ALLBUS-Bibliographie 25. Fassung, Stand - SSOAR

GESIS Technical Report 2011|06 219
Faulbaum, Frank, (1988). Intergroup Comparisons of Latent Means Across Waves.
Sociological Methods & Research, 15: 317-335.
Abstract: "In this article, it is shown how one can estimate latent means in panel
analysis. It is shown how simultaneous estimation of latent location parameters in
different groups can be obtained and how latent means can be recalculated using the
location parameters along with the stability coefficients. Latent means for attitudes
toward guestworkers in Germany are computed for gender, age, and education and
are compared with the means from composites based on observed item means." Basis
der Analyse ist die Test-Retest-Studie des ALLBUS 1984
Faulbaum, Frank, (1990). Der internationale Vergleich von Messmodellen unter verallgemeinerten
Verteilungsbedingungen. ZUMA-Nachrichten, 26: 56-71.
Abstract: "In diesem Aufsatz soll anhand eines einfachen internationalen Vergleichs
zwischen der BRD und den USA eine Methodologie vorgestellt werden, die es ermöglicht,
die Invarianz von Modellannahmen über mehrere Stichproben (Nationen)
hinweg auch dann zu überprüfen, wenn die übliche Normalverteilungsbedingung
verletzt ist. Letzteres ist gerade in der sozialwissenschaftlichen Einstellungsforschung
häufig der Fall." Für seine Darstellung verwendet Faulbaum die im ALLBUS
1982 und im amerikanischen General Social Survey (GSS) 1982 erhobene
Itembatterie zur Erfassung von Einstellungen zum Beruf
Faulbaum, Frank und Stein, Petra, (2000). Wie homogen sind Einstellungen gegenüber
Ausländern? Zur Aufdeckung und Modellierung unbeobachteter Heterogenität
in Umfragedaten. S. 485- 518, in: Alba, Richard D., Schmidt, Peter und Wasmer,
Martina (Hrsg.), Blickpunkt Gesellschaft 5. Deutsche und Ausländer: Freunde,
Fremde oder Feinde? Empirische Befunde und theoretische Erklärungen. Opladen:
Westdeutscher Verlag.
Abstract: (mw) Faulbaum und Stein stellen anhand der Daten des ALLBUS 1996 ein
neues Verfahren zur Aufdeckung und Modellierung unbeobachteter Heterogenität in
Umfragedaten vor. Sie gehen von einem multivariaten Mischverteilungsansatz aus,
um unbekannte Gruppen zu identifizieren, die sich in der Gültigkeit der Messinstrumente
und der theoretischen Beziehungen unterscheiden. Hier überprüfen sie, ob die