Subjektive Wahrscheinlichkeiten und Antwortmuster: der Einfluss von Personenbezug und Skalierungsart

Abstract

'Untersucht wird, welche Folgen für das Antwortmuster erwachsen, wenn man (1) die wahrgenommenen Entdeckungswahrscheinlichkeiten im Fall der Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel ohne Bezahlung ('Schwarzfahren') auf den Befragten selbst bezieht oder die Allgemeinheit (2) die Wahrscheinlichkeiten mittels verbaler Benennungen oder numerischer Schätzung ermittelt. Grundlage ist eine lokale Bevölkerungsbefragung (18 Jahre und älter) auf der Basis von face-to-face Interviews (N=559). Während das Merkmal 'Bezug auf die eigene Person oder die Allgemeinheit' keinen Effekt auf die Antwortverteilung ausübt und die numerischen Schätzungen mittels Prozentzahlen oder absoluten Zahlen pro 100 Fahrten lediglich einen minimalen Effekt erbringen, ergeben sich beim Vergleich der verbalen und numerischen Kategorisierungen erhebliche Unterschiede. Die verbalen und numerischen Schätzungen fallen auseinander. So beläuft sich der numerische Wert bei den verbalen Kategorien '50 zu 50' und 'eher wahrscheinlich' auf 35 Prozent. Lediglich die verbalen Endpunkte werden numerisch hinlänglich angemessen bestimmt. Inwieweit dieses Paradox aus der Tatsache erwächst, dass die numerische Schätzung nach der verbalen Schätzung erfolgte und dadurch möglicherweise eine Neukalkulation und Korrektur der wahrgenommenen Risiken ausgelöst wurde, bedarf weiterer Forschung.' (Autorenreferat)

'The article focuses on the effects on responses when (1) the perceived risk of apprehension in case of riding public transport without paying is referred to the respondent himself or is framed generally (2) the perceived risk is assessed by verbal labels or numerically. Empirical basis is a local face-to-face-survey of the general population (18 years and older, N=559). Whereas personal framing of the question has no effect and the numerical estimate in percent or number of rides being detected per 100 rides a minor effect, the comparison of verbal and numerical estimates results in strong contrasts. Thus the numerical equivalence to the verbal categories '50 to 50' and 'unlikely' is 35%. Only the endpoints of the verbal scale make numerically sense. In how far the fact the numerical estimate followed the verbal estimate - and thereby caused a re-calculation of risks - is accountable' (author's abstract)|