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Hier wurde davon ausgegangen, dass ein Großteil der Ziel- gruppe damit vertraut ist. Bei der Nutzung von Incentives stellt sich die Frage nach der Auswirkung auf die Daten- qualität der Erhebung. Nach Zerback und Maurer (2014) ist diese Sorge jedoch unbegründet. Als positiven Effekt fügen sie zusätzlich an, dass „[d]ie empirisch festgestellten Effekte auf die Stichprobenzusammensetzung […] eher positiv [sind], da eher Personen motiviert werden, die ten- denziell nicht an Befragungen teilnehmen, wie z. B. formal niedrig Gebildete […].“ (ebd.: 89-90). Gestellt wurden die Interrail-Tickets durch IJAB. Die Verlosung und Vergabe der Tickets erfolgte deswegen nach Ende des Befragungszeit- raums ebenfalls durch IJAB. 6.5 Datenbereinigung und Auswertung Die Datenauswertung erfolgte über das statistische Daten- verarbeitungsprogramm IBM SPSS Statistics 29 sowie in einzelnen Schritten über Microsoft Excel. Für den Fragebo - gen wurde bereits in der Software LamaPoll eine Codie- rung hinterlegt. Die erhobenen Daten wurden in codierter Form von LamaPoll als Excel-Datei gesichert, sodass die Daten in einer Datenmatrix sowohl in SPSS als auch in Excel verwendet werden konnten. Vor der Auswertung wurden die Daten manuell aufbereitet. Zunächst wurde aus Gründen des Datenschutzes die Variable mit den E-Mail-Adressen entfernt, die Befragungsteilnehmenden angegeben hatten, um aus zuvor zugestimmten Gründen kontaktiert zu werden. Die Adressen wurden in einer gesi- cherten separaten Datei mit Angaben, zu welchem Zweck sie kontaktiert werden dürfen, abgespeichert. Danach wurde der Datensatz hinsichtlich Konsistenz, Vollständig - keit und Plausibilität überprüft und bereinigt. Durch Konsistenztests wurde bei jeder Variable überprüft, dass keine Werte auftauchen, die nicht vorher im Code- plan festgelegt worden sind. Dabei gab es keine Auffällig - keiten. Variablen, die nicht ausgefüllt wurden, da sie durch Filterfragen nicht zugänglich waren, wurden mit -2 codiert. Nicht beantwortete Items wurden mit 999 codiert. Bei eini- gen Fragen konnte mit „keine Angabe“ oder „ich weiß nicht“ geantwortet werden. Diese Optionen wurden bei Pflicht - fragen zur Verfügung gestellt, die ggf. nicht alle Teilneh -
menden beantworten können, weil ihnen Wissen oder Erfahrungen fehlen. Dementsprechend wurden diese Ant- wortoptionen dann wie „nicht beantwortet“ behandelt und codiert. Für die Analyse sind nur Datensätze relevant, welche die zuvor erstellten Voraussetzungen erfüllen. Deswegen wurden insgesamt 72 Datensätze von Personen, die jünger als 16 oder älter als 30 Jahre alt sind, sowie Datensätze von Personen, die ihren Hauptwohnsitz nicht in Deutschland haben, für den zu analysierenden Datensatz entfernt. Die Vollständigkeit der restlichen relevanten Daten wurde gewährleistet, indem alle für die Auswertung relevanten Fragen als Pflichtfragen generiert worden sind. Zusätzlich wurde der Datensatz auf unplausible Extrem - werte geprüft. Zum einen wurden die Antwortzeiten der einzelnen Fälle betrachtet. Das Pretesting ergab, dass die minimale Ausfüllzeit bei ca. sechs Minuten liegt, wenn bedingt durch die Filterfragen nur die geringste Anzahl an Fragen ausgefüllt werden muss. Die Antwortzeit wurde durch LamaPoll getrackt und demnach wurden alle Fälle aussortiert, die weniger als sechs Minuten Bearbeitungs- zeit aufwiesen. 12 Fälle wurden dadurch entfernt. Durch Analysen bei SPSS wurden darüber hinaus Plausibilitäts- Checks in Bezug auf mechanische Antworttendenzen durchgeführt. Wenn eine Person den Fragebogen mög- lichst schnell bearbeiten möchte, kann eine mechanische Antworttendenz genutzt werden, bei der nicht auf den Inhalt der Frage geachtet wird. Gut identifizieren kann man dies bei Itembatterien, wo immer die gleiche Antwortkate- gorie ausgewählt wird (ACAD WRITE 2022). In der Befra- gung gibt es vier Stellen, an denen solche Itembatterien genutzt wurden: bei den Fragen T1_F02, T1_F03, T5_F02 sowie bei T5_F03. Um bei diesen mechanische Antwort- muster zu identifizieren, wurden bei allen vier Fragen neue Variablen berechnet, die die Standardabweichung der zu den Fragen dazugehörenden Items enthalten. Wenn die Standardabweichung 0 beträgt, hat die befragte Person ihr Antwortverhalten in der Batterie nicht variiert, sodass man auf eine mechanische Antworttendenz schließen kann. Fälle, bei denen die Abweichung 0 betrug, wurden deswegen vorsichtshalber zur Bewahrung der Datenquali-
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