Analyse quantitativer und qualitativer Befragungsdaten mit SPSS : Triangulation in der Fremdsprachenforschung\nAnalyse quantitativer ...\n← 152 | 153 →Analyse quantitativer und qualitativer Befragungsdaten mit SPSS\nZur Untersuchung inhaltlicher Forschungsfragen werden in den Erziehungswissenschaften und der Bildungsforschung immer häufiger Befragungsmethoden sowohl aus der quantitativen als auch der qualitativen Forschungstradition herangezogen. Im Rahmen dieses Kapitels sollen Möglichkeiten und Strategien zur gemeinsamen Auswertung und Interpretation solcher Daten aufgezeigt werden. Im ersten Teil wird der Fokus zunächst auf den schriftlichen Fragebogen sowie das qualitative Interview als Beispiele für gängige Befragungsverfahren aus den beiden Forschungstraditionen gelegt. Ferner wird jeweils auf Grundlagen der Testkonstruktion, auf Itemformate, Skalenniveaus sowie das jeweilige Vorgehen bei der Quantifizierung von Daten eingegangen. Der letzte Teil des Beitrags beinhaltet dann eine Darstellung gängiger statistischer Analyseverfahren sowie deren Durchführung mithilfe des Analyseprogramms SPSS.\nNachdem etwa seit Mitte der 1920er Jahre in den Sozialwissenschaften zwei methodische Forschungsrichtungen – die qualitative und die quantitative – unterschieden wurden (Kelle 2008), findet sich in den letzten Jahren unter den Begriffen „Methodentriangulation“ und Mixed Methods verstärkt wieder die Tendenz, Methoden aus beiden Forschungstraditionen zur Beantwortung und Untersuchung inhaltlicher Fragestellungen heranzuziehen (ebd.). So konstatieren etwa Gläser-Zikuda et al. (2012: 7f.) für die empirische Bildungsforschung und die Erziehungswissenschaften die Etablierung qualitativer Forschungsmethoden, die stärkere Wahrnehmung quantitativer Forschungsmethoden, und die Kombination qualitativer und quantitativer Verfahren als derzeitige forschungsmethodische Trends. Dabei unterscheiden die Autoren bezüglich der Verbindung qualitativer und quantitativer Methoden unterschiedliche Modelle: das Vorstudienmodell, das Verallgemeinerungsmodell, das Vertiefungsmodell sowie das Triangulationsmodell (ebd.: 8). Diese Modelle zeigen unterschiedliche Zeitpunkte und Stadien an, zu denen im Rahmen wissenschaftlicher Studien eine Kombination beider methodischer Richtungen sinnvoll sein kann. So wird etwa im Rahmen des Vorstudienmodells, welches häufig zur Generierung von Hypothesen verwendet wird, eine qualitative der quantitativen Untersuchung vorgeschaltet, und bei Anwendung des Verallgemeinerungsmodells werden die ← 153 | 154 →Ergebnisse einer vollständig durchgeführten qualitativen Studie anhand quantitativer Methoden auf Verallgemeinerung hin überprüft. Im Vertiefungsmodell hingegen werden zunächst quantitative Methoden angewandt, deren Interpretation anschließend unter Verwendung qualitativer Methoden vertieft wird, während im Rahmen des Triangulationsmodells Fragestellungen gleichzeitig anhand qualitativer und quantitativer Methoden bearbeitet werden (ebd.: 8). Ähnliche Vorgehensweisen werden auch bereits im Rahmen der Grounded Theory (z.B. Strauss/Corbin 1996) berichtet. Dort wird eine induktive, der Theoriebildung dienende Phase mithilfe offener, qualitativer Fragen einer deduktiven Phase der Theorieüberprüfung und Verallgemeinerung mithilfe von geschlossenen Itemformaten vorgeschaltet (Konrad 2011). Der Vorteil einer Kombination der Forschungsmethoden wird häufig in deren komplementärer Verwendung gesehen (z.B. Flick 2011), um so Schwächen des einen methodischen Ansatzes jeweils gezielt durch Stärken des anderen auszugleichen (Gläser-Zikuda et al. 2012, Kelle 2008, vgl. auch Settinieri in diesem Band).\nWie bereits aus dieser knappen Darstellung kombinierter Anwendungsmöglichkeiten qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden ersichtlich wird, ist eine gemeinsame Auswertbarkeit von aus beiden methodischen Traditionen stammenden Daten für alle dargestellten Modelle von großer Relevanz. Das vorliegende Kapitel wird sich daher speziell mit der Aufbereitung und gemeinsamen Analyse von Daten auseinandersetzen, die mithilfe von „qualitativen“ oder „quantitativen“ Befragungsmethoden erhoben wurden. Dabei wird zur besseren Nachvollziehbarkeit der Inhalte an den entsprechenden Stellen primär auf Standardwerke aus der Methodik verwiesen. Dies soll es dem Leser erleichtern, die hier lediglich übersichtsartig dargestellten Thematiken eigenständig vertiefen zu können.\nIn der sozialwissenschaftlichen Forschung erfolgt ein großer Teil der Datenerhebung anhand unterschiedlicher Befragungsformen. Im ersten Teil des Beitrags werden zunächst gängige Befragungsformen und Instrumente zur Datenerhebung aus der quantitativen und der qualitativen methodischen Tradition dargestellt. Dabei wird der Fokus vor allem auf dem schriftlichen Fragebogen (als Beispiel für eine traditionell eher quantitative Befragungsmethode) sowie dem Interview (als Beispiel für eine tendenziell eher qualitativ ausgerichtete Befragungsmethode) liegen. Ferner werden die für eine gemeinsame Auswertung der Daten notwendigen Schritte dargestellt. Statistische Analyseverfahren setzen dabei in der Regel voraus, dass die Daten quantifiziert sind, dass ihnen also ein numerischer Wert zugeordnet wurde (vgl. Kempf 2010, Konrad 2011), weshalb auf die Quantifizierung von Daten gesondert eingegangen wird. Im letzten Teil des Kapitels wird als Beispiel für eine computerbasierte Datenanalyse die Analysesoftware SPSS vorgestellt, sowie auf die gängigsten statistischen Analyseverfahren und deren Umsetzung mithilfe des Programms eingegangen.\n← 154 | 155 →2. Die Befragung als Methode zur Datenerhebung\nDie Befragung ist eine der am häufigsten verwendeten Methoden zur Sammlung von Informationen und Daten in der empirischen Forschung, wobei sich Alltagsfragen von wissenschaftlichen Fragestellungen hinsichtlich ihrer theoretisch-wissenschaftlichen Fundierung und hinsichtlich des Grades der Standardisierung unterscheiden (Konrad 2011: 4). Des Weiteren ist eine Befragung, vor allem bei Verwendung eines Fragebogens, systematisch und zielgerichtet, sie ist gegenstandsbezogen und findet unter kontrollierten Bedingungen statt (ebd.: 7).\nEine Befragung kann entweder mündlich oder schriftlich erfolgen. Im ersten Fall werden dem Befragten durch einen geschulten Interviewer Fragen mündlich gestellt oder vorgelesen, die dieser wiederum in mündlicher Form beantwortet. Dies kann in einer Face-to-Face-Situation erfolgen, oder aber aus der Distanz (vgl. z.B. Broda 2006), beispielsweise über das Telefon oder über Videotelefonie. Im Falle einer schriftlichen Vorgabe liest und bearbeitet der Befragte die vorgegebenen Fragen üblicherweise eigenständig, und auch deren Beantwortung erfolgt in schriftlicher Form. Sowohl mündliche als auch schriftliche Fragen können von offenem oder geschlossenem Format sein. Offenes Format bedeutet, dass dem Befragten keine Antwortmöglichkeiten vorgegeben werden. Dies ist häufig im Rahmen eines Interviews der Fall, es werden jedoch auch offene Antwortformate in Fragebögen verwendet. Geschlossene Antwortformate werden üblicherweise bei der Konstruktion schriftlicher Fragebögen angewandt, hier sind verschiedene konkrete Lösungs- oder Antwortmöglichkeiten jeweils vorgegeben (z.B. Bühner 2006). Eine detailliertere Darstellung unterschiedlicher Item- und Antwortformate erfolgt in den folgenden Abschnitten.\n2.1 Der schriftliche Fragebogen\nDer schriftliche Fragebogen gehört zu den gängigsten Befragungsmethoden in den Sozialwissenschaften. Obgleich er durchaus qualitativ ausgerichtet sein kann, beispielsweise bei gewähltem offenem Antwortformat, wird der Fragebogen aufgrund seines oft deduktiven Charakters und des meist geschlossenen Antwortformats üblicherweise den quantitativen Methoden der Datenerhebung zugeordnet.\nMithilfe eines Fragebogens können relativ schnell und ökonomisch die Daten einer großen Anzahl von Personen erhoben und ausgewertet werden, weshalb er gut zur Überprüfung der Allgemeingültigkeit von Theorien und Hypothesen geeignet ist. Im Rahmen von Fragebögen werden unter Verwendung geschlossener Antwortformate üblicherweise vorformulierte Antwortmöglichkeiten schriftlich vorgegeben (z.B. Konrad 2011: 51; zu Vor- und Nachteilen verschiedener Itemformate siehe auch Jonkisz et al. 2011: 31ff.), von denen dann die jeweils ← 155 | 156 →am ehesten zutreffende von der befragten Person ausgewählt wird. Fragebögen sind häufig in hohem Maße im Hinblick auf ihre Bearbeitung und Auswertung standardisiert. Nach Bühner (2006: 46) werden bei der Test- und Fragebogenentwicklung unterschiedliche Stufen durchlaufen. Dabei handelt es sich unter anderem um Anforderungsanalyse und Problemstellung, Planung und Literatursuche, Eingrenzung des Merkmals und Arbeitsdefinition, Testentwurf und Überprüfung, Itemanalyse und Itemselektion, Kriterienkontrolle sowie Eichung/Normierung des Testverfahrens (ebd.: 46ff.).\nDer Konstruktion eines Fragebogens geht üblicherweise eine spezifische Problem- bzw. Fragestellung voraus. Denkbar wäre etwa die Forschungsfrage, ob die selbst wahrgenommene muttersprachliche Kompetenz von Kindern mit Deutsch als Zweitsprache auch mit der tatsächlichen Sprachkompetenz in der Muttersprache übereinstimmt. Um diese Fragestellung zu untersuchen, könnte daher (neben einem entsprechenden Sprachtest) ein Fragebogen entwickelt werden, der die wahrgenommene muttersprachliche Kompetenz von Personen erfasst.\nNach Festlegung der Problemstellung sowie Festlegung des zu untersuchenden Merkmals, welches in o.g. Beispiel die wahrgenommene muttersprachliche Kompetenz darstellt, folgen üblicherweise die Eingrenzung des Merkmals sowie eine genaue Definition des zu messenden Konstrukts. Dazu können unterschiedliche Quellen genutzt werden, wie beispielsweise zu der Thematik bereits existierende Theorien, empirische Studien, Testverfahren, oder auch die Durchführung einer Laien- oder Expertenbefragung (z.B. Bühner 2006: 47). Auf diese Weise wird das Merkmal mit allen dazugehörigen Facetten zunächst genau definiert. Darauf basierend werden erste Überlegungen dahingehend angestellt, auf welche Art und Weise das interessierende Merkmal konkret erfasst bzw. erfragt werden könnte. Für eine möglichst vollständige Erfassung des Merkmals „wahrgenommene muttersprachliche Kompetenz“ wäre beispielsweise das Abfragen unterschiedlicher Aspekte sprachlicher Teilkompetenzen, wie etwa des Hör- oder Leseverstehens, denkbar.\nAnders als bei physikalischen Größen wie dem Gewicht oder der Länge eines Stocks lassen sich viele interessierende Merkmale leider nicht direkt beobachten oder messen. So ist es etwa, bezogen auf das hier verwendete Beispiel, nicht möglich, einem Menschen dessen Einschätzung der eigenen muttersprachlichen Kompetenzen direkt anzusehen. Das interessierende Merkmal bzw. die interessierende Eigenschaft wird daher häufig auch als latente Variable bezeichnet. Um also Aussagen bezüglich dieses Merkmals bei einer oder mehreren Personen machen zu können, oder anders ausgedrückt, um das Konstrukt zu operationalisieren (z.B. Breuer 2010: 40), muss zunächst das Merkmal beobachtbar bzw. sichtbar gemacht werden. Dies geschieht üblicherweise, indem – basierend auf theoretischen Annahmen sowie Ergebnissen bereits existierender empirischer ← 156 | 157 →Studien – das Konstrukt anhand von Fragen, im Folgenden auch bezeichnet als Items, möglichst genau abgebildet wird. Die zugrundeliegende Annahme ist hier, dass durch die Beobachtung einer Handlung oder Reaktion einer Person (in diesem Falle die Beantwortung eines Items) Rückschlüsse auf die zugrundeliegende, latente Variable und den Grad der Ausprägung einer Person bezüglich dieses Merkmals gezogen werden können. Zur Messung der wahrgenommenen muttersprachlichen Kompetenzen könnte beispielsweise unter anderem ein Item formuliert werden wie „Wie schätzen Sie ihre muttersprachlichen Fähigkeiten bezüglich des Lesens von literarischen Texten ein?“, zu beantworten auf einer mehrstufigen Antwortskala (z.B. 1 = sehr gering; 5 = sehr gut). Diese beobachtbaren Antworten auf Items werden auch häufig als manifeste Variable bezeichnet.\nÜblicherweise wird so in einem ersten Entwurf eines Fragebogens ein sogenannter Itempool erzeugt, d.h. eine größere Anzahl von Items, von denen – basierend auf den vorherigen Recherchen – angenommen wird, dass sie das interessierende Konstrukt abbilden. Dabei muss darauf geachtet werden, dass alle Facetten eines Konstrukts korrekt repräsentiert sind, da es ansonsten zu einer Konstruktunterrepräsentation, oder aber zur Erhebung konstruktirrelevanter Variablen und somit einer Einschränkung der Validität kommen kann (z.B. Messick 1989).\nIm Zuge der Konstruktion eines Items muss ferner festgelegt werden, welches Format ein Item haben soll. So existieren, wie bereits erwähnt, offene oder geschlossene Itemformate. Obgleich in schriftlichen Fragebögen auch offene Itemformate verwendet werden können, werden diese tendenziell eher den qualitativen Befragungsformen zugeordnet. Auf offene Antwortformate wird daher im Rahmen der Darstellung qualitativer Befragungsformen eingegangen. Üblicherweise besitzt bei quantitativen Befragungen der größte Teil der Fragen ein geschlossenes Antwortformat (Broda 2006: 70). Das bedeutet, dass die befragte Person sich für eine vorgegebene Antwortalternative entscheiden muss. Beispiele für geschlossene Antworten sind etwa Multiple-Choice- und Richtig-Falsch-Fragen, oder auch Rating-Skalen.\nAnhand von Rating-Skalen (auch bezeichnet als Likert-Skalen) soll ein Merkmal hinsichtlich der Stärke seiner Ausprägung erfasst werden. Dazu werden bei der Rating-Skala üblicherweise unterschiedliche Abstufungen bzw. Kategorien benannt. Die befragte Person soll dann wählen, welche Antwortalternative, d.h. welche Merkmalsausprägung, am ehesten auf sie zutrifft. Beispiele für solche Skalen sind die Häufigkeitsskala, die Intensitäts-, die Wahrscheinlichkeits- oder die Bewertungsskala (Bühner 2006: 54).\n← 157 | 158 →Bei solchen Itemformaten muss außerdem die Anzahl der Merkmalsabstufungen festgelegt werden. Dies ist dabei prinzipiell dem Testautor überlassen, wobei jedoch beachtet werden sollte, dass nicht eine zu geringe oder eine zu große Anzahl an Antwortkategorien gewählt wird. Üblich ist eine Anzahl von vier oder fünf Antwortkategorien, wobei häufig Skalen ohne eine mittlere Kategorie (beinhaltet oft Formulierungen wie „vielleicht“, „manchmal“, „mittel“, etc.) gewählt werden, um die Ambiguität dieser mittleren Kategorie auszuschließen.\n2.1.2 Das Skalenniveau\nZiel und Grundlage des Messens ist die Abbildung des sogenannten empirischen Relativs in ein numerisches Relativ. Nach Bortz und Schuster (2010: 13) lässt sich ein Messvorgang „allgemein dadurch charakterisieren, dass einem Objekt bezüglich der Ausprägung einer Eigenschaft eine Zahl zugeordnet wird“. Das zu messende Konstrukt muss mit Beobachtungs- und Messoperationen verknüpft werden (vgl. Breuer 2010) und mithilfe von Testitems, die jeweils wiederum von einem bestimmten Antwortformat sind, operationalisiert werden (z.B. Bühner 2006). „Das Messen ist eine Zuordnung von Zahlen zu Objekten oder Ereignissen, sofern diese Zuordnung eine homomorphe Abbildung eines empirischen Relativs in ein numerisches Relativ ist“ (Bortz/Schuster 2010: 16). Diese Abbildung wird auch als Skala bezeichnet. Das sogenannte Skalenniveau gibt dabei Regeln an, welche Eigenschaften eine bestimmte Skala besitzt, und speziell welche Transformationen von Werten jeweils erlaubt sind, ohne dass Informationen dadurch verloren gehen (Borg/Stauffenbiel 1997). Borg und Stauffenbiel (1997: 6) beschreiben das Skalenniveau als eine auf Hypothesen bezüglich des Zusammenhangs von Werten mit anderen Beobachtungen basierende „Rollenzuweisung“.\nDas Skalenniveau bezieht sich also auf Messeigenschaften von Items, Skalen und Testkennwerten (Bühner 2006: 73). Die bekanntesten und wichtigsten Skalenniveaus sind die Nominalskala, die Ordinalskala, die Intervallskala und die Verhältnisskala (z.B. Bortz/Schuster 2010). Diese werden im Folgenden kurz dargestellt, da das Skalenniveau für die unten dargestellte Quantifizierung von Daten sowie für die Frage, welche statistischen Auswertungsverfahren jeweils zulässig sind, von Relevanz ist. Dabei schließt jedes höhere Skalenniveau die für niedrigere Niveaus zulässigen Transformationen jeweils mit ein.\nDie Nominalskala ist das „schwächste“ (Borg/Stauffenbiel 1997: 5) Skalenniveau. Üblicherweise werden Antwortformate, bei denen eine Antwort einzelnen wertfreien Kategorien zugeordnet werden kann, dem Nominalskalenniveau zugeordnet (z.B. Bühner 2006: 74). Ein denkbares Beispiel wäre hier etwa die Frage nach der Lieblingsfarbe (Antwortmöglichkeiten: rot, grün, blau, gelb). Hier ← 158 | 159 →können lediglich Aussagen getroffen werden, die angeben, ob die gleiche oder eine andere Kategorie von unterschiedlichen Personen oder Personengruppen gewählt wurde, oder aber Aussagen bezüglich der Häufigkeit des Vorkommens der verschiedenen Antwortkategorien (z.B. die am häufigsten gewählte Farbe ist rot; 20 % haben die Farbe Gelb gewählt, etc.).\nDer Ordinalskala hingegen werden Daten zugeordnet, anhand derer auch vergleichende Aussagen (besser/schlechter, größer/kleiner, etc.) getroffen werden können (vgl. Bühner 2006). Die Größe der Werte spiegelt auch deren Rangordnung wieder (vgl. Rost 1996: 19), dennoch muss der Abstand zwischen den unterschiedlichen Werten nicht gleich groß sein. Ein denkbares Beispiel wäre hier die Platzierung von Teilnehmern eines 100-Meter-Laufs: Hier wird, je nach Geschwindigkeit, den Personen Platz 1, 2, 3 etc. zugeteilt, allerdings muss der zeitliche Abstand zwischen Person 1 und Person 2 nicht genauso groß sein wie zwischen Person 2 und Person 3.\nIntervallskalierte Werte weisen hingegen die gleichen Abstände (Intervalle) auf (z.B. Rost 1996). Ein häufig genanntes Beispiel ist hier die Temperatur in Celsius. Hier sind außerdem Aussagen bezüglich Differenzen möglich, wie z.B. „10 Grad Celsius ist halb so warm wie 20 Grad Celsius“, etc. Eine weitere Skala stellt die Verhältnisskala dar. Dieser werden viele physikalische Messungen zugewiesen, wie etwa die Länge in cm oder das Gewicht in kg. Hier können Aussagen hinsichtlich der Gleichheit von Verhältnissen getroffen werden (vgl. Bortz/Schuster 2010: 15).\nUnterschiedlichen Antwortformaten können unterschiedliche Skalenniveaus zugeordnet werden. Welches Skalenniveau beispielsweise eine Rating-Skala hat, ist dabei bislang nicht abschließend geklärt. In Abhängigkeit davon, ob die Abstände zwischen den Abstufungen der Skala gleich sind oder nicht, kann für die Rating-Skala entweder ein Ordinal- oder Intervallskalenniveau angenommen werden (siehe dazu auch Bühner 2006: 55). Die meisten gängigen statistischen Auswertungsverfahren setzen eine Skalierung mindestens auf Intervallskalenniveau voraus.\n2.1.3 Codierung und Quantifizierung\nDie Codierung und Quantifizierung von aus geschlossenen Antwortformaten stammenden Daten ist in der Regel relativ problemlos möglich (vgl. Konrad 2011: 89). So liegen häufig Werte wie das Alter oder bestimmte Reaktionszeitwerte bereits in Zahlenform vor. Bezüglich geschlossener Antworten mit mehreren Antwortkategorien werden üblicherweise den Antwortkategorien Zahlen zugeordnet. So kann beispielsweise der Antwortmöglichkeit „stimme nicht zu“ ← 159 | 160 →die Zahl eins zugewiesen werden, „stimme eher nicht zu“ die Zahl 2, etc. Wenn die Antwortkategorien dabei eine mehr oder weniger starke Ausprägung eines Merkmals abbilden, dann ist es häufig sinnvoll, der niedrigsten Ausprägung auch die niedrigste Zahl zuzuordnen, da dies die Auswertung und Ergebnisinterpretation vereinfacht. Aber auch bei nominal skalierten und dichotomen Items, wie etwa der Frage nach dem Geschlecht, sollten den Kategorien festgelegte Zahlenwerte zugeordnet werden. So könnte etwa die Kategorie „weiblich“ mit 1, und „männlich“ mit 2 codiert werden. Ist eine Frage einfach mit „Ja“ oder „Nein“ beantwortbar, dann wird „Ja“ üblicherweise die Zahl 1, und „Nein“ die Zahl 0 zugeordnet. Gleiches gilt für Richtig-Falsch-Antworten.\nSchwieriger wird die Zuordnung bei Mehrfachantworten. In der Regel sollten sich die unterschiedlichen Werte einer Variablen gegenseitig ausschließen (Janssen/Laatz 2013: 297). Allerdings kommt es vor, dass bei einer Frage mehrere Antwortmöglichkeiten zugelassen sind. In diesem Fall kann eine dichotome Variable pro Antwortmöglichkeit gebildet werden. Jeder dieser Variablen wird dann beispielsweise der Wert 0 oder 1 zugeordnet werden. Auf diese Weise wird codiert, ob eine Antwortmöglichkeit angekreuzt wurde oder nicht (Multiple Dichotomien-Methode; vgl. ebd.). In einigen computerbasierten Analyseprogrammen wie SPSS (SPSS inc./IBM 2012) gibt es außerdem die Möglichkeit, Mehrfachantwortsets zu definieren.\nEine andere, häufig verwendete Erhebungsmethode in den Sozialwissenschaften ist das Interview. Dieses wird üblicherweise der qualitativen Forschungsmethodik zugeordnet, weshalb es im Rahmen dieses Beitrags als Beispiel für qualitative Befragungsmethoden ausgewählt wurde. Es existieren dabei unterschiedliche Interviewvarianten, wie etwa das narrative Interview, das ethnografische Interview, das rezeptive Interview, das problemzentrierte Interview, das fokussierte Interview, das episodische Interview, das themenzentrierte Interview, das personenzentrierte Interview, das systemische Interview, das halbstrukturierte Interview oder das Experteninterview (Mey/Mruck 2011: 423ff.). Die Interviewformen unterscheiden sich in ihrem Standardisierungs- und Strukturiertheitsgrad und sind teilweise leitfadenbasiert oder folgen vorformulierten Fragen. Des Weiteren können Interviews anhand der „evozierten Textsorte (Erzählung, Bericht, Argumentation, Sachdarstellung, Kenndaten, Meinungen, etc.) geordnet werden“ (ebd.: 428). Welches Verfahren im Einzelnen ausgewählt wird, ist abhängig von Forschungsinteresse und Anwendungsbereich.\n← 160 | 161 →Üblicherweise wird ein Interview von einem Interviewer mit einer zu interviewenden Person durchgeführt. Interviews können synchron (face-to-face; telefonisch) oder asynchron (z.B. E-Mail-Interview) durchgeführt werden. Der Interviewer stellt die je nach gewählter Methode zugehörigen Fragen, die Antworten werden meist aufgezeichnet. Dies kann beispielsweise per Audioaufzeichnung, Videoaufzeichnung oder Mitschrift (Notizen/Protokoll) erfolgen (z.B. Konrad 2011). Die so gewonnenen Daten müssen danach entsprechend ausgewertet und ggf. codiert werden. Eine für die Quantifizierung von qualitativen Befragungsdaten gut geeignete Methode ist hier beispielsweise die qualitative Inhaltsanalyse (Mayring 2011: 602): „Sind mit diesen Verfahren Zuordnungen von Kategorien zum Textmaterial regelgeleitet vorgenommen worden, so lassen sie sich gegebenenfalls auch quantitativ […] weiterverarbeiten. Deshalb nimmt die qualitative Inhaltsanalyse im (wenig produktiven) Streit um qualitative oder quantitative Methoden eine gewissen Zwischenstellung ein“.\nTypisch für qualitative Befragungsformen sind offene Antwortformate. Bei der mündlichen Befragung können, je nach Strukturiertheits- und Standardisiertheitsgrad der gewählten Interviewform, die befragten Personen demnach mehr oder weniger frei auf die durch den Interviewer gestellten Fragen antworten. Denkbare Varianten von Item- bzw. Antwortformaten sind dabei eine vollständig offene Antwort, das Auswählen verschiedener mündlich vorgegebener Antwortmöglichkeiten, oder aber auch diverse Zwischenformen.\n2.2.2 Kategorisierung und Codierung qualitativer Interviews\nDie Antworten im Rahmen eines mündlichen Interviews werden häufig als Ton- oder Videomitschnitt festgehalten, welcher dann vor der Auswertung transkribiert wird. Die Transkription sollte dabei regelgeleitet erfolgen (vgl. auch Konrad 2011: 47). Ziel der Auswertung ist meist eine Verdichtung des Textes bzw. der darin enthaltenen Aussagen. Dabei kann auch die Auswertung von Interviews mehr oder weniger standardisiert erfolgen (z.B. Schmidt-Atzert/Amelang 2012: 325). Da die Auswertung von offenen Antworten im Rahmen eines Interviews häufig kompliziert und mit größerem Aufwand verbunden ist, werden oft Kategorien festgelegt, anhand derer ein Interview systematisch ausgewertet wird. Eine solche Kategorisierung ermöglicht eine Vergleichbarkeit der Antworten, beispielsweise von unterschiedlichen Gruppen oder zu unterschiedlichen Zeitpunkten (vgl. Konrad 2011: 50). Die Kategorisierung kann sowohl vor als auch nach der Durchführung des Interviews erfolgen, und stellt oft einen separaten Auswertungsschritt dar.\n← 161 | 162 →Eine häufig angewandte Auswertungsmethode ist die Inhaltsanalyse, die sich in Verfahren zur Zusammenfassung, Explikation, und Strukturierung unterteilen lässt (z.B. Konrad 2011: 47f.). Beispielsweise bei der unter 2.2 bereits kurz angesprochenen qualitativen Inhaltsanalyse von Mayring (z.B. 2008, 2011) „geht es darum, diese Grundformen des Interpretierens von Text mit inhaltsanalytischen Regeln beschreibbar und überprüfbar werden zu lassen“ (Mayring 2011: 602). Von besonderer Relevanz für die Inhaltsanalyse ist dabei das Kategoriensystem: „Kategorien stellen die Auswertungsaspekte in Kurzform dar […]. Die Kategorien müssen jedoch in der Inhaltsanalyse genau definiert und mit inhaltsanalytischen Regeln muss die Zuordnung zum Text festgelegt werden […]. Dies geschieht in der Regel theoriegeleitet, bei deduktiven Kategorienanwendungen explizit durch die vorab festgelegte Definition der Kategorien, bei induktiver Kategorienbildung durch die Gruppierung der induktiven Kategorien zu Hauptkategorien“ (ebd.: 603). Wird etwa die Vorkommenshäufigkeit solcher Kategorien analysiert, dann kann auch eine quantitative Datenanalyse erfolgen.\nEin relevanter Auswertungsschritt ist dementsprechend die Festlegung von Analyse- und Kodiereinheit (vgl. Konrad 2011: 49). Dabei muss festgelegt werden, welche Textstücke genau auf ihre Einordnung in eine Kategorie, bzw. auf das Vorhandensein und ggf. die Ausprägung des interessierenden Merkmals hin überprüft werden sollen. Konrad (2011: 49) nennt bezüglich der Analyse des Materials drei Aufgaben des/der Forschers/in: die Definition von Kategorien, die Anführung von Ankerbeispielen, und die Festlegung von Kodierregeln. Basierend auf der so erfolgten Auswertung und Codierung des Interviews folgt dann die Interpretation der Ergebnisse. Ein weiterer, dem vorgeschalteter Schritt kann jedoch auch in der statistischen Auswertung und der dazu notwendigen Quantifizierung der Daten liegen.\n2.2.3 Quantifizierung qualitativer Daten\nEine Quantifizierung qualitativer Daten bedeutet, dass die „statistische Weiterverarbeitung es erforderlich macht, dass sie in numerische Variablen übersetzt werden“ (Kempf 2010: 1). Zweck einer solchen Quantifizierung ist es häufig, das Gemeinsame über mehrere Interviews hinweg herauszuarbeiten. Zu diesem Zweck erfolgt üblicherweise vor der Quantifizierung die oben bereits erwähnte Kategorisierung zur Verdichtung der Informationen. Die weiteren Auswertungen und die Quantifizierung der Daten erfolgen bei Interviews meist basierend auf einer Transkription. Um das oben verwendete Beispiel der wahrgenommenen muttersprachlichen Kompetenz wieder aufzugreifen, könnte beispielsweise ← 162 | 163 →zunächst einmal von Interesse sein, welche sprachlichen Teilkompetenzen oder welche sprachlichen Handlungen von den Befragten überhaupt wahrgenommen und als wichtig für die allgemeine muttersprachliche Kompetenz erachtet werden. Aufgrund von diesbezüglichen Aussagen können dann Kategorien gebildet werden, wie beispielsweise „Verstehen von Gesprochenem“, „Lesen von Tageszeitungen“, „Sprechen“, etc. Denkbar ist natürlich auch eine Festlegung der Kategorien auf theoretischer Basis bereits vor der Durchführung des Interviews.\nWurden die Kategorien festgelegt, kann nun zunächst einfach gezählt werden, wie häufig eine bestimmte Kategorie insgesamt gewählt wurde. Hier besteht die Quantifizierung der Daten also in der Erhebung der Häufigkeiten. Dies ist bereits eine wichtige Information, kann sie doch dem/der Forscher/in einen Eindruck vermitteln, ob die gewählten Kategorien für die Befragten tatsächlich von Belang sind und welche der Kategorien bzw. welche der sprachlichen Teilkompetenzen die größte oder geringste Relevanz aufweisen. Ferner können, basierend auf diesen Ergebnissen, die Kategorien auch überarbeitet, ergänzt oder adaptiert und dann erneut ausgezählt werden.\nDiese relativ basalen Informationen können bereits von inhaltlicher Relevanz sein. Bezogen auf das Sprachkompetenz-Beispiel wären möglicherweise didaktische Implikationen für die Gestaltung des muttersprachlichen Unterrichts denkbar, etwa wenn durch die Häufigkeit der Nennungen der einzelnen wahrgenommenen Sprachkompetenzen ersichtlich wird, dass eigentlich sprachlich hoch relevante Teilkompetenzen von den Befragten gar nicht als relevant wahrgenommen werden und deren expliziterer Einbezug in den Unterricht daher möglicherweise sinnvoll wäre.\nNeben der Erhebung von einfachen Häufigkeiten ist es, je nach Merkmal, auch möglich, die gewählten Kategorien weiter zu unterteilen. Oft ist dies sinnvoll, wenn neben dem bloßen Vorkommen außerdem der Ausprägungsgrad eines Merkmals interessiert. Bezogen auf das Beispiel wäre hier eine Abstufung des interessierenden Merkmals, etwa der sprachlichen Teilkompetenz „wahrgenommenes Hörverstehen“, in unterschiedliche Kompetenzstufen1 denkbar. In diesem Fall würden für eine Quantifizierung der Daten den unterschiedlichen Kompetenzstufen einer sprachlichen Teilkompetenz unterschiedliche Zahlen zugeordnet, beispielsweise der niedrigsten Stufe die ← 163 | 164 →Zahl 1 und der höchsten die Zahl 6. Auf diese Art und Weise kann die im Interview enthaltene Information verdichtet, quantifiziert und statistisch ausgewertet werden.\n2.2.4 Das Skalenniveau\nSind qualitative Daten quantifiziert, können prinzipiell, je nach Skalenniveau, die gleichen Auswertungsmethoden herangezogen werden wie bei Daten, die anhand quantitativer Methoden gewonnen wurden. Welche statistischen Auswertungsmethoden genau gewählt werden können und sollten, hängt zum einen mit der Art der Forschungsfrage und der damit einhergehenden Hypothese zusammen (z.B. Zusammenhangshypothese oder Unterschiedshypothese). Zum anderen legt das Skalenniveau der Daten fest, welche Verfahren überhaupt zulässig sind. So setzen viele Verfahren der deskriptiven Statistik sowie der Inferenzstatistik mindestens Intervallskalenniveau voraus. Sind beispielsweise bei der Kategorisierung mehrere Abstufungen gewählt worden, anhand derer eine mehr oder weniger starke Ausprägung des gemessenen Merkmals codiert wird, kann hier, genauso wie bei den anhand quantitativer Methoden erhobenen Daten, zumindest von einem Ordinalskalenniveau ausgegangen werden. Im Prinzip ist auch eine Einordnung auf Intervallskalenniveau möglich, nämlich dann, wenn theoretisch davon ausgegangen wird, dass die einzelnen Abstufungen des Merkmals die gleichen Abstände besitzen. Auf die Frage, welche Analyseverfahren für welche Skalenniveaus zulässig sind, wird im folgenden Teil des Kapitels näher eingegangen.\n3. Computerbasierte Datenanalyse am Beispiel von SPSS\nIn diesem Teil des Kapitels soll am Beispiel des Analyseprogramms SPSS (IBM SPSS Statistics, derzeit Version 22; SPSS inc./IBM 2014) auf die computerbasierte Auswertung empirischer Daten eingegangen werden. Prinzipiell sind alle beschriebenen Analysen jedoch auch mit anderen Programmen wie beispielsweise der Open-Source-Software R (http://www.r-project.org) durchführbar. Bei SPSS handelt es sich um eine der gängigsten Statistik- und Datenanalyse-Software (z.B. Janssen/Laatz 2013). SPSS ist ein proprietäres Programm und prinzipiell für unterschiedliche Betriebssysteme wie Windows, Linux oder MacOS erhältlich. Das Programm ist modular aufgebaut; zusätzlich zur Basissoftware, welche die gängigsten statistischen Auswertungsverfahren enthält, existieren spezielle Softwaremodule, die jedoch für das vorliegende Kapitel nicht von Relevanz sind. In SPSS können die Befehle entweder über Dropdown-Menüs oder aber per Syntax eingegeben werden. Im vorliegenden Kapitel wird ausschließlich auf die Verwendung der Menüs eingegangen, zur Verwendung von Syntax wird an ← 164 | 165 →dieser Stelle auf entsprechende Fachliteratur (z.B. Brosius 2013, Janssen/Laatz 2013) verwiesen.\nDie Verwendung von SPSS setzt für den größten Teil der Analysemethoden eine Quantifizierung aller Daten voraus. Das bedeutet, um SPSS für eine gemeinsame Auswertung der anhand von qualitativen und quantitativen Erhebungsmethoden gewonnenen Daten nutzen zu können, müssen – wie oben beschrieben – allen Merkmalen, Merkmalsausprägungen und Kategorien Zahlen zugeordnet werden. Sind die Daten einmal erhoben und quantifiziert, müssen sie zunächst in die SPSS-Datenmatrix eingegeben und gegebenenfalls für die Analyse vorbereitet werden. Das Programm verfügt dazu über zwei unterschiedliche Ansichten: die Variablenansicht und die Datenansicht (Abb. 1). Üblicherweise werden bei der Erstellung der Datenmatrix zunächst in der Variablenansicht alle Variablen definiert sowie deren Eigenschaften festgelegt. Hier können unter anderem der Name der Variablen, der Variablentyp (beispielsweise numerisch oder String), das Variablenlabel, sowie Wertelabels (d.h. welche Ausprägung einer Variablen wurde mit welcher Zahl codiert?) festgelegt werden. Pro Frage (Fragebogen) bzw. Kategorie (Interview) wird eine Variable definiert. Ist diese Definition der Datenmaske erfolgt, werden im nächsten Schritt die Daten in der Datenansicht eingegeben. Dort stellt jede Spalte eine der zuvor definierten Variablen dar, und jede Zeile einen Fall, das heißt beispielsweise eine befragte Person. In den einzelnen Zellen sind somit die Probandenrohwerte abgetragen, d.h. jeweils die Antwort einer einzelnen Person auf ein einzelnes Item.\nIst die Dateneingabe erfolgt, ist es oft notwendig, vor der Durchführung der geplanten Analysen die Daten weiter aufzubereiten. Das beinhaltet häufig die Umcodierung von bereits eingegebenen Daten. Eine solche Umcodierung könnte etwa dann notwendig sein, wenn eine Frage im Fragebogen nicht so formuliert wurde, dass eine stärkere Zustimmung zu einer Aussage auch tatsächlich mit einer höheren Ausprägung des Merkmals einhergeht, d.h. wenn zur Erfassung eines Merkmals sowohl positiv als auch negativ formulierte Items eingesetzt wurden. Ein weiterer Grund für eine Umcodierung kann die Entscheidung sein, aus theoretischen Gründen bestimmte Variablenausprägungen zusammenzufassen und diesen den gleichen Zahlenwert zuzuordnen (Beispiel: Festlegung bestimmter Altersgruppen, Zusammenfassen von Berufsgruppen, Sprachgruppen etc.). Eine solche Umcodierung kann in SPSS jederzeit relativ unproblematisch über das Menü Transformieren und eines der Untermenüs Umcodieren erfolgen. Eine weitere, häufig notwendige Maßnahme vor weiteren Datenanalysen ist das Berechnen von neuen Variablen. Dies kann etwa dann notwendig werden, wenn aus unterschiedlichen Items, die das gleiche Konstrukt erfassen sollen (beispielsweise die muttersprachliche Lesekompetenz), ein Gesamttestwert gebildet werden soll. Dies kann über den Menüpunkt Transformieren und das Untermenü Variable berechnen erfolgen. Dort können aus bestehenden Variablen neue errechnet werden, wie beispielsweise ein Gesamttestwert mittels einer einfachen Addition derjenigen Variablen, die zu diesem Wert beitragen sollen. Die neue Variable erscheint nach Abschluss der Berechnung in der Datenmatrix und kann für weitere Analysen verwendet werden.\n← 165 | 166 →Abb. 1: Datenstruktur in SPSS (Datenansicht; Screenshot); Daten entnommen aus dem SPSS Beispieldatensatz „GSS93“.\nIn SPSS erfolgen die Angaben sämtlicher durchgeführter Aktionen sowie die Darstellung der Analyseergebnisse im sogenannten Ausgabefenster. Dieses wird automatisch vom Programm erstellt und geöffnet, etwa wenn eine Datei zum ersten Mal in der Sitzung geöffnet oder eine neue Datei gespeichert wird. Der Inhalt des Ausgabefensters muss separat gespeichert werden und kann in unterschiedliche Formate exportiert werden. Ist die Datenaufbereitung abgeschlossen, können die ← 166 | 167 →ersten Auswertungen erfolgen. Welche Verfahren jeweils anzuwenden sind, ist abhängig von Fragestellung und Hypothese (z.B. Unterschiedshypothese, Zusammenhangshypothese), dem Skalenniveau der Daten, sowie der Stichprobengröße (n).\n3.2.1 Erste Auswertungsschritte\nIn einem ersten Schritt werden üblicherweise die Häufigkeitsverteilungen sowie die deskriptiven Statistiken der interessierenden Variablen betrachtet. Hierzu zählen Maße der zentralen Tendenz (Mittelwert/arithmetisches Mittel, Median, Modalwert) und Dispersionsmaße (Varianz, Standardabweichung, Minimum, Maximum, Range).\nHäufigkeiten bzw. Häufigkeitsverteilungen sowie unterschiedliche dazugehörige Diagramme können in SPSS über den Menüpunkt Analysieren und dort über die Untermenüs Deskriptive Statistiken und Häufigkeiten angefordert werden. Am Ergebnis ist beispielsweise abzulesen, wie häufig welche Antwort bezüglich eines Items gewählt wurde, oder wie häufig eine bestimmte Gruppe in der Stichprobe vertreten ist (z.B. Männer, Frauen; siehe Tabelle 1).\nDie Analyse der deskriptiven Statistiken erfolgt über die Menüpunkte Analysieren – Deskriptive Statistiken – deskriptive Statistik (Tabelle 2), oder aber über Analysieren – Deskriptive Statistiken – Explorative Datenanalyse. Des Weiteren existiert auch im Rahmen der meisten inferenzstatistischen Auswertungsverfahren in SPSS die Möglichkeit, diese Kennwerte mit ausgeben zu lassen. Mithilfe der deskriptiven Statistiken ist es möglich, erste Kenntnisse über die Verteilung der Daten zu erlangen. So lässt sich eine Aussage darüber machen, ob die Verteilung eher breit- oder schmalgipflig ist (Kurtosis), ob sie beispielsweise linksschief und rechtssteil ist (Schiefe) oder symmetrisch. Die Verteilungsform ist von großer Relevanz, da sie Einfluss auf weitere Auswertungen haben kann. Ist die Varianz beispielsweise sehr klein, da die getesteten Personen sich im Hinblick auf das gemessene Merkmal kaum unterscheiden, dann kann dies u.a. zu einer niedrigeren Korrelation mit anderen Variablen führen (Varianzeinschränkung; z.B. Schmidt-Atzert/Amelang 2012: 10).\nTabelle 1: Häufigkeiten der Variablen ͈Geschlecht“ (Ausprägungen: männlish/weiblich)\n← 167 | 168 →Tabelle 2: Deskriptive Statistiken der Variablen ͈muttersprachliche Kompetenz“ und ͈wahrgenommene muttersprachliche Kompetenz”\n1 Max. Went = 50 Punkte\n2 Angenommene Intervallskalierung Merkmals\nWie bereits erwähnt, setzen außerdem viele der gängigen Analyseverfahren eine Normalverteilung (NV) der Daten voraus. Die Normalverteilung (Abb. 2) zeichnet sich dadurch aus, dass sich die Daten symmetrisch und glockenförmig verteilen. Des Weiteren sind in dem Bereich +/- 1 Standardabweichung vom Mittelwert ca. 68% der Messwerte zu finden, und +/-2 Standardabweichungen vom Mittelwert ca. 95,5% (z.B. Rasch et al. 2006: 32).\nIn SPSS können Daten daraufhin überprüft werden, ob sie hinsichtlich ihrer Verteilung statistisch signifikant von einer Normalverteilung abweichen. Dies erfolgt mithilfe eines sogenannten statistischen Tests. Für statistische Analysen gilt allgemein Folgendes:\nAbb. 2: Normalverteilung.\n← 168 | 169 →Ziel in der „Inferenzstatistik“ (oder auch „schließenden Statistik“) ist das Ziehen von Rückschlüssen von Stichprobendaten auf eine entsprechende (unbekannte, da nicht komplett erhobene) Population. Bezogen auf unser Beispiel könnte etwa von Interesse sein, ob sich Männer und Frauen hinsichtlich der Wahrnehmung ihrer muttersprachlichen Kompetenz unterscheiden (Unterschiedshypothese). Ferner wird angenommen, dass die Frauen ihre Kompetenz signifikant höher einschätzen als es bei den Männern der Fall ist. Es handelt sich hier also um eine gerichtete Hypothese, da Annahmen bezüglich der Richtung des Unterschieds getätigt werden. Existieren solche Annahmen hingegen nicht, handelt es sich um eine ungerichtete Hypothese.\nAls nächstes wird diese wissenschaftliche Hypothese in eine sogenannte statistische Hypothese überführt (Bortz/Schuster 2010: 98). Die Nullhypothese (H0) postuliert dabei, dass in der Population kein Unterschied zwischen den beiden Mittelwerten der beiden Gruppen (genauer: zwischen den Populationsmittelwerten, bezeichnet als µ1 und µ2) existiert. Dies wird formal ausgedrückt als µ1= µ2. Die sogenannte Alternativhypothese (H1) hingegen drückt aus, dass ein Unterschied zwischen den beiden Populationsmittelwerten existiert (gerichtet: µ1< µ2 oder µ1<µ2; ungerichtet: µ1≠µ2). Es wird nun –möglichst basierend auf einer repräsentativen Stichproben– mithilfe statistischer Tests überprüft, welche der beiden Hypothesen bestätigt bzw. zurückgewiesen werden soll. Dies geschieht, indem „die Vereinbarkeit der Nullhypothese mit der Empirie“ überprüft wird (ebd.: 99).\nDie Überprüfung statistischer Hypothesen erfolgt mithilfe der Berechnung einer sogenannten Prüfgröße (z.B. p, F, T je nach angenommener Verteilung der Daten; gewonnen aus den empirisch erhobenen Stichprobendaten), die mit einem sog. „kritischen Wert“ abgeglichen werden. Der jeweils zu verwendende kritische Wert kann anhand spezieller Tabellen (z.B. in Rasch et al. 2006: 194ff.) abgelesen werden. Üblicherweise gilt: Überschreitet die Prüfgröße den kritischen Wert, ist von einer statistischen Signifikanz auszugehen, die Nullhypothese (H0) wird verworfen und die Alternativhypothese (H1) angenommen. Der in SPSS mit „Signifikanz“ bezeichnete Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, mit der ein Fehler begangen wird, wenn die Nullhypothese verworfen wird. Konventionell wird bei einem Signifikanz-Wert kleiner als 0,05 von einem statistisch relevanten Ergebnis ausgegangen, da so davon ausgegangen werden kann, dass in maximal 5% der Fälle ein Fehler gemacht wird, wenn die H0 verworfen und die H1 angenommen wird.2\n← 169 | 170 →Die Überprüfung von Daten auf Normalverteilung erfolgt nun in SPSS über das Menü Analysieren -Deskriptive Statistiken - Explorative Datenanalyse. In dem dann geöffneten Auswahlfeld muss nach der Auswahl der zu analysierenden Variablen der Button Diagramme angeklickt, und dann ein Häkchen bei Normalverteilungsdiagramm mit Test gesetzt werden. Die Ergebnisausgabe beinhaltet dann neben den deskriptiven Statistiken auch Tests auf Normalverteilung: den Kolmogorov-Smirnoff-Test, sowie den Shapiro-Wilks-Test bei n<50. Für die schnelle Interpretation ist hier vor allem der Wert in der Tabellenspalte Signifikanz von Interesse: Ist dieser kleiner als 0,05, dann weicht die Verteilung signifikant von der Normalverteilung ab. Anders ausgedrückt: Die Nullhypothese, dass die Daten nicht von einer Normalverteilung abweichen, wird zurückgewiesen und somit die Alternativhypothese H1 angenommen. Bezüglich der Interpretation der übrigen von SPSS ausgegebenen Werte wird aus Platzgründen auf entsprechende Standardwerke (z.B. Janssen/Laatz 2013) verwiesen. Sind die Daten nicht normalverteilt, können teilweise sogenannte nichtparametrische Tests zum Einsatz kommen, auf die an dieser Stelle jedoch nicht näher eingegangen werden soll.\n3.2.2 Überprüfung von Zusammenhangshypothesen\nHäufig beinhalten wissenschaftliche Fragestellungen die Frage nach dem Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Eine auf unser Beispiel bezogene Fragestellung wäre etwa „Existiert ein (statistisch signifikanter) Zusammenhang zwischen der wahrgenommenen und der (per Test erfassten) tatsächlichen muttersprachlichen Kompetenz?“. Eines der zur Bearbeitung solcher Fragestellungen am häufigsten eingesetzten Analyseverfahren ist die Korrelation. Hier ist zunächst zu unterscheiden zwischen der bivariaten und der multiplen Korrelation: Erstere betrachtet den Zusammenhang zwischen zwei (intervallskalierten) Variablen, letztere den simultanen Zusammenhang von einer Variablen mit mehreren anderen. Des Weiteren existieren, je nach Skalenniveau der in die Analyse einbezogenen Daten, unterschiedliche Korrelationskoeffizienten. Sind die Daten mindestens auf Intervallskalenniveau und in der Grundgesamtheit normalverteilt, dann wird üblicherweise der Pearson Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient (r) verwendet. Sind diese Voraussetzungen nicht gegeben, kann ein Rangkorrelationskoeffizient (s) verwendet ← 170 | 171 →werden. Bei SPSS stehen hier für ordinalskalierte Variablen der Spearman-Koeffizient (s) sowie Kendall’s Tau-b (Tb) zur Verfügung (z.B. Brosius 2013).\nKorrelationskoeffizienten können generell Werte zwischen 1 und −1 annehmen. Dabei gilt: Je näher sich der Wert an Null befindet, desto geringer ist der (lineare) Zusammenhang (z.B. Bortz/Schuster 2010: 125). Dementsprechend bedeutet ein Wert von Null, dass kein linearer Zusammenhang zwischen den Variablen besteht. Je näher der Wert hingegen an 1 oder -1 liegt, desto größer ist der lineare Zusammenhang zwischen zwei Variablen (r = 1 bzw. r = −1: perfekter linearer Zusammenhang).\nEin positiver Korrelationskoeffizient lässt sich dabei inhaltlich so interpretieren, dass größere Werte auf der einen Variablen systematisch mit größeren Werten auf der anderen Variablen einhergehen („je mehr desto mehr“; zur Herleitung und Berechnung des Korrelationskoeffizienten siehe z.B. Rasch et al. 2006: 125ff.). Bezogen auf unser Beispiel könnte ein positiver Koeffizient von r = 0,7 etwa bedeuten, dass eine hohe wahrgenommene muttersprachliche Kompetenz relativ systematisch mit einer hohen getesteten muttersprachlichen Kompetenz einhergeht. Ein negativer Koeffizient bedeutet hingegen, dass ein hoher Wert auf der einen Variablen systematisch mit einem niedrigen Wert auf der anderen Variablen einhergeht („je mehr desto weniger“). Bei der inhaltlichen Interpretation von Korrelationen ist zu beachten, dass diese nicht kausal interpretiert werden dürfen, da keine Aussage über die Richtung eines Zusammenhangs gemacht werden kann. Es wird lediglich ausgesagt, dass ein mehr oder weniger starker linearer Zusammenhang zwischen zwei Variablen existiert bzw. nicht existiert. Bezüglich der Interpretation gibt z.B. Brosius (1998) als Orientierungshilfe an, dass Koeffizienten zwischen r = 0 und r = 0,2 als sehr schwache Korrelation, r = 0,2 und r = 0,4 als schwache Korrelation, zwischen r = 0,4 und r = 0,6 als mittlere, und darüber hinaus als starke bzw. sehr starke Korrelation zu interpretieren sind.\nEin erster Eindruck bezüglich der Stärke des linearen Zusammenhangs kann außerdem über die Erstellung eines Streudiagramms (Abb. 3) gewonnen werden. Dort werden für jede Person bzw. für jeden Fall anhand eines Punktes die Werte der beiden erfassten Variablen auf der x- und y- Achse eines Koordinatensystems abgetragen. Ein perfekter Zusammenhang würde sich nun dadurch zeigen, dass alle Punkte perfekt auf einer 90°-Geraden liegen, deren Richtung wiederum anzeigt, ob es sich dabei um einen positiven, oder um einen negativen Zusammenhang handelt (Gerade von unten links nach oben rechts: positiver Zusammenhang; von oben links nach unten rechts: negativer Zusammenhang). Je näher die Punkte nun um diese Gerade streuen, desto größer ist der lineare Zusammenhang. Ein solches Diagramm kann in SPSS beispielsweise über ← 171 | 172 →den Menüpunkt Diagramme –veraltete Dialogfelder – Streu-/Punkt-Diagramm erstellt werden.\nAbb. 3: Beispiel Streudiagramm, Darstellung des Zusammenhangs zwischen tatsächlicher und wahrgenommener muttersprachlicher Kompetenz (fiktive Daten).\nDie Berechnung der Korrelationskoeffizienten an sich erfolgt in SPSS über die Menüpunkte Analysieren – Korrelation – bivariate Korrelation. In dem dann geöffneten Dialogfeld können die interessierenden Variablen sowie die zu verwendenden Korrelationskoeffizienten gewählt werden. Prinzipiell ist es möglich, gleichzeitig die Korrelationen zwischen mehreren Variablen berechnen zu lassen. Es sollte jedoch bedacht werden, dass bei einer größeren Anzahl von Variablen die im Ausgabefenster erstellte Korrelationstabelle schnell unübersichtlich wird.\nIm Ausgabefenster wird dann eine Tabelle (Korrelationstabelle, siehe Tabelle 3) erzeugt, welche die bivariate Korrelation jeder Variablen mit jeder anderen gewählten Variablen anzeigt. In den daraus resultierenden Zellen wird jeweils die Größe des Korrelationskoeffizienten als Maß für die Stärke des Zusammenhangs zweier Variablen angegeben, der Signifikanz-Wert p, sowie die Anzahl der zur ← 172 | 173 →Berechnung verwendeten Fälle. Auch hier gibt der Signifikanz-Wert Auskunft darüber, ob ein Zusammenhang statistisch signifikant ist: Ist dieser Wert kleiner als 0,05 (p < 0,05), dann wird die Null-Hypothese „Es besteht kein (statistisch signifikanter) Zusammenhang“ zurückgewiesen und die H1 „Es besteht ein (statistisch signifikanter) Zusammenhang“ angenommen.\nTabelle 3: Korrelationen zwischen den Variablen ͈muttersprachliche Kompetenz“ und ͈wahrgenommene muttersprachliche Kompetens“\n**. Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) significant.\nNeben der bivariaten Korrelation existieren noch weitere Möglichkeiten, Zusammenhänge zwischen Daten zu untersuchen. Möchte man beispielsweise überprüfen, ob es einen Zusammenhang zwischen zwei nominalskalierten Variablen (oder auch zwischen einer nominal- und einer ordinalskalierten Variablen) gibt, so kann dies mittels einer Kreuztabelle und dem Chi²-Test geschehen. Dabei wird abgeglichen, ob die beobachteten Häufigkeiten in den Zellen von den unter Unabhängigkeit der Daten (d.h. unter der Annahme, dass kein Zusammenhang existiert) erwarteten Häufigkeiten signifikant abweichen. Für eine detailliertere Darstellung und Interpretation der Kreuztabelle wird auf Janssen/Laatz (2013) oder Brosius (2013) verwiesen.\nDie Erstellung der Kreuztabelle erfolgt in SPSS über die Menüpunkte deskriptive Statistiken – Kreuztabellen. Im folgenden Dialogfenster kann nun unter anderem festgelegt werden, welche Variablen in den Zeilen und welche in den Spalten der Tabelle erscheinen sollen. Des Weiteren kann unter Verwendung des Buttons „Statistiken“ gewählt werden, welche Zusammenhangskoeffizienten (je nach Skalierung der Variablen) mit ausgegeben werden sollen. Neben dem Chi²-Test und dem Korrelationskoeffizienten handelt es sich dabei beispielsweise um den Kontingenzkoeffizienten für nominalskalierte Variablen oder den bereits erwähnten Kendall’s Tau-b-Koeffizienten für ordinalskalierte Variablen. Der Chi²-Test gibt zwar an, ob ein Zusammenhang ← 173 | 174 →signifikant ist, jedoch sagt er nichts über dessen Stärke aus. Daher sollte einer der genannten Koeffizienten mit hinzugezogen werden. Der in der Ergebnistabelle mit ausgegebene Signifikanz-Wert der Koeffizienten ist wie üblich zu interpretieren.\nEin weiteres gängiges Analyseverfahren zum Betrachten von Zusammenhängen ist die (multiple) lineare Regression, die hier jedoch aus Platzgründen nur knapp dargestellt werden soll. In der sozialwissenschaftlichen Forschung gehört sie zu den am häufigsten verwendeten Analysemethoden (z.B. Bortz/Schuster 2010) und wird üblicherweise verwendet, um den Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variablen (Kriteriumsvariable) mit mehreren unabhängigen Variablen (Prädiktorvariablen) sowie deren jeweiligen Anteil (Regressionsgewicht b bzw. standardisiertes Regressionsgewicht Beta) am Gesamtzusammenhang zu untersuchen. Statistisch gesehen handelt es sich auch bei der bivariaten Korrelation um eine bivariate lineare Regression.\nMöchte man eine multiple lineare Regression in SPSS berechnen, erfolgt dies über die Menüpunkte Analysieren – Regression – linear. Im Ergebnisfenster werden dann unter anderem die Regressionskonstante a sowie die nicht-standardisierten und standardisierten Regressionsgewichte (b/Beta) ausgegeben. Des Weiteren erfolgen Angaben zur jeweiligen Irrtumswahrscheinlichkeit („Signifikanz“). Auch hier gilt: Ist dieser Signifikanzwert kleiner als 0,05, so kann davon ausgegangen werden, dass die jeweilige Prädiktorvariable unter Berücksichtigung der übrigen ins Modell aufgenommenen Variablen signifikant zur Vorhersage bzw. zur Erklärung der Kriteriumsvariablen beiträgt. Das Regressionsgewicht wiederum gibt Auskunft über die relative Wichtigkeit der gewählten Prädiktorvariablen im Rahmen des gewählten Modells. Das Regressionsgewicht (standardisiert/unstandardisiert) kann sowohl positiv als auch negativ sein. Auch hier gilt: Je näher der Wert an Null liegt, desto geringer ist der Zusammenhang.\nBezogen auf unser Beispiel könnte etwa von Interesse sein, die muttersprachliche Kompetenz (abhängige Variable oder Kriterium) mithilfe der unabhängigen Variablen (auch: Prädiktoren) „Alter in Jahren“ und „Aufenthaltsdauer im Herkunftsland (in Jahren) vor der Migration“ zu erklären. Für die Variable „Alter“ ergibt sich kein signifikantes positives Regressionsgewicht (p<0,05), für die Variable „Aufenthaltsdauer im Herkunftsland“ hingegen schon. In diesem Fall trägt also nur die Variable „Aufenthaltsdauer im Herkunftsland“ signifikant zur Erklärung der Unterschiedlichkeit von Personen (Varianz) bezüglich der muttersprachlichen Kompetenz bei, und es gilt: je länger der Aufenthalt im Herkunftsland vor der Migration, desto besser die muttersprachliche Kompetenz (unter Kontrolle des Alters).\n← 174 | 175 →Wichtig ist außerdem zu beachten, dass sich die Regressionsgewichte je nach im Modell aufgenommenen Variablen ändern können. Dies ist darauf zurückzuführen, dass bei der Berechnung der linearen Regression die Zusammenhänge zwischen zwei Prädiktorvariablen „herauspartialisiert“, d.h. herausgerechnet werden (dazu sowie zur Darstellung der Regressionsgleichung sowie der weitergehenden Interpretation siehe auch z.B. Rasch et al. 2006: 146ff; Bortz/Schuster 2010). Neben den Regressionsgewichten wird im Ergebnisfenster außerdem Auskunft darüber gegeben, wie gut das Gesamt-Modell „passt“, d.h. wie gut die gewählten Prädiktorvariablen dazu beitragen, das Kriterium zu „erklären“ oder „vorherzusagen“.\nZiel ist, mithilfe der gewählten unabhängigen Variablen möglichst viel der Varianz der Kriteriumsvariablen (d.h. der Unterschiedlichkeit der Personen hinsichtlich dieses Merkmals) zu erklären. Dazu wird der sogenannte Determinationskoeffizient R² herangezogen. Dieser gibt Auskunft darüber, welcher Anteil der Kriteriumsvarianz in einem Regressionsmodell insgesamt erklärt werden kann. R² liegt zwischen 0 und 1, wobei 1 bedeuten würde, dass die Varianz der Kriteriumsvariablen perfekt anhand der Prädiktorvariablen erklärt werden kann. So könnte beispielsweise, bezogen auf unser Beispiel, ein R² von 0,4 so interpretiert werden, dass mithilfe der gewählten Prädiktorvariablen 40% der Kriteriumsvarianz erklärt werden kann, d.h. diese Variablen sind gemeinsam für 40% der Unterschiedlichkeit der Personen bezüglich des interessierenden Merkmals „verantwortlich“.3 Bezüglich der Interpretation aller weiteren im Ergebnisfenster dargestellten Werte sowie bezüglich der Berechnung und Interpretation der multiplen linearen Regression wird auf die oben bereits genannten Standardwerke verwiesen.\n3.2.3 Überprüfung von Unterschiedshypothesen\nHäufig beinhalten Forschungsfragen auch die Betrachtung von Gruppenunterschieden. Meist handelt es sich dabei um die Frage, ob sich zwei oder mehr Gruppen (im Mittel) statistisch signifikant hinsichtlich eines bestimmten Merkmals voneinander unterscheiden. Bezogen auf das oben verwendete Beispiel könnte etwa von Interesse sein, ob sich Jungen und Mädchen signifikant hinsichtlich ihrer wahrgenommenen muttersprachlichen Kompetenz unterscheiden.\n← 175 | 176 →Ein sehr häufig für die Untersuchung von Gruppenunterschieden herangezogenes inferenzstatistisches Verfahren ist der T-Test. Dieser setzt Intervallskalenniveau und eine Normalverteilung der Daten voraus, ist jedoch gegenüber Verletzungen dieser Voraussetzungen gegenüber relativ robust (Bortz/Schuster 2010) und auch bereits für kleinere Stichproben geeignet. Der T-Test ist für den Vergleich zweier Gruppenmittelwerte geeignet; je nach Messdesign verwendet man den T-Test für unabhängige oder für abhängige Gruppen (bzw. Stichproben). Ersterer ist zur Betrachtung von sich gegenseitig ausschließenden Gruppen geeignet (wie z.B. Jungen und Mädchen), letzterer beispielsweise für die Betrachtung ein- und derselben Gruppe zu zwei Messzeitpunkten, beispielsweise vor und nach einer Intervention wie etwa einem Sprachtraining.\nIn SPSS wird der T-Test über die Menüpunkte Analysieren – Mittelwerte vergleichen –T-Test für unabhängige/abhängige Stichproben durchgeführt. Im folgenden Dialogfenster kann dann zunächst die Gruppierungsvariable (beispielsweise „Geschlecht“, unterteilt in die beiden Gruppen „Männer“ und „Frauen“) ausgewählt werden. Dabei ist zu beachten, dass unter dem Button Gruppen definieren die verwendete Codierung angegeben werden muss (beispielsweise 1 und 2 für den Fall, dass die beiden Ausprägungen der Variablen „Geschlecht“ anhand dieser Zahlenwerte codiert wurden). Im Feld Testvariablen werden diejenigen Variablen angegeben, die bezüglich eines möglichen Gruppenunterschieds betrachtet werden sollen.\nIm Ergebnisfenster werden zunächst einige Gruppenstatistiken wie die Gruppenmittelwerte angegeben. In der zweiten Ergebnistabelle wird außerdem zuerst ein Test auf Varianzgleichheit (Levene-Test) der beiden Gruppen ausgegeben. Sind die Varianzen nicht gleich, ist der zum Levene-Test zugehörige Signifikanz-Wert kleiner als 0,05. Je nachdem ob die Varianzen gleich sind oder nicht, muss das Ergebnis des T-Tests in einer unterschiedlichen Zeile („Varianzen sind gleich“, bzw. „Varianzen sind nicht gleich“) abgelesen werden. Auch für den T-Test gilt: Ist der zugehörige Signifikanz-Wert kleiner 0,05, so unterscheiden sich die Gruppen statistisch signifikant. Ferner werden noch die mittlere Differenz der Gruppen, der dazugehörige Standardfehler sowie das Konfidenzintervall der Differenz angegeben.\nSoll hingegen überprüft werden, ob sich mehrere Gruppen signifikant voneinander unterscheiden, und wenn ja, welche genau (bezogen auf unser Beispiel könnte etwa ein Vergleich unterschiedlicher Sprachgruppen bezüglich ihrer fremdsprachlichen Kompetenzen interessieren), dann kann diese Fragestellung anhand einer Varianzanalyse (sog. ANOVA: Analysis of Variance) bearbeitet werden. Aufgrund der Komplexität der Analysen kann die Varianzanalyse hier lediglich rudimentär dargestellt werden; bezüglich mathematischer Grundlagen ← 176 | 177 →und einer weitergehenden Ergebnisinterpretation wird auf die entsprechende Fachliteratur (z.B. Bortz/Schuster 2010; Janssen/Laatz 2013) verwiesen. mithilfe der einfaktoriellen Varianzanalyse kann beispielsweise untersucht werden, ob sich Gruppen (in SPSS bezeichnet als Faktor) hinsichtlich eines Merkmals (abhängige Variable) unterscheiden. Dazu wird in einem ersten Schritt zunächst untersucht, ob über alle Gruppen hinweg ein Unterschied zu finden ist.\nIn SPSS ist die Varianzanalyse unter den Menüpunkten Mittelwerte vergleichen – einfaktorielle ANOVA zu finden. Im folgenden Dialogfenster muss nun angegeben werden, welche Variable die zu betrachtenden Gruppen codiert und beinhaltet (Faktor), und welche Variablen auf Gruppenunterschiede hin untersucht werden sollen (abhängige Variable). Im Ausgabefenster ist nun die Tabelle „einfaktorielle ANOVA“ einzusehen. Diese beinhaltet neben Angaben zu den Quadratsummen innerhalb und zwischen den Gruppen und der Prüfgröße (dazu z.B. Bortz/Schuster, 2010) auch einen dazugehörigen Signifikanzwert, der zu interpretieren ist. Ist dieser Wert signifikant, dann ist dies ein Hinweis darauf, dass über alle Gruppen hinweg ein statistisch signifikanter Unterschied zu finden ist.\nUm welche Gruppen genau es sich dabei handelt, wird erst im Anschluss mithilfe sogenannter Post-hoc-Tests analysiert. Je nachdem ob Varianzgleichheit angenommen wird oder nicht (ein Test auf Varianzhomogenität ist zu finden unter dem Button „Optionen“) und in Abhängigkeit davon, ob die Stichprobenumfänge gleich sind, existieren unter dem Button Post hoc verschiedene Auswahlmöglichkeiten. In der Ergebnis-Tabelle Mehrfachvergleiche ist dann einzusehen, zwischen welchen der Gruppen genau sich statistisch signifikante Unterschiede finden. Neben dem dafür relevanten Signifikanzwert finden sich in der Tabelle außerdem Angaben zur mittleren Differenz der Gruppen, Standardfehler und Konfidenzintervall.\n3.2.4 Weitere Analysen\nNeben den im Rahmen des vorliegenden Kapitels dargestellten Verfahren kann mithilfe von SPSS noch eine Vielzahl weiterer Analysen durchgeführt werden. Diese beinhalten beispielsweise unter dem Punkt „Skalierung“ die Möglichkeit, die Reliabilität von Skalen zu berechnen. Auch können Analysen im Rahmen des Allgemeinen Linearen Modells oder Verfahren zur Dimensionsreduzierung wie die explorative Faktorenanalyse durchgeführt werden. Eine ausführliche Beschreibung aller weiteren, in SPSS möglichen Analysen inklusive der Interpretation von Ergebnisoutputs findet sich etwa bei Janssen/Laatz (2013) und Brosius (2013).\n← 177 | 178 →Insgesamt wird deutlich, dass eine gemeinsame Analyse quantitativer und qualitativer Daten mithilfe computerbasierter Auswertungsprogramme wie SPSS möglich ist. Dies erfordert jedoch eine vorausgehende Quantifizierung der qualitativen Daten. Das dazu notwendige Vorgehen wurde im Rahmen des Kapitels dargestellt. Ist dies erfolgt, können für alle Daten, unabhängig davon, ob diese mit qualitativen oder quantitativen Befragungsmethoden gewonnen wurden, prinzipiell die gleichen Analyseverfahren angewandt werden. Dies ermöglicht eine gemeinsame Interpretation der Daten und führt zu einer simultanen Verwendbarkeit qualitativer und quantitativer Befragungsmethoden.\nBortz, Jürgen / Schuster, Christoph (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7. Aufl. Berlin Heidelberg: Springer.\nBorg, Ingwer / Stauffenbiel, Thomas (1997). Theorien und Methoden der Skalierung. Eine Einführung. Methoden der Psychologie, Band 11. 3. Aufl. Bern: Huber.\nBreuer, Franz (2010). Wissenschaftstheoretische Grundlagen qualitativer Methodik in der Psychologie. In: Mey, Günter / Mruck, Katja (Hrsg.). Handbuch Qualitative Forschung in der Psychologie. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 35-45.\nBroda, Stephan (2006). Marktforschungs-Praxis. Konzepte, Methoden, Erfahrungen. Wiesbaden: Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler/GWV Fachverlage.\nBrosius, Felix (1998). SPSS 8. Professionelle Statistik unter Windows. Mitp-Verlag.\nBrosius, Felix (2013). SPSS 21 (mit Professional). Mitp-Verlag.\nBühner, Markus (2006). Einführung in die Test- und Fragebogenkonstruktion. 2. Aufl. München: Pearson Studium.\nFlick, Uwe (2011). Triangulation. Eine Einführung. 3. Aufl. Reihe Qualitative Sozialforschung, Band 12. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.\nGläser-Zikuda, Michaela / Seidel, Tina / Rohlfs, Carsten / Gröschner, Alexander / Ziegelbauer, Sascha (2012). Mixed Methods in der empirischen Bildungsforschung – eine Einführung in die Thematik. In: Gläser-Zikuda, Michaela / Seidel, Tina / Rohlfs, Carsten / Gröschner, Alexander / Ziegelbauer, Sascha (Hrsg.). Mixed Methods in der empirischen Bildungsforschung. Münster: Waxmann, 7-14.\n← 178 | 179 →Janssen, Jürgen / Laatz, Wilfried (2013). Statistische Datenanalyse mit SPSS. Eine anwendungsorientierte Einführung in das Basissystem und das Modul Exakte Tests. 8. Aufl. Berlin, Heidelberg: Springer.\nJonkisz, Ewa / Moosbrugger, Helfried / Brand, Holger (2011). Planung und Entwicklung von Tests und Fragebogen. In: Moosbrugger, Helfried / Kelava, Augustin (Hrsg.). Testtheorie und Fragebogenkonstruktion. Berlin, Heidelberg: Springer, 27-74.\nKempf, Wilhelm (2010). Diskussionsbeiträge der Projektgruppe Friedensforschung Konstanz, Nr. 65. Berlin: Regener. Online: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:352-opus-121212 [10.3.2014].\nKonrad, Klaus (2011). Mündliche und schriftliche Befragung – Ein Lehrbuch. Forschung, Statistik und Methoden, Band 4. 7. Aufl. Landau: Verlag Empirische Pädagogik.\nMayring, Philipp (2008). Qualitative Inhaltsanalyse. Grundlagen und Techniken 10. Aufl.. Weinheim: Beltz.\nMayring, Philipp (2011). Qualitative Inhaltsanalyse. In: Mey, Günter / Mruck, Katja (Hrsg.). Handbuch Qualitative Forschung in der Psychologie. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 601-613.\nMessick, Samuel (1989). Validity. In: Linn, Robert L. (Hrsg.). Educational Measurement. 3. Aufl. New York: Macmillan.\nMey, Günter / Mruck, Katja (2011). Interviews. In: Mey, Günter / Mruck, Katja (Hrsg.). Handbuch Qualitative Forschung in der Psychologie. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 423-436.\nMuthén, Linda K. / Muthén, Bengt O. (1998-2012). Mplus User’s Guide. 7. Aufl. Los Angeles, C.A.: Muthén & Muthén.\nThe R Foundation for Statistical Computing (2014). „R“. Online: http://www.r-project.org [10.3.2014].\nRasch, Björn / Friese, Malte / Hofmann, Wilhelm / Naumann, Ewald (2006). Quantitative Methoden. Einführung in die Statistik. Heidelberg: Springer.\nRost, Jürgen (1996). Testtheorie, Testkonstruktion. Bern: Verlag Hans Huber.\nSchmidt-Atzert, Lothar / Amelang, Manfred (2012). Psychologische Diagnostik. Berlin, Heidelberg: Springer.\n← 179 | 180 →Settinieri, Julia (2014). Forschst Du noch, oder triangulierst Du schon? In: Elsner, Daniela / Viebrock, Britta (Hrsg.). Triangulation in der Fremdsprachenforschung. Frankfurt/Main: Lang, 17-35.\nSPSS inc./IBM (2013). IBM SPSS Statistics 21. Online: http://www-01.ibm.com/software/de/analytics/spss/ [10.3.2014].\nStrauss, Anselm / Corbin, Juliet (1996). Grounded Theory: Grundlagen qualitativer Sozialforschung. Weinheim: Beltz.\n1\tHier sind dabei nicht empirisch gebildete Kompetenzstufen im Rahmen einer Kompetenzmodellierung gemeint, sondern eine Einordnung von Antworten in theoretisch angenommene Fähigkeitsniveaus.\n2\tIm Rahmen des Hypothesentestens wird von zwei möglichen Fehlerarten ausgegangen: „Ein Fehler 1. Art wird begangen, wenn eine richtige Nullhypothese zugunsten der Alternativhypothese abgelehnt wird. Ein Fehler 2. Art wird begangen, wenn eine falsche Nullhypothese beibehalten wird“ (Bortz/Schuster 2010: 100). Die Fehler werden auch als alpha- und beta-Fehler bezeichnet.\n3\tWeiterführende Analysen im Hinblick auf eine Überprüfung von Kausalitäten und/oder Mediationseffekten sowie die Modellierung latenter Konstrukte können unter Anwendung fortgeschrittener statistischer Verfahren wie beispielsweise Strukturgleichungsmodellen mithilfe der Software „MPlus“ (Muthén/Muthén 1998-2012) durchgeführt werden.


Bei uns findest du Prostituierte Gefickt kostenlose Porno Video Schwarzen und BLONDE starke Geschlechtsverkehr. Prostituierte Hure gefickt Schlampe.\nAuf Vielerporno finden Sie alle Pornofilme von Prostituierte die Sie sich können Der nuttige Pornostar Maria wird gefickt. Minuten. Sie wird.\nEchte Amateurdarstellerinnen werden im Jacuzzi gefickt 40% Echte Bilder, die in einem Auto bei einem geilen Fick Echte Prostituierte bekommt eine. Sie wird vom Arzt gnadenlos gefickt\nGeschlechtsverkehr bei fischen prostituierte gefickt - hast\nDie lüsterne Huren Fotze habe ich auf kostenlose Nutten Sexbilder für euch festgehalten, damit ihr die geile Huren Muschi in Nahaufnahme auch mal sehen könnt. Er fickt eine Luxusnutte. Jessica wird gefickt während sie zu Besuch bei den Adams ist. In einem Bordell hingegen kommt es auf das Etablissement an, wie teuer dich das Nutten ficken zu stehen kommt. Du wirst beim geile Nutten ficken schnell zum Profi, spätestens beim zweiten Mal wirst du schon deutlich lockerer sein. Ein tabuloser Muschifick in Tschechien sollte es heute werden. Da ich kleine Nutten Titten liebe lutschte ich der Liebesdienerin vom Strassenstrich erst einmal an den Nippeln herum.\nIch: Geschlechtsverkehr bei fischen prostituierte gefickt\nFRAU HAT GESCHLECHTSVERKEHR MIT EINEM PFERD GESCHLECHTSVERKEHR WÄHREND MENSTRUATION 755\nLippenherpes geschlechtsverkehr erotische massage thüringen 189\nVideos vom geschlechtsverkehr übel nach geschlechtsverkehr Hysteroskopie geschlechtsverkehr erotische massage wie\nGeschlechtsverkehr bei fischen prostituierte gefickt Er heuert eine viktorianische Prostituierte an. Heute abend -Freundin: Assa Akira. Adam Prostituierte Gefickt Raw Von Touristen. Wenn mir eine Strassennutte ihren Arsch und ihre geile Fotze zeigt, werde ich nun mal schwach. Hier klicken um alle Nuttenfick Bilder zu sehen!\nManche Männer haben beim Nutten Sex einen enormen Leistungsdruck, sie gehen davon aus, dass sie innerhalb von fünf Minuten ihren Mann stehen müssen, doch auch das ist Unsinn. Manchmal bin ich auch als Nuttentester gerne mal dominant. Da kann man sich auch ein Super Pauschal Sex Angebote machen lassen. Geile Nutten Sex Videos sollte sich jeder Mann mal genauer ansehen, nur so könnt ihr auch lernen, wie man eine Hure am Rastplatz richtig durchfickt. Nichts leichter als das. Schon in ihren hautengen Nylons sah das blonde Huren Luder verdammt scharf aus, geschlechtsverkehr bei fischen prostituierte gefickt.\nbist kindisch das wirkte natürlich, ungezwungen neckisches Spiel\nGeschlechtsverkehr hunde geschlechtsverkehr positionen\nMeine freundin ist eine prostituierte arbeit als prostituierte\nDomenica prostituierte knorkator geschlechtsverkehr\nProstituierte xxx erotische massage recklinghausen\nanschauen Stell dir vor verstehe ich


DAX mit Momentum am Reformationstag\nDer DAX hat das Momentum genutzt und am Feiertag seinen Aufwärtsimpuls klammheimlich fortgesetzt. Damit ist im DAX wieder die Gelegenheit zur Einlösung des Korrekturbedarfs vorhanden.\nEingestellt von Robby um 21:28:00 Kommentare:\nDAX vor ruhigen Festtagen\nDer DAX befindet sich bereits in Feiertagslaune und sieht mit einer positiven Ausstrahlung zwei ruhigen Festtagen entgegen. Der Korrektureinstieg dürfte sich noch etwas hinausziehen.\nEinläuten der Korrekturphase in DAX und DJI ?\nDer DAX bildet ein langjähriges EDT, dass sich vermutlich immer noch - je nach Zählweise der Wellenebene - in seiner schwarzen bzw. lila 1 befindet. Im April 2015 wurde bei 12404 ein Zigzag als lila bzw. blaue Y abgeschlossen. Seit diesem Zeitpunkt läuft die lila bzw. blaue X2 – als Flat, Running Triangle oder komplexe Korrekturwelle - mit orangener A/W=8695 sowie der orangenen B/X (bisher 13251). Das Mindestziel der lila bzw. blauen X2 ist 10648 (blaue Fibos), zu erwarten wäre mit dem anstehenden Rücklauf zumindest der Bruch der braunen 0-b-Linie (derzeit bei 1080x).\nDAX zuckt vor Meilenstein\nDer DAX hat erneut kurz vor der Abarbeitung des ersten Meilensteins in der erwarteten Abwärtskorrektur zurückgezuckt. Diesmal bekommt er aber auch Unterstützung vom DJI der eine erste Ermüdungsreaktion nach dem langen Spurt zeigt.\nEingestellt von Robby um 21:03:00 Kommentare:\nDer häusliche DAX\nWährend der DJI auf und davon galoppiert hat es sich der DAX in seiner neutralen Zone häuslich eingerichtet. Die Abarbeitung des ersten Meilensteins der erwarteten Abwärtskorrektur bleibt als offener Punkt auf der Aufgabenliste.\nDer DAX bleibt in seiner neutralen Zone zwischen Hoffen und Bangen. Der erste Meilenstein der erwarteten Abwärtskorrektur wurde immer noch nicht überwunden und lässt dem DAX zumindest die Hoffnung auf eine Fortsetzung der Aufwärtsbewegung.\nKorrekturbedarf in DAX und DJI\nDer DAX bildet ein langjähriges EDT, dass sich vermutlich immer noch - je nach Zählweise der Wellenebene - in seiner schwarzen bzw. lila 1 befindet. Im April 2015 wurde bei 12404 ein Zigzag als lila bzw. blaue Y abgeschlossen. Seit diesem Zeitpunkt läuft die lila bzw. blaue X2 – als Flat, Running Triangle oder komplexe Korrekturwelle - mit orangener A/W=8695 sowie der orangenen B/X (bisher 13095). Das Mindestziel der lila bzw. blauen X2 ist 10648 (blaue Fibos), zu erwarten wäre mit dem anstehenden Rücklauf der Bruch der braunen 0-b-Linie (derzeit bei 1078x).\nEingestellt von Robby um 17:43:00 Kommentare:\nZieleinlauf im DAX ?\nIm DAX kann das heutigen Hoch als Abschluss eines vollständigen Aufwärtsimpulses interpretiert werden. Die Ziele wurden auf der Oberseite sind jetzt voll umfänglich abgearbeitet. Der Start der Abwärtskorrektur kann bereits erfolgt sein.\nDAX mit Signal für gestartete Abwärtskorrektur ?\nIm DAX kann das heutige Ausbleiben eines neuen Hochs als Signal für eine bereits gestartete Abwärtskorrektur gewertet werden. Sowohl auf der Ober- als auch der Unterseite bleiben die möglichen Ziele offen.\nDAX ohne Motivation zum Wochenstart\nNach dem Erklimmen der 13k-Marke fehlte dem DAX zum Wochenstart die Motivation zu grösseren Taten. Sowohl auf der Ober- als auch der Unterseite bleiben mögliche Ziele unbearbeitet.\nDer DAX bildet ein langjähriges EDT, dass sich vermutlich immer noch - je nach Zählweise der Wellenebene - in seiner schwarzen bzw. lila 1 befindet. Im April 2015 wurde bei 12404 ein Zigzag als lila bzw. blaue Y abgeschlossen. Seit diesem Zeitpunkt läuft die lila bzw. blaue X2 – als Flat, Running Triangle oder komplexe Korrekturwelle - mit orangener A/W=8695 sowie der orangenen B/X (bisher 13039). Das Mindestziel der lila bzw. blauen X2 ist 10648 (blaue Fibos), zu erwarten wäre mit dem anstehenden Rücklauf der Bruch der braunen 0-b-Linie (derzeit bei 1076x).\nEingestellt von Robby um 18:08:00 Kommentare:\nDer DAX hat sich zur 13k-Marke mit einem korrektiven Anstieg hochgemogelt. Es fehlt noch ein ausreichender Rücklauf als Vorbote eines abschliessenden Hochs.\nEingestellt von Robby um 21:21:00 Kommentare:\nDer DAX hat mit einem unproduktiven Auf und Ab am heutigen Handelstag seine Zeit verdaddelt. Zum Knacken der 13k-Marke fehlt immer noch ein Anlauf mit ausreichend Schwung.\nDAX zeigt Respekt vor 13k-Marke\nDer Respekt des DAX vor der 13k-Marke ist deutlich spürbar. Aber selbst bei Fortsetzung des seit Tagen zuckelig verlaufenden Anstieg sollte spätestens der nächste Anlauf die 13k-Marke knacken.\nEingestellt von Robby um 18:54:00 Kommentare:\nDAX zuckelt zur 13k-Marke\nNach dem hektischen Anstieg der letzten Tage mit neuen Allzeithochs lässt es nun der DAX etwas gemütlicher angehen. Dabei peilt der DAX mit einem zuckeligen Anstieg zielstrebig die 13k-Marke an.\nIm DAX hat es heute trotz eines impulsiven Abschlusses nur zu einem ersten zaghaften Versuch eines Verdauungsspaziergangs gereicht. Es fehlt nach diesem kurzen Ausflug immer noch ein ausreichend tiefer Rücklauf zur Standortbestimmung.\nEingestellt von Robby um 20:29:00 1 Kommentar:\nWarten auf Verdauungsspaziergang im DAX ?\nMit der leicht ansteigenden Tendenz im Feiertagshandel könnte der DAX seinen bei 12515 gestarteten Aufwärtsimpuls beendet haben. So langsam wäre es für den DAX an der Zeit an einen Verdauungsspaziergang zu denken.\nDAX ohne offene Ziele\nMit Erreichen von 12906 hat der DAX alle offenen Ziele aus dem Anstieg seit 11867 abgeräumt. Damit könnte im DAX in Kürze eine Seitwärtsphase starten.


In unserer Arbeit ist das Thema des Abschieds allgegenwärtig. Der endgültige Abschied von einem Kind, auch von einem Baby, ist mit das Schwierigste, was Eltern verkraften müssen. Sowohl in der Konfliktberatung als auch im Beratungskontext nach Tot- oder Fehlgeburt stellt sich oft die Frage, ob überhaupt und wie ein Abschied gestaltet werden kann.\nAuch wenn eine Frau sich bewusst für einen Schwangerschaftsabbruch entscheidet, ist es von großer Bedeutung, einen Blick auf diesen besonderen Bereich der Trauerbewältigung zu werfen. Zeit zu haben zum Abschiednehmen ist für Trauernde ein großes Geschenk. Stirbt ein Mensch bei einem Unfall, so wird er aus dem Leben gerissen. Angehörige und Freunde haben nicht die Möglichkeit, sich von dem noch Lebenden zu verabschieden. Doch genau diese letzten Minuten oder Stunden verbleiben oft tröstlich in Erinnerung.\nFrauen, die ihre Schwangerschaft abbrechen, denken meist gar nicht daran, sich bewusst zu verabschieden. Viele Frauen meinen, dieses „Privileg“ stünde ihnen nicht zu, denn sie seien es ja, die das Ende der Verbindung verursachen. Umso wichtiger ist es, dass wir Beraterinnen diese Thematik einbringen. In der Beratung bedarf es Zeit und einen einfühlsamen Kontakt, dieses schwierige Thema anzusprechen und der Frau deutlich zu machen, wozu ein Abschied dient oder vielmehr dienen könnte. Abschied nehmen ist Teil der Trauer. Es bedeutet gleichzeitig sich zu erinnern, im Jetzt zu sein und nach vorne zu schauen. Dieser Prozess ist umso hilfreicher für die Trauerbewältigung, wenn er noch vor dem Schwangerschaftsabbruch startet. Die Frau hat die Möglichkeit, noch gemeinsam Zeit mit dem Kind zu haben, mit ihm zu sprechen und einen inneren Kontakt aufzubauen. Oftmals klingt diese Vorstellung für die betroffene Frau besonders grausam. Alles sträubt sich, wenn das Gespräch diese Wendung nimmt. „Wozu soll ich mich quälen?“ fragen mich die Klientinnen.\nMeine Antwort ist oft: „Es gibt gute Gründe für Sie, wenn Sie glauben, diese Schwangerschaft nicht austragen zu können. Aber trotzdem gibt es eine Verbindung zwischen Ihnen und dem Kind. Um sich bewusst von einer bestehenden Verbindung lösen zu können, ist das Erleben dieser Verbindung sinnvoller als ein blindes Auseinanderreißen.“ Es wirkt heilsam auf die Frauen, wenn sie sich vergegenwärtigen, dass das ungeborene Kind trotzdem einen Stellenwert hatte und dass es auch gesehen wurde.\nDoch wie gestaltet sich Abschied in der Trauer? Es gibt zahllose, Möglichkeiten Abschied zu nehmen. Erlaubt ist das, was der Frau oder dem Paar gut tut. Abschiedsrituale werden häufiger bei einer Tot- oder Fehlgeburt praktiziert als bei einem Schwangerschaftsabbruch innerhalb der ersten zwölf Wochen. Als Beispiel ist hier die Namensgebung zu nennen. Erhält das Kind einen Namen, dann wird ihm eine große Wertschätzung entgegengebracht. Das Kind erhält eine eigene Identität. Die Eltern können untereinander und mit anderen über ihr Baby als Persönlichkeit sprechen.\nFrauen im Schwangerschaftskonflikt tun dies eher selten. Sie schreiben manchmal einen Brief an das ungeborene Baby. Dieser Brief kann sehr emotional geschrieben und teilweise seitenlang sein. Als Zeichen der Vergänglichkeit verbrennen einige Paare diesen Brief und schicken ihre Gedanken und Worte gen Himmel. Es gibt aber auch Mütter und Väter, die einen Stein, oder ein kleines Kuscheltier symbolisch an einer für sie bedeutsamen Stelle vergraben. Doch es gibt auch sogenannte „stille Abschiede“: Frauen, die nochmal still mit ihrem Kind sprechen, um Verzeihung und/oder Verständnis bitten.\nVielleicht ist die Frau aber nach dem Abbruch oder nach einer Fehlgeburt völlig blockiert und auch schockiert. Dann funktionieren die Frauen oft nur noch und der Prozess des Abschiednehmens beginnt gar nicht erst. Erreichen wir diese Frauen dann Wochen oder Monate später wieder in der Beratung, erklären wir Ihnen, dass Abschied nehmen nicht zeitlich begrenzt ist. Abschied nehmen kann auch nachgeholt werden. Viele Paare berichten davon, dass der errechnete Geburtstermin ein bedeutsames Datum ist. Solche Gedenktage helfen uns Menschen dabei, uns zu erinnern. Sie erlauben uns, an diesen Tagen aus dem Alltag auszubrechen und uns intensiv mit unserer Trauer zu beschäftigen. All diese Abschiedsmöglichkeiten oder Rituale ermöglichen der Frau oder dem Paar ein Wiedersehen ohne Sinne, ein Wiederspüren, wenn man so mag.\nUnd nun möchte ich mit den Worten des amerikanischen Poeten und Autors Stephen Levine enden, der einmal sagte: „Heilen bedeutet, mit Liebe berühren, was man einst mit Schmerz und Angst berührte.“\nDas Bürokratie-Karussell in der Schwangerschaft 15.05.2018\nCoronavirus Statistik Beratungsarbeit Team Verein Peter Paul Marré Köln Katholikenausschuss digital Jahresbericht 2020 Jahresbericht 2015 Tod Kinderwunschberatung Jahresbericht 2019 Beratung Jahresbericht 2018 Datenschutzerklärung Weihnachtsbrief Schwangerschaftsabbruch Sexualpädagogik\nMein Einstieg bei donum vitae köln... Seit etwas über einem Jahr arbeite ich als Schwangerschaftsberaterin und bin an manchen Tagen immer noch überwältigt. Ich möchte versuchen, einen Einblick in di...\nWürdige Bestattung für Sternenkinder... Auch wenn sie vor, während oder kurz nach der Geburt sterben: Sternenkinder haben ein Recht auf eine würdige Bestattung.Auf dem Gräberfeld der katholischen Geme...


Kinotipp: The Ward | SACHSEN FERNSEHEN\nKinotipp: The Ward\nAls das alte Haus von Kristen (Amber Heard) in Brand gesetzt wird, bringt die Polizei die völlig verstörte junge Frau in das North Bend Psychiatric Hospital.\nDort wird sie mit vier unberechenbaren Mädchen zusammengelegt: Sarah, eine kokette und freche Besserwisserin; Iris, eine sensible und begabte Künstlerin; Emily, eine rücksichtslose, aber verspielte Außenseiterin; und Zoey, die sich hinter einer kindlichen Fassade versteckt. Kirstens Therapeut, Dr. Stringer (Jared Harris), versucht die Ursachen ihres Zusammenbruchs freizulegen, jedoch sträubt sie sich trotz seiner ruhigen und verständnisvollen Art gegen jeden Versuch, ihr zu helfen und sie zu rehabilitieren.\nDoch die Anstalt ist nicht die Zufluchtsstätte, die sie vorzugeben scheint. Kristen nimmt nachts ein schemenhaftes Phantom wahr. Ist es Einbildung, oder spukt es tatsächlich in der Klinik? Wild entschlossen sucht sie nach Informationen über frühere Patienten und ist bald davon überzeugt, dass niemand die Klinik jemals lebend verlässt.


Freilassing: Zahnradbahn auf dem Wendelstein feiert 100-jähriges bestehen. | Freilassing\nFreilassing: Zahnradbahn auf dem Wendelstein feiert 100-jähriges bestehen.\n23.03.12 12:05 aktualisiert: 23.03.12 12:37\n© Archiv der Wendelsteinbahn\nFreilassing - Deutschlands erste Hochgebirgsbahn, die Zahnradbahn auf dem Wendelstein, feiert im Mai 2012 sein 100-jähriges Jubiläum. Dazu gibt es einen Vortrag:\nIm Mai 2012 jährt sich die Eröffnung der Zahnradbahn auf den Wendelstein zum 100. Mal. Als Deutschlands erste Hochgebirgsbahn war sie nicht nur eine technische Pionierleistung, sondern führte den Tourismus im bayerischen Alpenraum in ein neues Zeitalter.\nOtto von Steinbeis, ein Wirtschaftspionier mit Weitblick, ließ in den Jahren 1910 bis 1912 eine Bergbahn auf den Wendelstein bauen. Ein Dampfzug kam für ihn nicht in Frage, er favorisierte eine elektrisch betriebene Bahn, obwohl es in der Umgebung zur damaligen Zeit noch keinen Strom gab. Aus diesem Grund wurde ein Wasserwerk errichtet, das den Strom für die Bahn lieferte. Steinbeis sorgte auch dafür, dass die Bremsenergie des Zuges bei der Talfahrt per Rückspeisung für die gleichzeitige Bergfahrt des zweiten Zuges ausgenützt werden konnte. In nur zweijähriger Bauzeit gelang es den 800 Arbeitern, die knapp zehn Kilometer lange Strecke mit sieben Tunnels, acht Galerien und zwölf Brücken zu errichten.\nEine Persönlichkeit der jüngeren Geschichte der Bahn ist Hans Vogt, der sich 2011 in den Ruhestand verabschiedet hat. Fast 50 Jahre lang war der gelernte Maschinenschlosser Betriebsangehöriger, die letzten 30 Jahre als Betriebsleiter. Seine persönliche Beziehung zum Wendelstein ist noch viel älter: Schon als Bub fuhr er jeden Sonntag mit der Bahn hinauf, um in der Kirche seinen Ministrantendienst zu verrichten. Heute leitet sein Sohn Florian die Geschicke der Wendelsteinbahn. Diese sehr persönliche Beziehung zum Wendelstein und sein beachtliches historisches Wissen sind Grundlage des Vortrages von Hans Vogt am 4. April um 19.00 Uhr im Seminarraum der Lokwelt.


DU.MINT-Wettbewerb 2013 - DU.MINT\nStartseite » DU.MINT-Wettbewerb 2013\n„Sitzen bleiben neu gestalten“\n… und tolle Preise gewinnen!\nKreativität, mit Spaß und Freude forschen und entwickeln. Das ist Ursprung aller kleinen und großen Innovationen. Es muss nicht immer das Rad sein, das neu erfunden wird. Viele Alltagsgegenstände werden stetig auch im Kleinen optimiert: Das Auto wurde seit 1886 durch Erfindungen wie Airbag, Klimaanlage oder elektronische Sicherheitssysteme vielfach verändert und verbessert. Andere althergebrachte Dinge wie das Telefon haben aufgrund genialer Ideen und neuer Technologien in den vergangen Jahren zusätzliche Funktionen erhalten, die unser Leben nachhaltig verändern.\nEin Stuhl ist seit Tausenden von Jahren ein Gegenstand, den Menschen eigentlich kaum noch beachten, aber jeden Tag brauchen: Ob im Klassenzimmer oder am Frühstückstisch. Auch im Cockpit eines Raumschiffs oder auf der Brücke eines Ozeanriesen finden sich Stühle. Optimiert und umfunktioniert wird auch diese geniale Erfindung aus der Urzeit immer wieder: Der Massagesessel, der sichere Babystuhl oder teure Designerstühle aus exklusiven Materialien stehen beispielhaft hierfür.\nAlle Schülerinnen und Schüler der Klassen 5 bis 9 aus Duisburger Schulen und von Schulen am Niederrhein.\nDu bist in diesem DU.MINT-Wettbewerb Designer, Erfinder und Konstrukteur zugleich!\nKannst Du das „Sitzen bleiben“ schöner, besser und gemütlicher machen? Was kannst Du aus einem Stuhl sonst noch machen: Kannst Du den Stuhl umfunktionieren und so etwas Neues erschaffen? Wie sieht Dein „Lieblingsstuhl“ aus?\nDeiner Kreativität sind keine Grenzen gesetzt! Du kannst einen alten Stuhl nehmen und entsprechend Deiner Idee umgestalten.\n(Bitte hol Dir vorher die Erlaubnis Deiner Eltern bzw. Lehrer ein, dass Du diesen Stuhl verwenden darfst).\nDenkbar ist auch, dass Du aus verschiedenen Materialien einen Stuhl baust oder bastelst, der über die von Dir gewünschten neuen Funktionen oder Eigenschaften verfügt.\nWenn Du meinst, weder bauen, basteln noch zeichnen zu können, dann beschreib uns Deinen neuen Stuhl einfach mit eigenen Worten auf einem Blatt Papier.\nDu kannst Deine Ideen malen, zeichnen, aufschreiben und basteln. Für ganz schnelle Erfinder: Auf der Poster-Rückseite kannst Du sofort loslegen!\nDu kannst uns Deine Ideen per Post schicken an:\nIst Dein Stuhl zu groß für die Versendung per Post, so bringe ihn bitte hier vorbei:\nMi 14 – 17 Uhr, Do 14 – 17 Uhr, Fr 14 – 17 Uhr, Sa 11 – 16 Uhr\nEine Fach-Jury entscheidet über die eingereichten Beiträge.\nDie Preisverleihung findet am 11.12.2013 in der Stadtbücherei Duisburg statt.\nJeder, der mitmacht, erhält eine Teilnahmeurkunde. Die eingereichten Beiträge werden in einem Buch publiziert, das bei der Preisverleihung öffentlich vorgestellt wird.


Zentralrat der Juden sieht Versäumnisse im Kampf gegen Rechts | DOMRADIO.DE - Katholische Nachrichten\nZentralrat der Juden sieht Versäumnisse im Kampf gegen Rechts\nZentralrat der Juden sieht Versäumnisse im Kampf gegen Rechts Mangelnder Dialog mit "Wutbürgern"\nDer Präsident des Zentralrats der Juden in Deutschland, Josef Schuster, hat der Bundesregierung und den Ländern Versäumnisse im Kampf gegen den Rechtsextremismus vorgeworfen.\n"Wenn man genug getan hätte, dann hätte es gar nicht erst zu solchen Erscheinungen kommen dürfen", sagte er dem "Tagesspiegel am Sonntag" mit Blick auf die jüngsten Ereignisse in Clausnitz und Bautzen. In Clausnitz hatte ein wütender Mob die Ankunft von Flüchtlingen verhindern wollen, in Bautzen hatten johlende Menschen zugesehen, wie ein als Flüchtlingsunterkunft vorgesehenes Haus brannte.\nSchuster fordert Taten von Ministerpräsident Tillich\nDer Zentralratspräsident forderte Sachsens Ministerpräsident Stanislaw Tillich (CDU) auf, seinen kritischen Worten nun Taten folgen zu lassen: "Es muss aktiv etwas getan werden, um solche Stimmungen innerhalb der Bevölkerung erst gar nicht aufkommen zu lassen." Nach den ausländerfeindlichen Protesten gegen Asylbewerber im sächsischen Freital wurde es nach Schusters Worten versäumt, "von offizieller Seite klar zu machen, wie weit man in einer Demokratie gehen kann und wie weit man nicht gehen kann".\nDialog mit "Wutbürgern"\nDer Zentralratspräsident forderte auch einen Dialog mit den sogenannten "Wutbürgern". Die Politik müsse versuchen, diese Menschen "wieder ins Boot zu holen", mahnte er. "Viele Menschen, die im Moment Sympathien für die AfD zeigen oder auf Pegida-Demonstrationen mitlaufen, durchschauen oft gar nicht, wem sie da hinterherlaufen."\nIn der AfD sieht Schuster einen wachsenden rechtsradikalen Einfluss. Die Partei habe es nicht geschafft, sich von diesen Einflüssen zu lösen. Kurz vor den Landtagswahlen in Baden-Württemberg, Rheinland-Pfalz und Sachsen-Anhalt, bei denen zum Teil zweistellige Ergebnisse für die Partei prognostiziert werden, sagte Schuster: "Der Aufstieg der AfD ist besorgniserregend."


Campaignwatch: Linkspartei antwortet auf den CDU-Angriffsspot | campaignwatchers.de\nCampaignwatch: Linkspartei antwortet auf den CDU-Angriffsspot\nJetzt wird’s richtig amerikanisch: Nachdem die CDU vor drei Tagen eine amerikanisch anmutende Attack Ad gegen die Linkspartei veröffentlichte, hat Die Linke nun auf ihrem YouTube-Kanal mit einer nicht minder amerikanisch anmutenden Response Ad geantwortet. Der Spot übernimmt das Negative Campaigning-Konzept des CDU-Spots (düstere Musik und abschreckendes Bild-Material, kombiniert mit Zitaten von CDU-PolitikerInnen), fügt dem Ganzen am Ende aber noch eine positive Note hinzu: Bilder von Demonstranten der Linkspartei, deren Transparente offensichtlich als Beleg für die freiheitlich-demokratische Gesinnung der Partei dienen sollen („Nie wieder Faschismus!“, „Gegen den Überwachungsstaat“). Darauf folgt die ironische Schluss-Pointe, indem der Slogan des CDU-Spots aufgegriffen und quasi ins Gegenteil verkehrt wird: „Freiheit und Demokratie verteidigen“.\nDer Spot der Linkspartei kann damit als ein Versuch angesehen werden, eine der Grundregeln des amerikanischen Wahlkampfs zu beherzigen: Beantworte ernstzunehmende Attacken so schnell wie möglich. Strohmeier schreibt in seinem Buch „Moderne Wahlkämpfe – wie sie geplant, geführt und gewonnen werden“ hierzu: „Die Qualität des Konterwahlkampfs ergibt sich aus der Reaktionsgeschwindigkeit und Zielgenauigkeit. Ziel des Konterwahlkampfs ist es, Angriffe der politischen Konkurrenz schnellstmöglich – im Idealfall im gleichen Nachrichtenzyklus – zu kontern und dabei in kürzester Zeit die gegnerischen Argumente präzise zu entkräften und der jeweiligen Diskussion eine für das eigene politische Produkt vorteilhafte Wendung zu verleihen“ (2002: 106f. ).\nAllerdings: Entscheidend ist bei dieser Strategie die Einschätzung, ob es sich bei dem jeweiligen Angriff tatsächlich um eine ernstzunehmende oder eher um eine polemische Attacke handelt, die höchstwahrscheinlich zu einem Bumerang-Effekt für den Angreifer führt (der durch einen Verzicht auf eine Reaktion umso wahrscheinlicher wird). Um noch einmal Strohmeier zu zitieren: „Angriffe der politischen Konkurrenz […], die als völlig überzogen und ungerechtfertigt in der Öffentlichkeit wahrgenommen werden und höchstwahrscheinlich zu einem Victim-Syndrome-Effekt führen, sollten ebenfalls weitest gehend ignoriert werden, auf jeden Fall dann, wenn sich der gewünschte Bumerangeffekt einzustellen scheint“ (ebd.).\nQuelle: Strohmeier, Gerd (2002): Moderne Wahlkämpfe – wie sie geplant, geführt und gewonnen werden. Baden-Baden: Nomos.\nfrom → Campaignwatch, E-Campaigning, Jan Kercher, Negative Campaigning, Parteienkommunikation BRD\n← US-Wahlkampf, Lektion 17: Zögere nicht, Zitate deines Gegners schamlos aus dem Zusammenhang zu reißen\nCampaignwatch: Jetzt wird auch im Saarland angegriffen →\nBürgermeisterwahl in Schwaan: Wenn CDU und Linke gemeinsam Wahlkampf machen « campaignwatchers.de\nCampaignwatch: Jetzt wird auch im Saarland angegriffen « campaignwatchers.de


Keine Flucht möglich: Elektrische Rollläden können bei Brand zur Falle werden\n8. Januar 2019 um 15:02 Uhr\nBei einem Brand fällt häufig der Strom aus. Elektrische Rollläden können dann zur Falle werden. Foto: Armin Weigel Foto: Armin Weigel\nBerlin Wenn es brennt, müssen Bewohner schnell flüchten können. Blockieren Rauch oder Qualm den Ausweg durch das Treppenhaus, müssen sie andere Wege nehmen - etwa über das Fenster. Da können geschlossene, elektrische Rollläden zur Gefahr werden, warnt der Verband Privater Bauherren (VPB).\nDenn bei Feuer fällt häufig der Strom aus - dann sitzen Bewohner in der Falle. Deshalb raten die Experten, immer eine Feuerwehraxt griffbereit zu haben sowie an einigen Fenstern im Haus noch Rollläden mit Gurten zu verwenden, damit sie im Notfall den Rollladen auch ohne Strom öffnen können.\nKosten kontrollieren : Bei Preiserhöhung Zählerstand dem Versorger mitteilen\nTrend zur kleinen Rumpelkammer : Wie Möbel beim Aufräumen helfen\nFarbe und Muster für die Wand : Geschickter Tapeten-Mix sorgt für große Wirkung\nNordrhein-Westfalen wächst weiter : Regierung will Baulandausweisung erleichtern\nZuverlässige Haussicherheit : Panikraum, Tresor und Alarmsysteme? Was lohnt sich?\nLüften, Sonnenschutz, Sauberkeit : Optimales Raumklima: Worauf kommt es dabei an?\nRauchmelder richtig anbringen : Informatives zu Pflichten und Montage\nBaudenkmäler : Bronzestatuen mit historischer Bedeutung\nBerlin : Wespen mit Laken unter dem Nest austricksen\nFrankfurt/Main : Womit fängt man bei der energetischen Sanierung an?\nBerlin : Was Mieter künftig gegen Wucher-Mieten tun können


Rumänen der Bostalsee-Großbaustelle schildern, wie sie seit Monaten ohne Lohn über die Runden kommen müssen » LabourNet Germany\nRumänen der Bostalsee-Großbaustelle schildern, wie sie seit Monaten ohne Lohn über die Runden kommen müssen\nPolitik und Gesellschaft haben empört auf die Behandlung von rumänischen Arbeitern auf der Ferienanlage Bostalsee reagiert. Wochenlang bekamen sie keinen Lohn und müssen in Notunterkünften hausen. Nun schaltet sich die Landesregierung ein. Artikel von Matthias Zimmermann in der Saarbrücker Zeitung vom 26.03.2013\nAus dem Text: „(…) Die Mainzer Firma ist eines von zahlreichen Subunternehmen. Es ist für Malerarbeiten und Innenausbau der 500 Ferienhäuser zuständig. Einige Männer legen Arbeitsverträge vor. Montagepartnerverträge genannt, wie sie mit Selbstständigen abgeschlossen werden. Dabei habe ein Arbeitsvermittler in Bukarest ihnen eine Festanstellung bei deutschen Betrieben zugesagt. „Die haben uns einen guten Job in Aussicht gestellt, 1000 bis 2000 Euro pro Monat“, übersetzt Balan einen weiteren, der sich aus der Reserve traut. Viel Geld für jemanden aus einem Land, in dem der Mindestlohn bei 175 Euro liegt. Aber dieses Geld hätten sie nie gesehen. Seit Dezember sei überhaupt kein Lohn mehr geflossen. Einige hätten sich in ihrer Heimat sogar verschuldet, wie sie dem Dolmetscher berichten, um die Reise nach Deutschland antreten zu können. Mussten zudem 200 Euro Vermittlungsgebühr zahlen. Im Saarland wollten sie dann so viel verdienen, um den Kredit abzustottern und ihre Familien daheim zu unterstützen. Doch jetzt leben sie selbst am Rande des Ruins…“\nSolidarität mit den rumänischen Wanderarbeitern am Mittwoch 27.3. um 17 Uhr vor dem Wirtschaftsministerium\n„Die Industriegewerkschaft Bauen-Agrar-Umwelt ruft anlässlich der unzumutbaren Arbeits- und Lebensbedingungen beim Vorzeige-Bauprojekt “CenterParcs am Bostalsee” zu einer Solidaritätskundgebung mit den betroffenen Wanderarbeitnehmern auf. Das Geschäftsmodell derBetreibergesellschaft nutzt gezielt Schwächen der europäischen Gesetzgebung aus, um Sozialstandards und Mindestarbeitsbedingungen zu unterlaufen. Durch die undurchsichtige Gesellschaftsstruktur wird die Durchsetzung von Arbeitnehmerrechten geschwächt, so dass viele derArbeitnehmer, die mit falschen Versprechungen aus Rumänien angelockt wurden, bereits seit Monaten nicht den ihnen zustehenden Lohn erhalten und deshalb buchstäblich nichts mehr zu essen haben. Das Prinzip Amazon gibt es jetzt auch am Bostalsee. Gegen diese Praxis ruft die IG BAU anlässlich der Verhandlungen im Wirtschaftsministerium, die am Mittwoch 27.3.2013, um 17 Uhr beginnen, zu einer Solidaritätsbekundung vor dem Wirtschaftsministerium in Saarbrücken, Franz-Josef-Röder-Str. 17-19, auf. Ab 16:30 Uhr treffen wir uns vor dem Haupteingang, um den berechtigten Forderungen der rumänischen Arbeitnehmer Nachdruck zu verleihen. Die ausstehenden Löhne müssen sofort bezahlt werden. Die Betroffenen haben es verdient, im Saarland nicht als Arbeitnehmer zweiter Klasse abgespeist zu werden.“ Meldung der IG BAU vom 26.03.2013


Henryk M. Broder: Wer sich mit einem von uns anlegt, legt sich mit allen von uns an\n18.04.2013 13:00 +Feedback\nWer sich mit einem von uns anlegt, legt sich mit allen von uns an\nKomiker wie Stephen Colbert (“The Colbert Report”) und Jon Stewart (“The Daily Show”) fingen am Dienstagabend ihre Sendungen mit einer Verbeugung vor den Bürgern von Boston an, die Mut und Hilfsbereitschaft in einer schrecklichen Situation bewiesen hätten. “Ich danke den Bostonians dafür, dass sie meinen Glauben an dieses Land bestätigt haben”, sagte Stewart – und plauderte Minuten später mit Tom Cruise über dessen neuen Film “Oblivion”, der am 19. April in die Kinos kommt.\nÜberall im Land wurde “Sweet Caroline” von Neil Diamond gesungen, ein Lied, das zur Routine bei den Baseball-Spielen der Boston Red Sox gehört. Es war wie nach den Anschlägen vom 11. September, das Land rückte zusammen, ein Amerikaner gab die Stimmung in einem Satz wieder: “Wer sich mit einem von uns anlegt, legt sich mit allen von uns an.” http://www.welt.de/debatte/kommentare/article115390718/Amerika-das-grosse-grossartige-und-seltsame-Land.html\nIch finde Amerika nicht so toll, aber jeder hat seine eigenden Ansichten! Viele arme Menschen, kaputte Zähne….., Obdachlose…\nSie stehen zusammen wie eine Familie. Aber nur wenn sie sich von außen angegriffen fühlen. Da sind sie wie die größten Hunde vor unserem Einkaufscenter - Schisser.\nTäglich um die 30 Tote und ca. 120-130 Verletzte nur durch Schußwaffen (Erstochene, Erwürgte u.s.w. gar nicht mitgerechnet) in Marodistan - und das trotz des irren Sicherheitswahns von Gesetzen über 16 Geheimdienste (80 Milliarden im Jahr), die Homeland Security bis hin zu diversen Polizeiorganisationen und einem Heer von Security Diensten plus einer Armee von Gefängniswärter für die 2,3 Millionen Eingesperrten (Einsamer Weltrekord).\nEinmal für zwei Wochen dort gewesen und werde nie wieder hin. Am Besten war die Frage, ob wir Deutschen Ketchup kennen und Adidas ist ein amerikanisches Unternehmen usw. Für die meisten Amerikaner gibt es nur die USA und einen Blick über den Tellerrand wagen die wenigsten. Soviel Arroganz und Oberflächlichkeit ist mir noch in keinem anderen Land der Welt begegnet.\nIch war in USA und werde dort wohl nie wieder hin. Schreckliches Essen, dauerfreundliche, dümmliche Menschen, hässliche Städte… Dann lieber die Provence, Ligurien oder die Toscana.\n“dynamisch, unfertig und immer auf der Suche nach sich selbst.’ - es hat sich gefunden, wenn die Indianer es wieder haben und nicht die broders und wie die unrechtmaessigen besatzer alle heissen moegen


Roter Parakorde mit Wikingeraxt und Rune Uruz – viking-celtic.de\nStartseite › Roter Parakorde mit Wikingeraxt und Rune Uruz\nRoter Parakorde mit Wikingeraxt und Rune Uruz\nDie berühmteste und vielleicht am weitesten verbreitete Waffe der Wikinger war die Axt. Die Äxte der Wikinger variierten in ihrer Größe.\nHandaxt oder Streitaxt mit langem Stiel. Im Gegensatz zu den Äxten, die gewöhnlich in phantasievollen Illustrationen dargestellt werden, waren die Äxte der Wikinger einseitig geschliffen. Wikingeräxte waren manchmal "bärtig", was bedeutet, dass der untere Teil des Axtkopfes die Form eines Hakens hatte, um die Kanten oder Stücke des Schildes leicht greifen und ziehen zu können.