Datenanalyse

Die mit den Interviews gesammelten Daten ermöglichen zahlreiche statistische Analysen. Für eine manuelle Analyse werden die Daten in ein Elemente- und Konstruktgrid übertragen. Es handelt sich dabei um eine Ratingskala, angeordnet in Zeilen und Spalten in einer Tabelle oder in einem Grid (Jankowicz 2004, S. 8). Von dieser

Abb. 4 Ablauf einer Repertory Grid Untersuchung. (Quelle: Rosenberger und Freitag 2009, S. 481)

Abb. 5 Beispiel einer Element-Konstrukt-Matrix (Einzelgrid). (Quelle: Eigene Erhebung)

manuellen Analyse eines einzelnen Interviews, wie in Abb. 510 dargestellt, leitet sich auch der Name der Methode ab. Die Abbildung zeigt oben links die zwölf Elemente einer Beispieluntersuchung zur Messung des Demokratieverständnisses und in der rechten Tabellenhälfte die individuellen Konstrukte des Befragten. Im Grid schließlich lässt sich die Zuordnung der Elemente zwischen den jeweiligen Konstruktpolen ablesen. Beispielsweise in der ersten Zeile werden die Elemente zwischen den Polen

„Verlässlichkeit“ und „Unberechenbarkeit“ zugeordnet. Die Elemente „Ideale Regierungsform“ und „Rechtsstaatlichkeit“ werden in absoluter Übereinstimmung mit der Eigenschaft „Verlässlichkeit“ (numerischer Wert 1) wahrgenommen und das Element „Diktatur“ in Übereinstimmung mit „Unberechenbarkeit“ (numerischer Wert 10). Die verbleibenden Elemente wurden vom Befragten zwischen den beiden Polen zugeordnet. Je näher der Wert bei 1 liegt, desto eher ist „Verlässlichkeit“ charakteristisch für das entsprechende Element, und je näher der Wert bei 10 liegt, desto besser wird das Element durch das Konstrukt „Unberechenbarkeit“ beschrieben.

In einem Einzelgrid ist es möglich, einfache Zusammenhänge zwischen Elementen und einfache Zusammenhänge zwischen Konstrukten zu analysieren sowie mittels Clusteranalysen und Hauptkomponentenanalysen tiefer in die Struktur der Daten zu gehen (Jankowicz 2004, S. 94–95). Wesentlich spannender als die Analyse eines Einzelgrids ist jedoch die Analyse einer größeren Zahl von Interviews. Um Daten von vielen Befragten zu sammeln und mehr als ein Grid zu analysieren, stehen zahlreiche Software-Anwendungen [1] zur Verfügung. Wie in standardisierten Umfragen ist es möglich, die Individualdaten zu aggregieren, und damit werden auch Vergleichbarkeit und Übertragbarkeit12 der gewonnenen Ergebnisse möglich.

Verschiedene Auswertungsmethoden sind geläufig. Mit Hilfe der Clusteranalyse werden die Elemente und Konstrukte auf der Basis ihrer Ähnlichkeit zueinander in Beziehung gesetzt. Mit der Hauptkomponentenanalyse werden die Zahlen der Matrix entsprechend umgerechnet, sodass man für die Elemente und Konstrukte Koordinaten erhält. Die wechselseitige Bezogenheit der Elemente und Konstrukte können mittels des Biplot-Verfahrens abgebildet werden. Dazu werden die Zusammenhänge zwischen den gebündelten Konstrukten durch die Faktoranalyse ermittelt (Rosenberger und Freitag 2009, S. 485–486). Die qualitativ erhobenen Daten werden für die Analyse standardisiert und wie in der standardisierten Umfrage können die erhobenen Individualdaten auf die Aggregatebene transferiert werden[2].

Inwiefern Repertory Grid-Daten reliabel und valide sind, wird unter Personal Constructs Psychology-Experten viel diskutiert. Bannister und Fransella (1971), sich auf Kelly (1955) beziehend, beantworten die Frage nach der Reliabilität folgendermaßen: „Kelly is reported as referreing to reliability as ‚a measure of the extent to which a test is intensive to change'. This is no facetious comment but a logical deduction from his theory which sees man as a form of motion. Our aim should be to understand the meaning of change, not to regard it as an irritating interference with the ‚reliability' of our tests by an irresponsible subject – to be looked on as error variance“ (Bannister und Fransella 1971, S. 76). Es gibt aber zahlreiche Repertory GridStudien (Bavelas et al. 1976; Gathercole et al. 1970; LeCompte und Goetz 1982), in denen Reliabilität nachgewiesen werden konnte. Einigkeit herrscht hingegen in der Frage der gegebenen Validität von Repertory Grids, wie zahlreiche Studien bestätigen (Fransella und Bannister 1967; Hill 1976; LeComte und Goetz 1982; Leitner 1981; Munby 1982). Interne Validität von Repertory Grid-Daten kann als gesichert gelten, da die erzielten Ergebnisse nicht von Interpretationen abhängig sind. Bezüglich der externen Validität unterscheiden LeCompte und Goetz (1982, S. 34) Generalisierbarkeit, Vergleichbarkeit und Übertragbarkeit. Während bei der Generalisierbarkeit der Ergebnisse durchaus Einschränkungen diskutiert werden, sind Vergleichbarkeit und Übertragbarkeit der Ergebnisse vom Sample auf eine große Gruppe gegeben.

Als ein erstes Beispiel für die Methode mit einer politikwissenschaftlichen Fragestellung soll in den folgenden Kapiteln der Prozess der Datenerhebung, -analyse und

-auswertung mit der Repertory Grid-Methode demonstriert werden. Es handelt sich bei dem Datensatz um die Vorstudie eines Projektes, bei der es, neben der Erzielung erster Erkenntnisse zur Wahrnehmung der EU-Legitimität, um die Evaluierung der ausgewählten Elemente sowie die Festlegung des Untersuchungsdesigns geht.

  • [1] Zum Beispiel Gridcore, GridSuite, RepGrid, Idiogrid, sci:vesco. Nach der Datenerhebung können die Datensätze ebenso in Statistikprogramme wie SPSS oder STATA importiert werden.
  • [2] Um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, sollte die Anzahl der Interviews (je identifizierter Untergruppe – wie männlich/weiblich, Alter > 30/Alter < 30, urban/ländlich, Akademiker/Nicht-Akademiker, verschiedene Religionen, etc.) dreimal so hoch sein wie die Anzahl der im Interview verwendeten Elemente (gewöhnlich besteht ein Grid aus acht bis zwölf Elementen).
 
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