Poster auf der 35. Jahrestagung der Deutschen Vereinigung für Sportwissenschaft vom 16. bis 18. Juni 2022 in Münster
Hier geht es zurück zur Übersicht der Projekte
Poster
Ergänzende Informationen zum Poster
Als Regressionsanalyse für Netzwerkdaten wurde die double semi-partialling Methode der multiple regression quadratic assignment procedure (MR-QAP) verwendet (Dekker et al., 2007). Die MR-QAP verwendet Permutationen zur Berechnung der Signifikanzwerte, da die Netzwerke gegen die Annahme der Unabhängigkeit der Beobachtungen der klassischen Testtheorie verstößt. Die double semi-partialling Methode ist besonders robust gegen Autokorrelation und Kolinearität der Prädiktornetzwerke.
Um Attributsdaten in Netzwerkregressionen zu verwenden, müssen Annahmen getroffen werden um die Attribute in Netzwerke umzuwandeln. Auf dem Poster sind zwei dieser Annahmen durch match oder receiver verdeutlicht worden. Weitere Methoden sind in Borgatti et al. (2018) in Kap. 8.4 näher erläutert
- match
-
Auf Basis der Homophilie (McPherson et al., 2001) wird angenommen, dass Sozialbeziehungen vermehrt zwischen Menschen auftreten, die sich in gewissen Merkmalen ähnlich sind. Das Attribut des Geschlechts wird also so in Netzwerkdaten umgewandelt, indem alleinig zwischen gleichgeschlechtlichen Schüler:innen eine Beziehung angenommen wird. In der Regression wird dann überprüft, inwiefern das Kriteriumsnetzwerk auch durch diese Geschlechtertrennung charakterisiert wird.
- receiver
-
Der receiver-Effekt basiert auf der Annahme, dass Hilfesuchende sich, unabhängig des eigenen Leistungsniveaus, stets zu dem/der Besten wenden, um Rat zu suchen. Übertragen auf die Sportnote entspricht dies der Annahme, dass alle Schüler:innen mit den Mitschüler:innen mit der besten Note zusammenarbeiten wollen. Es entspricht also der Annahme einer konventionellen Regressionsanalyse.
(Weiterführende) Literatur
Borgatti, S. P., Everett, M. G., &, Johnson, J. C. (2018). Analyzing social networks (2nd ed.). SAGE.
Bortz, J., &, Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Springer.
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed). L. Erlbaum Associates.
Dekker, D., Krackhardt, D., &, Snijders, T. A. B. (2007). Sensitivity of MRQAP Tests to Collinearity and Autocorrelation Conditions. Psychometrika, 72(4), 563–581. https://doi.org/10.1007/s11336-007-9016-1
Henke, T. (2022). Grundlagen der Messung sozialer Strukturen und Verfahren zur Analyse von Peerbeziehungen im Klassenzimmer. In M. Kreutzmann, L. Zander, & B. Hannover (Hrsg.), Aufwachsen mit Anderen. Peerbeziehungen als Bildungsfaktor (S. 24–37). Verlag W. Kohlhammer.
McPherson, M., Smith-Lovin, L., &, Cook, J. M. (2001). Birds of a Feather: Homophily in Social Networks. Annual Review of Sociology, 27(1), 415–444. https://doi.org/10.1146/annurev.soc.27.1.415
Mejeh, M., &, Hascher, T. (2021). Soziale Netzwerkanalyse als Erfassungsinstrument sozialer Interaktionen in der Schule. In G. Hagenauer & D. Raufelder, Soziale Eingebundenheit. Sozialbeziehungen im Fokus von Schule und Lehrer*innenbildung. Waxmann.
Kontakt
Cornelius Holler
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
Institut für Sport und Sportwissenschaft
Im Neuenheimer Feld 700
69120 Heidelberg