{"hits":{"total":{"value":10,"relation":"eq"},"hits":[{"_index":"gesis-22-05-2026-02-01-51","_id":"iab-litdok-I970304D27","_version":1,"_seq_no":82651,"_primary_term":1,"found":true,"_source":{"title":"Gendersensible Chancenforschung","id":"iab-litdok-I970304D27","date":"1997","date_recency":"1997","abstract":"Die Autorin untersucht, \"ob und inwieweit in der 'klassischen' Ungleichheitsbetrachtung selbst, in den f\u00fcr die \u00fcbliche Forschung zur sozialstrukturellen Benachteiligung relevanten Theoremen, Konstrukten und Sozialindikatoren, ein Geschlechterbias vorliegt bzw. ob mit den entwickelten Instrumenten soziale Ungleichheit im Lebenslauf von Frauen und von M\u00e4nnern gleicherma\u00dfen gefa\u00dft werden kann. Im Mittelpunkt des Folgenden steht also weniger die Benachteiligung von Frauen gegen\u00fcber M\u00e4nnern im Erwerbsleben, sondern die Chancen zur Erforschung von Ungleichheit innerhalb jeder der Genusgruppen.\" (Autorenreferat, IAB-Doku)","portal_url":"http:\/\/sowiport.gesis.org\/search\/id\/iab-litdok-I970304D27","type":"publication","topic":["soziale Ungleichheit","geschlechtsspezifische Faktoren","Lebenslauf","Soziologie - Theorie","Berufsverlauf","empirische Sozialforschung - Methode","Bundesrepublik Deutschland"],"person":["Kr\u00fcger, Helga"],"person_sort":"Kr\u00fcger","source":"In: ISO Information, Nr. 8, 1997, 17-25","links":[],"subtype":"journal_article","publisher":"IAB","database":"LitDokAB - Literaturdatenbank Arbeitsmarktforschung","document_type":"Zeitschriftenaufsatz","coreAuthor":["Kr\u00fcger, Helga"],"coreJournalTitle":"ISO Information","coreZsband":"Nr. 8","corePagerange":"17-25","coreLanguage":["Deutsch (DE)"],"coreIssn":"0938-1880","data_source":"GESIS-Literaturpool","link_count":0,"gesis_own":1,"fulltext":0,"index_source":"OUTCITE","literature_collection":"GESIS-Literaturpool"},"system_type":"EXP","doc_rank":1,"rid":29029827},{"_index":"gesis-22-05-2026-02-01-51","_id":"gesis-ssoar-25085","_version":5,"_seq_no":150134,"_primary_term":1,"found":true,"_source":{"title":"Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit","id":"gesis-ssoar-25085","date":"2011","date_recency":"2011","abstract":"Anhand des ALLBUS 2008 wird die Variable K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe der befragten Person als Indikator sozialer\nUngleichheit getestet. Korrelationsmessungen und lineare Regressionen, Logitmodelle (bin\u00e4r, ordinal,\nmultinomial), Diskriminanzanalysen, und eine Lebensstilbetrachtung anhand Clusteranalysen plus\nVarianzanalysen sollen die Bedeutung des Merkmals K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe der Person als abh\u00e4ngige und\nunabh\u00e4ngige Variable in diversen Zusammenh\u00e4ngen der Sozialstrukturanalyse aufzeigen.","portal_url":"http:\/\/www.ssoar.info\/ssoar\/handle\/document\/25085","type":"publication","topic":["Bundesrepublik Deutschland","Lebensstil","Sozialstruktur","K\u00f6rper","soziale Ungleichheit","Indikator"],"person":["Mumdzhiev, Milko"],"person_sort":"Mumdzhiev","links":[{"label":"URN","link":"http:\/\/nbn-resolving.de\/urn:nbn:de:0168-ssoar-250858"}],"document_type":"Zwischenbericht","coreAuthor":["Mumdzhiev, Milko"],"coreSjahr":"2011","coreZsband":"04\/11","publishLocation_str_mv":"N\u00fcrnberg","coreLanguage":"de","urn":"urn:nbn:de:0168-ssoar-250858","data_source":"GESIS-SSOAR","index_source":"GESIS-SSOAR","database":"SSOAR - Social Science Open Access Repository","link_count":1,"gesis_own":1,"fulltext":1,"metadata_quality":10,"full_text":"   N\u00fcrnberger Beitr\u00e4ge zur Sozial- und Wirtschaftsfors chung 04\/11 Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Milko Mumdzhiev Zusammenfassung: Anhand des ALLBUS 2008 wird die Variable K\u00f6rpergr\u00f6\u00df e der befragten Person als Indikator sozialer Ungleichheit getestet. Korrelationsmessungen und li neare Regressionen, Logitmodelle (bin\u00e4r, ordinal, multinomial),  Diskriminanzanalysen,  und  eine  Lebens stilbetrachtung  anhand  Clusteranalysen  plus Varianzanalysen  sollen  die  Bedeutung  des  Merkmals  K \u00f6rpergr\u00f6\u00dfe  der  Person  als  abh\u00e4ngige  und unabh\u00e4ngige Variable in diversen Zusammenh\u00e4ngen der  Sozialstrukturanalyse  aufzeigen. Copyright \u00a9 2011 Milko Mumdzhiev Das Arbeitspapier darf nicht ohne die ausdr\u00fcckliche  Genehmigung des Autors reproduziert werden.  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Einleitung In diesem dritten Zwischenbericht zur Studie K\u00f6rper gr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialen Ungleichheit werden nacheinander Korrelationen der K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe mit stet igen Variablen des ALLBUS 2008 Datensatzes berichtet,  lineare  Regressionen  mit  K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe  als   abh\u00e4ngige  Variable,  dazu  bin\u00e4re  und multinomiale  logistische  Modelle  mit  K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe  al s  unabh\u00e4ngige  Variable  geliefert.  Desweiteren werden  mehrere  Lebensstiloperationalisierungen  vorg enommen  und  durch  Varianzananalysen, multinomiale  logistische  Regressionen  (und  Diskrimi nanzanalysen)  mit  K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe  in  Verbindung gesetzt. Um SPSS-Befehle wie CLUSTER oder GENLIN, die die Ve rwendung von Gewichtung kaum oder gar nicht  unterst\u00fctzen,  dennoch  im  gesamtdeutschen  Kont ext  anwenden  zu  k\u00f6nnen,  wurde  aus  dem urspr\u00fcnglichen  ungewichteten  ALLBUS  2008  Datensatz  (mit  dem  Sample-Befehl)  eine  Stichprobe gezogen, um die \u00fcberrepr\u00e4sentierte Bev\u00f6lkerung der  neuen Bundesl\u00e4nder zu reduzieren. 2392 und 1077 (bzw. 69,0% und 31,0%) Befragte in de n alten und neuen Bundesl\u00e4ndern werden durch  Gewichtung  mit  v792  zu  (gerundeten)  2830  und  639  (bzw.  81,6%  und  18,4%)  F\u00e4llen  der entsprechenden  Gruppen.  Nachdem  aus  den  urspr\u00fcnglic hen  1077  Befragten  der  neuen Bundesl\u00e4ndern 540 F\u00e4lle gezogen werden (knapp die H \u00e4lfte), bildeten die verbleibenden 2932 F\u00e4lle den vorliegenden gesamtdeutschen Datensatz. F\u00fcr den gewichteten Originaldatensatz erh\u00e4lt man f\u00fc r das Merkmal K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe: N Min. Max. Mittel SA Schiefe Kurtosis Mann 814 158 206 177,69 6,959 ,182 ,042 Frau 854 146 184 165,14 6,196 -,011 -,278 Die selben deskriptiven Statistiken am reduzierten  Datensatz lauten: N Min. Max. Mittel SA Schiefe Kurtosis Mann 690 158 200 177,64 6,869 ,206 -,047 Frau 728 150 184 165,11 6,167 ,023 -,332 2  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Korrelationen nach Pearson Stetige Variablen des ALLBUS 2008 wurden mit K\u00f6rper gr\u00f6\u00dfe des Befragten korreliert, wobei der Fall 751  (v2=751)  jedesmal  (auch  in  den  weiteren  Rechnun gen)  ausgeschlossen  wurde  (sein  Z-Score betrug 3,1 bzw. 3,3 nur auf M\u00e4nner bezogen; was abe r praktisch keine Rolle spielte). Variable v388, das Nettoeinkommen erfassend, wurde sowohl in logar ithmierter Form, als auch in der urspr\u00fcnglichen angegeben. Die  Verteilungen  der  metrischen  Variablen  waren  sel ten  normal;  Einkommen,  Prestigewerte  etc. konnten nach einer Logarithmierung (und weiteren Ma nipulationen) zu Analysezwecken \"hingebogen\" werden; so ging auch in die folgende Regressionsrec hnung das logarithmierte Einkommen ein. Betrachtet man Streudiagramme zwischen K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe  und anderen (nicht transformierten) stetigen Variablen, wird kaum das ovale Zigarrenmuster als Z eichen von Linearit\u00e4t ausgemacht. Am ehesten kann man Gewicht oder das  logarithmierte  Einkommen zitieren, nicht aber das z.B. das Alter. 3  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Nimmt  man  die  SPSS-Prozedur  CURVEFIT  zwecks  Pr\u00fcfung   diverser  Zusammenh\u00e4nge  zwischen K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe und anderen Variablen, werden lineare Z usammenh\u00e4nge gegen\u00fcber anderen in Termen von R 2 hintangestellt (selbst bei Gewicht). Die (absolut) gr\u00f6\u00dften pearsonschen Korrelationskoef fizientenwerte wurden bei Alter, Gewicht und den Prestigeangaben (auch der Eltern) gefunden. Auf die ser Ebene der Analyse waren bei Frauen die Korrelationen mit Prestigeangaben der M\u00fctter gr\u00f6\u00dfer  als die der V\u00e4ter, und umgekehrt. Die  erste  Zeile  der  Tabellen  enth\u00e4lt  die  Variablenl abels,  die  zweite  den  Wert  des Korrelationskoeffizienten, die dritte das Signifika nzniveau, die vierte und letzte Zeile liefert die F allzahl. Gelb markiert sind die signifikanten Ergebnisse. Sp earmans Korrelationskoeffizienten, sofern auf dem 0,05  Niveau  im  Gegensatz  zu  Pearsons  r   nicht  oder  doch  signifikant  ausgegeben,  sind  durch Fettmarkierung  angedeutet. Frauen ATTRAKTIVIT\u00c4T FERNSEHGE- LOGARITH- ALTER: BEFR.: JETZIGES DES BEFR., SAMTDAUER MIERTES BEFRAGTE<R> TREIMANINTERVIEW- PRO TAG IN EINKOMMEN PRESTIGE I68 START MINUTEN (V388) ,148** -,113** ,139** -,281** ,108 ,000 ,003 ,001 ,000 ,064 728 710 547 725 292 F\u00fcr  das  Merkmal  Attraktivit\u00e4t  der  Befragten  (in  der   ersten  Spalte,  ordinal  skaliert  mit  11 Auspr\u00e4gungen)  wird  Spearmans  Korrelationskoeffizien t  extra  erw\u00e4hnt:  0,162  (hochsignifikant  auf 0,000). BEFR.: JETZIGES BEFR.: ISEI NACHBEFR.: JETZIGER BEFR.: JETZIGES BEFR.: ISEI NACH MAGNITUDE- GANZEBOOM I68 BERUF; SIOPS I88 MAGNITUDE- GANZEBOOM I88 PRESTIGE I68 PRESTIGE I88 ,077 ,076 ,063 ,091 ,097 ,192 ,232 ,293 ,126 ,105 292 246 283 283 283 BEFRAGTER: ANZAHL,BE- BEFR.:NEBEN- BEFR.: BEFR.: ISEI ARBEITS- SCH\u00c4FTIGTE B.D. ERWERB; MAGNITUDE- GANZEBOOM, STUNDEN PRO ARBEITSSTELLE ARBEITSSTD. PRES., LETZTER LETZTER BERUF WOCHE PRO WOCHE BERUF I68 I68 ,149* ,124* ,071 ,081 ,099 ,010 ,043 ,630 ,132 ,092 295 265 49 344 289 4  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit BEFR.: LETZTER BEFR.: BEFR.: ISEI ANZ. DAUER BERUF; SIOPS I88 MAGNITUDE- GANZEBOOM, BESCH\u00c4FTIGTE, <EHEMALIGER> PRES., LETZTER LETZTER BERUF LETZTE ARBEITSLOSIGBERUF I88 I88 ARBEITSSTELLE KEIT ,083 ,099 ,091 ,163 -,085 ,131 ,070 ,096 ,532 ,477 334 334 334 17 72 GEGENW. GEGENW.EHEP.: GEGENW.EHEP.: GEGENW.EHEP.: GEGENW.EHEP.: EHEPARTNER: JETZIG.TREIMAN- JETZIG. ISEI NACH SIOPS I88 ALTER PRESTIGE I68 MAGNITUDE- GANZEBOOM I68 PREST.I68 -,257** ,129 ,125 ,168* ,139* ,000 ,053 ,060 ,023 ,040 395 227 227 184 219 GEGENW.EHEP.: GEGENW.EHEP.: LEBENS- LEBENSP.: LEBENSP.: ISEI NACH JETZIG. PARTNER: ALTER JETZIGES JETZIGES GANZEBOOM I88 MAGNITUDE- TREIMAN- MAGNITUDEPREST.I88 PRESTIGE I68 PRESTIGE I68 ,128 ,126 -,131 ,127 ,009 ,059 ,061 ,197 ,306 ,942 219 221 99 67 67 LEBENS- LEBENSP.: LEBENS- VATER: VATER: PARTNER: SIOPS JETZIGES PARTNER: ISEI TREIMAN- MAGNITUDEI88 MAGNITUDE- NACH PRESTIGE I68 PRESTIGE I68 PRESTIGE I88 GANZEBOOM I88 ,117 -,008 ,010 ,093* ,117** ,382 ,952 ,943 ,024 ,004 58 61 58 587 587 VATER: ISEI VATER: SIOPS I88 VATER: VATER: ISEI MUTTER: NACH MAGNITUDE- NACH TREIMANGANZEBOOM I68 PRESTIGE I88 GANZEBOOM I88 PRESTIGE I68 ,122** ,096* ,132** ,123** ,143** ,008 ,025 ,002 ,004 ,008 472 551 557 551 339 MUTTER: MUTTER: ISEI MUTTER: SIOPS MUTTER: BEFR.: MAGNITUDE- NACH I88 MAGNITUDE- NETTOEINPRESTIGE I68 GANZEBOOM I68 PRESTIGE I88 KOMMEN, OFFENE ABFRAGE ,157** ,189** ,170** ,191** ,150** ,004 ,002 ,002 ,001 ,001 339 270 324 324 478 5  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit BFR.:NETTO- HAUSHALTS- HAUSHALTS- ALTER, 1.KIND, ALTER, 2.KIND, EINKOMMEN- NETTOEIN- EINKOMMEN AUSSER HAUS AUSSER HAUS <OFFENE+ KOMMEN: <OFFENE+ LISTENANGABE> OFFENE LISTENANGABE> ABFRAGE ,178** ,146** ,188** -,206** -,075 ,000 ,001 ,000 ,000 ,295 547 498 603 328 197 ALTER, 3.KIND, GEWICHT IN KG, BODY-MASS- TREIMAN- MAGNITUDEAUSSER HAUS BEFRAGTE<R> INDEX PRESTIGE I68, PRESTIGE I68, EINORD. NACH EINORD. N. TERWEY TERWEY ,036 ,220** -,180** ,157** ,144** ,735 ,000 ,000 ,000 ,000 91 681 681 682 682 ISEI GANZEBOOM I68, SIOPS I88, MAGNITUDEPRESTIGEISEI GANZEBOOM I88, EINORDNUNG N. EINORDNUNG NACH I88, EINORD. N. EINORDNUNG N. TERWEY TERWEY TERWEY TERWEY ,140** ,130** ,151** ,143** ,001 ,001 ,000 ,000 573 661 662 661 M\u00e4nner Spearmans Koeffizient f\u00fcr Attraktivit\u00e4t lautet 0,21 2 (hochsignifikant auf 0,000). Fettgedruckt  sind  auch  hier  diejenigen  pearsonsche  Koeffizienten,  die  sich  hinsichtlich  ihrer  0,05Signifikanz bzw. Nichtsignifikanz von den Spearmanw erten unterscheiden (z.B. 0,08 und 0,02). ATTRAKTIVIT\u00c4T FERNSEH- LOGARITH- ALTER: BEFR.: JETZIGES DES BEFR., GESAMTDAUER MIERTES BEFRAGTE<R> TREIMANINTERVIEWSTAR PRO TAG IN EINKOMMEN PRESTIGE I68 T MINUTEN (V388) ,203** -,095* ,081* -,365** ,075 ,000 ,014 ,049 ,000 ,138 689 667 585 688 390 BEFR.: JETZIGES BEFR.: ISEI NACHBEFR.: JETZIGER BEFR.: JETZIGES BEFR.: ISEI NACH MAGNITUDE- GANZEBOOM I68 BERUF; SIOPS I88 MAGNITUDE- GANZEBOOM I88 PRESTIGE I68 PRESTIGE I88 ,078 ,125* ,092 ,139** ,162** ,125 ,024 ,075 ,007 ,002 390 326 378 382 378 BEFRAGTER: ANZAHL, BEFR.:NEBEN- BEFR.: BEFR.: ISEI ARBEITS- BESCH\u00c4FTIGTE ERWERB; MAGNITUDE- GANZEBOOM, STUNDEN PRO B.D. ARBEITSSTD. PRES., LETZTER LETZTER BERUF WOCHE ARBEITSSTELLE PRO WOCHE BERUF I68 I68 ,031 ,103* ,035 ,051 ,140* ,539 ,047 ,885 ,427 ,047 393 370 19 246 202 6  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit BEFR.: LETZTER BEFR.: BEFR.: ISEI ANZ. DAUER BERUF; SIOPS I88 MAGNITUDE- GANZEBOOM, BESCH\u00c4FTIGTE, <EHEMALIGER> PRES., LETZTER LETZTER BERUF LETZTE ARBEITSLOSIGBERUF I88 I88 ARBEITSSTELLE KEIT ,098 ,111 ,125 -,226 -,169 ,132 ,087 ,055 ,366 ,170 236 240 236 18 67 GEGENW. GEGENW.EHEP.: GEGENW.EHEP.: GEGENW.EHEP.: GEGENW.EHEP.: EHEPARTNER: JETZIG.TREIMAN JETZIG. ISEI NACH SIOPS I88 ALTER PRESTIGE I68 MAGNITUDE- GANZEBOOM I68 PREST.I68 -,254** ,040 ,087 ,039 ,099 ,000 ,618 ,280 ,654 ,217 413 157 157 136 157 GEGENW.EHEP.: GEGENW.EHEP.: LEBENS- LEBENSP.: LEBENSP.: ISEI NACH JETZIG. PARTNER: ALTER JETZIGES JETZIGES GANZEBOOM I88 MAGNITUDE- TREIMAN- MAGNITUDEPREST.I88 PRESTIGE I68 PRESTIGE I68 ,153 ,156 -,359** ,287* ,230 ,056 ,052 ,001 ,037 ,097 157 157 87 53 53 LEBENS- LEBENSP.: LEBENS- VATER: VATER: PARTNER: SIOPS JETZIGES PARTNER: ISEI TREIMAN- MAGNITUDEI88 MAGNITUDE- NACH PRESTIGE I68 PRESTIGE I68 PRESTIGE I88 GANZEBOOM I88 ,229 ,232 ,252 ,116** ,131** ,102 ,098 ,072 ,005 ,001 52 52 52 585 585 VATER: ISEI VATER: SIOPS I88 VATER: VATER: ISEI MUTTER: NACH MAGNITUDE- NACH TREIMANGANZEBOOM I68 PRESTIGE I88 GANZEBOOM I88 PRESTIGE I68 ,176** ,138** ,168** ,167** ,057 ,000 ,001 ,000 ,000 ,321 469 544 555 544 301 MUTTER: MUTTER: ISEI MUTTER: SIOPS MUTTER: BEFR.: MAGNITUDE- NACH I88 MAGNITUDE- NETTOEINPRESTIGE I68 GANZEBOOM I68 PRESTIGE I88 KOMMEN, OFFENE ABFRAGE ,101 ,101 ,100 ,179** ,122** ,080 ,113 ,089 ,002 ,007 301 250 291 291 496 7  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit BFR.:NETTO- HAUSHALTS- HAUSHALTS- ALTER, 1.KIND, ALTER, 2.KIND, EINKOMMEN NETTOEIN- EINKOMMEN AUSSER HAUS AUSSER HAUS <OFFENE+ KOMMEN: <OFFENE+ LISTENANGABE> OFFENE LISTENANGABE> ABFRAGE ,135** ,178** ,202** -,214** -,284** ,001 ,000 ,000 ,000 ,000 585 467 566 277 176 ALTER, 3.KIND, GEWICHT IN KG, BODY-MASS- TREIMAN- MAGNITUDEAUSSER HAUS BEFRAGTE<R> INDEX PRESTIGE I68, PRESTIGE I68, EINORD. NACH EINORD. N. TERWEY TERWEY -,283* ,359** -,107** ,109** ,096* ,033 ,000 ,006 ,005 ,013 57 665 665 672 672 ISEI GANZEBOOM I68, SIOPS I88, MAGNITUDEPRESTIGEISEI GANZEBOOM I88, EINORDNUNG N. EINORDNUNG NACH I88, EINORD. N. EINORDNUNG N. TERWEY TERWEY TERWEY TERWEY ,154** ,120** ,155** ,173** ,000 ,002 ,000 ,000 554 649 657 649 Pearsons Korrelationen f\u00fcr Unterpopulationen M\u00e4nner und Frauen wurden daneben unterschieden nach : alte und neue Bundesl\u00e4nder (AltB, NeuB), verheiratet  (zusammenlebend,  Verh),  ledig,  Angestel lte  (Anges),  Arbeiter  (Arbeit),    ganztags erwerbst\u00e4tig  (GaEr), erwerbslos (Arblos), sowie mi ttlere Reife (MittR) und Hochschulreife (HochR). Tabelliert wurden Pearsons Korrelationen (samt Sign ifikanz und Fallzahl) zwischen K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe und den Variablen: Attraktivit\u00e4t  zum  Interviewstart  (1.Spalte),  Fernse hgesamtdauer  pro  Tag  (2.Spalte),  logarithmiertes Nettoeinkommen  (3.Spalte),  Alter  (4.Spalte),  des  Va ters  (5.Spalte)  und  der  Mutter  (6.Spalte) Magnitudeprestige (I88), Gewicht (7.Spalte) und Mag nitudeprestige der Befragten (Einordnung nach Terwey,  8.  Spalte)  bzw.  die  Variablen  v5,  v12,  ln  ( v388),  v154,  v351,  v370,  v631  und  v785  des ALLBUS  2008.  Spearmans  Koeffizienten,  sofern  in  ihr er  Signifikanz  unterschieden,  sind  durch Fettmarkierung angedeutet. 8  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit ATTR FERN LOGEI ALTER VA I88 MU I88 GEWI MA I88 M\u00e4nner r ,188** -,115** ,072 -,367** ,195** ,159* ,351** ,164** AltB Sig. ,000 ,007 ,118 ,000 ,000 ,028 ,000 ,000 N 560 540 470 559 457 193 539 535 Frauen r ,150** -,132** ,144** -,305** ,124** ,187** ,221** ,172** AltB Sig. ,000 ,002 ,003 ,000 ,008 ,005 ,000 ,000 N 583 567 423 580 450 227 548 523 M\u00e4nner r ,275** -,024 ,101 -,353** ,029 ,227* ,397** ,093 NeuB Sig. ,002 ,790 ,281 ,000 ,775 ,025 ,000 ,307 N 129 127 115 129 98 98 126 122 Frauen r ,143 ,020 ,092 -,158 ,140 ,159 ,236** ,050 NeuB Sig. ,086 ,815 ,307 ,058 ,150 ,119 ,006 ,556 N 145 143 124 145 107 97 133 139 M\u00e4nner r ,170** -,195** ,304** -,283** ,134* ,104 ,425** ,190** Verh Sig. ,000 ,000 ,000 ,000 ,013 ,199 ,000 ,000 N 421 415 367 421 340 153 405 403 Frauen r ,149** -,133** ,194** -,281** ,143* ,259** ,195** ,148** Verh Sig. ,003 ,009 ,001 ,000 ,011 ,001 ,000 ,004 N 400 393 282 399 318 170 382 367 M\u00e4nner r ,208** ,009 -,102 -,336** ,106 ,159 ,273** ,128 Ledig Sig. ,004 ,900 ,224 ,000 ,187 ,110 ,000 ,088 N 189 177 145 188 157 102 183 178 Frauen r ,202* -,103 ,033 -,216** ,174 ,162 ,323** ,230** Ledig Sig. ,014 ,220 ,736 ,009 ,062 ,140 ,000 ,007 N 148 143 110 147 115 84 135 137 M\u00e4nner r ,250** -,051 ,106 -,296** ,154* ,186 ,445** ,028 Anges Sig. ,000 ,454 ,141 ,000 ,036 ,071 ,000 ,685 N 226 219 193 226 187 95 218 214 Frauen r ,165** -,102* ,090 -,290** ,132* ,279** ,216** ,189** Anges Sig. ,001 ,047 ,113 ,000 ,019 ,000 ,000 ,000 N 387 380 311 387 313 186 367 370 M\u00e4nner r ,201** -,142* ,023 -,387** ,034 ,024 ,359** ,083 Arbeit Sig. ,001 ,022 ,723 ,000 ,627 ,799 ,000 ,181 N 267 260 233 267 212 114 256 264 Frauen r ,077 -,073 ,037 -,241** ,050 -,020 ,238** ,017 Arbeit Sig. ,325 ,354 ,692 ,002 ,591 ,867 ,003 ,832 N 166 162 115 165 116 74 156 163 9  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit ATTR FERN LOGEI ALTER VA I88 MU I88 GEWI MA I88 M\u00e4nner r ,075 -,008 ,014 -,203** ,090 ,061 ,366** ,140** GaEr Sig. ,146 ,879 ,798 ,000 ,106 ,411 ,000 ,007 N 382 368 326 382 323 185 371 369 Frauen r ,069 -,071 ,114 -,097 ,092 ,260** ,317** ,112 GaEr Sig. ,347 ,335 ,151 ,183 ,261 ,009 ,000 ,135 N 190 186 161 189 150 99 171 179 M\u00e4nner r ,276** -,137* -,049 -,446** ,314** ,306** ,340** ,227** Arblos Sig. ,000 ,024 ,460 ,000 ,000 ,003 ,000 ,000 N 276 270 229 275 206 95 263 259 Frauen r ,163** -,064 ,061 -,306** ,196** ,242** ,191** ,152** Arblos Sig. ,001 ,217 ,330 ,000 ,001 ,004 ,000 ,005 N 383 372 255 381 272 143 365 333 M\u00e4nner r ,143* -,068 -,005 -,312** ,040 ,068 ,418** ,012 MittR Sig. ,049 ,359 ,950 ,000 ,617 ,508 ,000 ,867 N 190 185 159 190 157 98 183 182 Frauen r ,178* -,014 ,100 -,135 ,070 ,074 ,283** ,122 MittR Sig. ,011 ,843 ,213 ,054 ,371 ,466 ,000 ,090 N 204 202 156 204 168 100 188 193 M\u00e4nner r ,055 -,095 ,074 -,289** ,066 ,226 ,409** -,040 HochR Sig. ,476 ,239 ,381 ,000 ,450 ,066 ,000 ,615 N 167 156 144 166 132 67 159 157 Frauen r ,118 -,133 ,084 -,233** ,173 ,290* ,336** ,152 HochR Sig. ,158 ,122 ,379 ,005 ,059 ,011 ,000 ,079 N 144 136 111 143 120 76 135 135 10  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Lineare Regressionen K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe wurde als abh\u00e4ngige Variable \u00fcber diver se Variablenkombinationen f\u00fcr alle Befragten, M\u00e4nner und Frauen regressiert. W\u00e4hrend der Fall 751  (v2=751) der einzige univariate Ausrei\u00dfer in den  Modellen  darstellte  und  jedesmal  ausgeschlossen   wurde,  wurden  daneben  \u00fcber  die Mahalanobisdistanzen identifizierte multivariate Au srei\u00dfer in die Regressionen sowohl aus- als auch eingeschlossen. Die erste Variablenauswahl (UV) ist hier tabelliert : UV Mittel SA N K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe 171,47 9,009 1128 logEinkomm 6,9900 ,77232 1128 ALTER: 50,97 17,561 1128 M\u00e4nnlich ,5168 ,49994 1128 Alter BL ,7881 ,40882 1128 Hochschulreife ,2243 ,41730 1128 Erwerbslos ,4264 ,49478 1128 Ledig ,2234 ,41671 1128 Verheiratet zusammenlebend ,5745 ,49464 1128 20 bis 100 Tausend Einwohner ,2686 ,44344 1128 Bis 20 Tausend einwohner ,4495 ,49766 1128 Regressiert man K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe \u00fcber obige Variablen un d nimmt dabei die STEPWISE Methode, um das  Multikollinearit\u00e4tsproblem  (mit  allen  Variablen )  auszuschalten,  werden  folgende  Modelle ausgegeben: Variablen Beta SF St.Beta t Sig. R 2 Adj. R2 1 Konstante 165,031 ,279 591,316 ,000 ,477 ,477 M\u00e4nnlich 12,451 ,388 ,691 32,072 ,000 2 Konstante 171,195 ,606 282,428 ,000 ,531 ,530 M\u00e4nnlich 12,222 ,369 ,678 33,159 ,000 Alter -,119 ,010 -,231 -11,303 ,000 3 Konstante 163,283 1,740 93,819 ,000 ,540 ,539 M\u00e4nnlich 11,622 ,385 ,645 30,153 ,000 Alter -,123 ,010 -,240 -11,803 ,000 logEinkomm 1,209 ,250 ,104 4,843 ,000 11  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Hinzu  wird  in  der  ENTER-Sch\u00e4tzung  noch  der  Dummy  f\u00fc r  20  bis  100000  Einwohner  signifikant ausgewiesen.  Die  Herausnahme  von  multivariaten  Ausr ei\u00dfern  (8  F\u00e4lle  \u00fcber  extreme Mahalanobisdistanzen identifiziert) \u00e4ndert daran ni chts. Die Prozedur GENLIN (plus robuste Standardfehler) w iederholt das ganze; die Residuen (f\u00fcr obiges 3. Modell) sind in der Grafik sichtbar: Daneben wurden folgende Variablen in STEPWISE-Regre ssionen eingef\u00fcgt: Alter,  Gewicht,  Dummies  f\u00fcr  m\u00e4nnlich,  alte  Bundesl\u00e4 nder,  f\u00fcr  Hochschulreife  des  Vaters,  f\u00fcr  die Hochschulreife  des  Befragten,  f\u00fcr  Erwerbslosigkeit,   Ledige,  Verheiratete  (zusammenlebende), Magnitudeprestige  I88,  Einordnung  nach  Terwey,  Attr aktivit\u00e4t  zum  Interviewsstart, Fernsehgesamtdauer, Vater: Siops I88, Alter des 1.  Kindes ausser Haus, logarithmiertes Einkommen, und zuletzt Dummies f\u00fcr bis 20 Tausend Einwohner un d zwischen 20 und 100 Tausend Einwohner. 12  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Unter Verwendung neuer erkl\u00e4renden Variablen und Mu ltikollinearit\u00e4t, wird folgendes Modell (N=428, h\u00f6chstes adj. R 2 = 0,630, ENTER-Methode) gesch\u00e4tzt: Variablen Beta SF St. Beta t Sig. Konstante 143,815 3,445 41,748 ,000 logEinkomm 1,083 ,445 ,090 2,435 ,015 Gewicht ,204 ,020 ,345 10,162 ,000 M\u00e4nnlich 8,149 ,657 ,468 12,402 ,000 Vater 2,370 ,909 ,079 2,607 ,009 Hochschulreife Ledig -1,230 1,853 -,020 -,664 ,507 Alter 1. Kind-,096 ,023 -,128 -4,152 ,000 ausser Haus Magnitude-,025 ,009 ,093 2,786 ,006 prestige I88 Die Verwendung von robusten Standardfehlern zeigt e in sehr \u00e4hnliches Bild. M\u00e4nner: Wiederholt  man  obengenannte  Prozeduren  (ENTER  und  S TEPWISE),  wird  ein  Modell  mit  den signifikanten  UV:  Konstante,  Alter,  logarithmiertes   Einkommen  und  Hochschulreife  ohne Multikollinearit\u00e4t  (N=583, adjustiertes R 2 = 0,146) mit und ohne robuste Standardfehler gesch \u00e4tzt. Die Herausnahme  von  multivariaten  Ausrei\u00dfern  erh\u00f6ht  das   R 2  geringf\u00fcgig,  und  l\u00e4sst  den  Dummy  f\u00fcr Hochschulreife in der STEPWISE-Prozedur wegfallen. Nimmt man die zweite erweiterte Variablenkombinatio n und Multikollinearit\u00e4t in Kauf, kann ein Modell mit einer Konstanten, Gewicht, logarithmiertes Eink ommen, Alter des 1. Kindes ausser Haus, Dummy f\u00fcr Ledige und Hochschulreife des Vaters und einem  adj. R 2 von 0,326 aufgestellt werden (N=223). Allein der Dummy f\u00fcr Ledige ist nicht signifikant ( Modelle \u00fcber REGRESSION \/ ENTER und robuste GENLIN gesch\u00e4tzt). Wenn man ohne 3 multivariate F\u00e4l le rechnet, wird ein etwas besser angepasstes Modell  mit  einer  Konstanten,  Gewicht,  logarithmiert es  Einkommen,  Alter  des  1.  Kindes  und  dem Dummy f\u00fcr die eigene Hochschulreife vorgeschlagen. 13  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Frauen: Die selbe Vorgehensweise wurde f\u00fcr die Auswahl Frau en durchgegangen. Ein  Modell  ohne  Multikollinearit\u00e4t  sch\u00e4tzt  K\u00f6rpergr \u00f6\u00dfe  \u00fcber  eine  Konstante,  logarithmiertes Einkommen und Alter (N=546, adj. R 2 = 0,098).  Dies bleibt so im Modell ohne multivari ate Ausrei\u00dfer. Ein anderes Modell ohne MK wird mit einer Konstante n, Gewicht, Alter und einem Dummy f\u00fcr die Hochschulreife des Vaters gerechnet (ENTER-Methode,  N=618, adj. R 2=0,17; Sch\u00e4tzungen mit und ohne robuste Fehler). Die Rechnung ohne multivariat e Ausrei\u00dfer best\u00e4tigt dies. Im  Vergleich  zum  Gesamtmodell  sind  die  selben  Model le  f\u00fcr  Subgruppen  hinsichtlich  diverser Modellannahmen  in  den  meisten  F\u00e4llen  schlechter  ges tellt  (Verteilung  des  St\u00f6rterms, Linearit\u00e4tsbedingung etc.). Eine weitere Unterteilu ng der Gruppen  M\u00e4nner  und  Frauen  wurde,  wie weiter oben bei den Korrelationsmessungen, vorgenom men, jedoch nicht weiter ausgef\u00fchrt. Die R 2 dieser Sch\u00e4tzungen liegen sowohl \u00fcber (z.B. ledige  Frauen; erwerbslose Frauen) als auch unter (z.B. verheiratete Frauen) jenen der zusammengefassten Mo delle; daneben verlieren diverse erkl\u00e4rende Variablen ihre (weiter oben berichtete) Signifikanz . Bin\u00e4re logistische Regressionen Modelle  (mit  Multikollinearit\u00e4t)  mit  den  erkl\u00e4rende n  Variablen  K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe,  Alter,  logarithmiertes Einkommen,  Dummy  f\u00fcr  Geschlecht  (m\u00e4nnlich),  Hochsch ulreife,  Erwerbslosigkeit,  Ledige  und (ganztags) Besch\u00e4ftigte wurden nach Ausrei\u00dferelimin ierung \u00fcber z-Scores und ggf. \u00fcber Residuen des Modells (praktisch keine) f\u00fcr M\u00e4nner, Frauen, b eide Geschlechter (jeweils plus\/minus Dummy f\u00fcr Geschlecht) gerechnet. Dichotome  abh\u00e4ngige  Variablen  waren:  alte  \/  neue  BL   (v3),  Internet  f\u00fcr  Info  \u00fcber  Politik  (v19), Parteipr\u00e4ferenz  vorhanden  (v69),  Bildung:  jeder  sei ner  Begabung  (v99),  Geburt  im  heutigen Deutschland  (v156),  arbeitslos  \/  erwerbst\u00e4tig  (ganz tags),  im  \u00f6ffentlichen  Dienst  t\u00e4tig  (v206), verheiratet \/ ledig, Mehrpersonenhaushalt (v390), K inder\/keine Kinder, leisten Sie informelle soziale Hilfe (v519), Mitglied in einer Gewerkschaft (v528) , Mitglied in einer politischen Partei (v533), Arbe iter \/  Angestellter.  Im  jeweiligen  Modell  wurden  nat\u00fcrli ch  die  Dummies  herausgenommen,  die  mit  der abh\u00e4ngigen Variablen korrespondierten (z.B. Dummy f \u00fcr Ledige, AV: Verheiratet \/ Ledig) Die mindestens auf 0,05 Niveau signifikante Variabl e K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe ist tabelliert. 14  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit AV M\u00e4nner Frauen Alle (o. GES) Alle (mit GES) Ost\/West Internetnutzung s Parteipr\u00e4ferenz s s s Bildung In D v.h. geboren s s s s Erwerbslos\/-t\u00e4tig Im \u00f6ff. Dienst s s Verh. \/ ledig Mehrpers.hh. Eigene Kinder s s s s Soz.Hilfe leisten? s Gewerkschaftmitg. Parteimitglied Arbeiter\/Angest. s Ordinale logistische Regressionen F\u00fcr die abh\u00e4ngigen Variablen: Hfk.  von  Fernsehen  pro  Woche,  Konsumhfk.  Nachrichte n  \u00f6ff.  TV,  Hfk.  Tageszeitung  Lesen  pro Woche, politisches Interesse, Inglehartindex, subje ktive Schichteinstufung, allgemeine Schulbildung (in  4  Kategorien),  wie  viele  Arbeitslose  Verwandte  hat  der  Befragte,  wie  h\u00e4ufig  nutzen  Sie  das Internet,  lieber  allein  oder  mit  anderen  zusammen,  Hfk.  \u00fcber  Nacht  fort,  Hfk.  von  der  Arbeit freigenommen,  Vertrauen  oder  Vorsicht  bei  Kontakten ,  wie  gl\u00fccklich  sind  Sie,  oben-unten-Skala, Zustand  des  Wohngeb\u00e4udes,  Einsch\u00e4tzung  der  Wohnumge bung,  Gr\u00f6\u00dfenklasse  der  politischen Gemeinde; alle  ordinal  skaliert,  w\u00e4ren  ordinale  logistische  R egressionen  geeignet.  Modellsch\u00e4tzungen  f\u00fcr  die Gruppe  der  M\u00e4nner,  Frauen,  aller  Befragten  plus\/min us  Geschlechtsdummy  wurden  \u00fcber  die unabh\u00e4ngigen  Variablen  Alter,  logarithmiertes  Einko mmen,  Dummy  f\u00fcr  Geschlecht  (m\u00e4nnlich), Hochschulreife, Erwerbslosigkeit, Ledige und (ganzt ags) Besch\u00e4ftigte angegangen. Die oftmals zu geringe Zellenbesetzung der nicht re kodierten abh\u00e4ngigen Variablen, inklusive eines ablehnenden Parallelit\u00e4tstest f\u00fcr die \u00fcbereinstimme nden Steigungskoeffizienten (Lageparameter) \u00fcber 15  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit die Antwortkategorien empfahl die Wahl eines andere n Links (au\u00dfer Logit), die Zusammenfassung von Kategorien oder die multinomiale logistische Re gression in diesem Kontext (vgl. Janssen & Laatz, 2007: S.476). Letztere  wird  ausf\u00fchrlicher  berichtet.  Die  Modelle  wurden  alle  mit  Multikollinearit\u00e4t  gesch\u00e4tzt. Signifikante  LR-Tests  der  Variable  K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe  sind   tabelliert,  insofern  die  kleinste  Zellh\u00e4ufigkeit zugleich auch mindestens 25 betrug. Subjektive Schi chteinstufung (V120) ging hier rekodiert in die Analyse ein, ohne die Kategorien 5 und 6 (Oberschic ht und keine der Schichten.) AV M\u00e4nner Frauen Beide, o.G Beide, m.G. Zeitunglesen s Pol. Interesse s s Schichteinstufung s \u00dcber Nacht fort s Von der Arbeit frei s Zustand Geb\u00e4ude s s s Gemeindegr\u00f6\u00dfe s s Clusteranalysen Faktorenanalysen  gingen  den  Clusteranalysen  voraus,   um  Variablenreduktion  \u00fcber Hauptkomponentenanalyse  plus  Varimax-Rotation  (Maxi mierung  der  erkl\u00e4rten  Varianz, Orthogonalisierung) zu erreichen. Alle Items (Ladun gen \u00fcber 0,3) wurden belassen, nachdem eine vorangehende  Ausschlie\u00dfung  von  Items  mit  Ladungen  k leiner  0,5  in  der  n\u00e4chsten  HKA  weitere Ausschl\u00fcsse forderte, und inhaltlich f\u00fcr wichtig be stimmte Variablen ausgesondert h\u00e4tte. Das KMOKriterium (u.a.)  wurde  ebenfalls  nicht  benutzt,  um  schlechte  Faktorenanalysen  zu  kennzeichnen; vielmehr  wurden  diverse  Lebensstiloperationalisieru ngen  benutzt,  um  aus  diesen  Gr\u00fcnden  zu flexibilisieren. Die  hier  genannten  Hauptkomponentenanalysen  (Bl\u00f6cke   3  bis  9)  entsprechen  jenen  im  zweiten Bericht  zur  Studie  aufgez\u00e4hlten  (Mumdzhiev,  2011).  Die  Tabellierung  von  deskriptiven  Statistiken, Komponentenmatrizen etc. wird der K\u00fcrze halber ersp art. 16  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Dritter Block Ein Beispielitem w\u00e4re hier: sollte die Frau lieber  dem Mann bei der Karriere helfen. Folgende  4  Auspr\u00e4gungen  sind  m\u00f6glich:  stimme  voll  z u,  stimme  eher  zu,  stimme  eher  nicht  zu, stimme  gar  nicht  zu.  Normalverteilung  kann  unter  de n  Variablen  anhand  von  Diagrammen  kaum ausgemacht werden. Das KMO betr\u00e4gt 0,785; knapp 61% der Gesamtvarianz  werden erkl\u00e4rt; N=2361. Vierter Block Die Items (z.B. Hfk. Politikgespr\u00e4ch mit Familie) h aben jeweils 5 Abstufungen: sehr oft, oft, manchmal , selten, nie. Rund die H\u00e4lfte der Variablen ist ann\u00e4 hernd normalverteilt (N=1208, KMO=0,749; 58% der Varianz werden erkl\u00e4rt). F\u00fcnfter Block Fragen  wie:  wer  bereitet  die  Mahlzeiten  zu  im  gemei nsamen  Haushalt  werden  in  diesem  Block faktorisiert. Die Auspr\u00e4gungen lauten: stets die Fr au, meistens die Frau, h\u00e4lftig gemeinsam, meistens der Mann, stets der Mann, andere Person. Schiefe Ve rteilungen \u00fcberwiegen (N=1938, KMO=0,677; 52% der Varianz werden erkl\u00e4rt). Sechster Block Die einzelnen Variablen (z.B. Musik h\u00f6ren) sind mit  5 Auspr\u00e4gungen, n\u00e4mlich: t\u00e4glich, mehrmals pro Woche,  mehrmals  im  Monat,  mehrmals  im  Jahr,  nie,  er fasst.  Nur  einige  der  Variablen  sind normalverteilt (N=1349, KMO=0,756; 50% der Varianz  werden erkl\u00e4rt). Siebenter Block 5 Auspr\u00e4gungen sind m\u00f6glich: trifft voll zu, trifft  eher zu, weder noch, trifft eher nicht zu, trifft  gar nicht zu (z.B. schenke leicht Vertrauen, bin gutgl\u00e4ubig)  Es sind kaum normalverteilte Variablen zu finden (N=2660, KMO=0,605; 58% der Varianz werden erkl\u00e4rt) . Achter Block Die  Skalen  lassen  folgende  Antwortm\u00f6glichkeiten  zu:   keinen  Spa\u00df,  nicht  viel  Spa\u00df,  etwas  Spa\u00df, gro\u00dfen Spa\u00df, sehr gro\u00dfen Spa\u00df (Beispiel: Spa\u00df an B\u00fccherlesen). Die Variablen zumeist rechtssteil (N=1151, KMO=0,6;  66% der Varianz werden erkl\u00e4rt). 17  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Neunter Block 5 Auspr\u00e4gungen sind zugelassen: viel mehr, ein biss chen mehr, genauso viel, ein bisschen weniger, viel weniger (Zeit verbringen mit bezahlter Arbeit) . Einige Items k\u00f6nnte man als normalverteilt ansehe n (N=1024; KMO=0,474; knappt 65 % der Varianz werden  erkl\u00e4rt). Als Dimensionen von Lebensstilen wurden auch in die ser Arbeit angesehen (vgl. Klocke, 1993: S.147 ff.): 1.  Freizeitverhalten und Konsummuster, welche auf d as  expressive Verhalten verweisen 2.  Verkehrskreise, Zugeh\u00f6rigkeiten und Interaktions muster deuten das  interaktive Verhalten an 3.  Wertorientierungen, Einstellungen, kulturelle Tr aditionen und Bindungen lassen R\u00fcckschl\u00fcsse auf das  evaluative Verhalten zu 4.  Selbstwahrnehmung und Wahrnehmung der sozialen W elt erm\u00f6glichen Identit\u00e4tsausbildung und zeigen das  kognitive Verhalten  an. Die  in  die  Lebensstiloperationalisierung  eingespeis ten  Faktorwerte  und  Variablen  sollten  also Freizeitverhalten,  Wertorientierungen  und  Einstellu ngen,  das  kognitive  und  interaktive  Verhalten beschreiben. Vier Varianten bzw. Kombinationen (mit  Fallzahlen zwischen 500 und 700) wurden in Clusteranalysen vorgenommen: 1.  Faktorwerte der Bl\u00f6cke 4,6,8,9 2.  Faktorwerte der Bl\u00f6cke 3,5,6,8 3.  Faktorwerte der Bl\u00f6cke 3,5,7,8 4.  Faktorwerte der Bl\u00f6cke 3,4,7,9 Desweiteren  wurden  folgende  Variablen  (als  interval lskaliert  angenommen)  in  ihrer  urspr\u00fcnglichen Kodierung f\u00fcr jede der oben genannten Faktorwerteko mbination verwendet: Variable Auspr\u00e4gungen H\u00c4UFIGKEIT VON FERNSEHEN PRONIE WOCHESELTENER AN EINEM TAG AN 2 TAGEN AN 3 TAGEN AN 4 TAGEN AN 5 TAGEN AN 6 TAGEN AN ALLEN 7 TAGEN FERNSEHGESAMTDAUER PRO TAG INstetig MINUTEN KONSUMH\u00c4UFIGK.: NACHRICHTEN NIE 18  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit OEFF. TV SELTENER AN EINEM TAG AN 2 TAGEN AN 3 TAGEN AN 4 TAGEN AN 5 TAGEN AN 6 TAGEN AN ALLEN 7 TAGEN KONSUMH\u00c4UFIGK.: NACHRICHTENNIE PRIVATES TVSELTENER AN EINEM TAG AN 2 TAGEN AN 3 TAGEN AN 4 TAGEN AN 5 TAGEN AN 6 TAGEN AN ALLEN 7 TAGEN H\u00c4UFIGKEIT TAGESZEITUNG LESENNIE PRO WOCHESELTENER AN EINEM TAG AN 2 TAGEN AN 3 TAGEN AN 4 TAGEN AN 5 TAGEN AN 6 TAGEN AN ALLEN 7 TAGEN BEWERTUNG VON DEMOKRATIE ALSSEHR DAFUER ZIEMLICH DAFUERIDEE ETWAS DAFUER ETWAS DAGEGEN ZIEMLICH DAGEGEN SEHR DAGEGEN POLITISCHES INTERESSE, BEFR.SEHR STARK <ORDINAL>STARK MITTEL WENIG UEBERHAUPT NICHT WICHTIGKEIT VON RUHE UND AM WICHTIGSTEN ORDNUNGAM ZWEITWICHTIGSTEN AM DRITTWICHTIGSTEN AM VIERTWICHTIGSTEN WICHTIGKEIT VON B\u00dcRGEREINFLUSS AM WICHTIGSTEN AM ZWEITWICHTIGSTEN AM DRITTWICHTIGSTEN AM VIERTWICHTIGSTEN WICHTIGKEIT DER AM WICHTIGSTEN INFLATIONSBEK\u00c4MPFUNGAM ZWEITWICHTIGSTEN AM DRITTWICHTIGSTEN AM VIERTWICHTIGSTEN WICHTIGKEIT V. FREIER AM WICHTIGSTEN MEINUNGS\u00c4USSERUNGAM ZWEITWICHTIGSTEN AM DRITTWICHTIGSTEN AM VIERTWICHTIGSTEN LINKS-RECHTS-SELBSTEINSTUFUNG 1 LINKS-...-10 RECHTS GERECHTER ANTEIL SEHR VIEL WENIGER ETWAS WENIGERA.LEBENSSTANDARD,BEFR.? GERECHTEN ANTEIL MEHR ALS GERECHTEN 19  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit NACHBARSCHAFTSKONTAKT: KEIN KONTAKT H\u00c4UFIGKEITSELTEN KONTAKT GELEGENTLICH KONTAKT HAEUFIG KONTAKT SEHR HAEUFIG KONTAKT ZEITAUFWAND F\u00dcR VEREINSKOLLEGEN TAEGLICH 1X JEDE WOCHE 1X JEDEN MONAT SELTENER NIE ZEITAUFWAND F\u00dcR ARBEITSKOLLEGEN TAEGLICH 1X JEDE WOCHE 1X JEDEN MONAT SELTENER NIE ZEITAUFWAND F\u00dcR FREUNDE TAEGLICH 1X JEDE WOCHE 1X JEDEN MONAT SELTENER NIE VERTRAUEN ODER VORSICHT BEIFAST IMMER VERTRAUEN KONTAKTENNORMALERW. VERTRAUEN NORMALERW. VORSICHT FAST IMMER VORSICHT Alle Variablen wurden standardisiert (als z-Scores)  in die Clusteranalyse eingesetzt. Das single-linkage Verfahren (\u00fcber quadrierte eukli dische Distanz) wurde f\u00fcr 5-10 Clusterl\u00f6sungen gerechnet, und die resultierenden 1-Fall Cluster al s Ausrei\u00dfer interpretiert, und von nachfolgenden Ward-Clusteranalysen  ausgeschlossen  (f\u00fcr  einige  der   folgenden  multinomialen  logistischen Regressionen  wurden  dadurch  bestimmte  Mindestgr\u00f6\u00dfen   der  Cluster  bzw.  Zellh\u00e4ufigkeiten unterschritten).  Parallel dazu lieferte die kmeans -Analyse zu unterschiedliche Clustergr\u00f6\u00dfen, die f\u00fcr die  weiteren  Rechnungen  nicht  zu  verwenden  waren.  A uf  inhaltliche  Beschreibungen  der  Cluster, sowie auf Argumentationen \u00fcber die optimale Zahl de r Cluster wurde hier verzichtet. Die  WARD-Clusterl\u00f6sungen  wurden  als  Faktoren  einer  Varianzanalyse  der  Variable  K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe eingespeist, desweiteren wurden sie in multinomiale n logistischen Regressionen \u00fcber Variablen der Sozialstruktur  inklusive  K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe  regressiert.  E rkl\u00e4rende  Variablen  waren  explizit:  Dummy  f\u00fcr Geschlecht  (m\u00e4nnlich),  Dummy  f\u00fcr  Hochschulreife,  Du mmy  f\u00fcr  Ledige,  Dummy  f\u00fcr  Verheiratete, Dummy f\u00fcr Erwerbslose, Alter, logarithmiertes Einko mmen, sowie die Variable K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe. Die Signifikanzen der Streuungszerlegung (F-Tests b zw. robuste Alternativen) und die LR-Tests der Regressionen sind tabelliert. Diskriminanzanalysen haben die Ergebnisse der logis tischen Regressionen (mit Multikollinearit\u00e4t, bei h\u00f6heren Clusterl\u00f6sungen mit Fallzahlen unter 25 bzw . mit rechnerischen Problemen) best\u00e4tigt, und ma\u00dfen der Variable K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe ebenfalls geringe (a bsolute und relative) Bedeutung zu. 20  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Erste Lebensstiloperationalisierung 5 Cluster 6 Cluster 7 Cluster 8 Cluster 9 Cluster 10 Clu ster VA m\u00e4nnlich s s s s s s VA Weiblich VA alle s s MLR, mit s s Geschlecht MLR, ohne Geschlecht Zweite Lebensstiloperationalisierung 5 Cluster 6 Cluster 7 Cluster 8 Cluster 9 Cluster 10 Clu ster VA m\u00e4nnlich VA Weiblich VA alle s s s MLR, mit s s s Geschlecht MLR, ohne Geschlecht Dritte Lebensstiloperationalisierung 5 Cluster 6 Cluster 7 Cluster 8 Cluster 9 Cluster 10 Clu ster VA m\u00e4nnlich VA Weiblich s s s s VA alle s s s s s s MLR, mit s s Geschlecht MLR, ohne Geschlecht Vierte Lebensstiloperationalisierung 5 Cluster 6 Cluster 7 Cluster 8 Cluster 9 Cluster 10 Clu ster VA m\u00e4nnlich s VA Weiblich VA alle s s s s s MLR, mit s s s s s s Geschlecht MLR, ohne s s s s Geschlecht 21  Dritter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit Verwendete Literatur Janssen, Jurgen & Laatz, Wilfried 2007: Statistisch e Datenanalyse mit SPSS f\u00fcr Windows, Berlin: Springer. Klocke,  Andreas  1993:  Sozialer  Wandel,  Sozialstrukt ur  und  Lebensstile  in  der  Bundesrepublik, Deutschland, Frankfurt: Peter Lang. Mumdzhiev,  Milko  2011:  Zweiter  Zwischenbericht  zur  Studie:  K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe  als  Indikator  sozialer Ungleichheit, N\u00fcrnberg: Arbeitspapier. 22 ","related_references":[{"view":"E., A. (n.d.). R 2 = 0,098). Dies bleibt so im Modell ohne multivariate Ausrei\u00dfer.","pdf_url":""},{"view":"Einkommen, D. f. G., Hochschulreife, E. (n.d.). Ledige und (ganztags) Besch\u00e4ftigte wurden nach Ausrei\u00dfereliminierung \u00fcber z-Scores und ggf.","pdf_url":""},{"view":"<a href=\"https:\/\/d-nb.info\/931742137\" target=\"_blank\">Klocke, A. (1993). Sozialer Wandel, Sozialstruktur und Lebensstile in der Bun- desrepublik Deutschland, Frankfurt\/Main. Deutschland, Frankfurt: Peter Lang. Frankfurt\/M.<\/a> ","pdf_url":""},{"view":"<a href=\"https:\/\/search.gesis.org\/publication\/gesis-ssoar-25084\" target=\"_blank\">Mumdzhiev, M. (2011). Zweiter Zwischenbericht zur Studie: K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe als Indikator sozialer Ungleichheit. N\u00fcrnberg: Arbeitspapier.<\/a> <span class=\"references_pdf_link icon-gs-cv pe-1\"><\/span><a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.ssoar.info\/ssoar\/bitstream\/handle\/document\/25084\/?sequence=1\">PDF<\/a>","pdf_url":"https:\/\/www.ssoar.info\/ssoar\/bitstream\/handle\/document\/25084\/?sequence=1"},{"view":"<a href=\"https:\/\/www.degruyter.com\/document\/doi\/10.1515\/9783486815085\/html\" target=\"_blank\">Wittenberg, R., Cramer, H., Yin, R. K. (2003). Statistik mit SPSS f\u00fcr Windows -Version 15, Eschborn bei Frankfurt am Main. Berlin, Heidelberg: Oldenbourg Wissenschaftsverlag. o.J.: Umfragen aus der empirischen Sozialforschung. Datenbestandskatalog des Zentralarchivs f\u00fcr Empirische Sozialforschung. 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