Mediennutzung und -bewertung in Deutschland - Das Medium Television

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Einleitung[edit]

Im Rahmen des Kurses Applied Quantitative Methods wurde die Aufgabe gestellt, einen auf Umfragedaten basierenden Datensatz zu analysieren. Einen Schwerpunkt der Analyse sollte dabei die Faktorenanalyse darstellen. Da für eine Faktorenanalyse von nominalen Daten beziehungsweise Daten mit ordinaler Struktur die Antwortmöglichkeiten identisch sein müssen, wurden aus einem ALLBUS-Datensatz entsprechende Fragen ausgewählt. Diese Fragen beziehen sich auf die Mediennutzung und Medienbewertung des Mediums Television in Deutschland.

Zunächst wird der Datensatz erläutert und dann das Fernsehverhalten der Deutschen vorgestellt und analysiert. Anschließend wird die Vorgehensweise mit fehlenden Werten dargestellt und begründet. Im Weiteren werden die Interessen der Deutschen bezüglich bestimmter Fernsehsendungstypen ausgewertet und Faktorenanalysen zur Erkennung latenter Strukturen durchgeführt. Alle ausgewählten Methoden der Datenanalyse und deren Ergebnisse sind durch die Programme Excel und SPSS zustande gekommen.

Der Datensatz[edit]

Die allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS) hat das Ziel aktuelle Daten über die Einstellungen, Verhaltensweisen und Sozialstruktur der Bevölkerung in der Bundesrepublik Deutschland zu generieren. Grundsätzlich wird diese Umfrage seit 1980 alle zwei Jahre vom Zentrum für Umfragen, Methoden und Analysen (ZUMA) in Zusammenarbeit mit dem Zentralarchiv für empirische Sozialforschung an der Universität Köln (ZA), welche Abteilungen der Gesellschaft Sozialwissenschaftlicher Infrastruktureinrichtungen (GESIS) sind, durchgeführt. Sie besteht aus einem nahezu stetigen und einem variablen Fragenkatalog. Die dieser statistischen Arbeit zugrunde gelegte Umfrage stammt aus dem Jahr 1998.

Im Jahr 1998 wurden zwischen März und Juli deutschsprachige Personen, die bis zum Befragungstag das 18. Lebensjahr vollendet hatten, befragt. Diese Personen wurden mit Hilfe einer mehrstufig geschichteten Zufallsauswahl aus Privathaushalten durch das ADM-Master-Design mit anschließendem Random-Route ausgewählt. Eine mündliche Befragung mit standardisiertem Fragebogen (Fragebogen ALLBUS 1998) stellte dabei das Erhebungsverfahren dar. So konnte ein Datensatz bestehend aus 474 Items und 3234 Einheiten erstellt werden.

In der hier vorliegenden Arbeit wurde auf Grund der Verfügbarkeit statt des vollständigen Datensatzes (ALLBUSVollversion) ein reduzierter Datensatz (ALLBUScompact) verwendet. Dieser ist in der Demographie vom Umfang reduziert und ist auf Grund von datenschutzrechtlichen Bestimmungen teilweise recodiert.

Die untersuchten Items[edit]

Aus dem ALLBUScompact Datensatz wurden im Hinblick auf das Thema "Mediennutzung und -bewertung in Deutschland - Das Medium Television" folgende Items ausgewählt und statistischen Analyseverfahren unterzogen:

  • Erhebungsgebiet

Bei dem Item Erhebungsgebiet wurde zwischen den alten Bundesländern inkl. West-Berlin (West) und den neue Bundesländer inkl. Ost-Berlin (Ost) unterschieden.

  • Fernsehhäufigkeit

Das Item Fernsehhäufigkeit wurde durch die Fragestellung "An wie vielen Tagen sehen Sie im allgemeinen in einer Woche - also an den 7 Tagen von Montag bis Sonntag - fern" erfasst. Dabei standen die folgende Antwortmöglichkeiten zur Auswahl: an allen 7 Tagen in der Woche, an 6 Tagen in der Woche, an 5 Tagen in der Woche, an 4 Tagen in der Woche, an 3 Tagen in der Woche, an 2 Tagen in der Woche, an 1 Tag in der Woche, seltener und nie.

  • Fernsehinteresse

Zum Fernsehinteresse wurden zehn Fragen gestellt. Die Fragestellung "Bitte sagen Sie mir jeweils, wie stark Sie sich für solche Sendungen interessieren" wurde dabei auf die folgenden zehn verschiedenen Sendungskategorien bezogen:

  • Fernsehshows, Quizsendungen
  • Sportsendungen
  • Spielfilme
  • Nachrichten
  • Politische Magazine
  • Kunst- und Kultursendungen
  • Heimatfilme
  • Krimis, Krimiserien
  • Actionfilme
  • Familien- und Unterhaltungsserien

Als Antwortmöglichkeiten konnten die Begriffe sehr stark, stark, mittel, wenig und überhaupt nicht ausgewählt werden.

Das Fernsehverhalten der Deutschen[edit]

Bei der Auswertung der Daten musste die Überrepräsentation der Befragte aus dem Bereich der neuen Bundesländer beachtet werden. Es konnten somit nur Aussagen für Gesamtdeutschland bei entsprechender Gewichtung der beiden Erhebungsgebiete getroffen werden. Verdeutlicht wird dies durch die Tabellen "Erhebungsverteilung" (Tabelle 1) und "Tatsächliche Verteilung" (Tabelle 2).

Tabelle 1: Erhebungsverteilung

Erhebungsgebiet Prozentuale Verteilung Anzahl der Befragten
Ost 31,6 1022
West 68,4 2212

Tabelle 2: Tatsächliche Verteilung

Erhebungsgebiet Prozentuale Verteilung Personenbezogenes Ost-West-Gewicht
Ost 18,6 0,58783
West 81,4 1,19043
Die tatsächliche prozentuale Verteilung der Bevölkerung wurde aus dem personenbezogenen
Ost-West-Gewicht, das durch die ZUMA bereitgestellt wird, errechnet und mit Zahlen des Datenreports 1999
überprüft.

Um Aussagen über das Fernsehverhalten der Deutschen im Jahr 1998 treffen zu können, wurde das Item "Fernsehhäufigkeit" ausgewählt. Durch die Gewichtung der Antworten der jeweiligen Erhebungsgebiete kann, festgestellt werden, dass fast 67 Prozent der Deutschen an allen sieben Tagen der Woche fernsehen (Abbildung 1). Auch zeigt sich, dass ca. 97 Prozent der Deutschen einmal wöchentlich fernsehen. Somit wird klar, dass das Medium Television ein sehr wichtiges Medium zur Verbreitung von Informationen ist. Es kann z.B. von werbenden Unternehmen genutzt werden, um deren Produkte einer breiten Öffentlichkeit vorzustellen. In einer weiteren Arbeit könnte eine Untersuchung des Interesses von unterschiedlichen Personengruppen (zum Beispiel von Männern und Frauen) bezüglich spezieller Sendungen Unternehmen helfen, ihre Werbung zur richtigen Zeit, wenn die gewünschte Zielgruppe fernsieht, zu schalten.

Abbildung 1: Häufigkeit von Fernsehen pro Woche

Tabelle 3: Häufigkeit von Fernsehen pro Woche - Ein Ost-West Vergleich

Antwortmöglichkeiten West Ost Differenz
(West minus Ost)
nie 2,0% 1,0% 1,0%
seltener 0,5% 0,9% -0,3%
an einem Tag 1,2% 0,6% 0,6%
an 2 Tagen 2,7% 1,9% 0,6%
an 3 Tagen 4,4% 3,7% 0,7%
an 4 Tagen 6,1% 4,1% 2,0%
an 5 Tagen 9,2% 5,0% 4,2%
an 6 Tagen 9,0% 7,1% 2,9%
an allen 7 Tagen 64,7% 75,6% -10,9%
keine Angabe 0,2% 0,1% 0,2%


Beim Vergleich der Fernsehhäufigkeit zwischen den neuen und den alten Bundesländern (Tabelle 3) zeigt sich, dass in den neuen Bundesländern die Antworten seltener und an allen sieben Tagen häufiger gegeben wurden. Während in Ostdeutschland etwa 75% der Befragten an allen sieben Tagen fernsehen, schauen die Befragten in Westdeutschland "nur" zu ca. 65% an allen sieben Tagen der Woche fern. Dieser große Unterschied bedingt folglich die häufigere Nennung der meisten anderen Antworten in Westdeutschland. Somit bleibt festzuhalten, dass die in Ostdeutschland lebenden Personen im Allgemeinen häufiger in der Woche fernsehen als die in Westdeutschland lebenden Personen.

Fehlende Werte[edit]

Bei der Untersuchung der Fernsehhäufigkeit wurden fehlende Werte durch keine Angabe gekennzeichnet. Die fehlenden Werte wurden weder ersetzt noch aus der Betrachtung ausgeklammert. Dies wurde so gehandhabt, da nur ein sehr kleiner Prozentsatz der befragten Personen keine Angaben machte und somit kaum eine Beeinflussung des Ergebnisses möglich scheint. Das Item Erhebungsgebiet enthält keine fehlenden Werte, da es nicht von den Befragten selbst beantwortet werden musste, sondern durch die Stichprobe vorgegeben beziehungsweise beim Aufsuchen der ausgewählten Befragten bereits bekannt war.

Bei den im Weiteren untersuchten Items zum Fernsehinteresse findet nun eine Auseinandersetzung mit fehlenden Werten statt.

Tabelle 4: Fehlende Werte beim Fernsehinteresse - Der gesamte Datensatz

Sendung Vorhandene Werte Fehlende Werte
Insgesamt Befragter sieht nie fern Keine Angabe
Show 3165 69 54 15
Sport 3171 63 54 9
Spiel 3171 63 54 9
Nachr 3173 61 54 7
Polit 3171 63 54 9
Kunst 3166 68 54 14
Heimat 3171 63 54 9
Krimi 3170 64 54 10
Action 3170 64 54 10
Unterhaltung 3170 64 54 10

Tabelle 5: Fehlende Werte beim Fernsehinteresse - Erhebungsgebiet Ost-West

Vorhandene Werte Fehlende Werte
Insgesamt Befragter sieht nie fern Keine Angabe
Gesamter Datensatz > 97,8% < 2,2% 1,7% < 0,6%
Erhebungsgebiet Ost > 98,4% < 1,6% 1,0% < 0,6%
Erhebungsgebiet West > 97,5% < 2,5% 2,0% < 0,6%

Wie in den Tabellen 4 und 5 zu sehen ist, existieren im Datensatz zwei verschiedene Arten von fehlenden Werten.
Zum einen resultieren fehlende Werte daraus, dass die Befragten nie fernsehen, und somit keine Aussagen über ihr Interesse bezüglich bestimmter Sendungen äußern können. Diese Befragten beantworteten folglich keines der 10 Items zum Fernsehinteresse. Es handelt sich hierbei um strukturelle fehlende Werte. Da nur - je nachdem welches Erhebungsgebiet man betrachtet - 2% der insgesamt Befragten nie fernsehen, werden diese Befragten im Folgenden nicht mehr betrachtet. Somit reduziert sich der Datensatz und nur noch Personen, die ihr Fernsehinteresse bekunden konnten, werden betrachtet. Dies erscheint auch sinnvoll, da eine Betrachtung der Präferenzen bezüglich bestimmter Sendungstypen nur bei tatsächlich fernsehenden Personen interessant ist. Diese Modifizierung bedeutet, dass der Datensatz nun 3180 Einheiten bzw. Befragte (ursprünglicher Datensatz 3234) enthält, wobei 2168 Einheiten auf das Erhebungsgebiet West (ursprünglich 2212) und 1012 Einheiten auf das Erhebungsgebiet Ost (ursprünglich 1022) entfallen.
Der andere Teil der fehlenden Werte resultiert daraus, dass keine Angaben gemacht wurden. Da diese Fälle nur weniger als 0,6% aller fehlender Werte ausmachen und nur einzelne Items zum Fernsehinteresse von den jeweiligen Befragten nicht beantwortet wurden, wurde die simple Imputation durch den Median des jeweiligen Items des jeweiligen Erhebungsgebietes gewählt. In Tabelle 6 (siehe Kapitel deskriptive und explorative Statistik) sind die Modi der einzelnen Items und Erhebungsgebiete des ursprünglichen Datensatzes und gleichzeitig des bearbeiteten Datensatzes dargestellt.
Die im Weiteren durchgeführten statistischen Analysemethoden beziehen sich nun immer auf den um fehlende Werte bereinigten Datensatz.

Deskriptive und explorative Statistik[edit]

Prüfung der Verteilungsform[edit]

Abbildung 2: Fernsehinteresse Krimis

Die schon im vorherigen Kapitel erwähnten Modi der einzelnen Items des Fernsehinteresses verdeutlichen, dass die Mehrzahl der in Ost- und Westdeutschland lebenden Personen ähnliche Präferenzen bezüglich bestimmter Sendungstypen (Tabelle 6) haben. Einzig bei den Sendungen Krimis beziehungsweise Actionfilme bestehen Unterschiede im Modus. Diese Unterschiede werden durch die Abbildungen 2 und 3 verdeutlicht. Hier sind die fehlenden Werte entfernt oder ersetzt. Der jeweils höchste Balken der beiden Erhebungsgebiete und der beiden Abbildungen ist durch die Modiersetzung der fehlenden Werte minimal erhöht, die Grundtendenz der Vorlieben zum Fernsehinteresse wird dadurch aber nicht verändert. Nicht nur bei den beiden Sendungstypen, sondern auch bei den anderen Sendungen, fallen in den jeweiligen Erhebungsgebieten die Anzahl der Nennungen ausgehend vom Modus nach außen hin ab. Damit ist gemeint, dass keine so genannte mathematische Mehrgipfligkeit vorliegt. Zusätzlich zur Verdeutlichung der unterschiedlichen Modi der beiden Items Krimis und Actionfilme kann durch die gruppierten Balkendiagramme (Abbildungen 2 und 3) die bedingte Häufigkeitsverteilung dargestellt werden. Diese Form der Darstellung bietet sich auf Grund des Oversamples des Erhebungsgebietes Ost an.

Abbildung 3: Fernsehinteresse Actionfilme

Tabelle 6: Fernsehinteresse - Die Modi

Sendung Ost West
Show mittel mittel
Sport mittel mittel
Spiel stark stark
Nachr sehr stark sehr stark
Polit mittel mittel
Kunst wenig wenig
Heimat überhaupt nicht überhaupt nicht
Krimi mittel stark
Action wenig überhaupt nicht
Unterhaltung mittel mittel

Prüfung der Zusammenhängen[edit]

Durch die Prüfung von Zusammenhängen zwischen den Items des Fernsehinteresses soll zum einen herausgefunden werden, ob und in wie fern sich das Interesse bezüglich bestimmter Sendungstypen bedingt. Zum anderen sollen mögliche Multikollinearität identifiziert werden, die dann wiederum die Durchführung einer Faktorenanalyse nahe legen. Möglich wird die Prüfung von Zusammenhängen beim Fernsehinteresse, weil die Abstände zwischen den Antwortmöglichkeiten (Interesse - sehr stark, stark, mittel, wenig und überhaupt nicht) als immer gleich groß (äquidistant) angenommen werden.

Tabelle 7: Der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient

Show Sport Spiel Nachr Polit Kunst Heimat Krimi Action Unter-
haltung
Show 1

0,128

0,230

-0,077

-0,068

-0,031

0,435

0,204

0,076

0,482

Sport

0,077

1

0,102

0,112

0,187

0,007

-0,093

0,129

0,222

-0,069

Spiel

0,252

0,024

1

-0,009

-0,089

-0,035

0,174

0,383

0,322

0,299

Nachr

0,000

0,229

0,111

1

0,454

0,212

0,036

-0,068

-0,224

-0,140

Polit

-0,059

0,219

0,018

0,516

1

0,412

-0,042

-0,044

-0,122

-0,164

Kunst

-0,001

0,011

-0,029

0,301

0,451

1

0,053

-0,010

-0,072

-0,050

Heimat

0,317

-0,127

0,123

0,005

-0,134

0,044

1

0,112

-0,120

0,466

Krimi

0,141

0,111

0,350

0,014

0,040

-0,048

0,024

1

0,424

0,241

Action

0,080

0,220

0,267

-0,135

-0,043

-0,164

-0,191

0,452

1

0,150

Unter-
haltung

0,438

-0,149

0,215

-0,038

-0,165

-0,022

0,466

0,095

-0,058

1
Die blau gefärbten Werte stehen für die alten Bundesländer inkl. West-Berlin und die grün gefärbten Werte stehen für die neuen Bundesländer inkl. Ost-Berlin.

Die fett markierten Korrelationskoeffizienten in Tabelle 7 sind die höchsten zu beobachtenden Werte. Sie haben alle einen Wert zwischen 0,4 und 0,5 (mit Ausnahme der Korrelation zwischen Polit und Nachr in Ostdeutschland, die einen größeren Wert als 0,5 besitzt). Diese Werte haben somit eine annähernd mittlere Korrelation, und sind, wie es dieser Abbildung zu entnehmen ist, signifikant auf einem 1-prozentigen Niveau. Auffällig bei der Betrachtung dieser Korrelationswerte ist, dass kein einziger negativer Wert vorliegt. Damit kann für beiden Erhebungsgebiete nicht ausgesagt werden, dass z.B. ein hohes Interesse für eine bestimmte Art von Sendung zwangsläufig mit einem niedrigen Interesse für einen anderen Sendungstyp einhergeht.
In Westdeutschland haben die Sendungen Show und Heimat, Show und Unterhaltung, Nachr und Polit, Polit und Kunst, Heimat und Unterhaltung, Krimi und Action annähernd mittlere Korrelationen. In Ostdeutschland haben die gleichen Sendungen außer Show und Heimat annähernd mittlere Korrelationen. Auch andere Arten von Sendungen weisen noch Korrelationen auf, da diese aber teilweise sehr gering sind, werden diese hier nun nicht weiter angesprochen. Wichtiger ist, dass zum Beispiel die Sendungen aus den Gebieten Show, Unterhaltung und Heimat alle untereinander korrelieren und somit Multikollinearität gegeben ist. Die in Tabelle 7 dargestellten Korrelationen, beispielsweise zwischen Action und Krimis, sind nicht nur wertmäßig gegeben sondern auch intuitiv sinnvoll. Denn eine Person, die gerne spannungsgeladene Sendungen sieht, sollte normalerweise beide Arten von Sendungen ähnlich bezüglich des Interesses beurteilen.

Faktorenanalyse[edit]

Mit Hilfe der Faktorenanalyse sollen mögliche latente Strukturen beim Fernsehinteresse identifiziert und anschließend interpretiert werden. Dies kann unter anderem genutzt werde, um in folgenden Umfragen die Datendimension zu reduzieren und somit zu einer Vereinfachung der Umfrage beitragen. Bevor eine Faktorenanalyse durchgeführt wird, wird zuerst überprüft, ob die Stichprobe grundsätzlich angemessen für eine Faktorenanalyse ist. Dies wird mit Hilfe des Kaiser-Olkin-Maßes (KMO) gemacht, wobei das Verfahren wieder getrennt nach Erhebungsgebieten durchgeführt wird. Die in Abbildung 4 und 5 dargestellten Ergebnisse des Kaiser-Olkin-Maßes sind groß genug, um eine sinnvolle Faktorenanalyse durchführen zu können.

Abbildung 4: KMO-West
Abbildung 5: KMO-Ost

Explorative Faktorenanalyse[edit]

Die für das Erhebungsgebiet West durchgeführte Faktorenanalyse führt zu den in Abbildung 6 bis 8 gezeigten Ergebnissen (Die verwendeten Methoden sind in den Abbildungen erwähnt.). Dabei zeigt sich, dass es zur Extraktion von drei Faktoren mit Eigenwerten über 1 kommt. Zusammen erklären sie 57,962% der Varianz aller Items. Durch die Rotation mit der Varimaxmethode verändert sich das Erklärungsvermögen der einzelnen Faktoren. Auch kann die Faktorenanalyse nur durchgeführt werden, da - wie bereits erwähnt - der Abstand zwischen den Antwortmöglichkeiten als identisch angenommen wird.

Abbildung 6: Faktorenanalyse-West

Bei der unrotierten sowie der rotierten Komponentenmatrix werden in den Abbildungen 7 und 8 nur Faktorladungen größer als 0,5 dargestellt. Dies wurde so gehandhabt, damit ein gewisses Maß an Erklärungsvermögen gewährleistet wird. Bei der unrotierten Komponentenmatrix (Abbildung 7) sind die extrahierten Faktoren, bis auf den zweiten, nur schwer interpretierbar. Bei der besser interpretierbaren rotierten Lösung könnte der erste Faktor als Familienfaktor oder Unterhaltungsfaktor, der zweite Faktor als Spannungsfaktor und der dritte Faktor als Informationsfaktor interpretiert werden.

Abbildung 7: Faktorenanalyse-West
Abbildung 8: Faktorenanalyse-West































Durch die Faktorenanalyse der Items der neuen Bundesländer (Ergebnisse in den Abbildungen 9-11) entstehen auch 3 Faktoren mit Eigenwerten über 1. Diese 3 Faktoren erklären zusammen 58,313% der Varianz aller Items.

Abbildung 9: Faktorenanalyse-Ost

Auch in Ostdeutschland ist durch eine Rotierung eine einfachere Interpretation möglich. In den neuen Bundesländern ist das Ergebnis ähnlich zu dem in den alten Bundesländern. Bis auf den Sendungstyp Sport laden alle Variablen bei einem der drei Faktoren. In gleicher Weise kann hier interpretiert werden (nur andere Reihenfolge im Vergleich zu Westdeutschland): Der erste Faktor als Informationsfaktor, der zweite Faktor als Familienfaktor oder Unterhaltungsfaktor und der dritte Faktor als Spannungsfaktor.

Abbildung 10: Faktorenanalyse-Ost
Abbildung 11: Faktorenanalyse-Ost































Im Unterschied zu Westdeutschland lädt in Ostdeutschland das Item Sport nicht auf den Spannungsfaktor, sondern auf keinen der drei Faktoren. In Tabelle 9 sind die Faktoren für West- und Ostdeutschland nochmals verdeutlicht.

Tabelle 8: Faktoren und ihre ladenden Items

Faktor Ost West
1 Informationsfaktor (Polit, Nachr und Kunst) Unterhaltungsfaktor (Heimat, Unterhaltung und Show)
2 Unterhaltungsfaktor (Heimat, Unterhaltung und Show) Spannungsfaktor (Action, Krimi, Spiel und Sport)
3 Spannungsfaktor (Action, Krimi und Spiel) Informationsfaktor (Polit, Nachr und Kunst)

Neben der Faktorenanalyse mit der Rotationsmethode Varimax wurde auch die Rotationsmethode Promax angewandt. Es ergaben sich dabei allerdings nur Ergebnisse, die die bisherigen latenten Strukturen bestätigten.

Konfirmatorische Faktorenanalyse[edit]

Um zu klären, ob durch einen vierten Faktor dem die Sportsendungen zugeordnet sind, höhere Ladungen erreicht werden können, wird nun eine konfirmatorische Faktorenanalyse durchgeführt. Auch können möglicherweise die empirischen Daten durch das neue Modell noch besser erklärt werden.

Abbildung 12: Faktorenanalyse-West
Abbildung 13: Faktorenanalyse-West



























Durch die vier Faktoren, die nahezu Eigenwerte über 1 haben, kann nun 67,441% der Varianz aller Items im Erhebungsgebiet West erklärt werden (Abbildung 12). Das Erklärungsvermögen der ersten drei Faktoren sinkt im Vergleich zur vorherigen Faktorenanalyse nur minimal (siehe zusätzlich Abbildung 6). Durch die Hinzunahme des vierten Faktors erhöhen sich die Ladungen der einzelnen Items bei der rotierten Lösung tendenziell (Abbildungen 8 und 13). Aber speziell durch den vierten Faktor wird die Ladung der Sportsendung deutlich erhöht.

In Ostdeutschland kann durch die Hinzunahme eines vierten Faktors 67,733% der Varianz aller Items erklärt werden (Abbildung 14). Auch in Ostdeutschland erhöhen sich durch Hinzunahme eines vierten Faktors die Ladungen der einzelnen Items bei der rotierten Lösung und die Ladung der Sportsendung wird deutlich erhöht.

Abbildung 14: Faktorenanalyse-West
Abbildung 15: Faktorenanalyse-West



























So zeigt sich durch die konfirmatorische Faktorenanalyse, dass vier Faktoren die Ladungen erhöhen. Sowohl in Westdeutschland und Ostdeutschland laden nun jeweils Heimat, Unterhaltung und Show, Action, Krimi, und Spiel, Polit, Nachr, und Kunst sowie Sport auf einen der vier Faktoren. So können die ersten drei Faktoren als Informationsfaktor, Unterhaltungsfaktor und Spannungsfaktor und der vierte Faktor als eine Art Wettkampf- oder Wettbewerbfaktor interpretiert werden. Die Hinzunahme dieses vierten Faktors erscheint sinnvoll, da Sport vom Charakter ein bisschen von jedem der anderen Faktoren hat. Außerdem scheint die Einschätzung von Sport kaum von anderen Sendungstypen beeinflusst zu werden. Denn die Vielfältigkeit durch verschiedene Sportarten ermöglicht nahezu jedem, einen für sich interessanten Sport zu finden.

Fazit[edit]

Anhand der durchgeführten Analysen konnte gezeigt werden, dass die Mehrzahl der Deutschen jeden Tag fernsieht. Außerdem zeigte sich, dass "Ost-" und "Westdeutsche" annähernd gleiche Fernsehinteressen haben. Mittels des Spearman-Rangkorrelationskoeffizients konnten Zusammenhänge zwischen verschiedenen Sendungsarten, beispielsweise zwischen Nachrichten und politischen Magazinen oder Krimis und Actionfilmen, identifiziert werden. Die durchgeführten Faktorenanalysen zeigten sowohl korrelierte als auch unkorrelierte Items. Daraus ließen sich latente Strukturen erkennen. Damit ist gemeint, dass hinter bestimmten Sendungstypen übergeordnete Merkmale (z.B. Spannung) sichtbar gemacht werden konnten. Bei der gesamten Analyse konnten keine großen Unterschiede zwischen dem Erhebungsgebiet Ost und West sowie zwischen den verschiedenen Methoden der Faktorenanalyse festgestellt werden.

Literaturverzeichnis[edit]

Bühl, A. (2006): SPSS 14 - Einführung in die moderne Datenanalyse, 10. überarb. und erw. Auflage, Pearson Studium, München

Bundeszentrale für politische Bildung (2000): Schriftreihe Band 365, Statistisches Bundesamt (Hrsg.) in Zusammenarbeit mit WZB (Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung) und ZUMA: Datenreport 1999, Bonn

Rönz, B. (2001): Skript Computergestützte Statistik I, Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Institut für Statistik und Ökonometrie

Rönz, B. (2000): Skript Computergestützte Statistik II, Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Institut für Statistik und Ökonometrie

ZA / ZUMA (1998): ALLBUS 1998 - Codebuch, ZA-Nr. 3000, Köln, Mannheim

Kommentare[edit]

  • Bitte keine Kreisdiagramme...
  • Ordinale Daten, warum Faktoranalyse mit SPSS?
  • Wie macht man mit SPSS eine konfirmatorische FA. Das Hinzufügen eines weiteren Faktors ist keine konfirmatorische Faktoranalyse!
  • Referenzen sollten im Text auch auftauchen und nicht nur allgemein gegeben werden