Sebastian Kurtenbach

genannt) untersucht. Dieses Zusammenhangsmaß eignet sich deswegen, da alle genutzten
Variablen metrisch skaliert sind (vgl. Kuckartz et al.2010, S. 200). Die Korrelation berechnet sich
aus der Kovarianz (kurz: Cov) und der Standardabweichung (kurz: s) der Variablen, deren
Zusammenhang überprüft wird. Durch Pearsons Korrelationskoeffizient kann somit nur der
statistische Zusammenhang zwischen zwei Variablen bzw. Wertepaaren gemessen werden (vgl.
Kellerer 1960, S. 176). Die Ausprägung variiert zwischen -­‐1 und +1, wobei -­‐1 einen stark
negativen Zusammenhang (je mehr, desto weniger) und +1 einen stark positiven
Zusammenhang (je mehr, desto mehr) bedeutet. 0 sagt aus, dass es überhaupt keinen statistisch
messbaren Zusammenhang zwischen den Variablen gibt (vgl. Kühnel/Krebs2010, S. 401).
Allerdings bedeutet eine Korrelation nicht zwingend, dass es einen tatsächlichen inhaltlichen
Zusammenhang, also eine Kausalität, gibt. Ein Beispiel dafür wäre, wenn eine höhere
Geburtenhäufigkeit positiv mit der Storchenpopulation korreliert. Ein inhaltlicher
Zusammenhang ist nicht logisch herzustellen. Die Erklärung für die hohe Korrelation wäre, dass
Storche in ländlichen Regionen leben und dort die Fertilitätsrate höher ist. Somit ist eine
Korrelation ein Hinweis, der ggf. inhaltlich ausgestaltet oder hinterfragt werden muss, um
zweckdienlich zu sein; die Überprüfung geht also von der Korrelation hin zur Kausalität.
Im abschließenden Teil des ersten Forschungsschritts werden die Verteilungspunkte pro Bezirk
aufaddiert. Beim Arbeitslosenanteil, der Fluktuation und dem Ausländeranteil werden die
Punkte steigend zum Anteil vergeben. Das heißt, je höher die Eingruppierung, desto mehr
Punkte gibt es. Beim Indikator „Anteil der über 65-­‐Jährigen an der Bevölkerung“ ist es aufgrund
der theoretischen Vorüberlegungen anders herum, da eine urbane Integrationsschleuse relativ
wenige Senioren beheimatet. Somit werden bei diesem Indikator mit steigendem Anteil weniger
Punkte vergeben. Das Ergebnis ist damit ein additiver Index. Durch den Index erhält jeder
statistische Bezirk einen Wert zwischen 4 und 20 Punkten. Die statistischen Bezirke werden,
geordnet nach den Indexpunkten in fünf gleichgroße Gruppen geteilt und die dadurch gewonnen
Gruppen inhaltlich beschrieben.
3.4.2 Vorgehensweise des zweiten Forschungsschritts
Im zweiten Forschungsschritt steht das Gebiet der urbanen Integrationsschleuse im Mittelpunkt
der Betrachtung. Dazu wird zu Beginn der Bezirk im statistischen Profil vorgestellt 45 .
Anschließend wird über den Indikator „Wohndauer ab 10 Jahren an der jeweiligen Adresse“ die
Sockelbevölkerung untersucht. Er erfasst die Sockelbevölkerung, da davon ausgegangen werden
kann, dass mit einer Wohndauer ab 10 Jahren eine subjektive Identifikation mit dem
45 Statistische Profile aller statistischen Bezirke Mülheims an der Ruhr befinden sich im Anhang 3.3.
56