Die Auswertung inhaltsanalytischer Kategorien mit Latent-Class Modellen

Abstract

'Generell werden mittels Latent-Class-Analyse nicht direkt beobachtbare (latente) Klassen von Objekten (Personen) anhand von manifesten Variablen abgebildet. Die einzelnen Klassen sind die verschiedenen Stufen der latenten Variablen, die für die Zusammenhänge der beobachtbaren (manifesten) Variablen verantwortlich sind. Die LCA berücksichtigt nicht nur die paarweisen Assoziationen der manifesten Variablen, sondern auch die Gesamtheit der Zusammenhänge höherer Ordnung. Hierin unterscheidet sie sich von Verfahren, die häufig mit derselben Zielrichtung angewandt werden, wie beispielsweise Clusteranalyse und Faktorenanalyse. Im folgenden sollen die Grundzüge der LCA für ordinale Daten dargestellt werden. Dies geschieht im Zusammenhang mit einer speziellen Fragestellung der Untersuchung von Tarnai/Bos (1989,1990), in der Definitionen und Operationalisierungsleistungen des Begriffs Emanzipation durch Studierende der Pädagogik analysiert werden. In der Untersuchung wurde Studierenden der Pädagogik (N=120) folgende Aufgabe vorgelegt: 'Versuchen Sie eine Definition des Begriffes 'Emanzipation' nach Ihrem eigenen Verständnis und geben Sie dann Indikatoren an, um die Begriffsinhalte empirisch bestimmbar machen zu können'.' (pmb)