe". Wie verändert sich der Zusammenhang unter Kontrolle des höchsten Ausbildungsabschlusses. Bilden Sie mit den Variablen EF289 und EF288 folgende Kategorien: 1 Kein BA, Anlernausbilding/Praktikum,BVJ 2 "Lehre/Berufsfachschule 3 "Meister/Technik/Fachschule 4 "FH/Hochschule/Verw.FH". Konzentrieren Sie sich bei der Interpretation auf geeignete Prozentwerte in der Tabelle.

9 Berufsaggregate: Blossfeld Gliederungselemente Unterscheidung der beruflichen Aufgabengebiete nach den Wirtschaftssektoren Produktion, Dienstleistung und Verwaltung Typische berufliche Qualifikation (spielt in der KldB keine Rolle!) Produktion Agrarberufe Einfache manuelle Berufe Qualifizierte manuelle Berufe Techniker Ingenieure Dienstleistung Einfache Dienste Qualifizierte Dienste Semiprofessionen Professionen Verwaltung Einfache kaufmännische Verwaltungsberufe Qualifizierte kaufmännische und Verwaltungsberufe Manager Berufe mit dominant landwirtschaftlicher Orientierung Alle manuellen Berufe, die mind.einen 60% Anteil von Ungelernten aufweisen Alle manuellen Berufe, die höchstens einen 40% Anteil von Ungelernten aufweisen Alle technischen Fachkräfte Hochqualifizierte Fachkräfte zur Lösung naturwissenschaftlicher und technischer Probleme Alle einfachen persönlichen Dienste Im wesentlichen Ordnungs- und Sicherheitsberufe sowie qualifizierte Dienstleistungsberufe Dienstleistungsberufe mit Verwissenschaftlichung der Berufspositionen Freie Berufe und hochqualifizierte Dienstleistungsberufe Relativ unqualifizierte Büro- und Handelsberufe Berufe mit mittleren und höheren verwaltenden und distributiven Funktionen Berufe, die Kontrolle u. Entscheidungsgewalt über den Einsatz von Produktionsfaktoren besitzen sowie Funktionäre in Organisationen

10 Übung - Lösung ef288 temp. sel if ef30 ge 15 and ef30 le 65. ef289 Gültig Gesamt Gültige Kumulierte Häufigkeit Prozent Prozente Prozente ,5 70,5 70, ,3 24,3 94, ,1 5,1 100, ,0 100,0 recode ef289 (1,2=1) (3,4=2) (5,6=3) (7,8,9,10=4) into ba. if (ef288=8) ba=1. val lab ba 1 "kein BA, Anlernausb./Praktikum,BVJ" 2 "Lehre/Berufsfachschule" 3 "Meister/Technik/Fachschule" 4 "FH/Hochschule/Verw.FH". var lab ba "Beruflicher Abschluss". Gültig Fehlend Gesamt 1,00 kein BA, Anlernausb./Praktikum/BVJ 2,00 Lehrausb./Berufsfachschulen 3,00 Meister/Technik./Fachschule 4,00 FH/Hochschule/Verw.FH Gesamt System ba Beruflicher Abschluss Gültig Fehlend Gesamt Gesamt System Gültige Kumulierte Häufigkeit Prozent Prozente Prozente ,9 27,8 27, ,8 51,3 79, ,4 7,9 87, ,1 13,0 100, ,2 100, , ,0 Gültige Kumulierte Häufigkeit Prozent Prozente Prozente 287 1,4 2,0 2,0 20,1,1 2, ,7 63,4 65, ,1 4,4 70, ,8 8,2 78, ,6 2,2 80,4 171,9 1,2 81, ,2 6,0 87, ,2 8,8 96,4 165,8 1,2 97, ,7 2,4 100, ,5 100, , ,0 recode ef30 (15 thru 30=1) (31 thru 40=2) (41 thru 50=3) (51 thru hi=4) into alter4. val lab alter4 1 " 15-30" 2 "31-40" 3 "41-50" 4 "51+".