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@article{ Rostampour1998,
 title = {Die Zustimmungs- und Ablehnungstendenzen im Zusammenhang mit der Itemrichtung: positiv vs. negativ formulierte Items},
 author = {Rostampour, Parviz},
 journal = {ZA-Information / Zentralarchiv für Empirische Sozialforschung},
 number = {42},
 pages = {148-169},
 year = {1998},
 urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-199940},
 abstract = {'Es wird anhand von Hauptkomponentenanalysen mit 13 Itemgruppen gezeigt, daß es bei einem erheblichen Teil der Befragten entweder eine Zustimmungs- oder eine Ablehnungstendenz unabhängig vom Iteminhalt gibt. Dies führt dazu, daß Items mit entgegengesetzten Inhalten gleichzeitig bejaht bzw. verneint werden. Eine Operationalisierung dieser Inkonsistenz durch die Hauptkomponentenanalysen ermöglicht eine Unterscheidung zwischen 'punktuellen' und 'universellen' Inkonsistenzen. Es werden weiterhin die systematischen Verzerrungen, die dadurch bei den Statistiken verursacht werden (z.B. systematische Überschätzung der positiven und Unterschätzung der negativen Korrelationen), diskutiert und ein Vorschlag für deren Minimierung gemacht. Anschließend wird eine Typologie der inkonsistenten Befragten (anhand einer Clusteranalyse und einer multinomialen logistischen Regression) durchgeführt.' (Autorenreferat)'Using principal component analysis (PCA) as the statistical method of investigation, this article assesses respondents' views in terms of 13 competing items. The results suggest that a considerable amount of interviewees have a tendency to either agree or disagree with an item independent of its contents. A consequence of this factor is that items with opposite contents are both agreed and disagreed by respondents. Measuring these inconsistencies with the help of PCA not only allows us to make a distinction between punctual and universal inconsistencies but also to assess their consequences both in terms of the inconsistencies they cause as well as their consequent systematic biases in estimates. These are, for example, the systematic overestimation of positive correlation coefficients among items as well as the underestimation of their negative counterparts. A way to minimize this biases is proposed. Using a cluster analysis and a multinomial logistic regression a typology of inconsistent interviewees is carried out.' (author's abstract)|},
 keywords = {Bundesrepublik Deutschland; Cluster-Analyse; Sachsen; Regressionsanalyse; Korrelation; survey; Kooperationsbereitschaft; regression analysis; cluster analysis; Befragung; willingness to cooperate; analysis; Indikator; indicator; data collection method; pupil; Federal Republic of Germany; Saxony; correlation; Operationalisierung; operationalization; Schüler; Analyse; Erhebungsmethode}}