Modellierung von Kontexteffekten: Voraussetzungen, Verfahren und eine empirische Anwendung am Beispiel des politischen Informationsverhaltens

Abstract

'In diesem Beitrag werden Verfahren der Modellierung von Kontexteinflüssen verglichen unter methodischer Perspektive und in der empirischen Anwendung. Neben einer Diskussion wichtiger Voraussetzungen für das Vorliegen von Kontexteffekten werden in einem zweiten Schritt traditionelle Verfahren der Modellierung von Kontexteffekten - die separate Analyse von Kontexteinheiten, die Modellierung mit Hilfe von Dummy-Variablen sowie die explizite Modellierung von Kontexteinflüssen - Modellen der Mehrebenenanalyse gegenübergestellt, in denen Zufallskoeffizienten geschätzt werden. In einem dritten Schritt werden die traditionellen Verfahren der Modellierung von Kontexteinflüssen und die Modelle mit Zufallskoeffizienten empirisch angewendet und in ihren Ergebnissen verglichen. Zielvariable in den empirischen Analysen ist das politische Informationsverhalten während des Wahlkampfes. Grundlage der empirischen Kontextanalysen sind Daten einer eigenen Studie zur nordrhein-westfälischen Landtagswahl 1995 in Köln. Es zeigt sich, daß Modelle mit Zufallskoeffizienten hinsichtlich inhaltlicher Vorgaben und zutreffender Modellannahmen flexibler und für eine Vielzahl empirischer Anwendungen besser geeignet sind als traditionelle Verfahren. Dies muß sich freilich nicht notwendigerweise in substantiell unterschiedlichen Ergebnissen niederschlagen, wie die empirische Analyse dieses Beitrags zeigt.' (Autorenreferat)

'This article compares methods which are supposed to model context effects. Comparison is done in a methodological perspective as well as empirically. First, important preconditions for the context to affect individual level phenomena will be discussed. In a second step traditional methods to model context effects - the separate analysis of contextual units, the modeling of dummy-variables and the explicit modeling of contextual influence - will be contrasted with multi level models that allow to estimate random coefficients. In a third step both the traditional and random coefficient methods are compared within an empirical application. The dependent variable in the empirical analyses is the political information behavior during the election campaign. The context analyses are based on survey data for the North-Rhine-Westfalian State election 1995 in Cologne. It can be seen that models with random coefficients are much more flexible with respect to substantive postulates as well as methodological assumptions. For many empirical applications random coefficient models will therefore be more adequate than traditional methods of context analysis. However, this greater flexibility does not necessarily lead to diverging results as the empirical analyses in this article are able to show.' (author's abstract)|