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Erschienen in:

2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Zum Zusammenhang zwischen Offenheit und politischer Involvierung – Eine Analyse mit SOEP – Daten

verfasst von : Anja Mays, Steffen Kühnel

Erschienen in: Wahrnehmung – Persönlichkeit – Einstellungen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Anhand des Sozio-Ökonomischen Panels aus den Jahren 2005, 2009 und 2013 wird mit linearen Strukturgleichungsmodellen untersucht, ob es ein- oder wechselseitige kausale Effekte zwischen dem Big-5-Persönlichkeitsmerkmal Offenheit für Erfahrungen und politischer Involvierung gibt. Die Ergebnisse sprechen nicht für einen wechselseitigen Kausaleffekt zwischen Offenheit und politischer Involvierung. Vielmehr erscheint ein Latent-State-Trait-Modell am geeignetsten, das davon ausgeht, dass sowohl Offenheit als auch politische Involvierung stabile Traits sind, die sich über den achtjährigen Messzeitraum nicht systematisch ändern. Die positive Korrelation zwischen beiden Konstrukten deutet darauf hin, dass sich politische Involvierung bereits in frühen Lebensjahren herausbildet oder dass eine gemeinsame Ursache vorliegt.

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Nur mit Berechtigung zugänglich

Als ein weiterer möglicher Indikator für politische Involvierung kann die Beteiligung an politischen Wahlen dienen. Da diese im SOEP jedoch nur 2005 und 2009, nicht aber 2013 erfasst wurde, wird sie in der vorliegenden Analyse nicht berücksichtigt.

Im Folgenden werden die Begriffe Parteiidentifikation und Parteibindung synonym verwendet.

Dabei lassen sich zwei Aspekte unterscheiden, zum einen die Intensität oder Stärke der Parteiidentifikation und zweites die Partei, auf die sich die Bindung bezieht. Als Indikator für politische Involviertheit konzentrieren wir uns hier ausschließlich auf die Stärke der Parteibindung unabhängig davon, auf welche Partei sich die Parteibindung bezieht.

Der Umstand, dass der Zusammenhang zwischen Parteibindungsintensität und Offenheit nicht einheitlich ausfällt kann zum einen auf Unterschiede im Parteiensystem zurückgeführt werden. Zum anderen können die unterschiedlichen Effekte möglicherweise damit erklärt werden, dass die Parteibindung nicht nur ein Indikator für politische Involvierung, sondern natürlich auch ein Merkmal der politischen Richtung darstellt. Für das Mehrparteiensystems der Bundesrepublik wurde gezeigt, dass politisches Interesse und politische Selbstwirksamkeit deutlich positiv mit einer starken Parteibindung einhergeht (Schmitt-Beck et al. 2006; Zuckerman und Kroh 2006). Wir gehen daher davon aus, dass die Intensität der Parteiidentifikation ein sinnvoller Indikator für politische Involvierung ist.

Der Wortlaut der Fragen ist im Anhang wiedergegeben.

Bei allen drei Messzeitpunkten handelt es sich um Wahljahre, d. h. um Jahre in denen Bundestagswahlen stattgefunden haben. Aus der empirischen Wahlforschung ist bekannt, dass in Wahljahren die (in Umfragen geäußerte) politische Involvierung der Bevölkerung ansteigt. Das Erhebungsjahr könnte einen Einfluss auf die Stabilität der politischen Involvierung haben, sofern die Analyse sowohl Wahljahre als auch Jahre ohne Wahlen enthält. Da in der vorliegenden Untersuchung ausschließlich Wahljahre berücksichtigt werden, sollte das hier jedoch nicht der Fall sein.

Genau genommen erfassen die Faktoren die Abweichungen der individuellen Parameter vom mittleren Parameterwert.

Es ist allerdings möglich, das Regressionsgewicht 2 zum dritten Messzeitpunkt als freien Parameter zu schätzen und dadurch für alle Fälle eine Abweichung von einer linearen individuellen Wachstumskurve zu ermöglichen.

Die Kovarianz zwischen Interzept- und Steigungsfaktors eines Konstrukts erfasst demgegenüber, ob individuelle Abweichungen vom jeweiligen Erwartungswert des Interzepts und der Steigung über alle Fälle der Population in die gleiche oder entgegengesetzte Richtung tendieren.

Kovarianzen zwischen den Residuen von Involviertheit und Offenheit zum gleichen Messzeitpunkt nach der ersten Panelwelle weisen darauf hin, dass die gesamte Kovarianz zwischen den beiden Konstrukten nicht allein auf die CL-Effekte zurückgeführt werden kann.

Ein Modell ist nicht saturiert, wenn es mehr Informationen enthält als zur Schätzung der Modellparameter notwendig sind. Diese Informationen können genutzt werden, um die Angemessenheit einer Modellspezifikation für die vorliegenden Daten mit Anpassungstests inferenzstatistisch abzusichern.

Auch wenn nur bei echten Experimenten von gesicherten kausalen Beziehungen ausgegangen werden kann, werden auch in nicht-experimentellen Designs Regressionsbeziehungen oft kausal interpretiert. In überidentifizierten Modellen kann bei einer schlechten Modellanpassung zumindest argumentiert werden, dass die durch das Modell unterstellten kausalen Beziehungen offenbar nicht zutreffen, da die empirischen Implikationen der unterstellten Kausalstruktur nicht beobachtet wurden.

Da die itemspezifischen Faktoren von den übrigen Faktoren unkorreliert sind, können hier auch ungleiche Ladungen über die Messzeitpunkte spezifiziert werden.

RMSEA ist eine Funktion aus der Teststatistik des Chiquadratdifferenzentests, der zur Prüfung der Modellanpassung verwendet wird, der Zahl der Zahl der Freiheitgrade dieses Test und des Stichprobenumfangs.

Formal kann RMSEA als ein Koeffizient betrachtet werden, der die Höhe der Abweichung der modellimplizierten Momente gegen ein saturiertes Modell erfasst, das definitionsgemäß die empirischen Momente perfekt reproduziert. In gleicher Weise kann aber auch RMSEA für den Vergleich zweier hierarchisch geschachtelte Modelle verwendet werden, wenn anstelle von Chi² und Freiheitgraden eines Modells die Differenzen der Chi²-Werte und Freiheitsgrade der beiden Modelle in die Berechnungsformel für RMSEA eingesetzt werden.

Ein Nullsetzen dieser Varianz und infolgedessen auch aller Kovarianzen mit dem Steigungsfaktor β_O verschlechtert wiederum den Modellfit deutlich.

Während beim RI-CLP die unstandardisierten Regressionsgewichte der Interzeptfaktoren α_O und α_I auf 1 festgesetzt sind, können im LST-Modell die Effekte der Traits auf die States über die Panelwellen variieren.

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Titel: Zum Zusammenhang zwischen Offenheit und politischer Involvierung – Eine Analyse mit SOEP – Daten
verfasst von: Anja Mays
Steffen Kühnel
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Buch: Wahrnehmung – Persönlichkeit – Einstellungen
Print ISBN: 978-3-658-21215-5

Electronic ISBN: 978-3-658-21216-2

Copyright-Jahr: 2019
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-21216-2_3