Der Einfluss von Bildung auf die Religionsintensität

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Theoretische Herleitung

3. Empirischer Teil
3.1 Erläuterung Datensatz
3.2 Deskriptive Statistik
3.3 T-Test
3.4 Regression
3.4.1 Regression Gruppe 1- Frau
3.4.2 Regression Gruppe 2- Mann

4. Schlussbetrachtung

Quellen

1. Einleitung

In dieser Hausarbeit geht es um die Fragestellung, ob die Religionsintensität mit Stei- gerung der Bildung von Individuen sinkt und inwieweit geschlechtsspezifische Unter- schiede bestehen. Hierfür werden zwei Variablen aus dem ALLBUS 2010 verwendet: Die „Bildung“ wird mit der Variable „Wie viele Schuljahre?“ (v917) operationalisiert und „Religionsintensität“ mit der dazu passenden Variable „Religiositätsskala“ (v729). Im Verlauf dieser drei-teiligen Analyse werde ich zunächst eine theoretische Betrach- tung (Kapitel 2) auf bestehende wissenschaftliche Kontexte vornehmen. Anschließend folgt der Hauptteil der Hausarbeit (Kapitel 3), welche eine empirische Analyse beinhal- tet. Dieser beginnt mit der allgemeinen Erläuterung des genutzten Datensatzes ALL- BUS 2010 (Kapitel 3.1) und einer genaueren Vorstellung der ausgewählten Variablen, in Kapitel 3.2 auch mithilfe von deskriptiver Statistik, um die Ausprägungen der Variab- len zu visualisieren. Um einen möglichen signifikanten Unterschied in der Verteilung der Gruppen Männer und Frauen zu untersuchen, wird ein T-Test durchgeführt (Kapitel 3.4). Eine darauffolgende Regressionsanalyse prüft darauf hin, ob ein linearer Zusammenhang zwischen den Variablen besteht (Kapitel 3.5). Diese wird jedoch zwischen der Gruppierung Mann und Frau getrennt durchgeführt (Kapitel 3.5.1 und 3.5.2). In einem abschließenden Fazit werden die Ergebnisse dargestellt (Kapitel 4).

2. Theoretische Herleitung

Untersuchungen zu einem Zusammenhang zwischen allgemeiner Bildung und Religion gibt es im großen Rahmen bereits: Mitte 2005 veröffentlichte die Europäische Kommission eine wissenschaftliche Studie, welche unter vielen anderen untersuchten Aspekten einen Zusammenhang zwischen dem Bildungsgrad und der Tendenz zur Religiosität nachgewiesen hat (Vgl. European Commission: Social values, Science and Technology: 7). Das Datenmaterial bestand hier aus den europäischen Ländern. Hier wurde nach dem allgemeinen Glauben an Gott oder sonstigen höheren Mächten gefragt, wobei herauskam, dass dieser Glaube am stärksten in den bildungsfernen Schichten verbreitet war und mit zunehmender Bildung abnahm.

Dieses Ergebnis ist auch anderen Untersuchungen (siehe Abb. 1) zu entnehmen: So kann man bei einem Vergleich zwischen der Landkarte, welche den Bildungsindex (Vgl. UNPD: Human Development Report: 2007/2008) abbildet und der Karte, welche den Anteil von Atheisten zeigt (Vgl. Zuckerman: 2007) deutlich erkennen, dass die blau-gefärbten Gebiete der Atheisten-Karte auf der Bildungskarte immer grün oder dunkelgrün sind. Dies bedeutet erst einmal nur, dass da, wo viele Atheisten angesie- delt sind, immer auch ein hoher Bildungsgrad herrscht. Welches die abhängige oder die unabhängige Variable in diesem Fall ist, wird jedoch nicht beantwortet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1

Der Religionswissenschaftler Michael Blume stimmt diesem Tatbestand zu: „Menschen, die in unsicheren Verhältnissen leben, sind religiöser […] Man kann also auch sagen: Sicherheit plus Bildung führt zu ei- ner geringeren Nachfrage [von Religion]“ (Die Welt: 2013).

Ähnliche Studien, welche sich mit dem Zusammenhang zwischen „Intelligenz“ von Individuen und Religion auseinandersetzen, kommen zu vergleichbaren Ergebnissen: In der Studie „Why Liberals and Atheists Are More Intelligent“ von Satoshi Kanazawa wurde die „Intelligenz“ gemessen mit dem „Peabody Picture Vocabulary Test“¹ und daraufhin ein Interview mit den jungen Erwachsenen geführt. In diesem Interview wurden sie gefragt: „Inwieweit sind Sie ein religiöser Mensch?“.

Die Antworten wurden codiert in: "nicht religiös", "etwas religiös", "mäßig religiös" und "sehr religiös". Den Ergebnissen zufolge hatte die Gruppe der „nicht religiösen“ den höchsten Intelligenzquotienten (103,09), der IQ sank mit absteigender Reihenfolge der Religiosität weiter (Vgl. Kanazawa 2010).

Da Intelligenz aber nicht mit Bildung und vor allem nicht mit Schuljahren gleichgesetzt werden kann, ist diese Studie nur ein grober Einblick und eine Hinführung zum Thema. Die im Folgenden zu untersuchende Hypothese lautet also: Mit steigender Bildung (bzw. Schuljahren) sinkt die Religionsintensität von Individuen.

Auf den kommenden Seiten wird versucht den beschriebenen Zusammenhang zu be- kräftigen. Außerdem wird geprüft wie groß die Unterschiede zwischen Männern und Frauen zu diesem Thema sind. Unterschiede zwischen Frauen und Männern wurden bei den ausgeführten Beispielstudien nicht analysiert, wobei meine Vermutung ist, dass der Einfluss von Bildung auf die Religiosität bei Frauen geringer ist, als bei Männern. Meiner These zufolge müssten sich die beiden Gruppen zumindest etwas voneinander unterscheiden.

3. Empirischer Teil

3.1 Erläuterung des Datensatzes

Die für die folgende Analyse verwendeten Daten entstammen dem ALLBUS (Allgemei- ne Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften) Datensatz aus dem Jahr 2010 des GESIS Leibniz-Instituts für Sozialwissenschaften für den Erhebungszeitraum von Mai 2010 bis November 2010, erhoben vom TNS Infratest Sozialforschung München für das Untersuchungsgebiet der Bundesrepublik Deutschland (Vgl. Baltzer & Terwey 2011: 16,19). Bei der Personenstichprobe handelte es sich hier um eine zweistufige, disproportional geschichtete Zufallsauswahl in Ost- und Westdeutschland (inclusive Ost- und West-Berlin) aus allen lebenden Personen aus der Bundesrepublik Deutsch- land (Deutsche und Ausländer), welche am Befragungszeitpunkt in Privathaushalten lebten und vor dem 01.01.1992 geboren sind (Vgl. Baltzer & Terwey 2011: 19). Aus- länder wurden nicht befragt, wenn die Deutschkenntnisse nicht hinreichend waren, diese Fälle zählen zu den systematischen Ausfällen des Datensatzes. Die Auswahl wurde in zwei Schritte gegliedert: Im 1. Schritt wurde eine zufällige Gemeinde ausge- wählt, im 2. Schritt zufällige Personen aus den Einwohnermeldekarteien der vorher ausgewählten Gemeinde. So fiel die Auswahl auf 104 Gemeinden des Westens und 46 Gemeinden des Ostens. Insgesamt wurden 2827 Menschen befragt.

Der ALBBUS 2010 umfasst 981 Variablen, welche mithilfe von mündlicher Befragung mit standardisiertem Frageprogramm (CAPI/ Zusatzbefragung: CASI) erhoben wurden (Vgl. Baltzer & Terwey 2011: 19,20).

Zur Analyse soll die Variable v917 (Anzahl der Schuljahre) als unabhängige Variable (X) gelten und v729 (Religiositätsskala) als abhängige Variable (Y). Beide Variablen sind (quasi)-metrisch. Getestet wird also, ob die Variable X (Schuljahre) einen negativen Einfluss auf die Variable Y (Religionsintensität) hat, also ob mit zunehmender Bildung die Religiosität sinkt. Die Gruppierung nach „Mann“ und „Frau“ soll durch die dichotome Variable des Geschlechts des jeweiligen Befragten (v298) ermöglicht werden. Weiterhin ist zu erwähnen, dass das Oversample der Befragten der neuen Bundesländer gegenüber den Befragten der alten Bundesländer ausgeglichen werden muss. Dies soll durch eine Gewichtung der Variable „personenbezogenes Ost-West-Gewicht“ (v977) geschehen, welche im Hauptteil ausgeführt wird.

3.2 Deskriptive Statistik

Die Auswertung des Datensatzes und die gesamte statistische Analyse der Hausarbeit geschehen durch die Anwendung der Software SPSS 22.

Zunächst sollen die Variablen X (Schuljahre) und Y (Religiosität) deskriptiv untersucht werden. Wichtig ist vorerst, die Gewichtung zu aktivieren.² In Abbildung 2³, einer Häu- figkeitstabelle, lassen sich bei einer ersten Beschreibung der beiden Variablen durch SPSS die wichtigsten Kennwerte entnehmen. Eine Gruppierung der zwei Merkmals- ausprägungen Mann und Frau wird an der Stelle noch nicht vorgenommen.

Es werden jeweils das arithmetische Mittel, der Median und der Modus angegeben. Diese Angaben werden als Lagemaß aufgefasst. Zusätzlich werden Varianz und Standardabweichung dargestellt, welche als Streuungsmaß interpretiert werden.

Abb. 2

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die unabhängige Variable X: v917 (Anzahl der Schuljahre des Befragten aus offener Abfrage) ist eine metrische Variable. Die Frage und Anleitung zu dieser Variable laute- te wie folgt:

„Wie viele Jahre waren Sie insgesamt in Schule, Hochschule, oder anderer schuli- scher Ausbildung, ohne betriebliche Ausbildung? Sollten Sie ein Schuljahr wieder- holt haben, zählen dieses bitte NICHT mit. (Int.: Bitte Anzahl eintragen oder Käst- chen markieren! Runden Sie auf volle Jahre.)“ (Baltzer & Terwey 2011: 1094).

Es liegen 1267 gültige und 1560 fehlende Werte vor. Die fehlenden Werte sind katego- risiert in: „Ich bin noch nie zur Schule gegangen“ („0“), „Ich gehe noch zur Schule“ („94“), „Ich studiere noch an einer Hochschule oder befinde mich in anderer schulischer Ausbildung“ („95“), „Keine Teilnahme am ISSP“ („96“) und „Keine Angabe“ („99“). Das Minimum an Schuljahren sind 2 Jahre, das Maximum liegt bei 70 Jahren schulischer Ausbildung. Der Mittelwert zeigt einen Durchschnitt der Schuljahre von 12,03 Jahren aller gültigen Fälle. Die Standardabweichung dieses Mittelwerts liegt bei 4,630 Jahren, die Varianz (das Maß der Streuung) beträgt 21,441 Jahre. Am Median, der unempfind- lich gegenüber Ausreißern ist (im Gegensatz zum Mittelwert), erkennt man welche An- zahl von Schuljahren an mittlerer Stelle steht, wenn diese nach Größe sortiert werden; in diesem Fall: 11 Jahre. Der Modalwert (auch: Modus) gibt die am häufigsten angege- bene Schulzeit an; welche bei genau 10 Jahren liegt. Aus diesen Werten kann man auch die Schiefe erkennen, da Modalwert (10) < Median (11) < Mittelwert (12,03) zu- trifft: es liegt Rechtsschiefe vor. Die größte Verteilung im Histogramm⁴ liegt ungefähr zwischen 6 und 22 Schuljahren und nimmt bei weiteren Schuljahren immer mehr ab (siehe Abb. 3).

[...]

¹ „internationales Standardverfahren zur Erfassung des rezeptiven Wortschatzes und dient als Indikator für akademische Leistungen und kristalline Intelligenz“ (Wikipedia)

² Syntax Befehl: WEIGHT BY v977.

³ Syntax Befehl:

⁴ Syntax Befehl: GRAPH