Altstadtsanierung am "Pelô"

Lebensstile im historischen Zentrum von Salvador
hang zwischen Verhaltensprofil und Schichtzugehörigkeit in seiner Relevanz für die alt-
eingesessene Bevölkerung und die gewerbetreibenden Nutzer des historischen Zentrums zu
diskutieren.
Die Rechtfertigung für das methodische Vorgehen erklärt sich gerade aus dem Umstand, daß
die Kausalitätsfrage in der Lebensstilforschung kaum eindeutig zu klären ist: "Statt von
einfachen Dependenzen "wimmelt" es hier bei realistischem, also nicht nur "modell-platoni-
schem" Hinsehen nur so von (nicht-linearen und nicht-additiven) Interdependenzen zwischen
sozio-ökonomischer Lage, Kompetenz, Motivation und Performanz (...), deren "kausale"
Modellierung mit nicht-rekursiven Strukturgleichungsmodellen aufgrund des bei Interdepen-
denzen zumeist kaum vermeidbaren "Identifikationsproblems" sehr schnell an prinzipielle
Grenzen stößt" (Giegler 1994: 257f.). 24)
a) Durchführung der Clusteranalyse
Durchgeführt wurden alle multivariaten Analysen mit dem Programm SPSS für Windows.
Bei der Clusteranalyse wurde zur Vermeidung einer zu geringen Fallzahl das "missing-data-
Problem" fallweise behandelt, d.h. die "missing-values" vereinzelter Fälle wurden auf den
Mittelwert der Variablenausprägung gesetzt. In die Analyse wurden alle Variablen der drei
Variablenpools (Freizeitverhalten, Musikgeschmack, TV-Programmpräferenz) einbezogen. Da
ab einer 4-Clusterlösung die Unterschiede zwischen einzelnen Clustern so gering wurden, daß
die Clusterhomogenität als analytisches Gütekriterium nicht zwischen allen Clustern gewähr-
leistet war, wurde die 3-Cluster-Lösung als Ausgangsbasis für die Analyse bestimmt. In
einem zweiten Durchlauf wurden die drei Variablenpools einzeln geclustert, um die separaten
Merkmalprofile von "Freizeitverhalten", "Musikgeschmack" und "TV-Präferenzen" zu
erhalten. Auch bei den Einzelclusterungen des zweiten Durchlaufs wurde aufgrund des
Gütekriteriums Clusterhomogenität auf die 3-Cluster-Lösung zurückgegriffen. Die Frage nach
den passiven sozialen Hintergrundvariablen der Clusterzugehörigkeit ist letztendlich ent-
scheidend für das Verständnis der Zusammenhänge. Für alle metrisch skalierten Variablen
(Alter, Einkommen etc.) wurde der Grad des Zusammenhangs zwischen Hintergrundvariablen
24) Vgl. auch Lüdtke 1989: 42-45.
101