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Open Access
Kognitive Grundlagen sozialen Verhaltens : theoretische und statistische Analysen zur Modellierung von Einstellungs-Verhaltens-Beziehungen
(2008) Mayerl, Jochen; Urban, Dieter (Prof. Dr.)
Die Erklärung sozialen Verhaltens nimmt in den Sozialwissenschaften eine zentrale Stellung ein. Als wichtigste Erklärungsansätze sind einerseits die Einstellungs-Verhaltens-Forschung mit der Unterscheidung eines spontanen und überlegten Informationsverarbeitungsmodus zu nennen, und andererseits die moderne Rational Choice Theorie als dominierende Handlungstheorie mit dem Versuch der Berücksichtigung von spontanen Handlungen mittels Framing-Modellen. Das Ziel der Dissertation ist die Entwicklung eines integrativen Framing-Modells, welches die theoretischen und empirischen Vorzüge von Einstellungs-Verhaltens-Modellen und der Rational Choice Theorie nach Maßgabe höchst möglicher Kompatibilität vereint. Basis hierfür bilden das wert-erwartungstheoretische Modell der Frame-Selektion (MdFS) sowie ein entwickeltes generisches duales Prozessmodell der Einstellungs-Verhaltens-Beziehung. Die sich hieraus ergebenden zentralen theoretischen Annahmen werden einem empirisch-statistischen Test unterzogen. Zu diesem Zweck werden bereits existierende Ansätze der Einstellungs-Verhaltens- sowie der Rational Choice Theorie nach wissenschafts- und sozialtheoretischen Kriterien rekonstruiert, analysiert und kritisch beleuchtet. Als Ergebnis der Rekonstruktion zentraler dualer Prozessmodelle der Einstellungs-Verhaltens-Forschung wird erstens ein generisches duales Prozessmodell der Einstellungs-Verhaltens-Beziehung als Konsensmodell entwickelt. Dieses generische Prozessmodell wird zweitens den Framing-Ansätzen der Rational Choice Theorie gegenübergestellt. Hierbei zeigt sich, dass das MdFS im Unterschied zur Prospect Theory und dem Diskriminationsmodell den höchsten Grad an Anschlussfähigkeit für die Annahmen des generischen dualen Prozessmodells bietet. Für das MdFS muss dennoch eine eingeschränkte Kompatibilität mit dem generischen dualen Prozessmodell konstatiert werden, denn das MdFS sieht keine bewusste Exit-Option aus dem automatischen Prozessieren bei hohen erwarteten Konsequenzkosten und ausreichend Möglichkeit zum überlegten Prozessieren unabhängig von der Höhe des Match (d.h. der Einstellungszugänglichkeit) vor. Daher wird das sog. MdFSE („Modell der Frame-Selektion mit Exit-Option aus dem automatisch-spontanen Modus“) als eine modifizierte und mit dem generischen dualen Prozessmodell kompatible MdFS-Variante vorgeschlagen, wodurch Erkenntnisse der Einstellungs-Verhaltens-Forschung adäquater berücksichtigt werden können. Darüber hinaus wird das MdFS ausgehend von einzelnen Kritikpunkten weiter modifiziert, insbesondere bezüglich der Formalisierung des Mechanismus der spontanen Frame-Selektion. Aus dem generischen dualen Prozessmodell und den MdFS-Varianten werden Hypothesen abgeleitet, die das Verhältnis von Einstellungen, Verhaltensintentionen und tatsächlichem Verhalten betreffen. Der empirisch-statistische Test wird anhand des Gegenstandsbereichs des Spendens von Geld an soziale Hilfsorganisationen durchgeführt. Hierzu werden Daten einer deutschlandweiten CATI-Studie mit 2002 Befragten in zwei Erhebungswellen aus dem Jahr 2005 verwendet. Die Messung von Antwortlatenzzeiten ermöglicht dabei die Operationalisierung des Modus der Informationsverarbeitung bei der Beantwortung von Surveyfragen. Als Ergebnis können die Theoreme des generischen dualen Prozessmodells empirisch bestätigt werden. Demnach sind Einstellungen gegenüber Verhaltensintentionen sowie anderen Bilanzurteilen bei spontanem Prozessieren und hoher chronischer Zugänglichkeit prädiktiver als bei spontanem Prozessieren mit niedriger Zugänglichkeit und prädiktiver als im überlegten Informationsverarbeitungsmodus. In Letzterem übt die Zugänglichkeit keinen Moderatoreffekt aus. Situative Hinweisreize erweisen sich erwartungskonform nur bei einem spontanen Prozessieren mit niedriger Einstellungszugänglichkeit als bedeutsam. Überlegt geäußerte Bilanzurteile basieren hingegen erwartungsgemäß auf mehr beliefs als spontane Bilanzurteile, sodass überlegten Prozessen eine breitere Informationsbasis zugrunde liegt. Direkte Effekte von Einstellungen auf Verhalten trotz Kontrolle der Verhaltensintention als Mediatorvariable treten zudem nur bei spontaner Informationsverarbeitung mit hoher Zugänglichkeit auf. Der empirische Test der MdFS-Varianten zeigt empirische Evidenz zugunsten der Modifikationen des MdFSE. Demnach kommt es erstens unabhängig vom Match zum überlegten Prozessieren bei hoher Motivation und Möglichkeit. Und zweitens erweist sich der MdFSE-Vorschlag des Selektionsmechanismus von Frames innerhalb des spontanen Modus gegenüber den anderen MdFS-Varianten hinsichtlich deren empirischer Vorhersagekraft als überlegen.
Open Access
Modellbasierte Meta-Analyse veranschaulicht am Zusammenhang von Religiosität und Lebenszufriedenheit
(2020) Wuketich, Marius Reinhold; Urban, Dieter (Prof. Dr.)
Open Access
Multiple Imputation by Chained Equations - eine Leistungsevaluation bei Schätzung von Strukturgleichungsmodellen mittels Monte-Carlo-Simulationen
(2020) Wahl, Andreas; Urban, Dieter (Prof. Dr.)
Fehlende Werte sind ein omnipräsentes Phänomen der empirisch-quantitativ arbeitenden Sozialforschung. Da die meisten empirischen Datensätze fehlende Werte aufweisen, müssen möglichst geeignete Wege und Verfahren gefunden werden, um diese vor der Analyse angemessen zu behandeln. Das gilt auch für Analysen mit der Strukturgleichungsmodellierung (SEM). Zur Behandlung der fehlenden Werte, werden aktuell zwei Methoden präferiert: Direct-ML (ein Maximum Likelihood-Schätzverfahren) und die Multiple Imputation (MI). Während Direct-ML im SEM-Kontext in einigen Studien systematisch evaluiert wurde, gilt das für die MI nicht. Das kann darin begründet sein, dass für die MI verschiedene Varianten existieren, mit welchen die Ersetzung der fehlenden Werte jeweils unterschiedlich verläuft. Aufgrund ihrer Flexibilität ist die MI mittels conditional modeling (FCS) eine beliebte und oft eingesetzte Variante. Jedoch zeigt sich, dass deren Leistungsfähigkeit im SEM-Kontext kaum evaluiert wurde. In der vorliegenden Monte-Carlo-Studie wird diese Forschungslücke geschlossen, indem eine umfangreiche systematische Evaluation von FCS durchgeführt wird und verschiedene Spezifikationen von FCS untersucht werden (darunter eine mit predictive mean matching; PMM). Zusätzlich werden zum gegenüberstellenden Vergleich weitere Missing Data Techniken (MDTs) evaluiert. Das sind Direct-ML, eine Einfachimputation mit Expectation-Maximization (EM), zwei MI-Varianten mittels joint modeling Ansatz (EMB und MNV) sowie eine Variante, die bei der Imputation der fehlenden Werte die Modellstruktur des Analysemodells berücksichtigt (H0). Alle sieben MDTs werden im Kontext von drei verschiedenen SEM-Populationsmodellen unter unterschiedlichen Simulationskonfigurationen getestet. Zu den variierten Testbedingungen gehören: die Fallzahl, die Variablenskalierungen und -verteilungen sowie der Anteil an fehlenden Werten. Die Performanz der MDTs wird hinsichtlich verschiedener SEM-Fit-Indices, der geschätzten Parameter, deren Effizienz und der geschätzten Standardfehler bewertet. Im Ergebnis können zwei MDTs identifiziert werden, die unter allen Bedingungen zuverlässig arbeiten: Direct-ML und H0. Mit beiden Verfahren gehen für alle Performanzkriterien zufriedenstellende Ergebnisse einher. Die anderen MDTs schneiden dagegen etwas schlechter ab. Zwar liefern auch diese gute Ergebnisse für die Parameter und die Standardfehler (Letzteres mit Ausnahme von EM), allerdings nicht für die Fit-Indices (mit Ausnahme für das SRMR). In vielen Fällen kommt es nach dem Einsatz dieser MDTs zur fehlerbehafteten Modellbewertung. Deswegen werden die Ergebnisse der Arbeit in Handlungsempfehlungen übersetzt, die der Praxis als Orientierungshilfen dienen sollen, da sie angeben, unter welchen Bedingungen, mit welcher MDT zufriedenstellende Ergebnisse zu erwarten sind.
Open Access
Multiple Indicator Growth Mixture Models: eine statistische Simulation zur Performanzevaluation für sozialwissenschaftliche Analysen
(2019) Krause, Thomas; Urban, Dieter (Prof. Dr.)
Multiple Indicator Growth Mixture Modelle (MIGMM) kombinieren die Konstruktionsprinzipien von latenten Messmodellen, Wachstumskurvenmodellen und der latenten Klassenanalyse. MIGMMs sind somit analytische Werkzeuge für die empirische Sozialforschung, welche es ermöglichen eine Post-hoc-Identifikation und Beschreibung von Gruppenunterschieden hinsichtlich des zeitlichen Wandels durchzuführen und gleichzeitig die Messungen als latente Konstrukte zu berücksichtigen. Durch die Identifikation von unbeobachteten Subpopulationen lassen sich soziale Veränderungsprozesse und deren Unterschiede zwischen und innerhalb der unbeobachteten Subpopulationen untersuchen. Während einfache Growth Mixture Modelle schon anhand von zahlreichen Monte Carlo Studien evaluiert wurden, steht eine systematische Analyse der Leistungsfähigkeit von Multiple-Indicator-GMMs noch weitestgehend aus. Diese Simulationsstudie zielt darauf ab, die Performanz von MIGMMs unter verschiedenen Datensituationen systematisch zu evaluieren, wobei insbesondere zeitliche, gruppenspezifische und kombinierte Invarianzverletzungen der latenten Messmodelle im Fokus sind. Dazu wurden folgende Bedingungen manipuliert: Messinvarianz der latenten Konstrukte, Klassendistanz, Klassenanteilsverhältnisse und die Fallzahl. Es zeigt sich, dass insbesondere die Klassendistanz zwischen den latenten Verlaufsgruppen sowie die Verletzungen der Messinvarianz zwischen den latenten Gruppen einen Einfluss auf die Performanz von MIGMMs hinsichtlich Klassenidentifikation, Koeffizienten-Schätzungen und der Standardfehlerschätzungen haben. Auf Grundlage dieser Ergebnisse wird empfohlen, MIGMMs ausschließlich bei großen und klaren Unterschieden der Verlaufsmuster und nur für latente Konstrukte mit bereits etablierter Zuverlässigkeit hinsichtlich Gruppendifferenzen einzusetzen. Die Ergebnisse dieser Untersuchung sollen dazu dienen, die Forschungspraxis der empirischen Sozialforschung anzuleiten und Empfehlungen zum Einsatz dieser neuen Analysewerkzeuge für längsschnittliche Untersuchungen zu geben.
Open Access
Viktimisierung und Delinquenz : die Bedeutung von Motivlagen bei der Erklärung pädosexuell straffälligen Verhaltens
(2012) Fiebig, Joachim; Urban, Dieter (Prof. Dr.)
Die Annahme, dass aus Opfern Täter werden, ist eine sehr populäre Annahme im wissenschaftlichen Diskurs um die Erklärung pädosexueller Delinquenz. Viele Wissenschaftsdisziplinen haben sich unter Verwendung unterschiedlicher methodischer und statistischer Verfahren mit der Erforschung dieses Gegenstandes auseinandergesetzt. Die wenigsten Untersuchungen verwenden bei ihren Erklärungsansätzen ein übergeordnetes Theoriekonstrukt. In der vorliegenden Dissertation wird die Systemtheorie nach Niklas Luhmann sowie die Rational Choice Theorie bzw. das Modell der Frameselektion nach Hartmut Esser verwendet, um pädosexuell delinquentes Verhalten zu modellieren. Die beiden Theorieansätze werden dabei ineinander integriert und an die einschlägige Literatur zur pädosexuellen Viktimisierung und pädosexuellen Delinquenz sowie zur psychosexuellen Entwicklung angeschlossen. In diesem Zusammenhang wird herausgearbeitet, wie sich Motivlagen bei pädosexuellen Straftätern entwickeln können und wie sich diese auf das pädosexuell delinquente Verhalten auswirken können. Damit wird eine Vielzahl von Befunden systematisiert in ein übergeordnetes Theoriekonstrukt eingegliedert. Das Ziel dieser Dissertation ist letztlich jedoch nicht der explizite Test dieser entwickelten Modellierung und damit der Theorien selbst, sondern vielmehr der empirisch, statistische Test der pädosexuellen Opfer-Täter-Transitions-Hypothese (POTT-Hypothese). In diesem Zusammenhang wird zudem überprüft, welche Mechanismen beim Übergang von einer pädosexuellen Opfererfahrung zu einer pädosexuellen Straftat begünstigend und welche hemmend wirken. Darüber hinaus wird einer dieser beiden Mechanismen einer weiteren Prüfung unterzogen, um dessen intervenierende Wirkung bzgl. der pädosexuellen Opfer-Täter-Transition explizit zu untersuchen. Da im Zusammenhang mit der Erhebung von pädosexuellen Viktimisierungserfahrungen der Verdacht besteht, dass solche geäußert werden, um das eigene Verhalten zu entschulden, wird im Zusammenhang der Analysen ebenso geprüft, inwiefern eine Differenz zwischen den Probanden bzgl. der geäußerten Eigenverantwortung vorliegt. Neben diesen zentralen Hypothesen im Kontext der Transition vom pädosexuellen Opfer zum pädosexuellen Täter werden noch zusätzliche Hypothesen getestet, welche die Auswirkungen weiterer nichtsexueller Missbrauchserfahrungen im häuslichen Erziehungskontext sowie die Vollständigkeit des familiären Kontextes beschreiben. Das Ziel der Einbindung dieser Alternativhypothesen ist einerseits, die Testbedingungen für die zentralen interessierenden Hypothesen zu erschweren und so die Befunde einer Robustheitsprüfung zu unterziehen. Andererseits wird damit der Einblick in die Wirkmechanismen zwischen Opfererfahrungen und einem späteren Delinquenzverhalten erweitert. Zum Test aller Annahmen wird ein Datensatz mit 396 Befragten, die zum Zeitpunkt der Erhebung (2003 bis 2004) in Haftanstalten sieben verschiedener Bundesländer aufgrund diverser Delikte inhaftiert gewesen sind, verwendet. Dabei handelt es sich um drei Straftätergruppen, die sich in pädosexuelle, adultsexuelle und Gewaltstraftäter untergliedern lassen. Die Daten sind mittels einer selbstadministrierten Befragungsstudie und der Analyse der Gefangenenpersonalakten der Teilnehmer erhoben worden. Für die Durchführung der statistischen Analysen sind aus den drei Straftätergruppen insgesamt drei Vergleichsgruppen generiert worden, bei denen die pädosexuellen Delinquenten jeweils die Untersuchungsgruppe darstellen. Für die unterschiedlichen Anwendungsfälle wurden in den statistischen Analysen die konventionelle logistische Regression, die exakte logistische Regression, das Verfahren der Strukturgleichungsmodellierung sowie das Verfahren der Mehrebenenmodellierung eingesetzt. Als Ergebnis kann festgehalten werden, dass die POTT-Hypothese bestätigt werden kann und damit ein signifikant positiver Zusammenhang zwischen pädosexuellen Opfererfahrungen und einer pädosexuellen Delinquenz identifiziert werden konnte. Dieser Effekt stellt sich unabhängig von der betrachteten Vergleichsgruppe ein. Hinsichtlich der Mechanismen konnte nachgewiesen werden, dass eine Normalisierung pädosexueller Missbrauchserfahrungen das Risiko pädosexueller Delinquenz erhöht und übermäßiges Gewaltverhalten nach den Missbrauchserfahrungen in einem negativen Zusammenhang mit diesem Risiko steht. Dieser vermeintlich intervenierende Effekt des Gewaltverhaltens konnte in einer weiteren Analyse allerdings nicht im Sinne eines Mediators nachgewiesen werden. Zudem konnte belegt werden, dass sich die pädosexuell viktimisierten Probanden, die ein pädosexuelles Delikt begangen haben, mit Blick auf ihre wahrgenommene Eigenverantwortung nicht von den übrigen Probanden unterscheiden. Die Alternativhypothesen zeigen sich hingegen als wenig bzw. nicht erklärungskräftig.