3.4.4 Präsentation

14. Wie viele und welche Informationen präsentieren?

Im Sinne der intersubjektiven Nachvollziehbarkeit sollten Forscherinnen und Forscher grundsätzlich alle Informationen verfügbar machen, die man benötigt, um ihre Ergebnisse zu reproduzieren und ihre Schlussfolgerungen nachvollziehen zu können. Angesichts der heutigen Verfügbarkeit elektronischen Speicherplatzes ist dies vom technischen Standpunkt aus betrachtet kein Problem mehr. Dabei ist jedoch zu beachten, dass die Vielzahl der vom Computer generierten Informationen oft verwirrend ist und man sich hinter sehr detaillierten Angaben auch verstecken kann. Deshalb ist es essentiell, die tatsächlich benötigten Informationen in strukturierter Form zu präsentieren. Dabei kann folgendes Schema nützlich sein, das entsprechend der eigenen Fragestellung variiert werden sollte:

a) Theoretische Grundannahmen und Hypothesen, Grundstruktur des Modells

b) Herkunft der Daten und Überblick über Rekodierung sowie Behandlung fehlender Werte (Details in einem online verfügbaren Replikationsskript)

c) Skalenniveau der Variablen und begründete Entscheidung für ein Schätzverfahren; Name und Version des verwendeten Programms

d) Gegebenenfalls graphische Darstellung des Modells (siehe Punkt 15)

e) Hinweise auf Probleme bei Modellschätzung, globaler Modellfit (χ 2, RMSEA, TLI, evtl. einige wenige weitere Indizes)

f) Summarische Diskussion der Messmodelle, tabellarische Darstellung der Pfadkoeffizienten (gegebenenfalls im Anhang)

g) Tabellarische Übersicht (vgl. Punkt 15) über Zusammenhänge zwischen Konstrukten, Interpretation einzelner Pfade im Licht der Hypothesen

h) Gegebenenfalls Diskussion/Vorstellung alternativer Modellierungen/Strategien

i) Tabellarische Darstellung der Fehlervarianzen und Achsenabschnitte (wenn vorhanden) in einem Anhang

15. Wann sagt ein Bild mehr als 1000 Worte?

Einfache Strukturgleichungsmodelle lassen sich sehr gut als Pfaddiagramme darstellen. Moderne Programme sind in der Lage, die Parameterschätzungen direkt in ein solches Diagramm zu integrieren. Hat das Modell nur wenige Variablen, funktioniert dies sehr gut. Bei komplexeren Modellen sollte man auf jeden Fall die Darstellung und Ausgabe der Fehlervarianzen in der Grafik unterdrücken, um diese übersichtlich zu halten. Bei Modellen mit mehr als zehn bis zwölf Variablen sollten alle Schätzwerte tabellarisch dargestellt werden. Dabei ist es wichtig, die Tabellenköpfe und -zeilen so zu beschriften, dass eine eindeutige Zuordnung möglich ist. Die Erfahrung zeigt, dass für verschiedene Gruppen von Koeffizienten (Kovarianzen zwischen Faktoren, Pfadkoeffizienten, Fehlervarianzen ...) eigene Tabellen angelegt werden sollten, um Verwechslungen zu vermeiden.

Auch bei einer tabellarischen Präsentation der Modellschätzungen ist es möglich und wünschenswert, den Aufbau des Modells graphisch darzustellen. Dieses sollte dabei aber auf seine Grundstruktur reduziert werden, indem beispielsweise Fehlervarianzen und Indikatoren durch Auslassungszeichen ersetzt oder ganz weggelassen werden. Eventuell kann es darüber hinaus nützlich sein, Variablen zu Gruppen zusammenzufassen, wie dies in Abb. 3.3 mit den soziodemographischen Variablen geschehen ist.

The Causal Model

Notes:

1. Squares represent observed variables, ovals represent latent constructs

2. 'Socio-Demographics' refers to class (a dummy for workers and petty bourgeoisie), age (dummies for being under 30 or over 65), gender, and level of formal education. The respective effects of these four variables are estimated seperately.

3. Arrows for the residuals are not shown for lack of space.

Abb. 3.3 Beispiel für die vereinfachte Darstellung eines Strukturgleichungsmodells. (Quelle: Arzheimer und Carter 2009)

Abb. 3.4 Beispiel für ein Blockdiagramm. (Quelle: Arzheimer und Carter 2009)

Bei sehr komplexen Modellen ist es unter Umständen nötig, noch einen Schritt weiterzugehen und nur die Beziehungen zwischen Variablengruppen darzustellen (vgl. Abb. 3.4). Solche Blockdiagramme können durch separate Ausschnittsvergrößerungen ergänzt werden, die zeigen, welche Variablen und Beziehungen sich hinter einem Block verbergen. In jedem Fall erfordern solche komplexeren graphischen Darstellungen Zugriff auf ein externes Zeichenprogramm.