****** Fragebogenversion umkodiert, Berliner Mitglieder zu westdeutschen RECODE m0 (2=1) . EXECUTE . ***** Likert Items umkodieren bei Abgeordneten: +3 (nonegalitär) bis -3 (egalitär), gleiche Polung *Egalitäre Items RECODE v3.1 v3.3 v3.4 v3.6 v3.9 (-2=-3) (-1=-1) (1=1) (2=3) (ELSE=Copy) INTO v3.1n v3.3n v3.4n v3.6n v3.9n. *Nonegalitäre Items RECODE v3.2 v3.5 v3.7 v3.8 (-2=3) (-1=1) (1=-1) (2=-3) (ELSE=Copy) INTO v3.2n v3.5n v3.7n v3.8n. EXECUTE. *Variablen labeln *Define Variable Properties. *v3.1n. VARIABLE LABELS v3.1n 'EK_Verteilung auch nach Bedarf'. *v3.3n. VARIABLE LABELS v3.3n 'EK_Verteilung D ungerecht'. *v3.4n. VARIABLE LABELS v3.4n 'Verringerung EK_Unterschiede Ziel'. *v3.6n. VARIABLE LABELS v3.6n 'Gutverdiener belasten statt Sozialabbau'. *v3.9n. VARIABLE LABELS v3.9n 'Sozialismus gute Idee'. *v3.2n. VARIABLE LABELS v3.2n 'Unterschiede akzeptabel'. *v3.5n. VARIABLE LABELS v3.5n 'EK_Ungleichheit durch Arbeit gerecht'. *v3.7n. VARIABLE LABELS v3.7n 'Unternehmensgewinne ok'. *v3.8n. VARIABLE LABELS v3.8n 'Wohlfahrtsstaat senkt Arbeitmotivation'. EXECUTE. * Werte labeln / etikettieren value labels v3.1n v3.3n v3.4n v3.6n v3.9n v3.2n v3.5n v3.7n v3.8n -3 "Sehr egalitär" -1 "eher egalitär" 1 "eher nonegalitär" 3 "sehr nonegalitär" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values v3.1n v3.3n v3.4n v3.6n v3.9n v3.2n v3.5n v3.7n v3.8n (8,9). ******Likert Items umkodieren bei Mitgliedern: +3 (nonegalitär) bis -3 (egalitär), gleiche Polung *Egalitäre Items RECODE m3.1 m3.3 m3.4 m3.6 m3.9 (-2=-3) (-1=-1) (1=1) (2=3) (ELSE=Copy) INTO m3.1n m3.3n m3.4n m3.6n m3.9n. *Nonegalitäre Items RECODE m3.2 m3.5 m3.7 m3.8 (-2=3) (-1=1) (1=-1) (2=-3) (ELSE=Copy) INTO m3.2n m3.5n m3.7n m3.8n. EXECUTE. *Variablen labeln *Define Variable Properties. *m3.1n. VARIABLE LABELS m3.1n 'EK_Verteilung auch nach Bedarf'. *m3.3n. VARIABLE LABELS m3.3n 'EK_Verteilung D ungerecht'. *m3.4n. VARIABLE LABELS m3.4n 'Verringerung EK_Unterschiede Ziel'. *m3.6n. VARIABLE LABELS m3.6n 'Gutverdiener belasten statt Sozialabbau'. *m3.9n. VARIABLE LABELS m3.9n 'Sozialismus gute Idee'. *m3.2n. VARIABLE LABELS m3.2n 'Unterschiede akzeptabel'. *m3.5n. VARIABLE LABELS m3.5n 'EK_Ungleichheit durch Arbeit gerecht'. *m3.7n. VARIABLE LABELS m3.7n 'Unternehmensgewinne ok'. *m3.8n. VARIABLE LABELS m3.8n 'Wohlfahrtsstaat senkt Arbeitmotivation'. EXECUTE. * Werte labeln / etikettieren value labels m3.1n m3.3n m3.4n m3.6n m3.9n m3.2n m3.5n m3.7n m3.8n -3 "Sehr egalitär" -1 "eher egalitär" 1 "eher nonegalitär" 3 "sehr egalitär" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values m3.1n m3.3n m3.4n m3.6n m3.9n m3.2n m3.5n m3.7n m3.8n (8,9). ****** Likert Items Perzeptionen umkodieren : +3 (nonegalitär) bis -3 (egalitär), gleiche Polung *Egalitäre Items RECODE a6.1 a6.3 a6.4 a6.6 a6.9 (-2=-3) (-1=-1) (1=1) (2=3) (ELSE=Copy) INTO a6.1n a6.3n a6.4n a6.6n a6.9n. *Nonegalitäre Items RECODE a6.2 a6.5 a6.7 a6.8 (-2=3) (-1=1) (1=-1) (2=-3) (ELSE=Copy) INTO a6.2n a6.5n a6.7n a6.8n. EXECUTE. *Variablen labeln *Define Variable Properties. *a6.1n. VARIABLE LABELS a6.1n 'EK_Verteilung auch nach Bedarf'. *a6.3n. VARIABLE LABELS a6.3n 'EK_Verteilung D ungerecht'. *a6.4n. VARIABLE LABELS a6.4n 'Verringerung EK_Unterschiede Ziel'. *a6.6n. VARIABLE LABELS a6.6n 'Gutverdiener belasten statt Sozialabbau'. *a6.9n. VARIABLE LABELS a6.9n 'Sozialismus gute Idee'. *a6.2n. VARIABLE LABELS a6.2n 'Unterschiede akzeptabel'. *a6.5n. VARIABLE LABELS a6.5n 'EK_Ungleichheit durch Arbeit gerecht'. *a6.7n. VARIABLE LABELS a6.7n 'Unternehmensgewinne ok'. *a6.8n. VARIABLE LABELS a6.8n 'Wohlfahrtsstaat senkt Arbeitmotivation'. EXECUTE. * Werte labeln / etikettieren value labels a6.1n a6.3n a6.4n a6.6n a6.9n a6.2n a6.5n a6.7n a6.8n -3 "Sehr egalitär" 1 "eher egalitär" 2 "eher nonegalitär" 3 "sehr nonegalitär" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values a6.1n a6.3n a6.4n a6.6n a6.9n a6.2n a6.5n a6.7n a6.8n (8,9). **********Bilden Mittelwerte Likertskala bei Abgeordneten (max. 2 m.v. zugelassen, Variablen v3.1n, v3.5n und v3.9n rausgeschmissen) COMPUTE vMeanLikert = MEANS.4(v3.2n,v3.3n,v3.4n,v3.6n,v3.7n ,v3.8n) . EXECUTE . *Werte labeln value labels vMeanLikert -3 "Sehr egalitär" 1 "eher egalitär" 2 "eher nonegalitär" 3 "sehr nonegalitär" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values vMeanLikert (8,9). *Variable labeln *Define Variable Properties. *vMeanLikert. VARIABLE LABELS vMeanLikert 'Mittelwert Likert Abgeordnete'. VALUE LABELS vMeanLikert 8 'weiss nicht' 9 'k.A.' . EXECUTE. ***********Mittelwerte Likertskala bei Abgeordneten klassieren * Visual Binning. *vMeanLikert. RECODE vMeanLikert ( MISSING = COPY ) ( LO THRU -1.5 =1 ) ( LO THRU 0 =2 ) ( LO THRU 1.5 =3 ) ( LO THRU HI = 4 ) ( ELSE = SYSMIS ) INTO vMeanLikertklass. VARIABLE LABELS vMeanLikertklass 'Mittelwert Likert Abgeordnete (Klassiert)'. FORMAT vMeanLikertklass (F5.0). VALUE LABELS vMeanLikertklass 1 '-3 bis -1,5' 2 '-1,49 bis 0' 3 ',01 bis 1,5' 4 '1,51 bis 3' 8 'weiss nicht' 9 'k.A.'. MISSING VALUES vMeanLikertklass ( 8, 9 ). VARIABLE LEVEL vMeanLikertklass ( ORDINAL ). **********Bilden Mittelwerte Likertskala bei Mitgliedern (max. 2 m.v. zugelassen, Variable m3.8n rausgeschmissen) COMPUTE mMeanLikert = MEANS.6(m3.1n,m3.2n,m3.3n,m3.4n,m3.5n,m3.6n,m3.7n ,m3.9n) . EXECUTE . ***Werte labeln value labels mMeanLikert -3 "Sehr egalitär" 1 "eher egalitär" 2 "eher nonegalitär" 3 "sehr nonegalitär" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values mMeanLikert (8,9). *Variable labeln *Define Variable Properties. *mMeanLikert. VARIABLE LABELS mMeanLikert 'Mittelwert Likert Mitglieder'. VALUE LABELS mMeanLikert 8 'weiss nicht' 9 'k.A.' . EXECUTE. **********Bilden Mittelwerte Likertskala bei Perzeptionen (max. 2 m.v. zugelassen) COMPUTE aMeanLikertPer = MEANS.7(a6.1n,a6.2n,a6.3n,a6.4n,a6.5n,a6.6n,a6.7n ,a6.8n,a6.9n) . EXECUTE . ***Werte labeln value labels aMeanLikertPer -3 "Sehr egalitär" 1 "eher egalitär" 2 "eher nonegalitär" 3 "sehr nonegalitär" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values aMeanLikertPer (8,9). *Variable labeln *Define Variable Properties. *aMeanLikertPer. VARIABLE LABELS aMeanLikertPer 'Mittelwert Likert Perzeptionen'. VALUE LABELS aMeanLikertPer 8 'weiss nicht' 9 'k.A.' . EXECUTE. ******************************Getrennte Auswertung egalitäre und nonegalitäre Aussagen Likertskala *************************Abgeordnete ******Likert Items nicht umkodieren, sondern + und -vertauschen, so daß +Zustimmung und daß von +3 bis -3 RECODE v3.1 v3.2 v3.3 v3.4 v3.5 v3.6 v3.7 v3.8 v3.9 (-2=3) (-1=1) (1=-1) (2= -3) . EXECUTE . **********Bilden Mittelwerte Likertskala bei Abgeordneten (max. 1 m.v. zugelassen, Variablen v3.1 und v3.9 rausgeschmissen) für egalitäre Items NICHT UMKODIERT COMPUTE vMeanLikertEG = MEANS.2(v3.3,v3.4,v3.6) . EXECUTE . ***Werte labeln value labels vMeanLikertEG -3 "Sehr niedrig" -1 "niedrig" 1 "hoch" 3 "sehr hoch" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values vMeanLikertEG (8,9). *Variable labeln *Define Variable Properties. *vMeanLikertEG. VARIABLE LABELS vMeanLikertEG 'Mittelwert Likert Abgeordnete egalitäre Items'. VALUE LABELS vMeanLikertEG 8 'weiss nicht' 9 'k.A.' . EXECUTE. **********Bilden Mittelwerte Likertskala bei Abgeordneten (max. 1 m.v. zugelassen, Variable v3.5 rausgeschmissen) für nonegalitäre Items NICHT UMKODIERT COMPUTE vMeanLikertNE = MEANS.2(v3.2,v3.7,v3.8) . EXECUTE . ***Werte labeln value labels vMeanLikertNE -3 "Sehr niedrig" -1 "niedrig" 1 "hoch" 3 "sehr hoch" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values vMeanLikertNE (8,9). *Variable labeln *Define Variable Properties. *vMeanLikertNE. VARIABLE LABELS vMeanLikertNE 'Mittelwert Likert Abgeordnete nonegalitäre Items'. VALUE LABELS vMeanLikertNE 8 'weiss nicht' 9 'k.A.' . EXECUTE. ***********egalitäre Items klassieren * Visual Binning. *vMeanLikertEG. RECODE vMeanLikertEG ( MISSING = COPY ) ( LO THRU -1.5 =1 ) ( LO THRU 0 =2 ) ( LO THRU 1.5 =3 ) ( LO THRU HI = 4 ) ( ELSE = SYSMIS ) INTO vMeanLikertEGklass. VARIABLE LABELS vMeanLikertEGklass 'Mittelwert Likert Abgeordnete egalitäre'+ ' Items (Klassiert)'. FORMAT vMeanLikertEGklass (F5.0). VALUE LABELS vMeanLikertEGklass 1 '-3 bis -1,5' 2 '-1,49 bis 0' 3 ',01 bis 1,5' 4 '1,51 bis 3' 8 'weiss nicht' 9 'k.A.'. MISSING VALUES vMeanLikertEGklass ( 8, 9 ). VARIABLE LEVEL vMeanLikertEGklass ( ORDINAL ). *************nonegalitäre Items klassieren *vMeanLikertNE. RECODE vMeanLikertNE ( MISSING = COPY ) ( LO THRU -1.5 =1 ) ( LO THRU 0 =2 ) ( LO THRU 1.5 =3 ) ( LO THRU HI = 4 ) ( ELSE = SYSMIS ) INTO vMeanLikertNEklass. VARIABLE LABELS vMeanLikertNEklass 'Mittelwert Likert Abgeordnete'+ ' nonegalitäre Items (Klassiert)'. FORMAT vMeanLikertNEklass (F5.0). VALUE LABELS vMeanLikertNEklass 1 '-3 bis -1,5' 2 '-1,49 bis 0' 3 ',01 bis 1,5' 4 '1,51 bis 3' 8 'weiss nicht' 9 'k.A.'. MISSING VALUES vMeanLikertNEklass ( 8, 9 ). VARIABLE LEVEL vMeanLikertNEklass ( ORDINAL ). EXECUTE. *************************Mitglieder ******Likert Items nicht umkodieren, sondern + und -vertauschen, so daß +Zustimmung und daß von +3 bis -3 RECODE m3.1 m3.2 m3.3 m3.4 m3.5 m3.6 m3.7 m3.8 m3.9 (-2=3) (-1=1) (1=-1) (2= -3) . EXECUTE . **********Bilden Mittelwerte Likertskala bei Mitgliedern (max. 2 m.v. zugelassen, Variable m3.8n rausgeschmissen) für egalitäre Items NICHT UMKODIERT COMPUTE mMeanLikertEG = MEANS.3(m3.1,m3.3,m3.4,m3.6,m3.9) . EXECUTE . ***Werte labeln value labels mMeanLikertEG -3 "Sehr niedrig" -1 "niedrig" 1 "hoch" 3 "sehr hoch" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values mMeanLikertEG (8,9). *Variable labeln *Define Variable Properties. *mMeanLikertEG. VARIABLE LABELS mMeanLikertEG 'Mittelwert Likert Mitglieder egalitäre Items'. VALUE LABELS mMeanLikertEG 8 'weiss nicht' 9 'k.A.' . EXECUTE. **********Bilden Mittelwerte Likertskala bei Mitgliedern (max. 2 m.v. zugelassen, Variable m3.8n rausgeschmissen) für nonegalitäre Items NICHT UMKODIERT COMPUTE mMeanLikertNE = MEANS.1(m3.2,m3.5,m3.7) . EXECUTE . ***Werte labeln value labels mMeanLikertNE -3 "Sehr niedrig" -1 "niedrig" 1 "hoch" 3 "sehr hoch" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values mMeanLikertNE (8,9). *Variable labeln *Define Variable Properties. *mMeanLikertNE. VARIABLE LABELS mMeanLikertNE 'Mittelwert Likert Mitglieder nonegalitäre Items'. VALUE LABELS mMeanLikertNE 8 'weiss nicht' 9 'k.A.' . EXECUTE. ***********egalitäre Items klassieren * Visual Binning. *mMeanLikertEG. RECODE mMeanLikertEG ( MISSING = COPY ) ( LO THRU -1.5 =1 ) ( LO THRU 0 =2 ) ( LO THRU 1.5 =3 ) ( LO THRU HI = 4 ) ( ELSE = SYSMIS ) INTO mMeanLikertEGklass. VARIABLE LABELS mMeanLikertEGklass 'Mittelwert Likert Mitglieder egalitäre'+ ' Items (Klassiert)'. FORMAT mMeanLikertEGklass (F5.0). VALUE LABELS mMeanLikertEGklass 1 '-3 bis -1,5' 2 '-1,49 bis 0' 3 ',01 bis 1,5' 4 '1,51 bis 3' 8 'weiss nicht' 9 'k.A.'. MISSING VALUES mMeanLikertEGklass ( 8, 9 ). VARIABLE LEVEL mMeanLikertEGklass ( ORDINAL ). *************nonegalitäre Items klassieren *mMeanLikertNE. RECODE mMeanLikertNE ( MISSING = COPY ) ( LO THRU -1.5 =1 ) ( LO THRU 0 =2 ) ( LO THRU 1.5 =3 ) ( LO THRU HI = 4 ) ( ELSE = SYSMIS ) INTO mMeanLikertNEklass. VARIABLE LABELS mMeanLikertNEklass 'Mittelwert Likert Mitglieder'+ ' nonegalitäre Items (Klassiert)'. FORMAT mMeanLikertNEklass (F5.0). VALUE LABELS mMeanLikertNEklass 1 '-3 bis -1,5' 2 '-1,49 bis 0' 3 ',01 bis 1,5' 4 '1,51 bis 3' 8 'weiss nicht' 9 'k.A.'. MISSING VALUES mMeanLikertNEklass ( 8, 9 ). VARIABLE LEVEL mMeanLikertNEklass ( ORDINAL ). EXECUTE. *********************************Perzeptionen ******Likert Items nicht umkodieren, sondern + und -vertauschen, so daß +Zustimmung und daß von +3 bis -3 RECODE a6.1 a6.2 a6.3 a6.4 a6.5 a6.6 a6.7 a6.8 a6.9 (-2=3) (-1=1) (1=-1) (2= -3) . EXECUTE . **********Bilden Mittelwerte Likertskala bei Perzeptionen (max. 2 m.v. zugelassen) für egalitäre Items NICHT UMKODIERT COMPUTE aMeanLikertEG = MEANS.3(a6.1,a6.3,a6.4,a6.6,a6.9) . EXECUTE . ***Werte labeln value labels aMeanLikertEG -3 "Sehr niedrig" -1 "niedrig" 1 "hoch" 3 "sehr hoch" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values aMeanLikertEG (8,9). *Variable labeln *Define Variable Properties. *aMeanLikertEG. VARIABLE LABELS aMeanLikertEG 'Mittelwert Likert Perzeptionen egalitäre Items'. VALUE LABELS aMeanLikertEG 8 'weiss nicht' 9 'k.A.' . EXECUTE. **********Bilden Mittelwerte Likertskala bei Perzeptionen (max. 2 m.v. zugelassen) für nonegalitäre Items NICHT UMKODIERT COMPUTE aMeanLikertNE = MEANS.2(a6.2,a6.5,a6.7,a6.8) . EXECUTE . ***Werte labeln value labels aMeanLikertNE -3 "Sehr niedrig" -1 "niedrig" 1 "hoch" 3 "sehr hoch" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values aMeanLikertNE (8,9). *Variable labeln *Define Variable Properties. *aMeanLikertNE. VARIABLE LABELS aMeanLikertNE 'Mittelwert Likert Perzeptionen nonegalitäre Items'. VALUE LABELS aMeanLikertNE 8 'weiss nicht' 9 'k.A.' . EXECUTE. ***********egalitäre Items klassieren * Visual Binning. *aMeanLikertEG. RECODE aMeanLikertEG ( MISSING = COPY ) ( LO THRU -1.5 =1 ) ( LO THRU 0 =2 ) ( LO THRU 1.5 =3 ) ( LO THRU HI = 4 ) ( ELSE = SYSMIS ) INTO aMeanLikertEGklass. VARIABLE LABELS aMeanLikertEGklass 'Mittelwert Likert Perzeptionen egalitäre'+ ' Items (Klassiert)'. FORMAT aMeanLikertEGklass (F5.0). VALUE LABELS aMeanLikertEGklass 1 '-3 bis -1,5' 2 '-1,49 bis 0' 3 ',01 bis 1,5' 4 '1,51 bis 3' 8 'weiss nicht' 9 'k.A.'. MISSING VALUES aMeanLikertEGklass ( 8, 9 ). VARIABLE LEVEL aMeanLikertEGklass ( ORDINAL ). *************nonegalitäre Items klassieren *aMeanLikertNE. RECODE aMeanLikertNE ( MISSING = COPY ) ( LO THRU -1.5 =1 ) ( LO THRU 0 =2 ) ( LO THRU 1.5 =3 ) ( LO THRU HI = 4 ) ( ELSE = SYSMIS ) INTO aMeanLikertNEklass. VARIABLE LABELS aMeanLikertNEklass 'Mittelwert Likert Perzeptionen'+ ' nonegalitäre Items (Klassiert)'. FORMAT aMeanLikertNEklass (F5.0). VALUE LABELS aMeanLikertNEklass 1 '-3 bis -1,5' 2 '-1,49 bis 0' 3 ',01 bis 1,5' 4 '1,51 bis 3' 8 'weiss nicht' 9 'k.A.'. MISSING VALUES aMeanLikertNEklass ( 8, 9 ). VARIABLE LEVEL aMeanLikertNEklass ( ORDINAL ). EXECUTE. ************************************************************************************************************************************ **** Nivellierungsstypen bilden bei Abgeordneten IF ((v2.1=0) and (v2.2=1) and (v2.3=0)) vG.Typ = 1 . EXECUTE . IF ((v2.1=0) and (v2.2=1) and (v2.3=1)) vG.Typ = 1 . EXECUTE . IF ((v2.1=0) and (v2.2=0) and (v2.3=1)) vG.Typ = 3 . EXECUTE . IF ((v2.1=0) and (v2.2=0) and (v2.3=0)) vG.Typ = 4 . EXECUTE . IF ((v2.1=1) and (v2.2=1) and (v2.3=1)) vG.Typ = 5 . EXECUTE . IF ((v2.1=1) and (v2.2=0) and (v2.3=1)) vG.Typ = 3. EXECUTE . IF ((v2.1=1) and (v2.2=0) and (v2.3=0)) vG.Typ = 3 . EXECUTE . IF ((v2.1=1) and (v2.2=1) and (v2.3=0)) vG.Typ = 5. EXECUTE . * Missing Values zu Typ 88 oder 99. FUNKTIONIERT NICHT, KEINE AHNUNG, WARUM?! IF ((v2.1=8) or (v2.2=8) or (v2.3=8)) vG.Typ = 88 . EXECUTE . IF ((v2.1=9) or (v2.2=9) or (v2.3=9)) vG.Typ = 99 . EXECUTE . * Werte labeln value labels vG.Typ1 "Gemäßigter Egalitarist" 3 "Inkonsistent" 4 "Strenger Egalitarist" 5 "Nonegalitarist" 6 "Inkonsistent" 7 "Inkonsistent" 8 "Nonegalitarist". * Variable labeln *Define Variable Properties. *vG.Typ. VARIABLE LEVEL vG.Typ (NOMINAL). VARIABLE LABELS vG.Typ 'Gerechtigkeitstyp Abgeordnete'. EXECUTE. ************** Nivellierungstypen bilden bei Mitgliedern IF ((m2.1=0) and (m2.2=1) and (m2.3=0)) mG.Typ = 1 . EXECUTE . IF ((m2.1=0) and (m2.2=1) and (m2.3=1)) mG.Typ = 1 . EXECUTE . IF ((m2.1=0) and (m2.2=0) and (m2.3=1)) mG.Typ = 3 . EXECUTE . IF ((m2.1=0) and (m2.2=0) and (m2.3=0)) mG.Typ = 4 . EXECUTE . IF ((m2.1=1) and (m2.2=1) and (m2.3=1)) mG.Typ = 5 . EXECUTE . IF ((m2.1=1) and (m2.2=0) and (m2.3=1)) mG.Typ = 3. EXECUTE . IF ((m2.1=1) and (m2.2=0) and (m2.3=0)) mG.Typ = 3 . EXECUTE . IF ((m2.1=1) and (m2.2=1) and (m2.3=0)) mG.Typ = 5. EXECUTE . * Missing Values zu Typ 88 oder 99. FUNKTIONIERT NICHT, KEINE AHNUNG, WARUM?! IF ((m2.1=8) or (m2.2=8) or (m2.3=8)) mG.Typ = 88 . EXECUTE . IF ((m2.1=9) or (m2.2=9) or (m2.3=9)) mG.Typ = 99 . EXECUTE . * Werte labeln value labels mG.Typ 1 "Gemäßigter Egalitarist" 3 "Inkonsistent" 4 "Strenger Egalitarist" 5 "Nonegalitarist" 6 "Inkonsistent" 7 "Inkonsistent" 8 "Nonegalitarist". * Variable labeln *Define Variable Properties. *mG.Typ. VARIABLE LEVEL mG.Typ (NOMINAL). VARIABLE LABELS mG.Typ 'Gerechtigkeitstyp Mitglieder'. EXECUTE. *********** Nivellierungstypen bilden, Perzeptionen Abgeordnete IF ((a5.1=0) and (a5.2=1) and (a5.3=0)) aG.TypPer = 1 . EXECUTE . IF ((a5.1=0) and (a5.2=1) and (a5.3=1)) aG.TypPer = 1 . EXECUTE . IF ((a5.1=0) and (a5.2=0) and (a5.3=1)) aG.TypPer = 3 . EXECUTE . IF ((a5.1=0) and (a5.2=0) and (a5.3=0)) aG.TypPer = 4 . EXECUTE . IF ((a5.1=1) and (a5.2=1) and (a5.3=1)) aG.TypPer = 5 . EXECUTE . IF ((a5.1=1) and (a5.2=0) and (a5.3=1)) aG.TypPer = 3. EXECUTE . IF ((a5.1=1) and (a5.2=0) and (a5.3=0)) aG.TypPer = 3 . EXECUTE . IF ((a5.1=1) and (a5.2=1) and (a5.3=0)) aG.TypPer = 5. EXECUTE . IF ((a5.1=0) and (a5.2=1) and (a5.3=0)) aG.TypPer = 1 . EXECUTE . * Werte labeln value labels aG.TypPer 1 "Gemäßigter Egalitarist" 3 "Inkonsistent" 4 "Strenger Egalitarist" 5 "Nonegalitarist" 6 "Inkonsistent" 7 "Inkonsistent" 8 "Nonegalitarist". * Variable labeln *Define Variable Properties. *aG.TypPer. VARIABLE LEVEL aG.TypPer (NOMINAL). VARIABLE LABELS aG.TypPer 'Gerechtigkeitstyp Perzeptionen'. EXECUTE. *****Nivellierungstypen gruppieren in egalitäre und nonegalitäre Typen bei Abgeordneten IF ((vG.Typ=1) or (vG.Typ=4)) vG.TypGruppiert = 1 . EXECUTE . IF ((vG.Typ=5) or (vG.Typ=8)) vG.TypGruppiert = 2 . EXECUTE . *Werte labeln value labels vG.TypGruppiert 1 "Egalitaristische Typen" 2 "Nonegalitaristische Typen". * Variable labeln *Define Variable Properties. *vG.TypGruppiert. VARIABLE LEVEL vG.TypGruppiert (NOMINAL). VARIABLE LABELS vG.TypGruppiert 'Gerechtigkeitstyp gruppiert Abgeordnete'. EXECUTE. *****Nivellierungstypen gruppieren in egalitäre und nonegalitäre Typen bei Mitgliedern IF ((mG.Typ=1) or (mG.Typ=4)) mG.TypGruppiert = 1 . EXECUTE . IF ((mG.Typ=5) or (mG.Typ=8)) mG.TypGruppiert = 2 . EXECUTE . *Werte labeln value labels mG.TypGruppiert 1 "Egalitaristische Typen" 2 "Nonegalitaristische Typen". *Variable labeln *Define Variable Properties. *mG.TypGruppiert. VARIABLE LEVEL mG.TypGruppiert (NOMINAL). VARIABLE LABELS mG.TypGruppiert 'Gerechtigkeitstyp gruppiert Mitglieder'. EXECUTE. *****Nivellierungstypen gruppieren in egalitäre und nonegalitäre Typen bei Perzeptionen Abgeordnete/Mitglieder IF ((aG.TypPer=1) or (aG.TypPer=4)) aG.TypPerGruppiert = 1 . EXECUTE . IF ((aG.TypPer=5) or (aG.TypPer=8)) aG.TypPerGruppiert = 2 . EXECUTE . *Werte labeln value labels aG.TypPerGruppiert 1 "Egalitaristische Typen" 2 "Nonegalitaristische Typen". * Variable labeln *Define Variable Properties. *aG.TypPerGruppiert. VARIABLE LEVEL aG.TypPerGruppiert (NOMINAL). VARIABLE LABELS aG.TypPerGruppiert 'Gerechtigkeitstyp gruppiert'+ ' Perzeptionen'. EXECUTE. **********************************************************************************************************************************************Scores *******************************************************************************Responsivität *****************************Score Freiheit/Gleichheit bilden IF ((v1.2=0) and (v0=0)) ScoreFreiheit = 0.58 . EXECUTE . IF ((v1.2=0) and (v0=1)) ScoreFreiheit = 0.72 . EXECUTE . IF ((v1.2=1) and (v0=0)) ScoreFreiheit = 0.41 . EXECUTE . IF ((v1.2=1) and (v0=1)) ScoreFreiheit = 0.27 . EXECUTE . VARIABLE LEVEL ScoreFreiheit (NOMINAL). VARIABLE LABELS ScoreFreiheit 'ScoreFreiheit/Gleichheit'. EXECUTE. *********************************Score Marktwirtschaft IF ((v4.1=0) and (v0=0)) ScoreMarktwirtschaft = 0.74 . EXECUTE . IF ((v4.1=0) and (v0=1)) ScoreMarktwirtschaft = 0.85 . EXECUTE . IF ((v4.1=1) and (v0=0)) ScoreMarktwirtschaft = 0.25 . EXECUTE . IF ((v4.1=1) and (v0=1)) ScoreMarktwirtschaft = 0.14 . EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *ScoreMarktwirtschaft. VARIABLE LEVEL ScoreMarktwirtschaft (NOMINAL). VARIABLE LABELS ScoreMarktwirtschaft 'ScoreMarktwirtschaft'. EXECUTE. *****************************Score Nivellierungstyp bilden IF ((vG.TypGruppiert=1) and (v0=0)) ScoreG.Typ = 0.16 . EXECUTE . IF ((vG.TypGruppiert=1) and (v0=1)) ScoreG.Typ = 0.12 . EXECUTE . IF ((vG.TypGruppiert=2) and (v0=0)) ScoreG.Typ = 0.83 . EXECUTE . IF ((vG.TypGruppiert=2) and (v0=1)) ScoreG.Typ = 0.87 . EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *ScoreG.Typ. VARIABLE LEVEL ScoreG.Typ (NOMINAL). VARIABLE LABELS ScoreG.Typ 'ScoreGerechtigkeitstyp'. EXECUTE. ********************************Score Likert Egalitäre Items IF (vMeanLikertEG <= -0.67 & v0=0) ScoreLikertEG=0.27. EXECUTE. IF ((vMeanLikertEG >= -0.68 & vMeanLikertEG <= 0.82 ) & v0 = 0) ScoreLikertEG=0.42. EXECUTE. IF (vMeanLikertEG >= 0.83 & v0=0) ScoreLikertEG = 0.30 . EXECUTE . IF (vMeanLikertEG<= -1.10 & v0=1) ScoreLikertEG = 0.32 . EXECUTE . IF ((vMeanLikertEG>=-1.11 & vMeanLikertEG <= 0.39) and v0=1) ScoreLikertEG = 0.38 . EXECUTE . IF (vMeanLikertEG>=0.40 & v0=1) ScoreLikertEG = 0.29 . EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *ScoreLikertEG. VARIABLE LEVEL ScoreLikertEG (NOMINAL). VARIABLE LABELS ScoreLikertEG 'ScoreLikertEG'. EXECUTE. ******************************Score Likert nonegalitäre Items IF (vMeanLikertNE <= 0.53 & v0=0) ScoreLikertNE=0.26. EXECUTE. IF ((vMeanLikertNE >= 0.54 & vMeanLikertNE <= 2.04 ) & v0 = 0) ScoreLikertNE=0.46. EXECUTE. IF (vMeanLikertNE >= 2.05 & v0=0) ScoreLikertNE = 0.28 . EXECUTE . IF (vMeanLikertNE<= 0.76 & v0=1) ScoreLikertNE = 0.19 . EXECUTE . IF ((vMeanLikertNE>=0.77 & vMeanLikertNE <= 2.27) and v0=1) ScoreLikertNE = 0.47 . EXECUTE . IF (vMeanLikertNE>=2.28 & v0=1) ScoreLikertNE = 0.33 . EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *ScoreLikertNE. VARIABLE LEVEL ScoreLikertNE (NOMINAL). VARIABLE LABELS ScoreLikertNE 'ScoreLikertNE'. EXECUTE. ******************************************************Gemeinsamer Score Responsivität Compute ScoreResponsivität=MEANS.4(ScoreFreiheit,ScoreMarktwirtschaft,ScoreG.Typ,ScoreLikertEG,ScoreLikertNE). Execute. Recode ScoreResponsivität (SYSMIS = 9). Execute. Recode ScoreResponsivität (9 = SYSMIS). Execute. ***************************************************************************************Perzeptionen **************************************Score Freiheit IF ((a4.2=0) and (v0=0)) aScoreFreiheit = 0.58 . EXECUTE . IF ((a4.2=0) and (v0=1)) aScoreFreiheit = 0.72 . EXECUTE . IF ((a4.2=1) and (v0=0)) aScoreFreiheit = 0.41 . EXECUTE . IF ((a4.2=1) and (v0=1)) aScoreFreiheit = 0.27 . EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *aScoreFreiheit. VARIABLE LEVEL aScoreFreiheit (NOMINAL). VARIABLE LABELS aScoreFreiheit 'ScorePerzeptionenFreiheit/Gleichheit'. EXECUTE. **************************************Score Marktwirtschaft IF ((a7.1=0) and (v0=0)) aScoreMarktwirtschaft = 0.74 . EXECUTE . IF ((a7.1=0) and (v0=1)) aScoreMarktwirtschaft = 0.85 . EXECUTE . IF ((a7.1=1) and (v0=0)) aScoreMarktwirtschaft = 0.25 . EXECUTE . IF ((a7.1=1) and (v0=1)) aScoreMarktwirtschaft = 0.14 . EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *aScoreMarktwirtschaft. VARIABLE LEVEL aScoreMarktwirtschaft (NOMINAL). VARIABLE LABELS aScoreMarktwirtschaft 'ScorePerzeptionenMarktwirtschaft'. EXECUTE. ****************************************Score Nivellierungstyp IF ((aG.TypPerGruppiert=1) and (v0=0)) aScoreG.Typ = 0.16 . EXECUTE . IF ((aG.TypPerGruppiert=1) and (v0=1)) aScoreG.Typ = 0.12 . EXECUTE . IF ((aG.TypPerGruppiert=2) and (v0=0)) aScoreG.Typ = 0.83 . EXECUTE . IF ((aG.TypPerGruppiert=2) and (v0=1)) aScoreG.Typ = 0.87 . EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *aScoreG.Typ. VARIABLE LEVEL aScoreG.Typ (NOMINAL). VARIABLE LABELS aScoreG.Typ 'ScorePerzeptionenGerechtigkeitstyp'. EXECUTE. *******************Score Likert egalitäre Items IF (aMeanLikertEG <= -0.67 & v0=0) aScoreLikertEG=0.27. EXECUTE. IF ((aMeanLikertEG >= -0.68 & aMeanLikertEG <= 0.82 ) & v0 = 0) aScoreLikertEG=0.42. EXECUTE. IF (aMeanLikertEG >= 0.83 & v0=0) aScoreLikertEG = 0.30 . EXECUTE . IF (aMeanLikertEG<= -1.10 & v0=1) aScoreLikertEG = 0.32 . EXECUTE . IF ((aMeanLikertEG>=-1.11 & aMeanLikertEG <= 0.39) and v0=1) aScoreLikertEG = 0.38 . EXECUTE . IF (aMeanLikertEG>=0.40 & v0=1) aScoreLikertEG = 0.29. EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *aScoreLikertEG. VARIABLE LEVEL aScoreLikertEG (NOMINAL). VARIABLE LABELS aScoreLikertEG 'ScorePerzeptionenLikertEG'. EXECUTE. ***********************Score Likert Nonegalitäre Items IF (aMeanLikertNE <= 0.53 & v0=0) aScoreLikertNE=0.26. EXECUTE. IF ((aMeanLikertNE >= 0.54 & aMeanLikertNE <= 2.04 ) & v0 = 0) aScoreLikertNE=0.46. EXECUTE. IF (aMeanLikertNE >= 2.05 & v0=0) aScoreLikertNE = 0.28 . EXECUTE . IF (aMeanLikertNE<= 0.76 & v0=1) aScoreLikertNE = 0.19. EXECUTE . IF ((aMeanLikertNE>=0.77 & aMeanLikertNE <= 2.27) and v0=1) aScoreLikertNE = 0.47 . EXECUTE . IF (aMeanLikertNE>=2.28 & v0=1) aScoreLikertNE = 0.33 . EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *aScoreLikertNE. VARIABLE LEVEL aScoreLikertNE (NOMINAL). VARIABLE LABELS aScoreLikertNE 'ScorePerzeptionenLikertNE'. EXECUTE. **********************************************************************************************************************Gemeinsamer Score Perzeptionen Compute ScorePerzeptionen=MEANS.4(aScoreFreiheit,aScoreMarktwirtschaft,aScoreG.Typ,aScoreLikertEG,aScoreLikertNE). Execute. Recode ScorePerzeptionen (SYSMIS = 9). Execute. Recode ScorePerzeptionen (9 = SYSMIS). Execute. **************************************************************************************************************************************Subjektive Responsivität ***************Score Freiheit IF ((a4.2=0) and (v1.2=0)) sScoreFreiheit = 1.0 . EXECUTE . IF ((a4.2=0) and (v1.2=1)) sScoreFreiheit = 0.0 . EXECUTE . IF ((a4.2=1) and (v1.2=0)) sScoreFreiheit = 0.0 . EXECUTE . IF ((a4.2=1) and (v1.2=1)) sScoreFreiheit = 1.0 . EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *aScoreFreiheit. VARIABLE LEVEL sScoreFreiheit (NOMINAL). VARIABLE LABELS sScoreFreiheit 'ScoreSubjektivFreiheit/Gleichheit'. EXECUTE. *********************Score Marktwirtschaft IF ((a7.1=0) and (v4.1=0)) sScoreMarktwirtschaft = 1.0 . EXECUTE . IF ((a7.1=0) and (v4.1=1)) sScoreMarktwirtschaft = 0.0 . EXECUTE . IF ((a7.1=1) and (v4.1=0)) sScoreMarktwirtschaft = 0.0 . EXECUTE . IF ((a7.1=1) and (v4.1=1)) sScoreMarktwirtschaft = 1.0 . EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *aScoreMarktwirtschaft. VARIABLE LEVEL sScoreMarktwirtschaft (NOMINAL). VARIABLE LABELS sScoreMarktwirtschaft 'ScoreSubjektivMarktwirtschaft'. EXECUTE. ****************************Score Nivellierungstyp IF ((aG.TypPerGruppiert=1) and (vG.TypGruppiert=1)) sScoreG.Typ = 1.00 . EXECUTE . IF ((aG.TypPerGruppiert=1) and (vG.TypGruppiert=2)) sScoreG.Typ = 0.00 . EXECUTE . IF ((aG.TypPerGruppiert=2) and (vG.TypGruppiert=1)) sScoreG.Typ = 0.00 . EXECUTE . IF ((aG.TypPerGruppiert=2) and (vG.TypGruppiert=2)) sScoreG.Typ = 1.00 . EXECUTE . * Variable labeln *Define Variable Properties. *sScoreG.Typ. VARIABLE LEVEL sScoreG.Typ (NOMINAL). VARIABLE LABELS sScoreG.Typ 'ScoreSubjektivGerechtigkeitstyp'. EXECUTE. **************************************************Likert *****************************Egalitäre Items **************Differenz Eigene Einstellung/Perzeption Compute DiffMeanLikertEG=vMeanLikertEG-aMeanLikertEG. Exec. ************Klassieren: Subjektiv responsiv oder Glaube, daß Mitglieder stärker oder schwächer zustimmen * Visual Binning. *DiffMeanLikertEG. RECODE DiffMeanLikertEG (MISSING=COPY) (LO THRU -0.75=1) (LO THRU 0.75=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO DiffMeanLikertEGkorrekt. VARIABLE LABELS DiffMeanLikertEGkorrekt 'DiffMeanLikertEGkorrekt'. FORMAT DiffMeanLikertEGkorrekt (F5.0). VALUE LABELS DiffMeanLikertEGkorrekt 1 'Glaubt, Mitglieder stimmen stärker zu' 2 'subjektiv '+ 'responsiv' 3 'Glaubt, Mitglieder stimmen schwächer zu'. MISSING VALUES DiffMeanLikertEGkorrekt ( ). VARIABLE LEVEL DiffMeanLikertEGkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. **************Score Egalitäre Items RECODE DiffMeanLikertEGkorrekt (1=0) (2=1) (3=0) INTO sScoreLikertEG. VARIABLE LABELS sScoreLikertEG 'ScoresubjektivLikertEG'. EXECUTE. ***********************************************Nonegalitäre Items **************Differenz Eigene Einstellung/Perzeption Compute DiffMeanLikertNE=vMeanLikertNE-aMeanLikertNE. Exec. ************Klassieren: Subjektiv responsiv oder Glaube, daß Mitglieder stärker oder schwächer zustimmen * Visual Binning. *DiffMeanLikertNE. RECODE DiffMeanLikertNE (MISSING=COPY) (LO THRU -0.75=1) (LO THRU 0.75=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO DiffMeanLikertNEkorrekt. VARIABLE LABELS DiffMeanLikertNEkorrekt 'DiffMeanLikertNEkorrekt'. FORMAT DiffMeanLikertNEkorrekt (F5.0). VALUE LABELS DiffMeanLikertNEkorrekt 1 'glauben, Mitglieder stimmen stärker zu' 2 'subjektiv '+ 'responsiv' 3 'glauben, Mitglieder stimmen schwächer zu'. MISSING VALUES DiffMeanLikertNEkorrekt ( ). VARIABLE LEVEL DiffMeanLikertNEkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. **************Score Nonegalitäre Items RECODE DiffMeanLikertNEkorrekt (1=0) (2=1) (3=0) INTO sScoreLikertNE. VARIABLE LABELS sScoreLikertNE 'ScoresubjektivLikertNE'. EXECUTE. **********************************************************************************************************************Gemeinsamer Score subjektive Reponsivität Compute ScoreSubjektiveResponsivität=MEANS.4(sScoreFreiheit,sScoreMarktwirtschaft,sScoreG.Typ,sScoreLikertEG,sScoreLikertNE). Execute. *******************************************************************************************************************Objektive Responsivität einteilen in höher/niedriger * Visual Binning. *ScoreResponsivität. RECODE ScoreResponsivität (MISSING=COPY) (LO THRU 0.6020=1) (LO THRU HI=2) (ELSE=SYSMIS) INTO ScoreResponsivitätKlassiert. VARIABLE LABELS ScoreResponsivitätKlassiert 'ScoreResponsivität (Binned)'. FORMAT ScoreResponsivitätKlassiert (F5.0). VALUE LABELS ScoreResponsivitätKlassiert 1 'niedriger' 2 'höher'. MISSING VALUES ScoreResponsivitätKlassiert ( ). VARIABLE LEVEL ScoreResponsivitätKlassiert (ORDINAL). EXECUTE. *******************************************************************************************************************Perzeptionen einteilen in höher/niedriger * Visual Binning. *ScorePerzeptionen. RECODE ScorePerzeptionen (MISSING=COPY) (LO THRU 0.5400=1) (LO THRU HI=2) (ELSE=SYSMIS) INTO ScorePerzeptionenKlassiert. VARIABLE LABELS ScorePerzeptionenKlassiert 'ScorePerzeptionen (Binned)'. FORMAT ScorePerzeptionenKlassiert (F5.0). VALUE LABELS ScorePerzeptionenKlassiert 1 'niedriger' 2 'höher'. MISSING VALUES ScorePerzeptionenKlassiert ( ). VARIABLE LEVEL ScorePerzeptionenKlassiert (ORDINAL). EXECUTE. *******************************************************************************************************************Subjektive Responsivität einteilen in höher/niedriger * Visual Binning. *ScoreSubjektiveResponsivität. RECODE ScoreSubjektiveResponsivität (MISSING=COPY) (LO THRU 0.74=1) (LO THRU HI=2) (ELSE=SYSMIS) INTO ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert. VARIABLE LABELS ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert 'ScoreSubjektiveResponsivität (Binned)'. FORMAT ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert (F5.0). VALUE LABELS ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert 1 'niedriger' 2 'höher'. MISSING VALUES ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert ( ). VARIABLE LEVEL ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert (ORDINAL). EXECUTE. *************************************************************************Ostdeutsche und westdeutsche Mitglieder gewichten nach realem Anteil (Ostdeutsche: 8,77%) *Gewichtungsvariable erstellen compute GWV=1. if m0=1GWV = 1.7583. if m0=0 GWV = 0.1690. if Art=0 GWV = 1. EXECUTE. *prüfen, ob etwas schiegelaufen ist. (Es dürfen nur für zwei Werte eine Häufigkeit angegeben werden, sonst haben Sie einen Fall drin, für den es keine Zuordnung ODM oder WDM gibt). fre GWV. *Gewichtungsvariable einschalten weight by GWV. *Gewichtungsvariable ausschalten WEIGHT OFF. ****************************************************************************************************************************************************************************************BIS HIERHIN JEDES MAL DRÜBERLAUFEN LASSEN *********************************************************************************************** ******************Prüfung Repräsentativität *******Häufigkeit Geschlecht für Repräsentativität (gewichtet) FREQUENCIES VARIABLES=m4.3 /ORDER= ANALYSIS . ******* Geburtsjahr gruppiert nach Altersgruppen (neue Variable m4.2gruppiert) RECODE m4.2 (82 thru 90=24) (77 thru 81=29) (67 thru 76=39) (57 thru 66=49) (47 thru 56=59) (37 thru 46=69) (15 thru 36=70) INTO m4.2gruppiert . VARIABLE LABELS m4.2gruppiert 'Geburtsjahr gruppiert'. EXECUTE . **************************************************************************************AUSWERTUNG *******************************************Einstellungen Mitglieder *************Freiheit/Gleichheit FREQUENCIES VARIABLES=m1.2 /BARCHART FREQ /ORDER= ANALYSIS . *************Marktwirtschaft/Gerechtigkeit FREQUENCIES VARIABLES=m4.1 /BARCHART FREQ /ORDER= ANALYSIS . *******Lage in Deutschland FREQUENCIES VARIABLES=m1.1 /BARCHART FREQ /ORDER= ANALYSIS . ***********Lage in Deutschland nach Freiheit/Gleichheit CROSSTABS /TABLES=m1.1 BY m1.2 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . *********Lage in Deutschland nach Marktwirtschaft/Gerechtigkeit CROSSTABS /TABLES=m1.1 BY m4.1 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ****************Likertskala ***********Validitätsprüfung ********* Itemanalyse Likert-Skala Mitglieder * Variante mit korr. Trennschärfekoeffizienten RELIABILITY /VARIABLES=m3.3n m3.4n m3.6n m3.9n m3.2n m3.5n m3.7n m3.8n m3.1n /FORMAT=NOLABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE /SUMMARY=TOTAL . *Cronbachs Alpha RELIABILITY /VARIABLES=m3.3n m3.4n m3.6n m3.9n m3.2n m3.5n m3.7n m3.8n m3.1n /FORMAT=NOLABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA. *Cronbachs Alpha bei Weglassung der Variablen m3.8n RELIABILITY /VARIABLES=m3.3n m3.4n m3.6n m3.2n m3.5n m3.7n m3.9n m3.1n /FORMAT=NOLABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA. *Cronbachs-Alpha bei Weglassung der Variablen m3.8n und m3.9n RELIABILITY /VARIABLES=m3.3n m3.4n m3.6n m3.2n m3.7n m3.1n /FORMAT=NOLABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA. *******Externe Validität *Zusammenhang mit Freiheit/Gleichheits-Frage, Maß: Eta CROSSTABS /TABLES=mMeanLikert BY m1.2 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=ETA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . * t-Test für unabhängige Stichproben T-TEST GROUPS = m1.2(0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = mMeanLikert /CRITERIA = CI(.95) . **************Faktorenanalyse Likertskala FACTOR /VARIABLES m3.1n m3.2n m3.3n m3.4n m3.5n m3.6n m3.7n m3.9n /MISSING LISTWISE /ANALYSIS m3.1n m3.2n m3.3n m3.4n m3.5n m3.6n m3.7n m3.9n /PRINT INITIAL KMO AIC EXTRACTION ROTATION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25) /ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION . **********Bilden Mittelwerte Likertskala bei Mitgliedern (max. 2 m.v. zugelassen, Variable m3.8n rausgeschmissen) für egalitäre Items COMPUTE mMeanLikertEGumkodiert = MEANS.3(m3.1n,m3.3n,m3.4n,m3.6n,m3.9n) . EXECUTE . ***Werte labeln value labels mMeanLikertEGumkodiert -3 "Sehr niedrig" -1 "niedrig" 1 "hoch" 3 "sehr hoch" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values mMeanLikertEG (8,9). *Variable labeln *Define Variable Properties. *mMeanLikertEG. VARIABLE LABELS mMeanLikertEGumkodiert 'Mittelwert Likert Mitglieder umkodierte egalitäre Items'. VALUE LABELS mMeanLikertEGumkodiert 8 'weiss nicht' 9 'k.A.' . EXECUTE. **********Bilden Mittelwerte Likertskala bei Mitgliedern (max. 2 m.v. zugelassen, Variable m3.8n rausgeschmissen) für nonegalitäre Items COMPUTE mMeanLikertNEumkodiert = MEANS.1(m3.2n,m3.5n,m3.7n) . EXECUTE . ***Werte labeln value labels mMeanLikertNEumkodiert -3 "Sehr niedrig" -1 "niedrig" 1 "hoch" 3 "sehr hoch" 8 "weiss nicht" 9 "k.A.". missing values mMeanLikertNEumkodiert (8,9). *Variable labeln *Define Variable Properties. *mMeanLikertNEumkodiert. VARIABLE LABELS mMeanLikertNEumkodiert 'Mittelwert Likert Mitglieder umkodierte nonegalitäre Items'. VALUE LABELS mMeanLikertNEumkodiert 8 'weiss nicht' 9 'k.A.' . EXECUTE. ***************Korrelation zwischen Mittelwerten egalitäre und nonegalitäre Items UMKODIERT CORRELATIONS /VARIABLES=mMeanLikertEGumkodiert mMeanLikertNEumkodiert /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE . ****************************Test auf Reliabilität getrennt für egalitäre und nonegalitäre Items *Cronbachs Alpha für egalitäre Items RELIABILITY /VARIABLES=m3.3n m3.4n m3.6n m3.9n m3.1n /FORMAT=NOLABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA. *Cronbachs Alpha für nonegalitäre Items RELIABILITY /VARIABLES=m3.2n m3.5n m3.7n /FORMAT=NOLABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA. Cronbachs Alpha aber jeweils deutlich niedriger als bei gemeinsamer Betrachtung, daher nicht weiter verwendet *******************************************Inhaltliche Analyse Likertskala *************Häufigkeiten egalitäre und nonegalitäre Items FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertEGklass mMeanLikertNEklass /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . ****************Mittelwerte egalitäre und nonegalitäre Items FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertNE mMeanLikertEG /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . ************************Nivellierungstypen bei Mitgliedern FREQUENCIES VARIABLES=mG.Typ /ORDER= ANALYSIS . ****************************************************************************** Ost-West-Einfluß Mitglieder ***********Auf Freiheit/Gleichheit (Fragebogenversion m0) WEIGHT OFF. CROSSTABS /TABLES=m1.2 BY m0 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CHISQ PHI LAMBDA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . ****************Auf Freiheit/Gleichheit (Wohnregion vor 89 m4.5) CROSSTABS /TABLES=m1.2 BY m4.5 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CHISQ PHI LAMBDA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . ***********Auf Marktwirtschaft/Gerechtigkeit (Fragebogenversion m0) . CROSSTABS /TABLES=m4.1 BY m0 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CHISQ PHI LAMBDA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . ****************Auf Marktwirtschaft/Gerechtigkeit (Wohnregion vor 89 m4.5) CROSSTABS /TABLES=m4.1 BY m4.5 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CHISQ PHI LAMBDA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . **********************Mittelwerte Likert nach Ost/West getrennt nach egalitären Aussagen und nonegalitären Aussagen ***************************Mittelwert Likert nach Ost/West (klassiert) **egalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertEGklass BY m0 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertEGklass BY m4.4 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . **nonegalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertNEklass BY m0 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertNEklass BY m4.4 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ********Filter setzen: Fragebogenversion Ost USE ALL. COMPUTE filter_$=(m0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'm0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ********nonegalitäre Aussagen FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertNE /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . **********egalitäre Aussagen FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertEG /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . ********Filter setzen: Fragebogenversion West USE ALL. COMPUTE filter_$=(m0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'm0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ********nonegalitäre Aussagen FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertNE /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . **********egalitäre Aussagen FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertEG /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . ********Filter setzen: Fragebogenversion Ost vor 89 USE ALL. COMPUTE filter_$=(m4.5 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'm4.5 = 1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 1 'Nicht ausgewählt' 0 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ********nonegalitäre Aussagen FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertNE /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . **********egalitäre Aussagen FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertEG /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . ********Filter setzen: Fragebogenversion West USE ALL. COMPUTE filter_$=(m4.5 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'm4.5 = 1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 1 'Nicht ausgewählt' 0 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ********nonegalitäre Aussagen FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertNE /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . **********egalitäre Aussagen FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertEG /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . ***************Nivellierungstypen nach Ost/West (vor 89) FILTER OFF. USE ALL. EXECUTE . CROSSTABS /TABLES=mG.TypGruppiert BY m4.5 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . *********************************************************************************Einfluß Alter auf Mitglieder *Gewichtungsvariable einschalten weight by GWV. ******* Geburtsjahr gruppiert nach Altersgruppen, Gruppierung wie bei Abgeordneten (neue Variable m4.2Altersgruppen) RECODE m4.2 (71 thru 90=35) (56 thru 70=50) (41 thru 55=65) (Lowest thru 40=66) INTO m4.2Altersgruppen . VARIABLE LABELS m4.2Altersgruppen 'Altersgruppen'. EXECUTE . ****************Neue Variable: Alter Mitglieder COMPUTE AlterMitglieder = 106 - m4.2 . EXECUTE . *******************Freiheit/Gleichheit nach Alter CROSSTABS /TABLES=m1.2 BY m4.2Altersgruppen /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CHISQ PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . *******************Marktwirtschaft/Gerechtigkeit nach Alter CROSSTABS /TABLES=m4.1 BY m4.2Altersgruppen /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CHISQ PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . ************************Mittelwert Likert nach Alter ************klassierte egalitäre Items nach Altersgruppen CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertEGklass BY m4.2Altersgruppen /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI CORR GAMMA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . *****************Korrelation CORRELATIONS /VARIABLES=AlterMitglieder mMeanLikertEG /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE . ************klassierte egalitäre Items nach Altersgruppen (ost) CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertEGklass BY m4.2Altersgruppen /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI CORR GAMMA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . ************klassierte egalitäre Items nach Altersgruppen (west) CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertEGklass BY m4.2Altersgruppen /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI CORR GAMMA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . ************klassierte nonegalitäre Items nach Altersgruppe CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertNEklass BY m4.2Altersgruppen /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI CORR GAMMA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . USE ALL. ************klassierte nonegalitäre Items nach Altersgruppe (Ost) CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertNEklass BY m4.2Altersgruppen /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI CORR GAMMA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . USE ALL. *****************Korrelation CORRELATIONS /VARIABLES=AlterMitglieder mMeanLikertNE /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE . ************klassierte nonegalitäre Items nach Altersgruppe (west) CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertNEklass BY m4.2Altersgruppen /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI CORR GAMMA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . USE ALL. **************************************Nivellierungstypen nach Alter *Gewichtungsvariable einschalten weight by GWV. CROSSTABS /TABLES=mG.TypGruppiert BY m4.2Altersgruppen /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . *Gewichtung ausschalten WEIGHT OFF. ************Filter setzen: Ost COMPUTE filter_$=(m4.5 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'm4.5 = 1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ************Nivellierungstypen nach Altersgruppe (Ost) CROSSTABS /TABLES=mG.TypGruppiert BY m4.2Altersgruppen /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI CORR GAMMA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . USE ALL. ************Filter setzen: West COMPUTE filter_$=(m4.5 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'm4.5 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 1 'Nicht ausgewählt' 0 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ************Nivellierungstypen nach Altersgruppe (west) CROSSTABS /TABLES=mG.TypGruppiert BY m4.2Altersgruppen /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI CORR GAMMA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . USE ALL. ******Altersgruppen nach unter 50/ über 50 RECODE m4.2Altersgruppen (35=50) (50=50) (65=51) (66=51). EXECUTE . ****Nivellierungstypen nach unter 50/über 50 CROSSTABS /TABLES=mG.TypGruppiert BY m4.2AltersgruppenÜber50 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . ****************************************************************************************************************Einfluß Einkommen auf Mitglieder ****Gewichtung ein WEIGHT BY GWV . *************Einkommensgruppen bilden * Visual Binning. *m6.2. RECODE m6.2 ( MISSING = COPY ) ( LO THRU 2 =1 ) ( LO THRU 4 =2 ) ( LO THRU 6 =3 ) ( LO THRU HI = 4 ) ( ELSE = SYSMIS ) INTO m6.2gruppiert. VARIABLE LABELS m6.2gruppiert 'Einkommensgruppen'. FORMAT m6.2gruppiert (F5.0). VALUE LABELS m6.2gruppiert 1 '0 - 2000 €' 2 '2001 - 4000 €' 3 '4001 - 6000 €' 4 'über 6000 €' 9 'k.A.'. MISSING VALUES m6.2gruppiert ( 9 ). VARIABLE LEVEL m6.2gruppiert ( ORDINAL ). EXECUTE. *********************über 6000 in eine Gruppe, ansonsten belassen RECODE m6.2 (7=6) (8=6) (9=6) . EXECUTE . ***********************Freiheit/Gleichheit nach Einkommen CROSSTABS /TABLES=m1.2 BY m6.2 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ************************Gerechtigkeit Marktwirtschaft nach Einkommen CROSSTABS /TABLES=m4.1 BY m6.2 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ***************************Mittelwert Likert nach Einkommen **egalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertEGklass BY m6.2 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CORR GAMMA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . **nonegalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertNEklass BY m6.2 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CORR GAMMA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . *******************Nivellierungstypen nach Einkommen ****Umkodieren in unter 3000 (1) und über 3000 (2) RECODE m6.2 (0=1) (1=1) (2=1) (3=2) (4=2) (5=2) (6=2) (7=2) (8=2) . EXECUTE . ******Nivellierungstypen nach unter/über 3000 Euro CROSSTABS /TABLES=mG.TypGruppiert BY m6.2 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . *****************************************************************Wirtschaftliche Lage ******Umkodieren: Lage schlecht + sehr schlecht zusammen RECODE m5.4 (4=3) . EXECUTE . ***********************Freiheit/Gleichheit nach wirtschaftlicher Lage CROSSTABS /TABLES=m1.2 BY m5.4 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ************************Gerechtigkeit Marktwirtschaft nach wirtschaftlicher Lage CROSSTABS /TABLES=m4.1 BY m5.4 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ********************************Mittelwert Likert nach wirtschaftliche Lage heute **egalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertEGklass BY m5.4 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CORR GAMMA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . **nonegalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertNEklass BY m5.4 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CORR GAMMA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ******Nivellierungstypen nach wirtschaftlicher Lage CROSSTABS /TABLES=mG.TypGruppiert BY m5.4 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . ***************************************************************************************************************Einfluß Bildung auf Mitglieder **********Auf Freiheit/Gleichheit CROSSTABS /TABLES=m1.2 BY m5.1 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . **********Auf Gerechtigkeit/Marktwirtschaft CROSSTABS /TABLES=m4.1 BY m5.1 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ***************************Mittelwert Likert nach Bildung **egalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertEGklass BY m5.1 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CORR GAMMA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . **nonegalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertNEklass BY m5.1 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CORR GAMMA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . *******************Nivellierungstypen nach Einkommen ******Umkodieren Haupt +Real und Abitur+Hochschule RECODE m5.1 (0=1) (1=1) (2=2) (3=2) . EXECUTE . ******Nivellierungstypen nach unter/über 3000 Euro CROSSTABS /TABLES=mG.TypGruppiert BY m5.1 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . **********************************************************************************************************Einfluß Geschlecht auf Mitglieder **************************Auf Freiheit/Gleichheit CROSSTABS /TABLES=m1.2 BY m4.3 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . **************************Auf Gerechtigkeit/Marktwirtschaft CROSSTABS /TABLES=m4.1 BY m4.3 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . *****************Auf Mittelwert Likert **egalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertEGklass BY m4.3 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI ETA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . **nonegalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertNEklass BY m4.3 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI ETA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . **********************Auf Nivellierungstypen CROSSTABS /TABLES=mG.TypGruppiert BY m4.3 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ***************************************************************************************************************Einfluß Religiosität auf Mitglieder **********Auf Freiheit/Gleichheit CROSSTABS /TABLES=m1.2 BY m6.1gruppiert /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ****************************************Religiosität gruppiert: Mehrmals im Monat und seltener RECODE m6.1 (0=1) (1=1) (2=2) (3=2) (4=2) INTO m6.1gruppiert . EXECUTE . **********Auf Gerechtigkeit/Marktwirtschaft CROSSTABS /TABLES=m4.1 BY m6.1 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ***************************Mittelwert Likert nach Religiosität **egalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertEGklass BY m6.1 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CORR GAMMA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . **nonegalitäre Items CROSSTABS /TABLES=mMeanLikertNEklass BY m6.1 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CORR GAMMA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . *************************Nivellierungstypen nach Religiosität CROSSTABS /TABLES=mG.TypGruppiert BY m6.1gruppiert /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . *********************************************************************************************************************************************************Einstellungen Abgeordnete **************Filter: Nur Abgeordnete COMPUTE filter_$=(Art=0). VARIABLE LABEL filter_$ 'Art=0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . *************Freiheit/Gleichheit FREQUENCIES VARIABLES=v1.2 /BARCHART PERCENT /ORDER= ANALYSIS . *************Marktwirtschaft/Gerechtigkeit FREQUENCIES VARIABLES=v4.1 /BARCHART PERCENT /ORDER= ANALYSIS . *******Lage in Deutschland FREQUENCIES VARIABLES=v1.1 /BARCHART PERCENT /ORDER= ANALYSIS . ****************Likertskala ***********Validitätsprüfung ********* Itemanalyse Likert-Skala Mitglieder * Variante mit korr. Trennschärfekoeffizienten RELIABILITY /VARIABLES=v3.3n v3.4n v3.6n v3.9n v3.2n v3.5n v3.7n v3.8n v3.1n /FORMAT=NOLABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE /SUMMARY=TOTAL . *Cronbachs Alpha bei Weglassung der Variablen v3.1n RELIABILITY /VARIABLES=v3.3n v3.4n v3.6n v3.2n v3.5n v3.7n v3.9n v3.8n /FORMAT=NOLABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA. *Cronbachs-Alpha bei Weglassung der Variablen v3.1n und v3.5n RELIABILITY /VARIABLES=v3.3n v3.4n v3.6n v3.2n v3.7n v3.8n v3.9n /FORMAT=NOLABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA. *Cronbachs-Alpha bei Weglassung der Variablen v3.1n und v3.5n und 3.9n RELIABILITY /VARIABLES=v3.3n v3.4n v3.6n v3.2n v3.7n v3.8n /FORMAT=NOLABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA. *******Externe Validität *Zusammenhang mit Freiheit/Gleichheits-Frage, Maß: Eta CROSSTABS /TABLES=vMeanLikert BY v1.2 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=ETA /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . * t-Test für unabhängige Stichproben T-TEST GROUPS = v1.2(0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = vMeanLikert /CRITERIA = CI(.95) . **************Faktorenanalyse Likertskala FACTOR /VARIABLES v3.2n v3.3n v3.4n v3.6n v3.7n v3.8n /MISSING LISTWISE /ANALYSIS v3.2n v3.3n v3.4n v3.6n v3.7n v3.8n /PRINT INITIAL KMO AIC EXTRACTION ROTATION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25) /ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION . FACTOR /VARIABLES v3.2n v3.1n v3.3n v3.4n v3.5n v3.6n v3.7n v3.9n /MISSING LISTWISE /ANALYSIS v3.2n v3.1n v3.3n v3.4n v3.5n v3.6n v3.7n v3.9n /PRINT INITIAL KMO AIC EXTRACTION ROTATION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25) /ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION . *******************************************Inhaltliche Analyse Likertskala *************Häufigkeiten FREQUENCIES VARIABLES=vMeanLikertklass /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . ****************Mittelwerte egalitäre und nonegalitäre Items FREQUENCIES VARIABLES=vMeanLikert /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . ************************Nivellierungstypen FREQUENCIES VARIABLES=vG.Typ /ORDER= ANALYSIS . RECODE vG.Typ (1=1) (2=2) (3=3) (4=4) (5=5) (6=3) (7=3) (8=5) INTO vG.TypZus . VARIABLE LABELS vG.TypZus 'Abg. G-Typ zusammen'. EXECUTE . ****** Umkodierte Typen FREQUENCIES VARIABLES=vG.TypZus /PIECHART FREQ /ORDER= ANALYSIS . *************Zusammengefaßte Typen FREQUENCIES VARIABLES=vG.TypGruppiert /PIECHART FREQ /ORDER= ANALYSIS . **************************************************************************************************************************************** Ost-West-Einfluß Abgeordnete **************************Likertskala klassieren: Unterdurchnittlich und überdurchschnittlich egalitär * Visual Binning. *vMeanLikert. RECODE vMeanLikert ( MISSING = COPY ) ( LO THRU 1.17 =1 ) ( LO THRU HI = 2 ) ( ELSE = SYSMIS ) INTO vMeanLikert2Klassen. VARIABLE LABELS vMeanLikert2Klassen 'Mittelwert Likert Abgeordnete (2'+ ' Klassen)'. FORMAT vMeanLikert2Klassen (F5.0). VALUE LABELS vMeanLikert2Klassen 1 'überdurchschnittlich' 2 'unterdurchschnittlich' 8 'weiss nicht' 9 'k.A.'. MISSING VALUES vMeanLikert2Klassen ( 8, 9 ). VARIABLE LEVEL vMeanLikert2Klassen ( ORDINAL ). EXECUTE. ***************************Likert nach Ost/West CROSSTABS /TABLES=vMeanLikert2Klassen BY v0 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ******************************Eta CROSSTABS /TABLES=vMeanLikert BY v0 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=ETA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ************************t-Test T-TEST GROUPS = v0(0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = vMeanLikert /CRITERIA = CI(.95) . *******************Likert nach Ost/West vor 89 CROSSTABS /TABLES=vMeanLikert2Klassen BY v4.5 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ********************Mittelwerte *********Filter setzen: Ost USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ***********Häufigkeit + Mittelwert FREQUENCIES VARIABLES=vMeanLikert /STATISTICS=MEAN /PIECHART FREQ /ORDER= ANALYSIS . *********Filter setzen: West USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 1 'Nicht ausgewählt' 0 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ***********Häufigkeit + Mittelwert FREQUENCIES VARIABLES=vMeanLikert /STATISTICS=MEAN /PIECHART FREQ /ORDER= ANALYSIS . ***************************T-Test auf Mittelwertdifferenz T-TEST GROUPS = v0(0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = vMeanLikert /CRITERIA = CI(.95) . ******************************************************************* Einfluß Alter auf Abgeordnete ******Umkodieren: über 65 zu 51 - 65 RECODE v7.2 (3=2) . EXECUTE . ********Likert nach Alter CROSSTABS /TABLES=vMeanLikert2Klassen BY v7.2gruppiert /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=GAMMA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ********Likert nach Legislaturperioden CROSSTABS /TABLES=vMeanLikert2Klassen BY a8.2 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . **********Filtern: Nur 1. und 2. Legislaturperiode USE ALL. COMPUTE filter_$=(a8.2 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'a8.2 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 1 'Nicht ausgewählt' 0 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . **************unter 36 zu 36 - 51 RECODE v7.2 (3=2) (0=1) . EXECUTE . **********Filtern: Nur 3. und 4. Legislaturperiode USE ALL. COMPUTE filter_$=(a8.2 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'a8.2 = 1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . **********Filtern: Nur 5 und mehr Legislaturperioden USE ALL. COMPUTE filter_$=(a8.2 = 2). VARIABLE LABEL filter_$ 'a8.2 = 2 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ****************************************************************************Einfluß Bildung auf Abgeordnete *****************Umkodieren: Alle, ohne Hochschulabschluß zusammen RECODE v5.1 (0=2) (1=2) . EXECUTE . ********Likert nach Bildung CROSSTABS /TABLES=vMeanLikert2Klassen BY v5.1 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=GAMMA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . **************************************************************************Einfluß Geschlecht auf Abgeordnete ********Likert nach Geschlecht CROSSTABS /TABLES=vMeanLikert2Klassen BY v4.3 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . *************************************************************************Einfluß Religiosität auf Abgeordnete *************************************Umkodieren:2 Gruppen RECODE v6.1 (0=1) (1=1) (2=2) (3=2) (4=2). EXECUTE. ***************************************Likert nach Religiosität CROSSTABS /TABLES=vMeanLikert2Klassen BY v6.1 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=GAMMA /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ************************************************************************Test (ohne These): Einfluß Urbanisierungsgrad auf Abgeordnete CROSSTABS /TABLES=vMeanLikert2Klassen BY a8.3 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************* ************************************************************************************************************************************************************************************************************************RESPONSIVITÄT ******************************************************************************************Abgeordnete responsiv? **********************************************************Freiheit/Gleichheit **************************Bilden neue Variable für Freiheit/Gleichheit zusammen Compute zus1.2 = 9. If Art = 1 zus1.2 = m1.2. If Art = 0 zus1.2 = v1.2. Mis val zus1.2 (9). *******************************Variableneigenschaften definieren *Define Variable Properties. *zus1.2. VARIABLE LEVEL zus1.2 (NOMINAL). VARIABLE LABELS zus1.2 'zusammen Freiheit vs. Gleichheit'. FORMATS zus1.2 (F2.0). MISSING VALUES zus1.2 ( 9, 8 ). VALUE LABELS zus1.2 0 'Priorität Freiheit' 1 'Priorität Gleichheit' 9 'k.A.' 8 'weiss nicht' . EXECUTE. **************************Freiheit/Gleichheit bei Abgeordneten und Mitgliedern CROSSTABS /TABLES=zus1.2 BY Art /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ********Im Vergleich: FREQUENCIES VARIABLES=m1.2 /ORDER= ANALYSIS . ************************Bilden neue Variable für Fragebogenversion Ost/West Compute zus0 = 9. If Art = 1 zus0 = m0. If Art = 0 zus0 = v0. Mis val zus0 (9). EXECUTE. *******************************Variableneigenschaften definieren *Define Variable Properties. *zus0 VARIABLE LEVEL zus0 (NOMINAL). VARIABLE LABELS zus0 'zusammen Fragebogenversion'. FORMATS zus0 (F2.0). MISSING VALUES zus0 ( 9, 8 ). VALUE LABELS zus0 0 'Ost' 1 'West' 9 'k.A.' 8 'weiss nicht' . EXECUTE. ****************************************************************************Marktwirtschaft/Gerechtigkeit Filter: West USE ALL. COMPUTE filter_$=(zus0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'zus0 = 1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. Filter: Ost USE ALL. COMPUTE filter_$=(zus0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'zus0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. **************************Bilden neue Variable für Marktwirtschaft/Gerechtigkeit zusammen Compute zus4.1 = 9. If Art = 1 zus4.1 = m4.1. If Art = 0 zus4.1 = v4.1. Mis val zus4.1(9). EXECUTE. *******************************Variableneigenschaften definieren *Define Variable Properties. *zus4.1. VARIABLE LEVEL zus4.1 (NOMINAL). VARIABLE LABELS zus4.1 'zusammen Marktwirtschaft - soziale Gerechtigkeit'. FORMATS zus4.1 (F2.0). MISSING VALUES zus4.1 ( 9, 8 ). VALUE LABELS zus4.1 0 'MW ermöglicht sG' 1 'MW führt zu sUngerechtigkeit' 9 'k.A.' 8 'weiss nicht' . EXECUTE. **************************Marktwirtschaft/Gerechtigkeit bei Abgeordneten und Mitgliedern CROSSTABS /TABLES=zus4.1 BY Art /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ****Im Vergleich: FREQUENCIES VARIABLES=m4.1 /ORDER= ANALYSIS . ************************************************************************************************Likertskala ********************************************Einstellungen klassieren in responsiv oder nicht: Egalitäre Items West, korrekt: -0,36 (-1,11 - 0,39) ************Filter: Abgeordnete West COMPUTE filter_$=(v0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . * Visual Binning. *vMeanLikertEG. RECODE vMeanLikertEG (MISSING=COPY) (LO THRU -1.11=1) (LO THRU 0.39=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO vMeanLikertEGkorrekt. VARIABLE LABELS vMeanLikertEGkorrekt 'Mittelwert Likert Abgeordnete egalitäre Items korrekt'. FORMAT vMeanLikertEGkorrekt (F5.0). VALUE LABELS vMeanLikertEGkorrekt 1 'Zustimmung schwächer' 2 'responsiv ' 3 'Zustimmung stärker' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES vMeanLikertEGkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL vMeanLikertEGkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. *****************************Mitglieder für Score * Visual Binning. *mMeanLikertEG. RECODE mMeanLikertEG (MISSING=COPY) (LO THRU -1.11=1) (LO THRU 0.39=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO mMeanLikertEGkorrekt. VARIABLE LABELS mMeanLikertEGkorrekt 'Mittelwert Likert Mitglieder egalitäre Items korrekt'. FORMAT mMeanLikertEGkorrekt (F5.0). VALUE LABELS mMeanLikertEGkorrekt 1 'Zustimmung schwächer' 2 'responsiv ' 3 'Zustimmung stärker' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES mMeanLikertEGkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL mMeanLikertEGkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. ********************************************Einstellungen klassieren in responsiv oder nicht: Egalitäre Items Ost, korrekt: 0,07 (-0,68 - 0,82) ************Filter: Abgeordnete Ost COMPUTE filter_$=(v0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . * Visual Binning. *vMeanLikertEG. RECODE vMeanLikertEG (MISSING=COPY) (LO THRU -0.68=1) (LO THRU 0.82=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO vMeanLikertEGkorrekt. VARIABLE LABELS vMeanLikertEGkorrekt 'Mittelwert Likert Abgeordnete egalitäre Items korrekt'. FORMAT vMeanLikertEGkorrekt (F5.0). VALUE LABELS vMeanLikertEGkorrekt 1 'Zustimmung schwächer' 2 'responsiv ' 3 'Zustimmung stärker' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES vMeanLikertEGkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL vMeanLikertEGkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. ***********************************Mitglieder für Score * Visual Binning. *mMeanLikertEG. RECODE mMeanLikertEG (MISSING=COPY) (LO THRU -0.68=1) (LO THRU 0.82=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO mMeanLikertEGkorrekt. VARIABLE LABELS mMeanLikertEGkorrekt 'Mittelwert Likert Abgeordnete egalitäre Items korrekt'. FORMAT mMeanLikertEGkorrekt (F5.0). VALUE LABELS mMeanLikertEGkorrekt 1 'Zustimmung schwächer' 2 'responsiv ' 3 'Zustimmung stärker' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES mMeanLikertEGkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL mMeanLikertEGkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. ********************************************Einstellungen klassieren in responsiv oder nicht: Nonegalitäre Items West, korrekt: 1,52 (0,77 - 2,27) ************Filter: Abgeordnete West COMPUTE filter_$=(v0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . * Visual Binning. *vMeanLikertNE. RECODE vMeanLikertNE (MISSING=COPY) (LO THRU 0.77=1) (LO THRU 2.27=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO vMeanLikertNEkorrekt. VARIABLE LABELS vMeanLikertNEkorrekt 'Mittelwert Likert Abgeordnete nonegalitäre Items korrekt'. FORMAT vMeanLikertNEkorrekt (F5.0). VALUE LABELS vMeanLikertNEkorrekt 1 'Zustimmung schwächer' 2 'responsiv ' 3 'Zustimmung stärker' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES vMeanLikertNEkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL vMeanLikertNEkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. *******Mitglieder für Score * Visual Binning. *mMeanLikertNE. RECODE mMeanLikertNE (MISSING=COPY) (LO THRU 0.77=1) (LO THRU 2.27=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO mMeanLikertNEkorrekt. VARIABLE LABELS mMeanLikertNEkorrekt 'Mittelwert Likert Mitglieder nonegalitäre Items korrekt'. FORMAT mMeanLikertNEkorrekt (F5.0). VALUE LABELS mMeanLikertNEkorrekt 1 'Zustimmung schwächer' 2 'responsiv ' 3 'Zustimmung stärker' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES mMeanLikertNEkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL mMeanLikertNEkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. ************Filter: Mitglieder Ost COMPUTE filter_$=(m0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ************Filter: Mitglieder West COMPUTE filter_$=(m0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ********************************************Einstellungen klassieren in responsiv oder nicht: Nonegalitäre Items Ost, korrekt: 1,29 (0,54 - 2,04) ************Filter: Abgeordnete Ost COMPUTE filter_$=(v0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . * Visual Binning. *vMeanLikertNE. RECODE vMeanLikertNE (MISSING=COPY) (LO THRU 0.54=1) (LO THRU 2.04=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO vMeanLikertNEkorrekt. VARIABLE LABELS vMeanLikertNEkorrekt 'Mittelwert Likert Abgeordnete nonegalitäre Items korrekt'. FORMAT vMeanLikertNEkorrekt (F5.0). VALUE LABELS vMeanLikertNEkorrekt 1 'Zustimmung schwächer' 2 'responsiv ' 3 'Zustimmung stärker' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES vMeanLikertNEkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL vMeanLikertNEkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. **************Mitglieder für Scores * Visual Binning. *mMeanLikertNE. RECODE mMeanLikertNE (MISSING=COPY) (LO THRU 0.54=1) (LO THRU 2.04=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO mMeanLikertNEkorrekt. VARIABLE LABELS mMeanLikertNEkorrekt 'Mittelwert Likert Mitglieder nonegalitäre Items korrekt'. FORMAT mMeanLikertNEkorrekt (F5.0). VALUE LABELS mMeanLikertNEkorrekt 1 'Zustimmung schwächer' 2 'responsiv ' 3 'Zustimmung stärker' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES mMeanLikertNEkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL mMeanLikertNEkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. **********************************************************Nivellierungstypen **************************Bilden neue Variable für Nivellierungstypen zusammen Compute zusG.TypGruppiert = 9. If Art = 1 zusG.TypGruppiert = mG.TypGruppiert. If Art = 0 zusG.TypGruppiert = vG.TypGruppiert. Mis val zusG.TypGruppiert (9). *******************************Variableneigenschaften definieren *Define Variable Properties. *zusG.TypGruppiert VARIABLE LEVEL zusG.TypGruppiert (NOMINAL). VARIABLE LABELS zusG.TypGruppiert 'zusammen Gerechtigkeitstypen'. FORMATS zusG.TypGruppiert(F2.0). MISSING VALUES zusG.TypGruppiert ( 9, 8 ). VALUE LABELS zusG.TypGruppiert 1 'Egalitaristische Typen' 2 'Nonegalitaristische Typen' 9 'k.A.' 8 'weiss nicht' . EXECUTE. **************************Nivellierungstyp bei Abgeordneten und Mitgliedern CROSSTABS /TABLES=zusG.TypGruppiert BY Art /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COLUMN /COUNT ROUND CELL . ********Im Vergleich: FREQUENCIES VARIABLES=mG.TypGruppiert /ORDER= ANALYSIS . ****************************************Score Responsivität klassieren * Visual Binning. *ScoreResponsivität. RECODE ScoreResponsivität ( MISSING = COPY ) ( LO THRU 0.21 =1 ) ( LO THRU 0.26 =2 ) ( LO THRU 0.31 =3 ) ( LO THRU 0.36 =4 ) ( LO THRU 0.41 =5 ) ( LO THRU 0.46 =6 ) ( LO THRU 0.51 =7 ) ( LO THRU 0.56 =8 ) ( LO THRU 0.61 =9 ) ( LO THRU 0.66 = 10 ) (LO THRU HI = 11) ( ELSE = SYSMIS ) INTO ScoreResponsivitätKLASS. VARIABLE LABELS ScoreResponsivitätKLASS 'ScoreResponsivität (Klassiert)'. FORMAT ScoreResponsivitätKLASS (F5.0). VALUE LABELS ScoreResponsivitätKLASS 1 '0,61 - 0,21 2 '0,211 - 0,26' 3 '0,261 - 0,31' 4 '0,311 - 0,36' 5 '0,361 - 0,41' 6 '0,411 - 0,46' 7 '0,461 - 0,51' 8 '0,511 - 0,56' 9 '0,561 - 0,61' 10 '0,611 - 0,66' 11 '0,661 - 0,71'. MISSING VALUES ScoreResponsivitätKLASS ( ). VARIABLE LEVEL ScoreResponsivitätKLASS ( ORDINAL ). EXECUTE. ***********************************************************************************************************************************Perzeptionen der Abgeordneten richtig oder falsch? ****************************Freiheit/Gleichheit FREQUENCIES VARIABLES=a4.2 /ORDER= ANALYSIS . ************Filter: Ost COMPUTE filter_$=(v0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ************Filter: West COMPUTE filter_$=(v0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ******************************Marktwirtschaft/Soziale Gerechigkeit FREQUENCIES VARIABLES=a7.1 /ORDER= ANALYSIS . ************Filter: Ost COMPUTE filter_$=(v0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ************Filter: West COMPUTE filter_$=(v0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ****************************************Likertskala **************Faktorenanalyse Likertskala FACTOR /VARIABLES a6.1n a6.2n a6.3n a6.4n a6.5n a6.6n a6.7n a6.8n a6.9n /MISSING LISTWISE /ANALYSIS a6.1n a6.2n a6.3n a6.4n a6.5n a6.6n a6.7n a6.8n a6.9n /PRINT INITIAL KMO AIC EXTRACTION ROTATION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25) /ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION . **********Mittelwerte egalitäre Items: ************Filter: Abgeordnete Ost COMPUTE filter_$=(v0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ************Filter: Abgeordnete West COMPUTE filter_$=(v0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ************Filter: Mitglieder Ost COMPUTE filter_$=(m0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . ************Filter: Mitglieder West COMPUTE filter_$=(m0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . *Mitglieder FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertEG /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . *Abgeordnete FREQUENCIES VARIABLES=vMeanLikertEG /FORMAT=NOTABLE /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . *Perzeptionen FREQUENCIES VARIABLES=aMeanLikertEG /FORMAT=NOTABLE /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . **********Mittelwerte nonegalitäre Items: *Mitglieder FREQUENCIES VARIABLES=mMeanLikertNE /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . *Abgeordnete FREQUENCIES VARIABLES=vMeanLikertNE /FORMAT=NOTABLE /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . *Perzeptionen FREQUENCIES VARIABLES=aMeanLikertNE /FORMAT=NOTABLE /STATISTICS=MEAN /ORDER= ANALYSIS . ********************************************Perzeptionen klassieren in Überschätzen/Unterschätzen: Egalitäre Items West, korrekt: -0,36 (-1,11 - 0,39) ************Filter: Abgeordnete West COMPUTE filter_$=(v0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . * Visual Binning. *aMeanLikertEG. RECODE aMeanLikertEG (MISSING=COPY) (LO THRU -1.11=1) (LO THRU 0.39=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO aMeanLikertEGkorrekt. VARIABLE LABELS aMeanLikertEGkorrekt 'Mittelwert Likert Perzeptionen egalitäre Items korrekt'. FORMAT aMeanLikertEGkorrekt (F5.0). VALUE LABELS aMeanLikertEGkorrekt 1 'Zustimmung unterschätzt' 2 'korrekte Perzeption ' 3 'Zustimmung überschätzt' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES aMeanLikertEGkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL aMeanLikertEGkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. * Visual Binning. *mMeanLikertEG. RECODE mMeanLikertEG (MISSING=COPY) (LO THRU -1.11=1) (LO THRU 0.39=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO mMeanLikertEGkorrekt. VARIABLE LABELS mMeanLikertEGkorrekt 'Mittelwert Likert Mitglieder egalitäre Items korrekt'. FORMAT mMeanLikertEGkorrekt (F5.0). VALUE LABELS mMeanLikertEGkorrekt 1 'Zustimmung unterschätzt' 2 'korrekte Perzeption ' 3 'Zustimmung überschätzt' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES mMeanLikertEGkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL mMeanLikertEGkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. ********************************************Perzeptionen klassieren in Überschätzen/Unterschätzen: Egalitäre Items Ost, korrekt: 0,07 (-0,68 - 0,82) ************Filter: Abgeordnete Ost COMPUTE filter_$=(v0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . * Visual Binning. *aMeanLikertEG. RECODE aMeanLikertEG (MISSING=COPY) (LO THRU -0.68=1) (LO THRU 0.82=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO aMeanLikertEGkorrekt. VARIABLE LABELS aMeanLikertEGkorrekt 'Mittelwert Likert Perzeptionen egalitäre Items korrekt'. FORMAT aMeanLikertEGkorrekt (F5.0). VALUE LABELS aMeanLikertEGkorrekt 1 'Zustimmung unterschätzt' 2 'korrekte Perzeption ' 3 'Zustimmung überschätzt' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES aMeanLikertEGkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL aMeanLikertEGkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. ********************************************Perzeptionen klassieren in Überschätzen/Unterschätzen: Nonegalitäre Items West, korrekt: 1,52 (0,77 - 2,27) ************Filter: Abgeordnete West COMPUTE filter_$=(v0 = 1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . * Visual Binning. *aMeanLikertNE. RECODE aMeanLikertNE (MISSING=COPY) (LO THRU 0.77=1) (LO THRU 2.27=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO aMeanLikertNEkorrekt. VARIABLE LABELS aMeanLikertNEkorrekt 'Mittelwert Likert Perzeptionen nonegalitäre Items korrekt'. FORMAT aMeanLikertNEkorrekt (F5.0). VALUE LABELS aMeanLikertNEkorrekt 1 'Zustimmung unterschätzt' 2 'korrekte Perzeption ' 3 'Zustimmung überschätzt' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES aMeanLikertNEkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL aMeanLikertNEkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. ********************************************Perzeptionen klassieren in Überschätzen/Unterschätzen: Nonegalitäre Items Ost, korrekt: 1,29 (0,54 - 2,04) ************Filter: Abgeordnete Ost COMPUTE filter_$=(v0 = 0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Nicht ausgewählt' 1 'Ausgewählt'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE . * Visual Binning. *aMeanLikertNE. RECODE aMeanLikertNE (MISSING=COPY) (LO THRU 0.54=1) (LO THRU 2.04=2) (LO THRU HI=3) (ELSE=SYSMIS) INTO aMeanLikertNEkorrekt. VARIABLE LABELS aMeanLikertNEkorrekt 'Mittelwert Likert Perzeptionen nonegalitäre Items korrekt'. FORMAT aMeanLikertNEkorrekt (F5.0). VALUE LABELS aMeanLikertNEkorrekt 1 'Zustimmung unterschätzt' 2 'korrekte Perzeption ' 3 'Zustimmung überschätzt' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES aMeanLikertNEkorrekt (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL aMeanLikertNEkorrekt (ORDINAL). EXECUTE. **************************************************************************Nivellierungstypen FREQUENCIES VARIABLES=mG.TypGruppiert aG.TypPerGruppiert /ORDER= ANALYSIS . ****************************************Score Perzeptionen klassieren * Visual Binning. *ScorePerzeptionen. RECODE ScorePerzeptionen ( MISSING = COPY ) ( LO THRU 0.21 =1 ) ( LO THRU 0.26 =2 ) ( LO THRU 0.31 =3 ) ( LO THRU 0.36 =4 ) ( LO THRU 0.41 =5 ) ( LO THRU 0.46 =6 ) ( LO THRU 0.51 =7 ) ( LO THRU 0.56 =8 ) ( LO THRU 0.61 =9 ) ( LO THRU 0.66 = 10 ) (LO THRU HI = 11) ( ELSE = SYSMIS ) INTO ScorePerzeptionenKLASS. VARIABLE LABELS ScorePerzeptionenKLASS 'ScorePerzeptionen (Klassiert)'. FORMAT ScorePerzeptionenKLASS (F5.0). VALUE LABELS ScorePerzeptionenKLASS 1 '0,16 - 0,21' 2 '0,211 - 0,26' 3 '0,261 - 0,31' 4 '0,311 - 0,36' 5 '0,361 - 0,41' 6 '0,411 - 0,46' 7 '0,461 - 0,51' 8 '0,511 - 0,56' 9 '0,561 - 0,61' 10 '0,611 - 0,66' 11 '0,661 - 0,71'. MISSING VALUES ScorePerzeptionenKLASS ( ). VARIABLE LEVEL ScorePerzeptionenKLASS ( ORDINAL ). EXECUTE. ********************************************************************************************************Subjektive Responsivität *********Freiheit/Gleichheit CROSSTABS /TABLES=v1.2 BY a4.2 /FORMAT=AVALUE TABLES /CELLS=TOTAL /COUNT ROUND CELL. *********Marktwirtschaft/Gerechtigkeit CROSSTABS /TABLES=v4.1 BY a7.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /CELLS=COUNT TOTAL /COUNT ROUND CELL. ****************Nivellierungstypen CROSSTABS /TABLES=vG.TypGruppiert BY aG.TypPerGruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /CELLS=COUNT TOTAL /COUNT ROUND CELL. *******************Likert FREQUENCIES VARIABLES=DiffMeanLikertEGkorrekt DiffMeanLikertNEkorrekt /ORDER=ANALYSIS. *********************Korrelation egalitäre Items CORRELATIONS /VARIABLES=aMeanLikertEG vMeanLikertEG /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE . *********************Korrelation nonegalitäre Items CORRELATIONS /VARIABLES=aMeanLikertNE vMeanLikertNE /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE . *******************************************************Score Subjektive Responsivität klassieren * Visual Binning. *ScoreSubjektiveResponsivität. RECODE ScoreSubjektiveResponsivität ( MISSING = COPY ) ( LO THRU 0.1 =1 ) ( LO THRU 0.2 =2 ) ( LO THRU 0.3 =3 ) ( LO THRU 0.4 =4 ) ( LO THRU 0.5 =5 ) ( LO THRU 0.6 =6 ) ( LO THRU 0.7 =7 ) ( LO THRU 0.8 =8 ) ( LO THRU 0.9 =9 ) ( LO THRU HI = 10 ) ( ELSE = SYSMIS ) INTO ScoreSubjektiveResponsivitätKLASS. VARIABLE LABELS ScoreSubjektiveResponsivitätKLASS 'ScoreSubjektiveResponsivität (Klassiert)'. FORMAT ScoreSubjektiveResponsivitätKLASS (F5.0). VALUE LABELS ScoreSubjektiveResponsivitätKLASS 1 '0,0 - 0,1' 2 '0,11 - 0,2' 3 '0,21 - 0,3' 4 '0,31 - 0,4' 5 '0,41 - 0,5' 6 '0,51 - 0,6' 7 '0,61 - 0,7' 8 '0,71 - 0,8' 9 '0,81 - 0,9' 10 '0,91 - 1,0'. MISSING VALUES ScoreSubjektiveResponsivitätKLASS ( ). VARIABLE LEVEL ScoreSubjektiveResponsivitätKLASS ( ORDINAL ). EXECUTE. ***********************************************************************************************************************Typenbildung *******************************Freiheit/Gleichheit IF (ScoreFreiheit>0.5 and aScoreFreiheit>0.5 and sScoreFreiheit>0.5) TypFreiheit=1. Execute. IF (ScoreFreiheit<0.5 and aScoreFreiheit>0.5 and sScoreFreiheit<0.5) TypFreiheit=2. Execute. IF (ScoreFreiheit<0.5 and aScoreFreiheit<0.5 and sScoreFreiheit>0.5) TypFreiheit=3. Execute. IF (ScoreFreiheit>0.5 and aScoreFreiheit<0.5 and sScoreFreiheit<0.5) TypFreiheit=4. Execute. VALUE LABELS TypFreiheit 1 'Typ A' 2 'Typ B ' 3 'Typ C' 4 'Typ D' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES TypFreiheit (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL TypFreiheit (NOMINAL). EXECUTE. *******************************Marktwirtschaft IF (ScoreMarktwirtschaft>0.5 and aScoreMarktwirtschaft>0.5 and sScoreMarktwirtschaft>0.5) TypMarktwirtschaft=1. Execute. IF (ScoreMarktwirtschaft<0.5 and aScoreMarktwirtschaft>0.5 and sScoreMarktwirtschaft<0.5) TypMarktwirtschaft=2. Execute. IF (ScoreMarktwirtschaft<0.5 and aScoreMarktwirtschaft<0.5 and sScoreMarktwirtschaft>0.5) TypMarktwirtschaft=3. Execute. IF (ScoreMarktwirtschaft>0.5 and aScoreMarktwirtschaft<0.5 and sScoreMarktwirtschaft<0.5) TypMarktwirtschaft=4. Execute. VALUE LABELS TypMarktwirtschaft 1 'Typ A' 2 'Typ B ' 3 'Typ C' 4 'Typ D' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES TypMarktwirtschaft (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL TypMarktwirtschaft (NOMINAL). *******************************Nivellierungstypen IF (ScoreG.Typ>0.5 and aScoreG.Typ>0.5 and sScoreG.Typ>0.5) TypG.Typ=1. Execute. IF (ScoreG.Typ<0.5 and aScoreG.Typ>0.5 and sScoreG.Typ<0.5) TypG.Typ=2. Execute. IF (ScoreG.Typ<0.5 and aScoreG.Typ<0.5 and sScoreG.Typ>0.5) TypG.Typ=3. Execute. IF (ScoreG.Typ>0.5 and aScoreG.Typ<0.5 and sScoreG.Typ<0.5) TypG.Typ=4. Execute. VALUE LABELS TypG.Typ 1 'Typ A' 2 'Typ B ' 3 'Typ C' 4 'Typ D' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES TypG.Typ (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL TypG.Typ (NOMINAL). ***********************************Likert Egalitäre Items IF (ScoreLikertEG>0.37 and aScoreLikertEG>0.37 and sScoreLikertEG=1) TypLikertEG=1. Execute. IF (ScoreLikertEG<0.37 and aScoreLikertEG>0.37 and sScoreLikertEG=0) TypLikertEG=2. Execute. IF (ScoreLikertEG<0.37 and aScoreLikertEG<0.37 and sScoreLikertEG=1) TypLikertEG=3. Execute. IF (ScoreLikertEG>0.37 and aScoreLikertEG<0.37 and sScoreLikertEG=0) TypLikertEG=4. Execute. IF (ScoreLikertEG<0.37 and aScoreLikertEG<0.37 and sScoreLikertEG=0) TypLikertEG=2. Execute. IF (ScoreLikertEG>0.37 and aScoreLikertEG>0.37 and sScoreLikertEG=0) TypLikertEG=4. Execute. IF (ScoreLikertEG>0.37 and aScoreLikertEG<0.37 and sScoreLikertEG=1) TypLikertEG=88. Execute. IF (ScoreLikertEG<0.37 and aScoreLikertEG>0.37 and sScoreLikertEG=1) TypLikertEG=99. Execute. Recode TypLikertEG (88=Sysmis). Execute. Recode TypLikertEG (99=Sysmis). Execute. VALUE LABELS TypLikertEG 1 'Typ A' 2 'Typ B ' 3 'Typ C' 4 'Typ D' 5 'Typ E' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES TypLikertEG (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL TypLikertEG (NOMINAL). ***************************************Likert Nonegalitäre Items IF (ScoreLikertNE>0.45 and aScoreLikertNE>0.45 and sScoreLikertNE=1) TypLikertNE=1. Execute. IF (ScoreLikertNE<0.45 and aScoreLikertNE>0.45 and sScoreLikertNE=0) TypLikertNE=2. Execute. IF (ScoreLikertNE<0.45 and aScoreLikertNE<0.45 and sScoreLikertNE=1) TypLikertNE=3. Execute. IF (ScoreLikertNE>0.45 and aScoreLikertNE<0.45 and sScoreLikertNE=0) TypLikertNE=4. Execute. IF (ScoreLikertNE<0.45 and aScoreLikertNE<0.45 and sScoreLikertNE=0) TypLikertNE=2. Execute. IF (ScoreLikertNE>0.45 and aScoreLikertNE>0.45 and sScoreLikertNE=0) TypLikertNE=66. Execute. IF (ScoreLikertNE>0.45 and aScoreLikertNE<0.45 and sScoreLikertNE=1) TypLikertNE=88. Execute. IF (ScoreLikertNE<0.45 and aScoreLikertNE>0.45 and sScoreLikertNE=1) TypLikertNE=99. Execute. Recode TypLikertNE (88=Sysmis). Execute. Recode TypLikertNE (99=Sysmis). Execute. VALUE LABELS TypLikertNE 1 'Typ A' 2 'Typ B ' 3 'Typ C' 4 'Typ D' 5 'Typ E' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES TypLikertNE (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL TypLikertNE (NOMINAL). ***********************************************Typen, 66 zu 2 IF (ScoreResponsivitätJANEIN=1 and ScorePerzeptionenJANEIN=1 and ScoreSubjektiveResponsivitätJANEIN=1) Typ=1. Execute. IF (ScoreResponsivitätJANEIN=0 and ScorePerzeptionenJANEIN=1 and ScoreSubjektiveResponsivitätJANEIN=0) Typ=2. Execute. IF (ScoreResponsivitätJANEIN=0 and ScorePerzeptionenJANEIN=0 and ScoreSubjektiveResponsivitätJANEIN=1) Typ=3. Execute. IF (ScoreResponsivitätJANEIN=1 and ScorePerzeptionenJANEIN=0 and ScoreSubjektiveResponsivitätJANEIN=0) Typ=4. Execute. IF (ScoreResponsivitätJANEIN=0 and ScorePerzeptionenJANEIN=0 and ScoreSubjektiveResponsivitätJANEIN=0) Typ=2. Execute. IF (ScoreResponsivitätJANEIN=1 and ScorePerzeptionenJANEIN=1 and ScoreSubjektiveResponsivitätJANEIN=0) Typ=4. Execute. IF (ScoreResponsivitätJANEIN=1 and ScorePerzeptionenJANEIN=0 and ScoreSubjektiveResponsivitätJANEIN=1) Typ=88. Execute. IF (ScoreResponsivitätJANEIN=0 and ScorePerzeptionenJANEIN=1 and ScoreSubjektiveResponsivitätJANEIN=1) Typ=99. Execute. IF (ScoreResponsivitätJANEIN=9 or ScorePerzeptionenJANEIN=9 or ScoreSubjektiveResponsivitätJANEIN=9) Typ= 7. Execute. RECODE Typ (7=SYSMIS). EXECUTE. VALUE LABELS Typ 1 'Typ A' 2 'Typ B ' 3 'Typ C' 4 'Typ D' 5 'Typ E' 8.0 'weiss nicht' 9.0 'k.A.'. MISSING VALUES Typ (8.0, 9.0). VARIABLE LEVEL Typ (NOMINAL). ******************************************************************************************Einflußfaktoren: Ost/West ******************************objektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreResponsivitätKlassiert BY v0 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. *******************************Eta CROSSTABS /TABLES=ScoreResponsivität BY v0 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=ETA /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. ********************************t-Test T-TEST GROUPS = v0(0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = ScoreResponsivität /CRITERIA = CI(.95) . ********************************Perzeptionen CROSSTABS /TABLES=ScorePerzeptionenKlassiert BY v0 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. *******************************Eta CROSSTABS /TABLES=ScorePerzeptionen BY v0 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=ETA /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. ********************************t-Test T-TEST GROUPS = v0(0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = ScorePerzeptionen /CRITERIA = CI(.95) . ******************************subjektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert BY v0 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. ************************************Typ EG nach Ost/West CROSSTABS /TABLES=TypLikertEG BY v0 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. **************************************************************************************Einfluß: Ländlich/Städtisch ***********************************************Umkodieren: Teils/teils = 1 RECODE a8.3 (2=1) (1=2). EXECUTE. VALUE LABELS a8.3 0 'ländlich' 1 'teils/teils' 2 'städtisch'. VARIABLE LEVEL a8.3 (ORDINAL). Execute. ******************************************** objektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreResponsivitätKlassiert BY a8.3 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=GAMMA /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. **********************************************Perzeptionen CROSSTABS /TABLES=ScorePerzeptionenKlassiert BY a8.3 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=GAMMA /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. ********************************************subjektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert BY a8.3 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************************************Filter: Ost USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ************************************************Filter: West USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. *********************************************Typen nach Urbanisierungsgrad CROSSTABS /TABLES=TypFreiheit TypMarktwirtschaft TypG.Typ TypLikertEG TypLikertNE BY a8.3 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . ********************************************************************************************Einfluß: Alter ******************************Zusammenfassen: Unter 50/über 50 RECODE v7.2 (0=1) (1=1) (2=2) (3=2) INTO v7.2gruppiert. VARIABLE LABELS v7.2gruppiert 'Alter gruppiert'. EXECUTE. VALUE LABELS v7.2gruppiert 1 'unter 51' 2 '51 und älter'. Exec. ******************************objektive Responsivität und Perzeptionen CROSSTABS /TABLES=ScoreResponsivitätKlassiert ScorePerzeptionenKlassiert BY v7.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ******************************subjektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert BY v7.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************************************Filter: Ost USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ************************************************Filter: West USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. *********************************************Kontrolle der Amtsdauer: USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0= 1 & a8.2gruppiert=0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0 = 1 & a8.2gruppiert=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. **********************************************objektive Responsivität Likert EG und NE nach Alter ****************************************Umkodieren: Likert EG responsiv oder nicht? IF (ScoreLikertEG <= 0.37) ScoreLikertEGJANEIN=0. EXECUTE. IF (ScoreLikertEG > 0.37) ScoreLikertEGJANEIN=1. EXECUTE. *********************************objektive Responsivität Likert EG nach Alter CROSSTABS /TABLES=ScoreLikertEGJANEIN BY v7.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ****************************************Umkodieren: Likert NE responsiv oder nicht? IF (ScoreLikertNE <= 0.37) ScoreLikertNEJANEIN=0. EXECUTE. IF (ScoreLikertNE > 0.37) ScoreLikertNEJANEIN=1. EXECUTE. ********************************* objektive Responsivität Likert NE nach Alter CROSSTABS /TABLES=ScoreLikertNEJANEIN BY v7.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************************Typen nach Alter CROSSTABS /TABLES=TypFreiheit TypMarktwirtschaft TypG.Typ TypLikertEG TypLikertNE BY v7.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *************************************Perzeptionen ****************************************Umkodieren: Likert EG Perzeptionen richtig oder nicht? IF (aScoreLikertEG <= 0.37) aScoreLikertEGJANEIN=0. EXECUTE. IF (aScoreLikertEG > 0.37) aScoreLikertEGJANEIN=1. EXECUTE. *********************************PerzeptionenLikert EG nach Alter CROSSTABS /TABLES=aScoreLikertEGJANEIN BY v7.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ****************************************Umkodieren: Likert NE Perzeptionen richtig oder nicht? IF (aScoreLikertNE <= 0.37) aScoreLikertNEJANEIN=0. EXECUTE. IF (aScoreLikertNE > 0.37) aScoreLikertNEJANEIN=1. EXECUTE. *********************************Perzeptionen Likert NE nach Alter CROSSTABS /TABLES=aScoreLikertNEJANEIN BY v7.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. **********************************************subjektive Responsivität Likert EG und NE nach Alter ********************************* subjektive Responsivität Likert EG nach Alter CROSSTABS /TABLES=sScoreLikertEG BY v7.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************************subjektive Responsivität Likert NE nach Alter CROSSTABS /TABLES=sScoreLikertNE BY v7.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ***************************************************************************************************Einfluß: Amtsdauer ************************************Objektive Responsivität und Perzeptionen CROSSTABS /TABLES=ScoreResponsivitätKlassiert ScorePerzeptionenKlassiert BY a8.2 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=GAMMA /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. ************************************subjektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert BY a8.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=GAMMA /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. ********************************************************Amtsdauer gruppieren: alles über 2 zusammen RECODE a8.2 (0=0) (1=1) (2=1) INTO a8.2gruppiert. VARIABLE LABELS a8.2gruppiert 'AmtsdauerGruppiert'. EXECUTE. *********************************************Filter: Ost USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ************************************************Filter: West USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. *************************************************Filter aus FILTER OFF. USE ALL. EXECUTE. ********************************************************************************Responsivität Likert EG und NE nach Amtsdauer ****************************************Umkodieren: Likert EG responsiv oder nicht? IF (ScoreLikertEG <= 0.37) ScoreLikertEGJANEIN=0. EXECUTE. IF (ScoreLikertEG > 0.37) ScoreLikertEGJANEIN=1. EXECUTE. *********************************Responsivität Likert EG nach Amtsdauer CROSSTABS /TABLES=ScoreLikertEGJANEIN BY a8.2 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ****************************************Umkodieren: Likert NE responsiv oder nicht? IF (ScoreLikertNE <= 0.37) ScoreLikertNEJANEIN=0. EXECUTE. IF (ScoreLikertNE > 0.37) ScoreLikertNEJANEIN=1. EXECUTE. *********************************Responsivität Likert NE nach Amtsdauer CROSSTABS /TABLES=ScoreLikertNEJANEIN BY a8.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ******************************************************************************Perzeptionen ****************************************Umkodieren: Likert EG Perzeptionen richtig oder nicht? IF (aScoreLikertEG <= 0.37) aScoreLikertEGJANEIN=0. EXECUTE. IF (aScoreLikertEG > 0.37) aScoreLikertEGJANEIN=1. EXECUTE. *********************************PerzeptionenLikert EG nach Amtsdauer CROSSTABS /TABLES=aScoreLikertEGJANEIN BY a8.2 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ****************************************Umkodieren: Likert NE Perzeptionen richtig oder nicht? IF (aScoreLikertNE <= 0.37) aScoreLikertNEJANEIN=0. EXECUTE. IF (aScoreLikertNE > 0.37) aScoreLikertNEJANEIN=1. EXECUTE. *********************************Perzeptionen Likert NE nach Amtsdauer CROSSTABS /TABLES=aScoreLikertNEJANEIN BY a8.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *************************************Subjektive Responsivität *********************************Subjektive Responsivität Likert EG nach Amtsdauer CROSSTABS /TABLES=sScoreLikertEG BY a8.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************************Subjektive Responsivität Likert NE nach Amtsdauer CROSSTABS /TABLES=sScoreLikertNE BY a8.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************************Typen nach Amtsdauer CROSSTABS /TABLES=TypFreiheit TypMarktwirtschaft TypG.Typ TypLikertEG TypLikertNE BY a8.2gruppiert /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ****************************************Kontrolle des Alters: Nur Jüngere USE ALL. COMPUTE filter_$=(v7.2gruppiert=1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v7.2gruppiert=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ****************************************Kontrolle des Alters: Nur Ältere USE ALL. COMPUTE filter_$=(v7.2gruppiert=2). VARIABLE LABEL filter_$ 'v7.2gruppiert=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ***********************************************************************************************************Einfluß: Fokus und Style FREQUENCIES VARIABLES=a8.4 a8.5 a8.6 a8.7 a8.8 /ORDER=ANALYSIS. ******************************************************************Umkodieren: 5 oder 6 vergeben? RECODE a8.4 (0=0) (1=0) (2=0) (3=0) (4=0) (5=1) (6=2) INTO a8.4gruppiert. EXECUTE. RECODE a8.5 (0=0) (1=0) (2=0) (3=0) (4=0) (5=1) (6=2) INTO a8.5gruppiert. EXECUTE. RECODE a8.6(0=0) (1=0) (2=0) (3=0) (4=0) (5=1) (6=2) INTO a8.6gruppiert. EXECUTE. RECODE a8.7 (0=0) (1=0) (2=0) (3=0) (4=0) (5=1) (6=2) INTO a8.7gruppiert. EXECUTE. RECODE a8.8 (0=0) (1=0) (2=0) (3=0) (4=0) (5=1) (6=2) INTO a8.8gruppiert. EXECUTE. *****************************************************************Fokus wo am höchsten? IF (a8.4 = 6) and (a8.5< 6) and (a8.6 < 6) and (a8.7 < 6) Fokus = 1. Exec. IF (a8.4 < 6) and (a8.5= 6) and (a8.6 < 6) and (a8.7 < 6) Fokus = 2. Exec. IF (a8.4 < 6) and (a8.5< 6) and (a8.6 = 6) and (a8.7 < 6) Fokus = 3. Exec. IF (a8.4 < 6) and (a8.5< 6) and (a8.6 < 6) and (a8.7 = 6) Fokus = 2. Exec. IF (a8.4 = 5) and (a8.5< 5) and (a8.6 < 5) and (a8.7 < 5) Fokus = 1. Exec. IF (a8.4 < 5) and (a8.5= 5) and (a8.6 < 5) and (a8.7 < 5) Fokus = 2. Exec. IF (a8.4 < 5) and (a8.5< 5) and (a8.6 = 5) and (a8.7 < 5) Fokus = 3. Exec. IF (a8.4 < 5) and (a8.5< 5) and (a8.6 < 5) and (a8.7 = 5) Fokus = 2. Exec. IF (a8.4 = 4) and (a8.5< 4) and (a8.6 < 4) and (a8.7 < 4) Fokus = 1. Exec. IF (a8.4 < 4) and (a8.5= 4) and (a8.6 < 4) and (a8.7 < 4) Fokus = 2. Exec. IF (a8.4 < 4) and (a8.5< 4) and (a8.6 = 4) and (a8.7 < 4) Fokus = 3. Exec. IF (a8.4 < 4) and (a8.5< 4) and (a8.6 < 4) and (a8.7 = 4) Fokus = 2. Exec. IF (a8.4 = 3) and (a8.5< 3) and (a8.6 < 3) and (a8.7 < 3) Fokus = 1. Exec. IF (a8.4 < 3) and (a8.5= 3) and (a8.6 < 3) and (a8.7 < 3) Fokus = 2. Exec. IF (a8.4 < 3) and (a8.5< 3) and (a8.6 = 3) and (a8.7 < 3) Fokus = 3. Exec. IF (a8.4 < 3) and (a8.5< 3) and (a8.6 < 3) and (a8.7 = 3) Fokus = 2. Exec. **********************************************************************Höchster Fokus Parteiwähler und Partei zusammen IF (a8.4 < 6) and (a8.5= 6) and (a8.6 < 6) and (a8.7 = 6) Fokus = 2. Exec. IF (a8.4 < 5) and (a8.5= 5) and (a8.6 < 5) and (a8.7 = 5) Fokus = 2. Exec. IF (a8.4 < 4) and (a8.5= 4) and (a8.6 < 4) and (a8.7 = 4) Fokus = 2. Exec. *********************************************************************Auswählen: Abgeordnete mit Fokus Bevölkerung oder Wahlkreis USE ALL. COMPUTE filter_$=(Fokus = 1 or Fokus =3). VARIABLE LABEL filter_$ 'Fokus =1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. **********************************************************************Objektive Responsivität nach Fokus CROSSTABS /TABLES=ScoreResponsivitätKlassiert BY Fokus /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************************************Eta CROSSTABS /TABLES=ScoreResponsivität BY Fokus /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=ETA /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. ********************************t-Test T-TEST GROUPS = Fokus (1 3) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = ScoreResponsivität /CRITERIA = CI(.95) . ***********************************************************************Perzeptionen nach Fokus CROSSTABS /TABLES=ScorePerzeptionenKlassiert BY Fokus /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************Eta CROSSTABS /TABLES=ScorePerzeptionen BY Fokus /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=ETA /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. ********************************t-Test T-TEST GROUPS = Fokus (1 3) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = ScorePerzeptionen /CRITERIA = CI(.95) . **********************************************************************Subjektive Responsivität nach Fokus CROSSTABS /TABLES=ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert BY Fokus /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************************************Filter: Ost USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ************************************************Filter: West USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ****************************************Kontrolle des Alters: Nur Jüngere USE ALL. COMPUTE filter_$=(v7.2gruppiert=1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v7.2gruppiert=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ****************************************Kontrolle des Alters: Nur Ältere USE ALL. COMPUTE filter_$=(v7.2gruppiert=2). VARIABLE LABEL filter_$ 'v7.2gruppiert=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. *************************************************Filter aus FILTER OFF. USE ALL. EXECUTE. *****************************************************Egalitäre und Nonegalitäre Items nach Fokus *********************************************objektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreLikertEGJANEIN ScoreLikertNEJANEIN BY Fokus /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. **********************************************Perzeptionen CROSSTABS /TABLES=aScoreLikertEGJANEIN aScoreLikertNEJANEIN BY Fokus /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ********************************************* subjektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=sScoreLikertEG sScoreLikertNE BY Fokus /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ***********************************************************Freiheit/Gleichheit CROSSTABS /TABLES=sScoreFreiheit BY Fokus /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ***********************************************************Marktwirtschaft CROSSTABS /TABLES=sScoreMarktwirtschaft BY Fokus /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *************************************************************G-Typ CROSSTABS /TABLES=sScoreG.Typ BY Fokus /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *****************************************************************Typen nach Fokus CROSSTABS /TABLES=TypFreiheit TypMarktwirtschaft TypG.Typ TypLikertEG TypLikertNE BY Fokus /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . *******************************************************************************************Einfluß: Bildung *****************Umkodieren: Alle, ohne Hochschulabschluß zusammen RECODE v5.1 (0=2) (1=2) . EXECUTE . ********************objektive Responsivität nach Bildung CROSSTABS /TABLES=ScoreResponsivitätKlassiert BY v5.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *************************Perzeptionen nach Bildung CROSSTABS /TABLES=ScorePerzeptionenKlassiert BY v5.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ********************subjektive Responsivität nach Bildung CROSSTABS /TABLES=ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert BY v5.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************************************Filter: Ost USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ************************************************Filter: West USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ****************************************Kontrolle des Alters: Nur Jüngere USE ALL. COMPUTE filter_$=(v7.2gruppiert=1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v7.2gruppiert=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ****************************************Kontrolle des Alters: Nur Ältere USE ALL. COMPUTE filter_$=(v7.2gruppiert=2). VARIABLE LABEL filter_$ 'v7.2gruppiert=2 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. *************************************************Filter aus FILTER OFF. USE ALL. EXECUTE. **************************************************Egalitäre und nonegalitäre Items nach Bildung ************************************Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreLikertEGJANEIN ScoreLikertNEJANEIN BY v5.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ************************************Perzeptionen CROSSTABS /TABLES=aScoreLikertEGJANEIN aScoreLikertNEJANEIN BY v5.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ******************************Typen nach Bildung CROSSTABS /TABLES=TypFreiheit TypMarktwirtschaft TypG.Typ TypLikertEG TypLikertNE BY v5.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *******************************************************************************************************Geschlecht ***********************************************Objektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreResponsivitätKlassiert BY v4.3 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************Eta CROSSTABS /TABLES=ScoreResponsivität BY v4.3 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=ETA /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. ********************************t-Test T-TEST GROUPS = v4.3 (0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = ScoreResponsivität /CRITERIA = CI(.95) . *******************************************Egalitäre und nonegalitäre Items CROSSTABS /TABLES=ScoreLikertEGJANEIN ScoreLikertNEJANEIN BY v4.3 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ****************************************Umkodieren: Bei Freiheit/Gleichheit responsiv oder nicht? IF (ScoreFreiheit < 0.58) ScoreFreiheitJANEIN=0. EXECUTE. IF (ScoreFreiheit >= 0.58) ScoreFreiheitJANEIN=1. EXECUTE. *******************************************G.Typ nach Geschlecht CROSSTABS /TABLES=ScoreFreiheitJANEIN BY v4.3 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . ****************************************Umkodieren: Bei G.Typ responsiv oder nicht? IF (ScoreG.Typ <= 0.82) ScoreG.TypJANEIN=0. EXECUTE. IF (ScoreG.Typ > 0.82) ScoreG.TypJANEIN=1. EXECUTE. *******************************************G.Typ nach Geschlecht CROSSTABS /TABLES=ScoreG.TypJANEIN BY v4.3 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . *********************************************Typen nach Geschlecht CROSSTABS /TABLES=TypFreiheit TypMarktwirtschaft TypG.Typ TypLikertEG TypLikertNE BY v4.3 /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=PHI /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL . ********************************************Perzeptionen CROSSTABS /TABLES=ScorePerzeptionenKlassiert BY v4.3 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************Eta CROSSTABS /TABLES=ScorePerzeptionen BY v4.3 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=ETA /CELLS=COLUMN /COUNT ROUND CELL. ********************************t-Test T-TEST GROUPS = v4.3 (0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = ScorePerzeptionen /CRITERIA = CI(.95) . ***********************************************Subjektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert BY v4.3 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *******************************************Egalitäre und nonegalitäre Items CROSSTABS /TABLES=sScoreLikertEG sScoreLikertNE BY v4.3 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. *********************************************Filter: Ost USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=0). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=0 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ************************************************Filter: West USE ALL. COMPUTE filter_$=(v0=1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v0=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ****************************************Kontrolle des Alters: Nur Jüngere USE ALL. COMPUTE filter_$=(v7.2gruppiert=1). VARIABLE LABEL filter_$ 'v7.2gruppiert=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. ****************************************Kontrolle des Alters: Nur Ältere USE ALL. COMPUTE filter_$=(v7.2gruppiert=2). VARIABLE LABEL filter_$ 'v7.2gruppiert=1 (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'. FORMAT filter_$ (f1.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. *********************************************************************************************************Kirchgangshäufigkeit *****************************************objektive Responsivität und Perzeptionen CROSSTABS /TABLES=ScoreResponsivitätKlassiert ScorePerzeptionenKlassiert BY v6.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ************************************************subjektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreSubjektiveResponsivitätKlassiert BY v6.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. **************************************************Egalitäre und nonegalitäre Items nach Religiosität ************************************objektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=ScoreLikertEGJANEIN ScoreLikertNEJANEIN BY v6.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ************************************Perzeptionen CROSSTABS /TABLES=aScoreLikertEGJANEIN aScoreLikertNEJANEIN BY v6.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ************************************subjektive Responsivität CROSSTABS /TABLES=sScoreLikertEG sScoreLikertNE BY v6.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI GAMMA /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. ******************************Typen nach Religiosität CROSSTABS /TABLES=TypFreiheit TypMarktwirtschaft TypG.Typ TypLikertEG TypLikertNE BY v6.1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=PHI /CELLS=COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL.