Volltext: Wahlverhalten und Wahlmotive im Fürstentum Liechtenstein

Validität der Daten und Analyseverfahren probe auszugehen. Wir werten dabei die statistischen Zusammenhänge als signifikant, wenn eine Irrtumswahrscheinlichkeit < 5 % vorliegt.370 Signifikante Ergebnisse werden mit einem Stern (*) gekennzeichnet. Bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit < 1 % sprechen wir von hochsignifi­ kanten Ergebnissen, die mit zwei Sternen (**) markiert werden.371 Nicht signifikante Ergebnisse werden durch die entsprechende Abkürzung (n.s.) kenntlich gemacht. Bivariate Analysen Die erste Annäherung an die Daten werden wir in den verschiedenen Kapiteln jeweils mit bivariaten Analysen vornehmen. Die Kreuztabellen sind die Grundlage der bivariaten Analysen und geben einen Einblick in die Verteilung von Antworthäufigkeiten, die Stärke der Assoziationen von zwei Variablen und die Signifikanz der Assoziation. Es wäre zwar möglich, jeweils für alle Schnittpunkte die Zeilenprozente, Kolonnen­ prozente, Fallzahlen und kumulierten Prozentwerte anzugeben. Dies würde aber zu unübersichtlichen, schwer lesbaren und kaum verständ­ lichen Tabellen führen. Aus den in den Tabellen dokumentierten Fall­ zahlen N sind jedoch problemlos alle weiteren Werte rekonstruierbar. Bei einzelnen Tabellen, die einen komplizierteren Aufbau haben, werden teilweise Lesehilfen angeboten. Mit dieser Unterstützung sollten die Tabelleninhalte ohne Schwierigkeiten zu verstehen sein. Assoziationsmasse Bivariate Tabellen sollen die Beziehungen zwischen Variablen (Kontingenz, Assoziation, Korrelation) aufzeigen.372 Solche Beziehungen können mit geeigneten Masszahlen (Koeffizienten) sichtbar gemacht werden.373 Die bivariaten Analysen zeigen jedoch lediglich einen statistischen 370 Signifikanzniveau a = 0.05; Vertrauenswahrscheinlichkeit = 95 %. 571 Signifikanzniveau a = 0.01; Vertrauenswahrscheinlichkeit = 99 %. 372 Vgl. Norusis 1990: B115 ff. 373 Eine Differenzierung in Kontingenzkoeffizienten (für nominalskalierte Daten), Assoziationskoeffizient (für ordinalskalierte Daten) und Korrelationskoeffizienten (für intervall- oder ratioskalierte Daten) taucht in der Literatur auf, wird aber von Benning- haus (1996: 169) als nicht zielführend betrachtet. Wir verwenden daher den 
einheit- 169
	        

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