Das Heiz- und Lüftungsverhalten von Wohnungsnutzern

Inhaltsverzeichnis

Eidesstattliche Erklärung

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Verzeichnis der Auswertungsdiagramme

Verzeichnis der Kreuztabellen

Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen und Formeln

1 Einleitung, Überblick

2 Planungsphase
2.1 Befragungsziele
2.2 Konzeptionelle Vorbereitung
2.2.1 Vorerhebungen
2.2.2 Methodischer Ansatz der Umfrage
2.2.3 Personenabhängige und raumabhängige Betrachtungsweise
2.2.4 Strukturierung des Fragebogens
2.2.5 Auswahl der zu erfassenden Daten

3 Durchführung der Befragung
3.1 Grundgesamtheit und Stichprobe
3.2 Anpassung der Variablen und des Fragebogens
3.3 Erstellung von Fragenkatalogen
3.4 Ablauf der Befragung

4 Eingabe und Aufbereitung der Daten
4.1 Beschreibung der Datenbank
4.1.1 Beziehungen zwischen den Tabellen
4.1.2 Dateneingabemasken
4.2 Datenübergabe
4.3 Aufbereitung der Daten mit SPSS
4.3.1 Labelzuweisung und fehlende Werte
4.3.2 Umkodierung und Datentransformation
4.4 Kodierschlüssel
4.5 Feldschlüssel

5 Theoretische Betrachtungen zur Auswertung
5.1 Häufigkeiten
5.2 Berechnete statistische Kennwerte
5.2.1 Abhängigkeit der Maßzahlen vom Meßniveau
5.3 Kreuztabellen
5.3.1 Signifikanztests für Kreuztabellen

6 Auswertungsergebnisse
6.1 Grundauswertungen
6.1.1 Beschreibung der Stichprobe, Untersuchungsbedingungen
6.1.2 Personenabhängige Auswertungen
6.1.3 Zusammenhänge, Kreuztabellen
6.2 Personenabhängige Betrachtungen für Hauptnutzräume
6.2.1 Aufenthaltsräume
6.2.2 Schlafräume
6.2.3 Räume mit Doppelnutzung
6.3 Raumabhängige Betrachtungen
6.3.1 Aufenthaltsräume
6.3.2 Schlafräume und Räume mit Doppelnutzung
6.4 Kreuztabellen für Aufenthaltsräume

7 Zusammenfassung

Anhang
A1 Fragenkatalog für den Befragten
A2 Fragenkatalog für den Interviewer
A3 Fragebogen
A4 Feldschlüssel
A5 Kodierschlüssel

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Befragungsrelevante Ebenen der Datenerfassung und Abhängigkeiten

Abbildung 2: Hierarchiestruktur Vorerhebung 1 und 2

Abbildung 3: Hierarchiestruktur Vorerhebung 3

Abbildung 4: Teilerhebungsbogen für Daten ab Wohnungsebene (Wohnungsbogen)

Abbildung 5: Access Arbeitsbildschirm mit einer geöffneten Tabelle

Abbildung 6: Entwurfsansicht einer Tabelle

Abbildung 7: Beziehungen zwischen den Tabellen der Datenbank

Abbildung 8: Formular „Befragung Wohnung / Personenebene“

Abbildung 9: Formular „Nachtrag Wohnungsdaten“

Abbildung 10: Beispiel für eine Labelzuordnung

Abbildung 11: Angaben im Kodierschlüssel

Abbildung 12: Beispiel für ein Histogramm

Abbildung 13: Beispiel für eine Häufigkeitstabelle

Abbildung 14: Beispiel für ein Balkendiagramm

Abbildung 15: Beispiel für eine Berechnung statistischer Kennwerte

Abbildung 16: Beispiel für eine Kreuztabelle

Abbildung 17: Beispiel für ein Diagramm einer Kreuztabelle

Abbildung 18: Beispiel für einen Chi-Quadrat-Test

Abbildung 19: Beispiel für eine Berechnung des Kontingenzkoeffizienten

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Meßniveaus in der Statistik und ihre Bedeutung

Tabelle 2: Mögliche Fallbeschränkungen aufgrund der Hierarchiestruktur

Tabelle 3: Statistische Maßzahlen in Abhängigkeit vom Meßniveau

Verzeichnis der Auswertungsdiagramme

Diagramm 1: Anzahl der Wohnungsnutzer

Diagramm 2: Klassifizierte Wohnungsgrößen [m2]

Diagramm 3: Heizkostenklassen [pro Monat und m2]

Diagramm 4: Berufsausbildung der Vpn.

Diagramm 5: Altersklassen der männlichen Vpn.

Diagramm 6: Altersklassen der weiblichen Vpn.

Diagramm 7: Kenntnisse der Vpn. über die Wirkungsweise von Thermostatventilen

Diagramm 8: Motive der Vpn. für Einstellungen am Thermostatventil

Diagramm 9: Akzeptanz einer Zeitregelung innerhalb der Wohnung

Diagramm 10: Geschlecht // Wirkungsweise Thermostat bekannt?

Diagramm 11: Aufenthaltsdauer der Vpn.

Diagramm 12: Verteilung der Raumtemperaturen

Diagramm 13: Bevorzugte Thermostatventilstellung bei Raumnutzung

Diagramm 14: Häufigkeit für Regeleingriffe am Thermostatventil

Diagramm 15: Veränderung der Ventilstellung beim Verlassen der Wohnung

Diagramm 16: Anzahl der Fensteröffnungen bei Stoßlüftung

Diagramm 17: Dauer einer Fensteröffnung bei Stoßlüftung

Diagramm 18: Veränderung der Ventilstellung bei Stoßlüftung

Diagramm 19: Anzahl der Fensteröffnungen bei Kipplüftung

Diagramm 20: Dauer einer Fensteröffnung bei Kipplüftung

Diagramm 21: Veränderung der Ventilstellung bei Kipplüftung

Diagramm 22: Bevorzugte Thermostatventilstellung bei Raumnutzung

Diagramm 23: Häufigkeit für Regeleingriffe am Thermostatventil

Diagramm 24: Anzahl der Fensteröffnungen bei Stoßlüftung

Diagramm 25: Dauer einer Fensteröffnung bei Stoßlüftung

Diagramm 26: Veränderung der Ventilstellung bei Stoßlüftung

Diagramm 27: Anzahl der Fensteröffnungen bei Kipplüftung

Diagramm 28: Dauer einer Fensteröffnung bei Kipplüftung

Diagramm 29: Bevorzugte Thermostatventilstellung bei Raumnutzung

Diagramm 30: Häufigkeit für Regeleingriffe am Thermostat

Diagramm 31: Anzahl der Fensteröffnungen bei Stoßlüftung

Diagramm 32: Dauer einer Fensteröffnung bei Stoßlüftung

Diagramm 33: Anzahl der Fensteröffnungen bei Kipplüftung

Diagramm 34: Dauer einer Fensteröffnung bei Kipplüftung

Diagramm 35: Tägliche Nutzungsdauer von Aufenthaltsräumen

Diagramm 36: Thermostatventilstellung während der Raumnutzung

Diagramm 37: Häufigkeit für Regeleingriffe in Aufenthaltsräumen

Diagramm 38: Veränderung der Ventilstellung beim Verlassen der Wohnung

Diagramm 39: Anzahl der Stoßlüftungen in Aufenthaltsräumen

Diagramm 40: Dauer einer Stoßlüftung

Diagramm 41: Thermostatventilstellung // Änderung beim Verlassen des Raumes

Diagramm 42: Thermostatventilstellung // Änderung beim Verlassen der Wohnung

Diagramm 43: Thermostatventilstellung // Änderung bei längerer Abwesenheit

Diagramm 44: Wärmedämmung // Änderung Thermostat beim Verlassen des Raumes

Diagramm 45: Wärmedämmung // Änderung Thermostat beim Verlassen der Wohnung

Verzeichnis der Kreuztabellen

Kreuztabelle 1: Alter // Akzeptanz einer separaten Zeitregelung pro Wohnung

Kreuztabelle 2: Geschlecht // Wirkungsweise Thermostatventil bekannt?

Kreuztabelle 3: Thermostatventilstellung // Änderung beim Verlassen des Raumes

Kreuztabelle 4: Thermostatventilstellung // Änderung beim Verlassen der Wohnung

Kreuztabelle 5: Thermostatventilstellung // Änderung bei längerer Abwesenheit

Kreuztabelle 6: Wärmedämmung // Änderung Thermostat beim Verlassen des Raumes

Kreuztabelle 7: Wärmedämmung // Änderung Thermostat beim Verlassen der Wohnung

Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen und Formeln

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Hinweis:

Bezeichnungen der Fragebogenfelder und der Variablen werden in diesem Verzeichnis nicht aufgeführt. Eine Definition dieser Bezeichnungen und Abkürzungen erfolgt mittels der Anhänge A1 bis A5 (siehe dazu auch 2.2.4, 2.2.5, 3.3, 4.4 und 4.5).

1 Einleitung, Überblick

Der Anstieg der Energiepreise und hohe Umweltbelastungen, welche durch Abgase hervorgerufen werden, haben dazu geführt, daß die Einsparung von Heizenergie in der heutigen Zeit immer mehr an Bedeutung gewinnt. Verschiedene bauliche und technische Maßnahmen, wie ein verbesserter Wärmeschutz von Gebäuden und der Einsatz von Niedertemperatur- und Brennwerttechnologie in Verbindung mit einer optimalen Regelung, tragen dem Rechnung. Aber auch in den Heiz- und Lüftungs-gewohnheiten der Bewohner liegen oft große Einsparpotentiale.

Immer häufiger werden jedoch an Außenwänden von Wohnungen feuchte Stellen und die Bildung von Schwärzepilzen beobachtet. Die Ursachen für diese unerwünschten Erscheinungen liegen zum einen in Baumängeln, zum anderen jedoch auch oft in einem falschen Heiz- und Lüftungsverhalten der Bewohner begründet.

So ändern beispielsweise einige Wohnungsnutzer nach dem Einbau von isolierverglasten und fugendichten Fenstern ihre Heiz- und Lüftungsgewohnheiten nicht, was oftmals dazu führt, daß die Feuchtigkeit der Raumluft nur ungenügend abgeführt wird und teilweise an kälteren Wandflächen auskondensiert. Die Außenwand wird durchfeuchtet und leitet nun wesentlich mehr Heizenergie ins Freie. Die eigentlich beabsichtigte Energieeinsparung wird durch das Verhalten der Bewohner in ihr Gegenteil verkehrt und eine Sanierung der entstandenen Bauschäden verursacht oftmals zusätzliche Kosten.

Die Gerichte sprechen in diesem Zusammenhang von einem sogenannten Normverhalten der Nutzer, welche verpflichtet sind, dieses unter Zumutbarkeits-gesichtspunkten auf die Beschaffenheit der Wohnung abzustellen.^[1] Über die Definition dieses Normverhaltens und die Zumutbarkeit von Änderungen im Heiz- und Lüftungsverhalten gibt es teilweise widersprüchliche Aussagen. Das Landgericht Hannover und das Amtsgericht Bremerhaven betrachten ein drei- bis viermaliges Stoßlüften pro Tag für je 10 Minuten als ausreichend.^[2] Das Landgericht Düsseldorf hält hingegen mehrere Stoßlüftungen am Tag und die Beheizung sämtlicher Räume auf mindestens 17 °C für unzumutbar.^[3] Ein Vermieter kann nach Auffassung des Landgerichts Itzehoe nicht verlangen, daß die Mieter Schlafzimmer heizen, wenn sie gewohnt sind, kalt zu schlafen.^[4] Nach Meinung des Oberlandesgerichts Celle reicht es nicht aus, wenn der Vermieter darauf hinweist, daß das Haus nach den seinerzeit gültigen DIN-Normen wärmegedämmt und somit mängelfrei sei.^[5] Und nach Meinung des Landgerichts Hamburg schuldet der Mieter keine besondere „Klimapflege“ für seine Wohnung.^[6]

Die hier vorliegende Arbeit untersucht das tatsächliche Heiz- und Lüftungsverhalten von Wohnungsnutzern. Zu diesem Zweck wurde eine Umfrage zu diesem Thema entwickelt, unter 337 Mietern einer Wohnungsbaugenossenschaft in Berlin durchgeführt und ausgewertet.

Sie kann eine Grundlage bilden, um technische und bauliche Maßnahmen zum Wärmeschutz mit vorhandenen Nutzergewohnheiten besser in Übereinstimmung zu bringen und Richtlinien bezüglich eines richtigen Heiz- und Lüftungsverhaltens für die Mieter zu erstellen.

Die vorliegende Arbeit gliedert sich wie folgt:

Im Kapitel Planungsphase werden die Ziele sowie die Konzeption der Befragung dargestellt. Es werden die verschiedenen Ebenen der Erhebung mit ihren Abhängigkeiten näher erläutert. Die Struktur des entwickelten Fragebogens und die Auswahl der zu erfassenden Daten werden beschrieben.

Die Durchführung der Befragung unter Mietern einer Wohnungsbaugenossenschaft in Berlin-Lichtenberg wird im nächsten Kapitel näher erläutert.

Die Eingabe der dabei erfaßten Daten erfolgte mittels Eingabemasken einer eigens hierfür erstellten MS-Access-Datenbank^[7], deren Beschreibung im Anschluß erfolgt. Ebenso ist die Datenübergabe an das Datenanalyseprogramm SPSS^[8], deren Auf-bereitung und Umkodierung beschrieben.

Theoretische Betrachtungen zu den in den Auswertungen berechneten statistischen Maßzahlen und deren Darstellungsarten sowie den angewendeten Verfahren schließen sich an.

Wesentliche Ergebnisse einer Teilauswertung der Befragung folgen und eine Zu-sammenfassung beschließt diese Arbeit.

2 Planungsphase

2.1 Befragungsziele

Mittels einer Erhebung unter Wohnungsmietern sollen Erkenntnisse über deren Heiz- und Lüftungsgewohnheiten gewonnen werden. Ziel ist es, einen Gesamtüberblick zu erhalten und bestehende Abhängigkeiten im Verhalten zu erkennen. Die theoretischen Kenntnisse der Nutzer bezüglich der Wirkungsweise der von ihnen benutzten Thermostatventile und ihre Umsetzung sind ebenso von Interesse, wie die Gründe für Regeleingriffe. Aber auch die Vorgänge in den einzelnen Räumen einer Wohnung, die mögliche Akzeptanz von neuen Varianten der Einzelraumregelung seitens der Wohnungsnutzer und ihre Zufriedenheit mit den bestehenden Heizungsanlagen werden betrachtet.

Grundsätzlich möchte ich jedoch darauf hinweisen, daß der Hauptteil dieser Arbeit dem Bereich der deskriptiven Statistik zuzuordnen ist, d. h., die ermittelten Daten werden zusammengefaßt, graphisch dargestellt und zur Berechnung von statistischen Maßzahlen herangezogen. Darüber hinaus werden auch einige hypothetische Über- legungen bezüglich des Vorliegens von Zusammenhängen überprüft.

2.2 Konzeptionelle Vorbereitung

Eine Untersuchung der Nutzergewohnheiten und des daraus resultierenden „Raumverhaltens“ gestaltet sich aufgrund der Komplexität des zu betrachtenden Gesamtsystems schwierig. Es gilt, eine Vielzahl von für die Untersuchung relevanten unabhängigen und abhängigen Merkmalen (Variablen) zu erfassen. Bei einer unabhängigen Variable (z. B. „Nutzzeit eines Raumes“) handelt es sich dabei um ein Merkmal, dessen Auswirkung auf eine abhängige Variable (z. B. „Anzahl der Regeleingriffe am Thermostatventil“) überprüft wird.^[9]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Befragungsrelevante Ebenen der Datenerfassung und Abhängigkeiten

Diese Variablen treten, wie in Abbildung 1 dargestellt, in verschiedenen hierarchischen Ebenen auf. Dabei bilden „Raum“ und „Bewohner“ je eine untere Ebene. Während der Befragung ist jedoch eine Erfassung von redundanten Daten aufgrund der verschiedenen Ebenen nicht praktikabel. Eine eindeutige Zuordnung ist aber im Rahmen der Auswertung unbedingt notwendig. So sollte beispielsweise das „Baujahr eines Hauses“ nur einmal pro Gebäude und nicht für jeden einzelnen Raum im entsprechenden Haus erfaßt werden, später aber auch einzelnen Räumen des Gebäudes zugeordnet werden können.

Kompliziert gestaltet sich die Beurteilung des „Raumverhaltens“, da bei Mehrpersonenhaushalten verschiedene Bewohner unabhängig voneinander auch oftmals gegensätzliche Eingriffe im betrachteten Raum ausführen.

2.2.1 Vorerhebungen

Um mögliche Fehlerquellen aufgrund der Komplexität der Thematik ausschließen zu können, wurden im Vorfeld drei Testumfragen mit verschiedenen pragmatischen Ansätzen durchgeführt und ausgewertet. Ziel war es, eine optimale Strukturierung der Datenerhebung zu erreichen, möglichst viele relevante Variablen zu berücksichtigen, die benutzten Fragestellungen zu prüfen und eine praktikable Erfassung und Auswertbarkeit mittels Computer zu erreichen.

Der methodische Ansatz bestand zunächst darin, die Vorgänge in den einzelnen Räumen einer Wohnung, also das „Raumverhalten“ zu erfassen. Eine detaillierte Betrachtung der individuellen Nutzergewohnheiten der einzelnen Bewohner sollte zunächst nicht erfolgen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Hierarchiestruktur Vorerhebung 1 und 2

Es wurde eine berlinweite Zufallsstichprobe (siehe dazu auch Bortz^[10] ) mittels Postwurfsendung konzipiert und als erste Vorerhebung im Bekanntenkreis durchgeführt. Der dafür erstellte Fragebogen war selbsterklärend und konnte von den zu befragenden Personen (Versuchspersonen, abgekürzt Vpn.) selbständig und ohne weitere Hilfe von Interviewern ausgefüllt werden. Er war, wie in Abbildung 2 dar- gestellt, in zwei Hierarchieebenen für die Bereiche Wohnung und Räume gegliedert.

Der wohnungsrelevante Teil beinhaltete dabei auch Fragen, die das zugehörige Gebäude (z. B. Alt- oder Neubau, Heizungsart) und das soziale Umfeld der Vpn. betrafen. Der raumrelevante Teil mußte für jeden einzelnen Raum der Wohnung erneut ausgefüllt werden, die jeweilige Raumnutzung war dabei zur Sicherstellung der Vergleichbarkeit der Daten während der Auswertung durch verschiedene Nutzungskategorien vorgegeben. Um mögliche Verständnisprobleme bei den gestellten Fragen zu minimieren, waren diese einfach strukturiert und zum Großteil mit vordefinierten Antwortmöglichkeiten im Ankreuzverfahren versehen. Das Meßniveau der Variablen (siehe dazu auch Lohse / Ludwig und Bortz^[11] ) war deshalb auch bei Variablen der Intervall- und Verhältnisskala hauptsächlich nominal oder ordinal, was ihre empirische Aussagekraft teilweise erheblich einschränkte. Einen Gesamtüberblick über die in der Statistik bedeutsamen Meßniveaus und ihre jeweilige Aussagekraft soll, da auf diese Thematik im Rahmen dieser Arbeit nicht näher eingegangen wird, Tabelle 1 geben.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Meßniveaus in der Statistik und ihre Bedeutung nach Wolf^[12]

Aufgrund des nicht unerheblichen materiellen Aufwandes (für eine Befragung von 200 Haushalten wären bei durchschnittlich vier untersuchten Räumen pro Wohnung 1000 Teilfragebögen notwendig gewesen, hinzu kämen die Kosten für Porto), einer unsicheren Rücklaufquote und der teilweise unbefriedigenden Aussagekraft der erhobenen Daten wurde eine Zufallsstichprobe mittels Postwurfsendung verworfen.

Für die Durchführung der zweiten Vorerhebung wurde mit gleichem methodischem Ansatz ein verbesserter Fragebogen entwickelt. Da er für eine Befragung der Vpn. durch Interviewer vorgesehen war, wurden die verwendeten Fragestellungen konkreter, wodurch sich auch das Meßniveau vieler Variablen erhöhte. Bereits im Verlauf der Testumfrage traten jedoch Probleme bei der Erfassung des „Raumverhaltens“ in Mehrpersonenhaushalten auf. Da dieses aus der Summe der Eingriffe aller Wohnungs- bzw. Raumnutzer resultiert (siehe Abbildung 1 Seite 3), aber eine vollständige Anwesenheit dieser bei der Befragung oftmals nicht gegeben war, wurde das „Raumverhalten“ teilweise ungenau gemittelt. Das führte in der Folge dazu, daß auch die Ergebnisse der Vorerhebung partiell verfälscht wurden.

Die eigentliche Haupterhebung war während dieses Stadiums der Planung als Klumpenstichprobe (siehe dazu auch Bortz und Lohse / Ludwig^[13] ) vorgesehen, d. h., die zu befragenden Haushalte sollten bereits vorgruppiert sein (z. B. Bewohner eines Hauses oder Straßenabschnittes). Die Klumpen sollten dabei verschiedene soziale Schichten der Bevölkerung, aber auch verschiedene Bauweisen von Gebäuden und Arten von Heizungsanlagen repräsentieren. Das Verfahren der Klumpenbildung wurde aus organisatorischen Gründen notwendig, um eine Befragung durch Interviewer praktikabel gewährleisten zu können.

Wegen der beschriebenen Schwierigkeiten bei der Beurteilung des „Raumverhaltens“ und der zunehmenden Häufung von redundanten Daten, die aufgrund der Stichprobenklumpen und des aus nur zwei Hierarchieebenen bestehenden Fragebogens entstanden, wurde der bisher verfolgte methodische Ansatz verworfen.

Es wurde ein neues Konzept entwickelt, bei dem nicht das „Raumverhalten“, sondern das individuelle Verhalten der einzelnen Nutzer in verschiedenen Raumarten im Vordergrund steht. Dadurch wird es möglich, reale Daten auch dann zu erhalten, wenn nicht alle Wohnungsnutzer während der Befragung anwesend sind.

Der für die dritte Vorerhebung erstellte Befragungsbogen gliederte sich, wie in Abbildung 3 dargestellt, in Hierarchieebenen für die Daten der Bereiche Gebäude (Objekt), Wohnung und Einzelperson.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Hierarchiestruktur Vorerhebung 3

Die Vpn. sollten erneut im Klumpenverfahren als Bewohner von verschiedenen Gebäuden ausgewählt und von Interviewern nach ihren persönlichen Nutzer-gewohnheiten in maximal fünf Räumen ihrer Wohnung befragt werden. Diese Räume waren bereits wohnungsunabhängig durch ihre Nutzungsart als Aufenthaltsraum, Schlafraum, Küche, Bad oder Kinderzimmer vordefiniert. Notwendig wurde die Beschränkung der Raumanzahl, da die Datenerfassung und -auswertung tabellarisch erfolgt. Die Variablen (auch solche, die das Verhalten der Vpn. in den Räumen beschreiben) bilden dabei die feststehende Spaltenanzahl der Tabelle, die Anzahl der befragten Personen - und somit die erfaßten Merkmalsausprägungen - die variable Zeilenanzahl.

Dieses Befragungskonzept erwies sich weitgehend als praktikabel. Es wurde jedoch aufgrund des erheblichen Zeitaufwandes zur Durchführung einer Einzelbefragung und der damit verbundenen Einschränkung in der Auskunftsbereitschaft seitens der Vpn. notwendig, die Anzahl der Fragestellungen deutlich zu reduzieren. Außerdem mußten einige Fragestellungen bezüglich ihrer Verständlichkeit nochmals überarbeitet und teilweise mit veränderten vordefinierten Antwortmöglichkeiten versehen werden.

2.2.2 Methodischer Ansatz der Umfrage

Der methodische Ansatz der Haupterhebung entspricht in seinen wesentlichen Teilen dem der dritten Vorerhebung. Die in den ausgewählten Gebäuden bei der Befragung angetroffenen Personen werden nach ihren individuellen Heiz- und Lüftungsgewohnheiten in zwei Räumen der Wohnung befragt. Diese Räume werden durch den Interviewer vor Ort festgelegt und einer bestimmten, im Vorfeld bereits klassifizierten, Raumnutzungsart zugeordnet. Dabei wird angestrebt, einen Querschnitt der Raumnutzungsarten der untersuchten Wohnungen zu erhalten. Bei der Befragung verschiedener Personen eines Haushalts ist es möglich, diese zu unterschiedlichen Räumen bzw. Raumnutzarten innerhalb der betrachteten Wohnung zu befragen.

2.2.3 Personenabhängige und raumabhängige Betrachtungsweise

Die Ergebnisse der Umfrage widerspiegeln das Individualverhalten der Vpn., nicht aber die realen Vorgänge in den klassifizierten Raumarten. Eine Erhebung des realen „Raumverhaltens“ ist (so) nicht möglich, da dieses, wie bereits erwähnt, aus den Verhaltensweisen aller Personen resultiert, die den betreffenden Raum bzw. die Wohnung nutzen.

Da aber das „Raumverhalten“ auch von großem Interesse ist, wurden bereits während der Erhebungskonzeption die Voraussetzungen dafür geschaffen, alle interessierenden Auswertungen für den eingeschränkten Kreis der Einpersonen-haushalte durchführen zu können. Da in diesen Haushalten lediglich eine Person Regeleingriffe vornimmt, resultiert das „Raumverhalten“ direkt aus diesen Eingriffen. Es entfallen die Fälle, bei denen Personen gegensätzliche Eingriffe im betrachteten Raum durchführen.

Diese Ergebnisse sind aber aufgrund ihrer beschränkten Fallanzahl nur bedingt aussagekräftig. Außerdem hat die Haushaltsgröße ebenfalls einen Einfluß auf die individuellen Verhaltensweisen Einzelner und somit auch auf die Vorgänge in den untersuchten Räumen. Deshalb gelten die so gefundenen Resultate streng genommen nur für die untersuchten Einpersonenhaushalte, sie geben jedoch einen Anhaltspunkt für das durchschnittliche reale „Raumverhalten“.

2.2.4 Strukturierung des Fragebogens

Der für die Haupterhebung erstellte Fragebogen gliedert sich in drei Hierarchie-ebenen für die Daten der Bereiche Objekt, Wohnung und Einzelperson. Er ist in seiner gemäß 3.2 angepaßten Form im Anhang A3 enthalten.

Er besteht aus zwei Teilerhebungsbögen, wobei der erste Teilerhebungsbogen (Objektbogen) zur Aufnahme der Daten dient, welche die Gebäudeebene betreffen. Die Gebäude werden dabei während der Befragung im Feld Objekt-Nr ^[14] fortlaufend numeriert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Teilerhebungsbogen für Daten ab Wohnungsebene (Wohnungsbogen)

Der zweite Teilerhebungsbogen (Wohnungsbogen) dient zur Aufnahme der Daten einer Wohnung und ist in Abbildung 4 dargestellt. Er verfügt ebenfalls über das Feld Objekt-Nr und ist so eindeutig mit den Daten des zugehörigen Gebäudes verknüpft.

In dem mit Bereich A (Angaben zur Wohnung) gekennzeichneten Teil werden alle Variablen erfaßt, die einen Haushalt betreffen und nicht personenabhängig sind. Dabei werden die befragten Haushalte eines Gebäudes im Feld WE-Nr fortlaufend numeriert.

Alle personenbezogenen Daten der befragten Vpn. einer Wohnung sind in den Bereichen B und C (Einzelbefragung) tabellarisch erfaßt, wobei für jede Person eine Zeile pro Tabelle reserviert ist. Die Anzahl der befragten Vpn. pro Haushalt, die auf dem Erhebungsbogen aus Platzgründen auf sechs beschränkt ist, kann durch die Verwendung eines weiteren Bogens bei Bedarf bis auf maximal neun Personen erhöht werden. Dabei werden die befragten Personen pro Haushalt im Feld Pers-Nr wiederum fortlaufend numeriert.

Der Bereich C beinhaltet die personenbezogenen Daten des Heiz- und Lüftungsverhaltens für zwei konkrete Räume der Wohnung. Diese Räume werden vor Ort durch den Interviewer festgelegt und einer klassifizierten Nutzungsart im Feld Raumart zugeordnet. Dabei wird jede befragte Person zu je einem Raum mit Hauptnutzung (Unterbereich C1) und Nebennutzung (Unterbereich C2) interviewt.

Um die Möglichkeit zu haben, Personen zu mehr als nur zwei Räumen der Wohnung befragen zu können, wurden für zusätzlich bezogene Raumdaten des Nutzer-verhaltens fiktive Personennummern (Pers-Nr) größer oder gleich 10 vorgesehen. Durch eine Definition der gültigen Fälle im Rahmen der Auswertung (Pers-Nr<10) können die zusätzlichen Fälle bei entsprechender Notwendigkeit unberücksichtigt bleiben und verfälschen so die Meßergebnisse nicht. Die Erhebung der Daten für zusätzliche Fälle erfolgt nur in den Bereichen C1 und C2 des Fragebogens, der Bereich B wird nicht mehrfach pro Person erhoben.

Alle Felder des Fragebogens sind mit einer Kurzbezeichnung versehen. Diese gibt Aufschluß über die zugehörige Fragestellung, beinhaltet diese jedoch aus Platzgründen nicht vollständig. Die Erhebung der Daten erfolgt hauptsächlich numerisch. Grund hierfür ist die vorgesehene Dateneingabe und -auswertung mittels Computer, die sich so wesentlich praktikabler gestalten läßt. Nominal- oder ordinalskalierte Daten sind deshalb mit einer Legende versehen, die eine entsprechende Zahlenzuordnung für die möglichen Ausprägungen einer Variable enthält. Damit wird die Gefahr einer Verwechslung der Zuordnung durch den Interviewer während der Befragung erheblich reduziert.

Eine Besonderheit bildet die Variable Probleme mit (der) Heizungsanlage. Hier sind Mehrfachangaben durch die Vpn. möglich. Diese werden durch den Interviewer bestimmten Kategorien gemäß der zur Variable gehörenden Legende zugeordnet. Die Datenerfassung erfolgt dann im Ankreuzverfahren der Teilfelder, die den zugeordneten Kategorien entsprechen. Zur Vermeidung von Suggestionen sind für diese Variable keine Antwortvorgaben zur Vorlage für die Vpn. vorgesehen.

2.2.5 Auswahl der zu erfassenden Daten

Wie bereits erläutert, gilt es eine Vielzahl von verschiedenen relevanten Variablen in drei hierarchischen Ebenen zu erfassen. Diese Variablen beschreiben außer dem eigentlichen Individualverhalten der Vpn. auch die wesentlichen technischen, baulichen und sozialen Gegebenheiten, die einen Einfluß auf das Nutzerverhalten haben könnten.

Die wichtigsten Variablen der Objektebene sind:

- die Außentemperatur zum Zeitpunkt der Befragung,
- die Wärmedämmung des Gebäudes,
- die Wohnlage,
- das Alter des Gebäudes.

Um Probleme bei der Abschätzung des jeweiligen Gebäudealters zu vermeiden, ist dies bereits durch sieben mögliche Ausprägungen vorgegeben. Sie spiegeln verschiedene Zeitperioden der Bezugsfertigkeit von Gebäuden wider, welche dem Berliner Mietspiegel entnommen sind und so auch unterschiedliche Bauweisen repräsentieren (siehe dazu auch Berliner Mietspiegel^[15] ).

Die wichtigsten Variablen im Bereich der Wohnungsebene beschreiben die:

- Anzahl und Art der Bewohner,
- Nutzungszeit der Wohnung,
- Wohnungsgröße in m2,
- Anzahl der Räume,
- Heizkosten der Wohnung,
- Art der Heizkostenabrechnung,
- Heizungsart und -verteilung,
- Art der Küchen- und Badlüftung.

Da es im Verlauf der Vorerhebungen vor allem in Mehrpersonenhaushalten Schwierigkeiten bei der Angabe einer durchschnittlichen täglichen Nutzungszeit der Wohnung gab, wurden Kategorien als Antwortvorgabe für diese Variable eingeführt. Die Variablen Heizkostenabrechnung, Heizungsart und -verteilung sind Bestandteil der Wohnungsebene, da bei der Konzeption auch die Erhebung in teilmodernisierten Altbauten mit verschiedenen Heizsystemen pro Gebäude berücksichtigt wurde.

Die wichtigsten Variablen im Bereich Personenebene beschreiben:

- das Alter und Geschlecht der Vpn.,
- die Berufsausbildung der Vpn.,
- die Kenntnisse der Vpn. bezüglich der Thermostatventile,
- mögliche Gründe für Regeleingriffe,
- die mögliche Akzeptanz einer separaten Zeitregelung für die Heizung innerhalb der Wohnung,
- vorhandene Probleme bezüglich der Heizungsanlage.

Die Kenntnisse der Vpn. über die von ihnen benutzten Thermostatventile werden mit Hilfe der Kontrollfrage „Was bewirkt nach Ihrer Meinung ein Thermostatventil?“ durch den Interviewer eingeschätzt. Dabei hat dieser einen gewissen Ermessens-spielraum bei der Beurteilung der gegebenen Antworten. Da diese Befragung aber durch nur einen Interviewer mit entsprechenden Fachkenntnissen erfolgte (siehe dazu auch 3.4), dürfte das Ermessensniveau für alle Vpn. annähernd konstant sein.

Die wichtigsten Variablen im Bereich Personenebene, die für ausgewählte Räume der Wohnung erhoben werden, beschreiben:

- die Nutzungsart des Raumes,
- die individuelle tägliche Nutzzeit durch die Vpn.,
- die durch den Interviewer gemessene Raumtemperatur (nur bei Hauptnutzräumen),
- die durch die Vpn. empfundene Raumtemperatur,
- die Anzahl der individuellen Regeleingriffe am Thermostat,
- die individuell bevorzugte Thermostatventilstellung bei Raumnutzung,
- mögliche Veränderungen der Ventileinstellung durch die Vpn. bei Nicht- benutzung des Raumes in Abhängigkeit von der Dauer der Abwesenheit,
- die Anzahl, Art und Dauer der durch die Vpn. vorgenommenen Fenster- öffnungen pro Tag,
- eine mögliche Veränderung der Ventilstellung während der Raumlüftung,
- die Dichtheit der Fenster.

Dabei sind, resultierend aus den Erfahrungen der Vorerhebungen, die Fragen nach der Anzahl der Regeleingriffe, der empfundenen Raumtemperatur, einer veränderten Ventilstellung bei Nichtbenutzung des Raumes bzw. Raumlüftung und der Dauer von Stoßlüftungen bereits mit Antwortvorgaben für die Vpn. versehen. Dadurch wird das Meßniveau der diesen Fragestellungen entsprechenden Variablen zwar teilweise gemindert, das Verständnis der Vpn. für diese Fragestellungen jedoch erhöht.

Ich möchte abschließend bemerken, daß die verwendete Anzahl der Variablen durch die Auskunftsbereitschaft der Vpn. und die Komplexität der Thematik eingeschränkt wurde. Die Auswahl wurde so getroffen, daß die Variablen einen Großteil der möglichen Einflußfaktoren abdecken, mögliche bauliche und technische Besonder-heiten einschließen, für die Vpn. leicht verständlich sind und einen Gesamtüberblick über die Heiz- und Lüftungsgewohnheiten der Befragten Personen ergeben.

Alle Variablen der Wohnungs- und Personenebene sind detailliert in den im Anhang A1 und A2 befindlichen Fragenkatalogen zusammengestellt (siehe dazu auch 3.3). Die Variablen der Objektebene sind dem Objektbogen im Anhang A3 zu entnehmen. Die Ausprägungen von Variablen mit Antwortvorgaben für die Vpn. sind ebenfalls in diesen Anhängen enthalten.

3 Durchführung der Befragung

3.1 Grundgesamtheit und Stichprobe

Die Auswahl der zu befragenden Personen als einzelne Elemente der Stichprobe hat einen großen Einfluß auf die Aussagekraft der gesamten Erhebung. Diese Einzelelemente sollen möglichst gut die zu beschreibende Grundgesamtheit repräsentieren. Da aber die Erhebung durch Interviewer erfolgt, ist eine Zufallsauswahl, bei der für jedes Element der Grundgesamtheit eine berechenbare Wahrscheinlichkeit besteht, in die Stichprobe aufgenommen zu werden^[16], nicht zweckmäßig und es wurde eine modifizierte Klumpenstichprobe geplant. Dabei sind die Vpn. bereits als Bewohner eines Gebäudes vorgruppiert. Auf der Gebäudeebene erfolgt anstelle einer Vollerhebung aller Hausbewohner eine Erhebung aller bei der Befragung angetroffenen Personen.

Während der Planung der Erhebung wurden mit der Firma Techem, die im Stadt- gebiet Berlin einen Großteil der Heizkostenabrechnungen durchführt, Gespräche bezüglich einer Kooperation geführt. Ziel sollte es sein, mit Hilfe bereitgestellter Daten geeignete Klumpen auswählen zu können und durch eine terminliche Koordination des jährlichen Ablesens der Heizkostenverteiler mit der geplanten Umfrage einen hohen Anteil der ausgewählten Haushalte zu erreichen. Die Klumpen sollten im Stadtgebiet Berlin ausgewählt werden und verschiedene Bauarten, Gebäudealter und Wohnungsgrößen - entsprechend des seitens der Firma Techem zur Verfügung gestellten Datenbestandes - beinhalten. Aus organisatorischen Gründen kam es jedoch nicht zu dieser Zusammenarbeit.

Um dennoch die Erhebung praktikabel zu gestalten, wurde eine Kooperation mit der Wohnungsbaugenossenschaft „Vorwärts“ in Berlin-Lichtenberg eingegangen. Diese verwaltet in ihrem Gebäudebestand sogenannte Plattenbauten der ehemaligen DDR. Anhand der Zusammensetzung dieses Bestandes und Vorschlägen seitens der WBG wurden als Klumpen Gebäude ausgewählt, die verschiedene Bautypen und Wohnungsgrößen repräsentieren.

Die Grundgesamtheit der Stichprobe der Umfrage bilden, entgegen der ursprüng-lichen Konzeption einer berlinweiten Erhebung, die Mieter der Wohnungs-baugenossenschaft „Vorwärts“ in Berlin-Lichtenberg. Die Ergebnisse der Umfrage geben deshalb lediglich Hinweise auf mögliche Nutzergewohnheiten von Mietern in Plattenbauten der neuen Bundesländer. Sie können nicht ohne Prüfung auf andere Gebäudearten und Bevölkerungsgruppen übertragen werden, da spezifische Zusammenhänge im Nutzerverhalten nicht ausgeschlossen werden können.

Ausdrücklich sei darauf hingewiesen, daß die Signifikanz der gefundenen Ergebnisse auch von der Größe der Stichprobe (siehe dazu auch Lohse / Ludwig, Bortz^[17] ) abhängt. Diese variiert jedoch in Abhängigkeit von der bei der jeweiligen Auswertung betrachteten Hierarchie- oder Raumnutzebene. Je kleiner dabei die betrachtete Teilstichprobe ist, um so weniger können verläßliche Schlüsse auf die Grundgesamtheit gezogen werden.

Durch die Einschränkung der Grundgesamtheit der Erhebung wurden die Variablen Lage des Hauses, Heizkostenabrechnung und Heizungsart mit nur einer Ausprägung erfaßt. Obwohl sie somit statistisch für diese Stichprobe keine auswertbare Aussagekraft haben, wurden sie aus Gründen einer möglichen Erweiterung der Erhebung und der damit verbundenen Ausweitung der Grundgesamtheit beibehalten.

3.2 Anpassung der Variablen und des Fragebogens

Die Kooperation mit der Wohnungsbaugenossenschaft machte es erforderlich, den unter 2.2.4 beschriebenen Fragebogen partiell anzupassen.

Die Felder der Variablen Lage des Hauses, Heizkostenabrechnung und Heizungsart, die infolge der Beschränkung der Grundgesamtheit lediglich je eine Ausprägung besitzen, wurden grau unterlegt und mit der jeweiligen Konstante versehen. Außerdem wurden die Felder der Variablen Alter des Hauses, Dämmung, Bautyp, Heizkosten, Anzahl der Räume, Wohnungsgröße, Verteilung und Art von Küchen- und Badlüftung, deren Ausprägungen seitens der WBG zur Verfügung gestellt werden, ebenfalls grau unterlegt. Dadurch wird es dem Interviewer während der Befragung erleichtert, diese Felder zu übergehen und einen besseren Überblick zu behalten.

Abweichend von der unter 2.2.4 beschriebenen Numerierung der befragten Haushalte im Feld WE-Nr werden während der Befragung die Wohnungsnummern entsprechend der Systematik der WBG vergeben (Geschoß, fortlaufende Wohnungsnummer pro Geschoß). Dies ermöglicht eine spätere Zuordnung der seitens der WBG für die jeweiligen Wohnungen bereitgestellten Daten. Um Auswertungen innerhalb der Objektebene durchführen zu können, wird während der Dateneingabe die zusätzliche Variable WNr eingeführt, bei der die Wohnungen eines Gebäudes, wie unter 2.2.4 beschrieben, fortlaufend numeriert werden (siehe dazu auch 4.2, Tabelle 2).

Der so angepaßte Fragebogen ist im Anhang A3 beigefügt.

3.3 Erstellung von Fragenkatalogen

Die im Fragebogen enthaltenen Kurzbezeichnungen der Variablen geben aus Platzgründen nur einen Hinweis auf die zugehörigen Fragestellungen. Es ist jedoch erforderlich, daß diese für alle Vpn. in der gleichen Art und Weise gestellt werden. Ebenso ist es notwendig, eine mögliche suggestive Beeinflussung der Vpn. durch den Interviewer zu vermeiden. Deshalb wurden alle Fragestellungen konkret formuliert und in zwei Fragenkatalogen zusammengefaßt.

Der Fragenkatalog für die Vpn. ist im Anhang A1 beigefügt. Er enthält fortlaufend numeriert alle Fragestellungen der Wohnungs- und Personenebene in der vorgesehenen Reihenfolge der Befragung. Bei Variablen mit Antwortvorgaben für die Vpn. sind alle Antwortmöglichkeiten als neutrale Aufzählungen dargestellt und zur Vermeidung von Suggestionen nicht mit den entsprechenden numerischen Zuordnungen versehen. Dieser Fragenkatalog wurde zur Vorlage für die zu befragenden Personen entwickelt, welche ihn bei Akzeptanz abarbeiten und direkt beantworten können. Dabei werden die Fragen 1 bis 3, die Bestandteil der Wohnungsebene sind, nur einmal pro Haushalt erfaßt. Die Fragen 4 bis 8, welche Bestandteil der Personenebene sind, werden hingegen von allen Vpn. bearbeitet. Die Fragen 9 bis 21 auf der zweiten Seite des Kataloges werden pro Vpn. (mindestens) zweimal für die durch den Interviewer ausgewählten Räume beantwortet (siehe dazu auch 2.2.4).

Der Fragenkatalog für den Interviewer ist im Anhang A2 beigefügt und enthält außer den vorzutragenden Fragestellungen mit den entsprechenden Antwortmöglichkeiten auch deren numerische Zuordnung.

In beiden Katalogen sind die Fragestellungen gleichermaßen in der Reihenfolge der vorgesehenen Bearbeitung numeriert. Diese Numerierung ist ebenfalls in der Kurzbezeichnung der jeweiligen Fragebogenfelder enthalten, wodurch eine eindeutige Zuordnung möglich ist.

Eine Besonderheit bildet Frage 12 nach der Motivation für Regeleingriffe. Diese Frage wird aus methodischen Gründen abweichend von der aus dem Fragebogen ersichtlichen Reihenfolge gestellt, deshalb ist das entsprechende Feld des Fragebogens gesondert gekennzeichnet.

3.4 Ablauf der Befragung

Die Umfrage wurde unter Mietern der Wohnungsbaugenossenschaft „Vorwärts“ in Berlin-Lichtenberg vom 12. Januar bis zum 22. Februar 1999 durchgeführt. Der Befragungszeitraum wurde in die Heizperiode gelegt, um möglichst reale Angaben zum Nutzerverhalten durch die Vpn. zu erhalten. Die Erhebung wurde seitens der Wohnungsbaugenossenschaft und der Technischen Universität Berlin durch Aushänge in den ausgewählten Gebäuden angekündigt, wobei keine konkreten Befragungstermine genannt wurden. Für jedes Gebäude war nur ein Befragungstag vorgesehen, welcher in der Verantwortung des Interviewers gewählt wurde. Die an diesem Tag in einem Gebäude angetroffenen Personen waren überwiegend auskunftsbereit. Die Befragung erfolgte durch nur einen Interviewer, der Diplomant im Studiengang Gebäudetechnik ist und über Fachwissen zur Beurteilung der Angaben der Vpn. verfügt. Er legitimierte sich bei den Vpn. durch ein Anschreiben der WBG in Verbindung mit seinem Personalausweis. Diese vertrauensbildende Maßnahme trug erheblich zum Erfolg der Umfrage bei.

Die Erhebung wurde in insgesamt 40 Gebäuden bzw. Hausaufgängen durchgeführt. Dabei wurden 337 verschiedene Personen in 270 Wohnungen zu ihren individuellen Verhaltensweisen in insgesamt 627 Räumen befragt. Unterteilt waren diese Räume in 364 Räume mit Hauptnutzung und 263 Räume mit Nebennutzung.

4 Eingabe und Aufbereitung der Daten

Die für diese Stichprobe gesammelten Daten gliedern sich, wie beschrieben, in drei Hierarchieebenen und stammen aus zwei unterschiedlichen Datenquellen. Um eine diesen Gegebenheiten Rechnung tragende praktikable Dateneingabe in den Computer zu gewährleisten, wurde eine relationale Datenbank angelegt. Sie wurde mit dem Datenbankprogramm Microsoft Access für Windows 95, Version 7.00 erstellt. Die Aufbereitung und Umkodierung der eingegebenen Daten erfolgte mit dem Datenanalyseprogramm SPSS für Windows 95, Version 7.5.2, mit dem auch eine Teilauswertung der Stichprobe erfolgte.

4.1 Beschreibung der Datenbank

Die erstellte Datenbank Befragung Lichtenberg besteht - entsprechend den Hierarchieebenen der Erhebung - aus drei Einzeltabellen (Haus, KWohnung und Person)^[18] und ist zur Eingabe und Verwaltung großer Datenmengen geeignet. Abbildung 5 zeigt den Access Arbeitsbildschirm mit der geöffneten Tabelle KWohnung in der Datenblattansicht.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Access Arbeitsbildschirm mit einer geöffneten Tabelle

Die für die einzelnen Spalten der Tabelle(n) verwendeten Feldnamen entsprechen bereits den Beschränkungen, die das Analyseprogramm SPSS bei der Vergabe von Variablenbezeichnungen (siehe dazu auch RRZN / Universität Hannover^[19] ) vorgibt. Diese Beschränkung ist notwendig, um eine spätere problemlose Datenübertragung zwischen den beiden Programmen sicherzustellen. Um Verwechslungen zu vermeiden, entstanden die verwendeten Bezeichnungen jedoch in Anlehnung an die Kurzbezeichnungen der Felder des Fragebogens. Der in der Anlage A4 enthaltene Feldschlüssel (siehe dazu auch 4.5) enthält darüber hinaus eine eindeutige Zuordnung der Feldbezeichnungen des Fragebogens zu den Variablenbezeichnungen der Datenbank und der SPSS-Datendatei.

Der Felddatentyp^[20] der einzelnen Felder der Datenbanktabellen ist, mit Ausnahme der Bemerkungsfelder, der Datentyp Zahl. Die Feldgröße^[21] dieser Zahlenfelder ist Long Integer für Eingaben von positiven oder negativen Ganzzahlen bzw. Single für positive oder negative Dezimalzahlen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Entwurfsansicht einer Tabelle

Abbildung 6 zeigt die Entwurfsansicht der Tabelle Person und soll dies verdeutlichen. Die einzelnen Spalten der Tabelle werden in dieser Ansicht durch die Spalte Feldname abgebildet und die jeweilige Feldgröße kann pro Zeile bestimmt werden.

Auf eine Definition von Gültigkeitsregeln zur Prüfung von Dateneingaben wurde aufgrund der hohen Variablenzahl weitgehend verzichtet, es erfolgt lediglich die Prüfung der Felddatentypen und Feldgrößen während der Eingabe.

Für alle konstant zu haltenden Felder, die durch die unter 3.1 beschriebene Einschränkung der Grundgesamtheit entstanden, wurden entsprechende Standard-werte definiert. Dadurch entfällt eine Eingabe von Daten in diese Felder im Rahmen dieser Stichprobe.

4.1.1 Beziehungen zwischen den Tabellen

Die Datensätze der einzelnen Tabellen werden über verschiedene Primärschlüssel in den jeweiligen Tabellen eindeutig identifiziert. Dabei bildet der (einfache) Primärschlüssel für die Tabelle Haus das Feld ObjNr ^[22] , das dem unter 2.2.4 beschriebenen Feld Objekt-Nr im Fragebogen entspricht. Die Tabelle KWohnung besitzt einen zusammengesetzten Primärschlüssel, der aus den Feldern ObjNr und WENr (das dem Feld WE-Nr im Fragebogen entspricht, siehe 2.2.4) besteht. Die Tabelle Person besitzt ebenfalls einen zusammengesetzten Primärschlüssel, der aus den Feldern ObjNr, WENr, und PersNr (das dem Feld Pers-Nr im Fragebogen entspricht, siehe 2.2.4) besteht. Beispielhaft sind die Primärschlüssel der Tabelle Person in Abbildung 6 durch die Schlüsselsymbole am linken Rand gekennzeichnet.

Die drei Tabellen der Datenbank stehen entsprechend den Hierarchieebenen der Erhebung in Beziehungen miteinander. Dabei ist die Mastertabelle^[23] Haus über eine Eins-zu-Viele-Beziehung (1:i-Beziehung) mit der Detailtabelle KWohnung verknüpft. Diese stellt wiederum eine Mastertabelle für die Detailtabelle Person (1:k-Beziehung) dar (siehe dazu auch Abbildung 3, Seite 6). Die Verknüpfung der Tabellen erfolgt über die Primärschlüssel und ist in Abbildung 7 dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Beziehungen zwischen den Tabellen der Datenbank

4.1.2 Dateneingabemasken

Zum Zweck der eigentlichen Dateneingabe in die drei Tabellen der Datenbank wurden sechs Dateneingabemasken als Formulare erstellt. Diese unterteilen sich in vier Hauptformulare und zwei Unterformulare, welche in die Hauptformulare integriert sind und von diesen automatisch aufgerufen werden.

Das Formular Befragung Objektebene dient als Maske zur Eingabe der Daten, die mittels dem Objektbogen für verschiedene Gebäude erfaßt wurden (siehe dazu auch 2.2.4 und Anhang A3). Es zeigt pro Datensatz sieben Eingabefelder an. Visuell entspricht das Formular dabei dem Objektbogen, wobei die gemäß 3.2 grau unterlegten Felder fehlen.

Das Formular Nachtrag Hausdaten dient als Maske zur Eingabe der Daten, welche die Objektebene betreffen und seitens der WBG bereitgestellt wurden. Es besteht aus fünf Feldern, wobei die Felder ObjNr und Straße zum Aufrufen und Zuordnen der einzelnen, mittels dem Formular Befragung Objektebene eingegebenen, Datensätze dienen.

Die in diese beiden Formulare eingegebenen Daten bilden den gesamten Datenbestand der Tabelle Haus, welcher für diese Stichprobe aus 40 Einzeldaten-sätzen besteht.

Das Formular Befragung Wohnung / Personenebene ist in Abbildung 8 dargestellt und dient zur Eingabe der Daten, die mittels dem Wohnungsbogen erfaßt wurden. Visuell entspricht das Formular dabei diesem, jedoch fehlen auch hier die gemäß 3.2 grau unterlegten Felder.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8: Formular „Befragung Wohnung / Personenebene“

Die Eingabemaske besteht aus einem Hauptformular mit sechs Eingabefeldern für die Wohnungsebene. Nach erfolgter Eingabe dieser Daten springt der Cursor in ein Unterformular, in das die Daten der in diesem Haushalt befragten Vpn. eingegeben werden. Die Zuordnung der Personendaten zum entsprechenden Haushalt erfolgt dabei durch die Übernahme der Felder ObjNr und WENr in die Tabelle Person automatisch. Das Unterformular ist tabellarisch aufgebaut und besteht aus 47 Eingabefeldern pro befragter Person.

Abbildung 8 zeigt ein bereits ausgefülltes Formular für den unter 2.2.4 beschriebenen Sonderfall, daß Personen zu mehr als zwei Räumen der Wohnung befragt wurden. Die zusätzlichen bezogenen raumrelevanten Daten des Nutzerverhaltens haben die fiktiven Personennummern (PersNr) 11 und 12. Um die Meßergebnisse nicht zu verfälschen, fehlen für diese „fiktiven Personen“ die Daten des Bereiches B des Wohnungsbogens.

Das in Abbildung 9 dargestellte Formular Nachtrag Wohnungsdaten dient als Maske zur Eingabe der Daten, die die Wohnungsebene betreffen und seitens der WBG bereitgestellt wurden. In diesem Formular werden alle Datensätze der in einem Gebäude befragten Haushalte tabellarisch aufgelistet. Die Felder ObjNr und Straße werden dabei aus der Tabelle Haus bezogen und dienen als Navigationshilfe zwischen den Datensätzen der einzelnen Gebäude. Die Abbildung zeigt ein bereits ausgefülltes Formular.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 9: Formular „Nachtrag Wohnungsdaten“

Die in die Formulare Befragung Wohnung / Personenebene und Nachtrag Wohnungsdaten eingegebenen Daten bilden die gesamten Datensätze der Tabellen KWohnung (270 Einzeldatensätze für diese Stichprobe) und Person (367 Einzel- datensätze für diese Stichprobe).

4.2 Datenübergabe

Die Übergabe der Tabellen Haus, KWohnung und Person der Datenbank an das Analyseprogramm SPSS erfolgt mittels der ODBC-Schnittstelle. Diese Schnittstelle ermöglicht die Verwendung und das Importieren von Daten verschiedenster Plattformen. SPSS bietet zum Einlesen einen eigenen Menüpunkt (Datei / Datenbank einlesen) mit einer durch Dialogboxen vorgegebenen Verfahrensweise.

Die unterschiedlich großen Datensätze der drei Tabelle werden während des Datenimportes über die Primärschlüssel der jeweiligen Tabellen und die Beziehungen zwischen ihnen identifiziert und zu einer neuen Datentabelle zusammengefaßt. Dabei werden jedem Datensatz der Accesstabelle Person gemäß den definierten Primärschlüsseln die zugehörigen Datensätze aus den Tabellen Haus und KWohnung hinzugefügt.

Die für die einzelnen Spalten der Datenbanktabellen verwendeten Feldnamen werden, da sie bereits den SPSS-Konventionen entsprechen, vom Analyseprogramm als Variablendefinition im Dateneditor übernommen.

Die so entstandene SPSS-Datendatei enthält die Daten der verschiedenen Hierarchie- ebenen der Erhebung in einer einzigen Tabelle. Bei Auswertungen ist dies zu berücksichtigen und gegebenenfalls bei Betrachtungen, die innerhalb einer Ebene durchgeführt werden, eine entsprechende Fallbeschränkung vorzunehmen. Die aufgrund der Hierarchiestruktur vorgesehenen möglichen Fallbeschränkungen sind in Tabelle 2 zusammengefaßt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2: Mögliche Fallbeschränkungen aufgrund der Hierarchiestruktur

Die in Tabelle 2 angegebenen Definitionen gültiger Fallzahlen für Hauptraumklassen entsprechen streng genommen nicht den Hierarchieebenen der Erhebung. Da das Nutzerverhalten jedoch raumbezogen ist, kann so eine entsprechende Fallbe-schränkung erfolgen. Betrachtet wird dann jedoch nicht das „Raumverhalten“, sondern das individuelle Verhalten der Vpn. in den Raumgruppen.

In allen durchgeführten Auswertungen sind Einschränkungen der Fallzahlen gesondert dokumentiert. Dies gilt auch für Fallbeschränkungen, die nicht in obiger Tabelle angegeben sind.

4.3 Aufbereitung der Daten mit SPSS

Die an das Datenanalyseprogramm SPSS übergebenen Datensätze stellen die numerischen Rohdaten der Erhebung dar. Diese müssen vor der eigentlichen Auswertung aufbereitet werden. Dabei werden den SPSS-Variablennamen und den verschiedenen Ausprägungen leicht verständliche Bezeichnungen zugeordnet und Fehlwerte definiert.

Außerdem erfolgt, vor allem beim Vorliegen von verhältnis- oder intervallskalierten Variablen (siehe Tabelle 1, Seite 5), eine Verdichtung der einzelnen Merkmals-ausprägungen. Dies dient dazu, vorhandene Gesetzmäßigkeiten besser in den Vordergrund treten zu lassen.

4.3.1 Labelzuweisung und fehlende Werte

Die vergebenen Variablenbezeichnungen sind, da sie SPSS-Konventionen unter-liegen, nur wenig aussagekräftig. Deshalb wurden ihnen verschiedene Labels (Etiketten) zugewiesen, welche die zugehörigen Fragestellungen beschreiben.

Die numerischen Variablenwerte der einzelnen Ausprägungen bekamen ebenfalls entsprechend ihrer Bedeutung Labels zugeordnet. Diese Labels werden in den einzelnen Feldern der SPSS-Datendatei angezeigt und sind auch Bestandteil der während der Auswertung erstellten Häufigkeitstabellen und Grafiken. Ein Beispiel für eine Zuordnung ist in Abbildung 10 dargestellt, das die Labelzuordnung für die Variable hraum ^[24] zeigt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 10: Beispiel für eine Labelzuordnung

Zur Berechnung statistischer Maßzahlen werden weiterhin die numerischen Variablenwerte benutzt und in den für diese Werte erstellten Tabellen „Statistiken“ angezeigt.

Bei einigen Auswertungen sind bestimmte Ausprägungen von Variablen (z. B . „keine Angabe“ oder „ weiß nicht“) für statistische Berechnungen nicht zweckmäßig. Diese werden deshalb als fehlende Werte (Missings) im Rahmen der Variablendefinition deklariert. Da diese Werte jedoch bei anderen Betrachtungen durchaus von Interesse sein können, ist diese Definition der fehlenden Werte veränderbar und bei allen Auswertungen - falls durchgeführt - gesondert angegeben und beschrieben. Die Hinweise im SPSS-Kodierschlüssel (siehe Anhang A5) auf Missings (Syntax M) sind deshalb nur eine „Momentaufnahme“ und nicht für alle durchgeführten Auswertungen gültig.

Anders verhält es sich bei systemdefinierten fehlenden Werten (System Missings), die von SPSS automatisch definiert werden, wenn sich in einzelnen Zellen des Eingabebereichs keine Werte befinden. Dies ist bei fehlenden Angaben, den Teilfeldern der Fragen mit Mehrfachantwortmöglichkeiten und auch aufgrund der Hierarchiestruktur der Erhebung (z. B. bei mehrfach befragten Personen mit persnr>10 bei Angaben zum Fragebogenbereich B) möglich. Eine Angabe der System Missings ist in den Auswertungstabellen enthalten.

4.3.2 Umkodierung und Datentransformation

Variablen mit einer hohen Anzahl von verschiedenen Ausprägungen, aber nur wenigen Fällen pro Ausprägung, lassen Gesetzmäßigkeiten von untersuchten Erscheinungen oft nicht deutlich hervortreten (z. B. in Häufigkeitstabellen, Balken-diagrammen und Kreuztabellen). Deshalb werden diese Variablen in neue Variablen umkodiert. Dabei werden die benachbarten Merkmalsausprägungen der jeweiligen Ursprungsvariable zu Gruppen (Klassen) zusammengefaßt, wobei die jeweiligen Klassenmitten die neuen Merkmalsausprägungen der umkodierten Variable bilden.

Dabei fällt den gewählten Klassenenbreiten eine besondere Bedeutung zu, da durch zu große Klassenbreiten Besonderheiten verwischt werden können. Zu kleine Klassenbreiten führen dagegen zu einer zu großen Anzahl von verschiedenen Ausprägungen und geringer Übersichtlichkeit.^[25]

Bortz^[26] gibt zur Bildung von Klassenbreiten fünf Faustregeln an, die weitgehend bei der ersten Klassenbildung von intervall- und verhältnisskallierten Variablen berücksichtigt wurden. Auch die darin enthaltene Faustregel von Sturges, nach der die Anzahl der Kategorien m mit der Fallanzahl n nach der Beziehung [m≈1+3,32∙lg n] festzulegen sei, wurde hierfür weitgehend eingehalten.

Die so gebildeten klassifizierten Variablen dienen der Erstellung von Häufig-keitstabellen mit entsprechenden Balkendiagrammen. Für die ursprünglichen Daten werden diese nicht angegeben, lediglich durch SPSS automatisch erstellte Histogramme sind für die Ursprungsvariablen in den Auswertungen enthalten. Statistische Maßzahlen werden hingegen für beide Variablen berechnet.

Für verschiedene Testverfahren und bei der Überprüfung des Vorliegens von Zusammenhängen zwischen mehreren Variablen ist eine bestimmte Mindestanzahl von Fällen pro Merkmalsausprägung erforderlich (siehe dazu 5.3.1). Um diese zu gewährleisten, wurden weitere Variablen (teilweise auch mehrfach) klassifiziert, wobei die genannten Faustregeln nicht immer eingehalten werden konnten. Eine Begründung der für diese Variablen gewählten Klassenbreiten erfolgt bei Notwendigkeit im Kapitel 6.

Klassifizierte Variablen sind gesondert mit einer Zahl nach der Variablen-bezeichnung gekennzeichnet (z. B. hzeit1 als klassifizierte Variable für die Nutzzeit eines Hauptraumes mit der Ursprungsvariable hzeit). Eine Labelkennzeichnung dieser Variablen erfolgt ebenfalls.

Falls in den klassifizierten Variablen Randgruppen enthalten sind, die nicht die gleiche Breite wie die übrigen Klassen besitzen, ist dies in der Labelbezeichnung durch die Syntax [R] gekennzeichnet.

Aufgrund der hohen Anzahl von vorgenommenen Umkodierungen sollen diese im einzelnen hier nicht weiter beschrieben werden. Sie sind durch den im Anhang A5 enthaltenen SPSS-Kodierschlüssel dokumentiert.

4.4 Kodierschlüssel

Da die Gesamtzahl der Variablen 112 beträgt, soll auf eine detaillierte Beschreibung der einzelnen Variablen mit ihren Ausprägungen im Rahmen dieser Arbeit verzichtet werden. Eine Dokumentation erfolgt dennoch durch den im Anhang A5 enthaltenen Kodierschlüssel. Er enthält eine Aufstellung aller Variablen, Ausprägungen und Labels der SPSS-Datendatei Befragung Lichtenberg.sav. Darin sind auch die unter 4.3.2 beschriebenen klassifizierten Variablen enthalten.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 11: Angaben im Kodierschlüssel

Beispielhaft sollen die Angaben im Kodierschlüssel anhand der Abbildung 11 erläutert werden.

Die dargestellte Variable htvst1 bezieht sich gemäß dem Feldschlüssel im Anhang A4 (siehe dazu 4.5) auf Frage 13 des Fragenkataloges: „Nehmen Sie unabhängig von anderen Personen Einstellungen am Ventil vor, wenn Sie sich im genannten Raum aufhalten? Falls ja, welche Ventilstellung bevorzugen Sie?“. Die erste Zeile gibt Aufschluß über den SPSS-Variablennamen (htvst1) und das zugehörige Variablenlabel [ bevorzugte THV-St (Kl) ]. Die Angabe 1 im Variablennamen und (Kl) im Namenslabel besagt dabei, daß es sich um eine klassifizierte Variable handelt, deren Ursprungsvariable htvst (h steht für einen Raum mit Hauptnutzung, tvst steht für Thermostatventilstellung) ist. In der vierten Zeile erfolgt die Angabe der gemäß 4.3.1 für eine bestimmte Auswertung definierten fehlenden Werte von Ausprägungen (Missing Values: 9,00; 8,00). In den folgenden Zeilen sind die möglichen numerischen Ausprägungen der Variable mit ihren zugeordneten Labels aufgelistet. Dabei werden Missing Values mit M gekennzeichnet.

4.5 Feldschlüssel

Um eine Identifizierung der SPSS-Variablen sicherzustellen, wurde der im Anhang A4 enthaltene Feldschlüssel erarbeitet. Er entspricht dem visuellen Erscheinungsbild des Fragebogens, enthält jedoch anstelle der Feldbezeichnungen des Fragebogens die SPSS-Variablenbezeichnungen, die so eindeutig zugeordnet werden. Außerdem sind die Feldnummern des Fragebogens enthalten, wodurch auch eine eindeutige Zuordnung der einzelnen Variablen zu den Fragestellungen in den Fragenkatalogen möglich ist.

Weitere Angaben im Feldschlüssel sind:

- die möglichen Ausprägungen von Variablen und deren numerische Zuordnung gemäß dem verwendeten Fragebogen,
- als Fehlwert definierte Ausprägungen (siehe dazu 4.3.1),
- die Lage der einzelnen Variablen in der SPSS-Datendatei, durch die Nennung der jeweiligen Spaltennummer,
- Variablenbezeichnungen, die durch Umkodierung anderer Variablen entstanden sind (siehe dazu 4.3.2).

Außerdem ist durch die visuelle Anlehnung an den Fragebogen eine Zuordnung der Variablen zu den verschiedenen Hierarchieebenen der Erhebung leicht möglich. Da in den SPSS-Menüs zur Auswertung die Variablen nur mit der jeweiligen SPSS-Variablenbezeichnung angezeigt werden, erleichtert der Feldschlüssel die einzelnen Auswertungen erheblich und trägt dazu bei, einen Überblick über die insgesamt 112 verschiedenen Variablen in der SPSS-Datendatei zu behalten.

5 Theoretische Betrachtungen zur Auswertung

In diesem Kapitel werden in Kurzform die in der Anlage zur Diplomarbeit enthaltenen statistischen Auswertungen exemplarisch, anhand von Beispielen, erläutert. Der Hauptteil der Auswertungen ist dabei dem Bereich der deskriptiven Statistik zugeordnet, d. h., die erfaßten Daten werden tabellarisch und graphisch aufbereitet und dargestellt sowie zur Berechnung von statistischen Kennwerten herangezogen. Außerdem werden einige vermutete mehrdimensionale Zusammen-hänge an Hand von Kreuztabellen und statistischen Testverfahren überprüft.

5.1 Häufigkeiten

Mittels Häufigkeiten werden eindimensionale Verteilungen beschrieben. Folgendes Beispiel wurde zur Beschreibung gewählt: Untersucht werden soll das Lüftungs-verhalten der Vpn. in Aufenthaltsräumen. Es werden daher Häufigkeitsbetrachtungen für die Anzahl der Fensteröffnungen [pro Tag] vorgenommen. Als gültige Fälle werden alle Angaben von Personen zu Aufenthaltsräumen gewertet (hraum1=1).

Die Anzahl der Fensteröffnungen durch die Vpn. wird durch die verhältnisskalierte Variable höff beschrieben, deren Einzelelemente die Erhebungsdaten darstellen. Bedingt durch das Meßniveau dieser Variable gibt es jedoch eine hohe Anzahl von verschiedenen Merkmalsausprägungen, mit nur wenigen Fällen pro Ausprägung. Deshalb ist es nicht sinnvoll, für diese Variable eine Häufigkeitstabelle zu erstellen. Sie soll dennoch mittels eines Histogrammes, welches die Häufigkeitsverteilung beschreibt und in Abbildung 12 dargestellt ist, graphisch ausgewertet werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 12: Beispiel für ein Histogramm

SPSS generiert für das Histogramm automatisch verschiedene Kategorieklassen gleicher Breite und stellt die absoluten Häufigkeiten dieser Klassen in Form von aneinander anschließenden Flächen dar. Dabei werden auch Klassen angezeigt, in denen keine Fälle vorhanden sind. Zusätzlich wird in Histogrammen die Standardabweichung, das arithmetische Mittel und die Fallzahl angegeben. Überlagert wird das Histogramm von einer Normalverteilungskurve, die anzeigt, wie eine Normalverteilung bei Daten gleichen Mittelwertes und gleicher Streuung aussehen würde.

Histogramme sind nur sinnvoll bei kontinuierlichen Daten der Intervall- oder Verhältnisskala und in der Anlage zur Diplomarbeit hauptsächlich zu Vergleichs-zwecken angegeben.

Um vorhandene Gesetzmäßigkeiten besser zu erkennen, wurde die Variable höff klassifiziert und in die Variable höff1 umkodiert. Für diese neue Variable ist es möglich, eine aussagekräftige Häufigkeitstabelle zu erstellen. Abbildung 13 zeigt die Häufigkeitstabelle der Variable höff1 für das gewählte Beispiel.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 13: Beispiel für eine Häufigkeitstabelle

Die einzelnen Ausprägungen der Variable werden mittels den definierten Wertelabels in der ersten Tabellenspalte angegeben. Dabei sind im Bereich Gültig alle zu weiteren Berechnungen herangezogenen Labels und im Bereich Fehlend mögliche System Missings und gemäß 4.3.1 definierte Missings zusammengestellt.

In der Spalte Häufigkeit wird die Anzahl der Elemente angegeben, die eine gleiche Merkmalsausprägung tragen. Da diese Absolutwerte schwer interpretierbar sind, werden sie in der Spalte Prozent in Anteilszahlen umgerechnet. In dieser Prozentuierung sind auch Missings und System Missings enthalten. Im obigen Beispiel fehlen Zelleneintragungen für vier der insgesamt 235 Fälle. Dies entspricht einem Anteil der System Missings von nur 1,7 % der betrachteten Fälle. Benötigt wird diese Angabe, um die Brauchbarkeit der Variable einschätzen zu können. Ist der Anteil der Fehlwerte, die z. B. durch Antwortverweigerungen entstehen können, im Vergleich zu den gültigen Werten hoch, sind die Ergebnisse in ihrer Brauchbarkeit möglicherweise beeinträchtigt.

Für die eigentliche Analyse sind jedoch nur die gültigen Fälle von Interesse, welche in der Spalte Gültige Prozente angegeben werden. In der letzten Spalte Kumulierte Prozente werden die einzelnen gültigen Prozentwerte vom niedrigsten Variablenwert ausgehend schrittweise aufaddiert.

Abbildung 14 zeigt das zur Häufigkeitstabelle zugehörige Balkendiagramm. Darin werden die relativen Häufigkeiten der einzelnen Kategorien der Variable durch isoliert stehende Balken dargestellt. Zu beachten ist, daß einzelne Kategorien ohne Fälle in Balkendiagrammen nicht dargestellt werden. Dies ist im gewählten Beispiel nicht der Fall, da die Randgruppe 9-10,9 (R) mit einer abweichender Klassenbreite für stark streuende Einzelwerte gebildet wurde.

Eine weitere Besonderheit bilden im gewählten Beispiel auch die beiden Kategorien keine und 0,1-0,9. Da das Lüftungsverhalten der Vpn. Gegenstand der Betrachtung ist, wurden die Fälle von Personen, die nicht oder nicht täglich lüften in zwei getrennten Kategorien dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 14: Beispiel für ein Balkendiagramm

5.2 Berechnete statistische Kennwerte

Die berechneten statistischen Kennwerte sollen ebenfalls exemplarisch am Beispiel der Fensteröffnungen [pro Tag] in Aufenthaltsräumen erläutert werden. In der Anlage zur Diplomarbeit wurden die Kennwerte für die Variable höff und höff1 berechnet.

Im Unterschied zu den Häufigkeitsbetrachtungen, bei denen die Ergebnisse der klassifizierten Variable höff1 aussagekräftiger sind, werden bei berechneten statistischen Kennwerten die Ergebnisse der Erhebungsvariable höff bevorzugt.

Grund hierfür ist der Informationsverlust, der im Zusammenhang mit einer Klassifizierung von Variablen steht. Die Erhebungsdaten besitzen stets die höhere Meßgenauigkeit. Die aus den entsprechenden Variablen berechneten Kennwerte sind im Vergleich somit genauer und beschreiben die eindimensionale Verteilung besser. Die im Kapitel 6 dieser Arbeit angegebenen Maßzahlen beziehen sich daher auf Variablen der Erhebung.

Die berechneten Kennwerte können grob in Lage-, Streuungs- und Verteilungsmaße gegliedert werden. Dabei geben die Lagemaße in etwa die Mitte der Verteilung wieder. Streuungsmaße geben an, wie weit einzelne Werte um die Mitte der Verteilung streuen und Verteilungsmaße geben Hinweise darauf, ob eine Verteilung symmetrisch ist und ob sie im Vergleich zur Normalverteilung im Bereich des Mittelwertes mehr oder weniger streut.

Abbildung 15 zeigt die aus der Variable höff berechneten statistischen Kennwerte für das genannte Beispiel.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 15: Beispiel für eine Berechnung statistischer Kennwerte

Im einzelnen wurden folgende Werte berechnet, wobei Formeln und Beschreibungen Lohse / Ludwig^[27] und Janssen / Laazs^[28] entnommen sind:

1. Mittelwert

Der Mittelwert ist ein Lagemaß und gibt das arithmetische Mittel der Verteilung an. Dabei wird die Summe aller Einzelwerte xi durch die Anzahl der Fälle n dividiert. Entstammen die Einzelwerte einer klassifizierten Variable, werden jeweils die Klassenmittelwerte zur Berechnung benutzt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Im Beispiel öffnen die Vpn. unabhängig von anderen Personen im Mittel demnach ca. 2,3 mal pro Tag das Fenster in Aufenthaltsräumen.

2. Standardfehler des arithmetischen Mittels

Der Standardfehler des arithmetischen Mittels ist ein Streuungsmaß, das dem Bereich der schließenden Statistik zuzuordnen ist. Das berechnete arithmetische Mittel beschreibt lediglich die Stichprobe und kann nicht ohne weiteres auf die Grundgesamtheit übertragen werden, da Zufallsfehler nicht ausgeschlossen werden können. Der Standardfehler des arithmetischen Mittels dient zur Bestimmung des Konfidenzintervalls, in dem das arithmetische Mittel der Grundgesamtheit mit einer festgelegten Wahrscheinlichkeit liegt. Voraussetzung ist allerdings, daß es sich um eine Zufallsstichprobe (siehe dazu auch 3.1) einer normalverteilten Grundgesamtheit handelt. Wäre dies im betrachteten Beispiel der Fall, würde das arithmetische Mittel der Grundgesamtheit mit einer Wahrscheinlichkeit von 67,8 % im Bereich von 2,287 Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten 0,124 Fensteröffnungen pro Tag liegen. In statistischen Betrachtungen werden üblicherweise Sicherheitsniveaus von 95 oder 99 % benutzt. Deshalb muß der Standardfehler zur Bestimmung des Konfidenzintervalls mit 1,96 bzw. 2,58 multipliziert werden. Wünscht man eine 95prozentige Sicherheit für das gewählte Beispiel, würde das arithmetische Mittel der Grundgesamtheit im Bereich von 2,287 Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten 0,243 Fensteröffnungen pro Tag liegen.^[29]

Exemplarisch wurde hier der Standardfehler für das arithmetische Mittel interpretiert. Analog kann ebenso eine Interpretation für den Standardfehler der Schiefe und der Kurtosis erfolgen.

3. Median

Der Median oder Zentralwert ist ein Lagemaß. Er drückt den Wert aus, über und unter dem jeweils die Hälfte der Fälle liegen. Bei einer geraden Anzahl von Fällen wird das arithmetische Mittel der beiden in der Mitte liegenden Fälle berechnet. Im Beispiel beträgt der Median zwei Fensteröffnungen pro Tag.

4. Modus

Der Modus oder Modalwert ist ebenfalls ein Lagemaß und beschreibt den am häufigsten auftretenden Wert. Bei klassifizierten Variablen mit ungleicher Klassenbreite ist der Modalwert nicht aussagekräftig. Im Beispiel beträgt der Modalwert eine Fensteröffnung pro Tag.

Fallen arithmetisches Mittel, Modus und Median zusammen, handelt es sich um eine symmetrische Verteilung. Da im Beispiel der Modalwert kleiner ist als der Median und dieser wiederum kleiner ist als das arithmetische Mittel, handelt es sich um eine linksgipflige Verteilung.

5. Varianz

Die Varianz s2 ist ein Streuungsmaß und wird gebildet, indem die Summe aller quadrierten Abweichungen der einzelnen Meßwerte vom arithmetischen Mittel durch die Anzahl der Fälle dividiert wird.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abweichend von der angegebenen Berechnungsformel wird die Varianz durch SPSS als Stichprobenvarianz gebildet. Dabei werden die quadrierten Abweichungen statt durch n durch (n-1) dividiert.

6. Standardabweichung

Die Standardabweichung s ist ein Streuungsmaß und wird berechnet, indem aus der Varianz die Quadratwurzel gebildet wird.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Damit hat die Standardabweichung die Maßeinheit der Variablendaten. Sie ist deshalb im Vergleich zur Varianz leichter interpretierbar. Die Standardabweichung beträgt 0 bei Übereinstimmung aller Daten mit dem arithmetischen Mittel und steigt, je mehr die einzelnen Werte streuen. Im Beispiel beträgt die Standardabweichung ca. 1,9 Fensteröffnungen. Dies ist bei einem Mittelwert von ca. 2,3 Fensteröffnungen pro Tag eine recht beträchtliche Streuung.

7. Schiefe

Die Schiefe als Verteilungsmaß wird nach folgender Formel gebildet:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten.

Sie nimmt den Wert 0 an, wenn es sich um eine symmetrische Verteilung handelt. Ist ihr Wert positiv, handelt es sich um eine linksgipflige Verteilung. Ist ihr Wert negativ, handelt es sich um eine rechtsgipflige Verteilung. Das gewählte Beispiel weist eine Schiefe von ca. 1,2 auf, die Verteilung ist daher linksgipflig.

8. Kurtosis

Die Kurtosis ist ein Verteilungsmaß und wird nach folgender Formel gebildet:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten.

Mittels der Kurtosis kann festgestellt werden, ob die Verteilungskurve im Vergleich zu einer Normalverteilung bei gleichem Mittelwert und gleicher Streuung spitzer oder flacher verläuft. Nimmt die Kurtosis den Wert 0 an, entspricht die Form der untersuchten Verteilung genau der Normalverteilung. Ein positiver Wert zeigt eine spitzere Form an, ein negativer Wert eine flachere Form. Die im Beispiel betrachtete Verteilung verläuft also spitzer, als eine entsprechende Normalverteilung.

9. Spannweite

Die Spannweite ist ein Streuungsmaß und wird gebildet, indem die Differenz zwischen dem größten (Maximum) und dem kleinsten (Minimum) Einzelwert der Variable gebildet wird. Die Spannweite ist sehr sensitiv für Extremwerte und daher, wie im Beispiel mit 10 Fensteröffnungen pro Tag, häufig unbrauchbar.

5.2.1 Abhängigkeit der Maßzahlen vom Meßniveau

Welche statistischen Maßzahlen im Einzelfall sinnvoll und aussagekräftig sind, hängt auch wesentlich vom jeweiligen Meßniveau der betrachteten Variable ab (siehe dazu auch Tabelle 1, Seite 5). In der folgenden Tabelle ist angegeben, welche Maßzahlen für die jeweiligen Meßniveaus von Variablen sinnvoll sind.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 3: Statistische Maßzahlen in Abhängigkeit vom Meßniveau

Hinweis:

Aufgrund der verwendeten SPSS-Prozeduren zur Berechnung von statistischen Maßzahlen sind in der Anlage zur Diplomarbeit für einzelne Variablen auch unsinnige Maßzahlen enthalten. So wurde beispielsweise für alle Variablen der Nominalskala (z. B. Geschlecht der Vpn.) auch der Median berechnet, der jedoch keine Aussagekraft besitzt.

5.3 Kreuztabellen

Mittels Kreuztabellen werden Zusammenhänge zwischen zwei kategorialen Variablen untersucht und dargestellt. Folgendes Beispiel wurde zur Beschreibung von Kreuztabellen gewählt: Untersucht werden soll, ob ein vermuteter Zusammen-hang zwischen der Berufsausbildung der Vpn. und den Kenntnissen der Befragten über die Wirkungsweise von Thermostatventilen besteht.

Als gültige Fälle wurden alle Angaben der Vpn. gewertet, Mehrfachbefragungen jedoch ausgeschlossen (persnr<10). Da die Erhebungsvariable beruf, welche die Berufsausbildung der Vpn. beschreibt, in einigen Ausprägungen nur wenige Fälle aufweist, wurde sie in die klassifizierte Variable beruf1 umkodiert. Dabei wurden die Ausprägungen Berufsfachschulabschluß und Meister / Techniker zu einer Ausprägung zusammengefaßt. Diese neue Ausprägung beschreibt einen Ausbildungsgrad der Vpn., der über eine normale Berufsausbildung hinausgeht, jedoch unter einem Fachschul- oder Hochschulabschluß angesiedelt ist. Die Ausprägung in Ausbildung der Ursprungsvariable, die ebenfalls eine geringe Fallzahl aufweist, gibt keine Auskunft über den Bildungsgrad. Deshalb wurde sie als Fehlwert in die klassifizierte Variable beruf1 umkodiert.

Die Kreuztabelle, die zur Untersuchung des Zusammenhangs gebildet wurde, ist in Abbildung 16 dargestellt. Die Variable beruf1 steht in der Vorspalte der Tabelle und die Werte dieser Variable bilden die Tabellenzeilen. Die Variable wwthv, welche die Kenntnisse der Vpn. bezüglich der Wirkungsweise von Thermostatventilen beschreibt, steht im Tabellenkopf. Die Werte dieser Variable bilden die Tabellenspalten.

[...]

^[1] Vgl.: OLG Celle, WM 1985, 9 = ZMR 1985, 11

^[2] Vgl.: LG Hannover, AG Bremerhaven, WM 1985, 23

^[3] Vgl.: LG Düsseldorf, DWW 1992, 243

^[4] Vgl.: LG Itzehoe, WM 1982, 181

^[5] Vgl.: OLG Celle, RE WM 1985, 9; LG Köln, WM 1990, 547

^[6] Vgl.: LG Hamburg, WM 1988, 106

^[7] Microsoft Accsess für Windows 95, Version 7.00

^[8] SPSS für Windows 95, Version 7.5.2

^[9] Vgl.: Bortz, Lehrbuch der Statistik, 1985, S. 10

^[10] Bortz, Lehrbuch der Statistik, 1985, S. 112-115

^[11] Lohse / Ludwig, Statistik für Forschung und Beruf, 1973, S. 65-85; Bortz, Lehrbuch der Statistik, 1985, S. 27-34

^[12] Wolf, W., Statistik, 1974, S. 58

^[13] Bortz, Lehrbuch der Statistik, 1985, S. 114; Lohse / Ludwig, Statistik für Forschung und Beruf, 1973, S. 91-117

^[14] Hinweis: Die Variablenbezeichnungen in den Kapiteln 2 und 3 dieser Arbeit entsprechen den Kurzbezeichnungen der Variablenfelder im Fragebogen (Anhang A3). Eine Zuordnung der entsprechenden Fragestellungen erfolgt durch die Fragenkataloge (Anhang A1 und A2) mittels der Numerierung der Fragestellungen und der Fragebogenfelder.

^[15] Senatsverwaltung für Bauen, Wohnung und Verkehr, Berliner Mietspiegel, 1998

^[16] Vgl.: Lohse / Ludwig, Statistik für Forschung und Beruf, 1973, S. 105

^[17] Lohse / Ludwig, Statistik für Forschung und Beruf, 1973, S. 119; Bortz, Lehrbuch der Statistik, 1985, S. 136

^[18] Hinweis: Die Tabellen- und Formularbezeichnungen entsprechen den Bezeichnungen der angelegten Datenbank Befragung Lichtenberg.mdb.

^[19] RRZN / Universität Hannover, SPSS für Windows, 1998, S. 54

^[20] Vgl. dazu: RRZN / Universität Hannover, Access 7.0 Einführung, 1997, S. 74 f.

^[21] Vgl. dazu: RRZN / Universität Hannover, Access 7.0 Einführung, 1997, S. 79

^[22] Hinweis : Die Variablenbezeichnungen ab Kapitel 4 dieser Arbeit entsprechen den Variablenbezeichnungen der angelegten Datenbank Befragung Lichtenberg.mdb und der SPSS Datendatei Befragung Lichtenberg.sav. Siehe dazu auch Feld- und Kodierschlüssel im Anhang A4 und A5.

^[23] Vgl. dazu: RRZN / Universität Hannover, Access 7.0 Einführung, 1997, S. 94 f.

^[24] Hinweis: SPSS unterscheidet bei der Variablenbezeichnung nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung. Ab 4.3 erfolgt daher eine Kleinschreibung von Variablennamen.

^[25] Vgl.: Lohse / Ludwig, Statistik für Forschung und Beruf, 1973, S. 197-215; Bortz, Lehrbuch der Statistik, 1985, S. 35-37

^[26] Bortz, Lehrbuch der Statistik, 1985, S. 36

^[27] Lohse / Ludwig, Statistik für Forschung und Beruf, 1973, S. 192 f.

^[28] Janssen / Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS, 1994, S.172-176

^[29] Vgl. dazu Janssen / Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS, 1994, S. 176-178 und S. 182