Strukturerkennende Verfahren bei Daten aus offenem Antwortformat: Ein Beitrag zur Psychologie des Wunsches

Abstract

Persönliche Wünsche als psychische Alltagsphänomene stellen für die erfahrungswissenschaftliche Psychologie eine konzeptuelle und datentechnische Herausforderung dar. Die bisher vorliegenden Studien gehen hinsichtlich einer klaren Anbindung des Wunsches an einen Oberbegriff und bezüglich einer Taxonomie von Wünschen über Anregungen nicht hinaus. Hier wird im Anschluss an eine Diskussion der psychologischen Konstrukte Vorstellung, Werte, Ziele und Motivation als mögliche Oberbegriffe eine formale Explikation des Wunschbegriffs auf der Basis des Begriffs Vorstellung eingeführt. Diese erlaubt die Strukturuntersuchung von Wunschnennungen anhand von Datenmodellen des Typs Coombsscher Entfaltungsanalyse (Unfolding). Vier Modelle werden dafür herangezogen und mit Blick auf ihre Eignung für die besondere Datenlage bei der Erhebung von Wünschen verglichen: Nichtmetrische Multidimensionale Skalierung (NMDS, Kruskal, 1964), Homogenitätsanalyse (HOMALS, Gifi, 1990), Hierarchische Klassenanalyse (HICLAS, De Boeck und Rosenberg 1988) und Merkmalsmusteranalyse (FPA, Feger 1988). Die untersuchten vier Datensätze entstammen der Rostocker Längsschnittstudie (ROLS, Reis 1997). Die Antworten der dabei verwendeten offenen "Feenfrage" nach den drei größten Wünschen werden im Sinne Coombs (1964) sowohl als kategoriale Daten der Form "pick 3 out of any" oder "order 3 out of any" verstanden. Allerdings ergibt sich eine j-Verteilung über die Wunschnennungen und damit eine schüttere Datenlage (sparse data). Drei Verfahren führen leider zu degenerierte Lösungen und erweisen sich so als empfindlich für Datenmerkmale aus offenem Antwortformat. Die schwierige Datenlage konnten nur durch die Anwendung der FPA bewältigt werden. Es lassen sich in Abhängigkeit vom Datensatz Aussagen über sich ausschließende oder verbindenden Wünsche treffen.

Individual wishes appeare in every day life but challenge empirically oriented psychologists conceptually and as data. Previous studies suggest some possible generic terms and effort to categorise wishes. The problems are not solved yet. Here we discuss the psychological terms representation, value, aim and motivation regarding the usefullness in concepualisation. It results a formal explication of the term wish based on the term representation. This permits an analysis of the structure among mentioned wishes in the frame of data models like Coombsian Unfolding. Four data modells are applied and theire utiltities in analysing empirical measurements of wishes are compared: Non-metric Multidimensional Scaling (NMDS, Krukal, 1964), Homogenity Analysis (HOMALS, Gifi, 1990), Hierarchical Class Analysis (HICLAS, De Boeck and Rosenberg, 1988), and Feature Pattern Analysis (FPA, Feger, 1988). Four empirical data sets from the Rostockian Longitudinal Study (Rostocker Längsschnittstudie, ROLS, Reis, 1997) are analysed. The data contain responses to the open question: "Suppose a fairy would guess You for Your three biggest wishes. What are they?". This answers are characterised as categorial data of the kind "pick 3 out of any" and "order 3 out of any" according to Coombs (1964). The data meet a j-distribution and are sparse at least. Three of the applied models fail. This happens because the solutions degenerate in interaction with the special properties of data resulting from open question form. The FPA succeed in modeling the data. It result statements on excluding or cooccuring wishes regarding the data sets