Hallo ihr alle!
Ich sitze grade an meiner Masterarbeit und sehe mich vor folgendem Problem.
In der Arbeit möchte ich verschiedene Stadtteile hinsichtlich ihrer Einflüsse auf das Verhalten derjenigen, die dort wohnen, betrachten. Also gucken, ob es was in den Stadtteilen gibt, das was mit den Einwohnern 'macht' (ist eher eine kriminologische Fragestellung).
Nun habe ich anhand eines Sozialindikatorenindex für diese Stadt herausfinden können, dass einige Stadtteile besser dastehen als andere, z.B. dass dort mehr Menschen wohnen, die einen höheren Schulabschluss haben, einer Erwerbstätigkeit nachgehen, kein hoher Sozialhilfeanteil etc. In anderen Stadtteilen sieht das natürlich ganz anders aus.
Jetzt möchte ich diese Stadtbezirke miteinander vergleichen und gucken, ob es in den 'besseren' andere Ausprägungungen von beispielsweise Kriminalitätsfurcht gibt als in den 'schlechteren'.
Somit habe ich also versucht, die Stadtteile zu gruppieren, in 'gut' und 'schlecht', anhand der Werte des Sozialindikatorenindex. Die Daten geben aber leider nicht her, dass ich genau die 10 besten und die 10 schlechtesten nehmen kann, da nicht in allen Stadtteilen genügend Leute partizipiert haben (manchmal waren es nur 2). Deswegen ist es mehr so eine '6-aus-20'-Geschichte für beide Gruppen geworden, diese Gruppen sind nach meiner Auswahl jedoch fast gleich groß. Insgesamt gibt es fast 80 Stadtteile/Einheiten.
Meine Frage ist nun, ob ich so selektiv vorgehen darf oder ob das zusehr verzerren würde oder welche Auswirkungen eine solche Selektion, wenn es denn eine ist, sonst haben könnte. Vielleicht ist es ja auch einfach notwendig eine Auswahl zu treffen. Wäre schön, wenn ihr mir darauf eine Antwort geben könntet.
Der Wertebereich des Index geht von -150 bis +112, Mittelwert liegt bei -8 oder so.
Vielen Dank schonmal in Voraus!
Auswahl einzelner Fälle und deren Gruppierung/zulässig?
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Maggie85
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- Registriert: 10.08.2011, 16:42
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drfg2008
- Beiträge: 2391
- Registriert: 06.02.2011, 19:58
re
nur eine allgemeine Antwort:
auf dem Server der GESIS finden sich Tausende von Datensätzen und sicherlich auch Hunderte, die diese Frage so oder so ähnlich beantworten können. Der Bezug dieser Daten steht meistens jedem in der Wissenschaft, also auch Studenten, frei (gegen eine kleine Gebühr von ein Paar Euro). Eine kleine Datenerhebung Marke Eigenbau klingt hingegen nicht so vielversprechend.
Die Fragestellung klingt erst einmal sehr spannend:
GESIS [1] http://www.gesis.org/das-institut/europ ... resources/
Die GESIS bietet auch direkte Beratung an:
http://www.gesis.org/kontakt/
Gruß
auf dem Server der GESIS finden sich Tausende von Datensätzen und sicherlich auch Hunderte, die diese Frage so oder so ähnlich beantworten können. Der Bezug dieser Daten steht meistens jedem in der Wissenschaft, also auch Studenten, frei (gegen eine kleine Gebühr von ein Paar Euro). Eine kleine Datenerhebung Marke Eigenbau klingt hingegen nicht so vielversprechend.
Die Fragestellung klingt erst einmal sehr spannend:
Interessant wäre doch, ob in Vierteln mit höheren soziökonomischen Umfeld die Bereitschaft zu einer kriminellen Tat bei Menschen mit niedrigem soz.ökonom. Stand und hoher Dispostion geringer ist als in Vierteln mit niedrigem soz.ökon. Stand (Broken-Windows-Theorie).In der Arbeit möchte ich verschiedene Stadtteile hinsichtlich ihrer Einflüsse auf das Verhalten derjenigen, die dort wohnen, betrachten. Also gucken, ob es was in den Stadtteilen gibt, das was mit den Einwohnern 'macht' (ist eher eine kriminologische Fragestellung).
GESIS [1] http://www.gesis.org/das-institut/europ ... resources/
Die GESIS bietet auch direkte Beratung an:
http://www.gesis.org/kontakt/
Gruß
drfg2008
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Maggie85
- Beiträge: 3
- Registriert: 10.08.2011, 16:42
Vielen Dank erstmal für deine Antwort!
Nebenbei gesagt ist mein Datensatz gar nicht so klein und auch nicht hausgemacht, es handelt sich um eine Sekundäranalyse eines Datensatzes mit n=2200, den mein Prof mir dankenswerter Weise zur Verfügung gestellt hat.
Um auf deinen BW-Ansatz zurückzukommen: Wie 'rechnet' man denn sowas?
Die Daten sind größtenteils likert-skaliert, irgendwie finde ich das hinderlich, damit zu 'rechnen', aber das könnte auch daran liegen, dass ich nicht wirklich Plan davon habe!
Für Tipps jeglicher Art bin ich daher riesig dankbar, mir fehlt echt son bisschen der Anfang des Fadens.
Nebenbei gesagt ist mein Datensatz gar nicht so klein und auch nicht hausgemacht, es handelt sich um eine Sekundäranalyse eines Datensatzes mit n=2200, den mein Prof mir dankenswerter Weise zur Verfügung gestellt hat.
Um auf deinen BW-Ansatz zurückzukommen: Wie 'rechnet' man denn sowas?
Die Daten sind größtenteils likert-skaliert, irgendwie finde ich das hinderlich, damit zu 'rechnen', aber das könnte auch daran liegen, dass ich nicht wirklich Plan davon habe!
Für Tipps jeglicher Art bin ich daher riesig dankbar, mir fehlt echt son bisschen der Anfang des Fadens.
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drfg2008
- Beiträge: 2391
- Registriert: 06.02.2011, 19:58
re
... müsste man sich in die BW (danke für den Tipp) natürlich erst einmal etwas einarbeiten und sehen, wie andere das getestet haben. Meist sind die handwerklichen Niveaus solcher Arbeiten aber nicht sonderlich hoch, so dass man fröhlich selbst ans Werk gehen kann.
Ein publiziertes Experiment ist mir in Erinnerung, bei dem Fahrräder vor einer Hauswand abgestellt wurden. Einmal war dieselbe Hauswand ohne, und einmal mit Graffiti versehen worden. Geprüft wurde, ob Fahrräder vor einer Hauswand mit Graffiti stärker beschädigt werden, was auch der Fall war. Das Experiment hat gegenüber einem Rückgriff auf bestehende Datensätze, die quasi 'aus dem Leben gegriffen' wurden den Vorteil, dass sämtliche Randbedingungen konstant gehalten werden können. Das muss bei einem bestehenden Datensatz, der ja auch nicht auf einem randomisierten Design beruht, erst nachträglich erzeugt werden. Das schwächt natürlich die wissenschaftliche Aussagekraft.
Eine Möglichkeit besteht darin, zwei Gruppen zu identifizieren, die in sich völlig gleich sind (nach relevanten Variablen wie Alter, Geschlecht, Bildung, soz. Stand, etc.) jedoch in zwei unterschiedlichen Umgebungen leben. Und dann wird geprüft, ob die Bereitschaft zu bestimmten Handlungen (oder falls es solche Daten gibt: begangenen Handlungen) von der Umgebung beeinflusst wird.
Geeignete Verfahren sind hier solche, die die Kontrollvariablen 'konstant halten' können, wie etwa die Kovarianzanalyse, die den linearen Einfluss von Kontrollvariablen berücksichtigt. Hier muss man nicht einmal zwei Gruppen identifizieren, sondern nimmt als Testvariable etwa die Bereitschaft zum Handeln und 'kontrolliert' sämtliche anderen Hintergrundvariablen als so genannte Kontrollvariablen. Die Umgebung (die nach deinen Kriterien zu klassifizieren ist) wird als relevante (Gruppen-) Variable getestet (siehe Kovarianzanalyse, ALM). Hier wären auch Likert-Skalen einsetzbar.
Gruß
Ein publiziertes Experiment ist mir in Erinnerung, bei dem Fahrräder vor einer Hauswand abgestellt wurden. Einmal war dieselbe Hauswand ohne, und einmal mit Graffiti versehen worden. Geprüft wurde, ob Fahrräder vor einer Hauswand mit Graffiti stärker beschädigt werden, was auch der Fall war. Das Experiment hat gegenüber einem Rückgriff auf bestehende Datensätze, die quasi 'aus dem Leben gegriffen' wurden den Vorteil, dass sämtliche Randbedingungen konstant gehalten werden können. Das muss bei einem bestehenden Datensatz, der ja auch nicht auf einem randomisierten Design beruht, erst nachträglich erzeugt werden. Das schwächt natürlich die wissenschaftliche Aussagekraft.
Eine Möglichkeit besteht darin, zwei Gruppen zu identifizieren, die in sich völlig gleich sind (nach relevanten Variablen wie Alter, Geschlecht, Bildung, soz. Stand, etc.) jedoch in zwei unterschiedlichen Umgebungen leben. Und dann wird geprüft, ob die Bereitschaft zu bestimmten Handlungen (oder falls es solche Daten gibt: begangenen Handlungen) von der Umgebung beeinflusst wird.
Geeignete Verfahren sind hier solche, die die Kontrollvariablen 'konstant halten' können, wie etwa die Kovarianzanalyse, die den linearen Einfluss von Kontrollvariablen berücksichtigt. Hier muss man nicht einmal zwei Gruppen identifizieren, sondern nimmt als Testvariable etwa die Bereitschaft zum Handeln und 'kontrolliert' sämtliche anderen Hintergrundvariablen als so genannte Kontrollvariablen. Die Umgebung (die nach deinen Kriterien zu klassifizieren ist) wird als relevante (Gruppen-) Variable getestet (siehe Kovarianzanalyse, ALM). Hier wären auch Likert-Skalen einsetzbar.
Gruß
drfg2008
