II. EMPIRISCHER TEIL
9 Freundschaften in Wohnprojekten
9.2 Bedingungen der Freundschaftswahl
In diesem Abschnitt werden die Hypothesen F2a bis F2c zu den Bedingungen der Freundschaftswahl geprüft (Kap. 5.3). So wird untersucht, ob sich Freundschaften in Wohnprojekten zwischen ähnlichen Bewohnern bilden oder zwischen Bewohnern, die überdurchschnittlich häufig Gelegenheit zur Interaktion haben, entweder da ihre Wohnungen nahe beieinander liegen oder da sie sich regelmäßig bei Aktivitäten ihrer Wohngruppe treffen. Die Analy-sen zur Beantwortung dieser zweiten Forschungsfrage bewegen sich – im Gegensatz zu den vorherigen Analysen – nicht auf Individual- sondern auf jekt beeinflussen. Demgegenüber haben Bewohner mit vielen Freunden im Projekt auch vie-le Freunde außerhalb des Projekts (rxyz=0,33***, n=128).
Dyadenebene, d.h. die untersuchte Einheit ist nicht der Bewohner, sondern seine Beziehungen zu den anderen Bewohnern.
9.2.1 Operationalisierung der abhängigen Variable
Abhängige Variable ist die Bewertung der emotionalen Nähe der Beziehun-gen, die bereits in Abschnitt 9.1 herangezogen wurde. Auch für die Untersu-chung der zweiten ForsUntersu-chungsfrage wird eine Beziehung als Freundschaft definiert, wenn die Werte 6 oder 7 vergeben wurden (Skala von 1 ‚überhaupt nicht eng‘ bis 7 ‚sehr eng‘). Im Gegensatz zu den Analysen zum Integrations-grad werden hier nicht nur die beidseitig bestätigten Freundschaften betrach-tet, sondern auch die einseitigen Freundschaftswahlen. Soweit es das Pro-gramm Ucinet erlaubt53, werden die folgenden Analysen jeweils für beide Relationen durchgeführt, für die unsymmetrische Matrix (Freundschaftstyp 1) und die symmetrische Matrix (Freundschaftstyp 2) (Tab. 10).
Tab. 10: Realisierte Beziehungen der Matrix ‚emotionale Nähe‘
a realisierte Beziehung, wenn von beiden Seiten bestätigt (Symmetrisierungs-Verf.: ‚und‘-Verknüpfung)
jeweils Werte 6 - 7 der Skala 1 ‚überhaupt nicht eng‘ bis 7 ‚sehr eng‘
Quelle: Eigene Erhebung und Berechnung.
Beide Matrizen sind dichotom codiert, mit einer ‚1‘ für eine vorhandene und eine ‚0‘ für eine nicht vorhandene Freundschaft. Diese Erweiterung der Ana-lysen auf einseitige Freundschaftswahlen erfolgt, um die Prüfung der Hypo-thesen auf eine solidere Datenbasis zu stellen. So ist der Anteil reziproker 53 Einzelne Analyseverfahren – wie die E-I-Indizes und die multivariaten logistischen
Regres-sionen – konnten nicht für beide Relationen durchgeführt werden, was an entsprechender Stelle genauer ausgeführt wird.
WP 1 WP 2 WP 4 WP 5
Reziproke und nicht reziproke Beziehungen (unsymmetrisch) Freundschaftstyp 2:
Reziproke Beziehungen (symm etrisch)a
202
m ax. mögliche Beziehungen 5112 462 552 306
und nicht reziproker Freundschaften in den vier Wohnprojekten deutlich höher (12-25%) als der Anteil nur reziproker Freundschaften (4-11%).
Aus theoretischer Perspektive ist zwar die beidseitige Freundschaftswahl die bessere Alternative als abhängige Variable. So betrachten die in Kapitel 5 vorgestellten Theorien meist den gesamten Prozess der Freundschaftswahl, d.h. nicht nur das Freundschaftsangebot eines Akteurs, sondern auch die Annahme dieses Angebotes durch den anderen Akteur. Aufgrund der sehr geringen Anteile realisierter reziproker Freundschaften scheint die Ergänzung um die einseitigen Freundschaftswahlen jedoch sinnvoll und notwendig. Im Gegensatz zur Untersuchung der ersten Forschungsfrage, bei der eine Be-rücksichtigung einseitiger Freundschaftswahlen aus theoretischer Sicht nicht denkbar wäre, wird die Erweiterung in diesem Fall als vertretbar angesehen.
9.2.2 Operationalisierung der unabhängigen Variablen
Einen Überblick über die unabhängigen Variablen zur Prüfung der Frage, unter welchen Bedingungen Freundschaften entstehen, geben die Tabellen 38 und 39 im Anhang. Da die Analysen in diesem Abschnitt auf Dyadenebene erfolgen, liegen nicht nur die abhängige Variable sondern auch die unabhän-gigen Variablen in Form von Actor-by-Actor-Matrizen vor. Hierzu wurden teils Merkmale der Bewohner in Matrizen transformiert, teils die Matrizen aus offenen Angaben der Bewohner neu erstellt.
Die räumliche Nähe zweier Bewohner als ein Aspekt der Gelegenheits-struktur (Hypothese F2a) wird über zwei Abstufungen der Distanz abgebil-det: zum ersten die direkte Nachbarschaft von Bewohnern, zum zweiten das Wohnen auf der gleichen Etage. Für jedes Wohnprojekt wurden hierfür aus den Angaben der Bewohner je zwei dichotome Matrizen erstellt. Grundlage waren die Fragen: „Wer wohnt momentan direkt neben Ihnen, d.h. rechts und links von Ihnen?“ sowie „Und wer wohnt außerdem noch mit auf Ihrer Eta-ge?“.54 Die Angaben der Bewohner zu ihren Nachbarn (direkt und auf glei-cher Etage) werden als zuverlässig bewertet: Die Angaben zu Nachbarn auf gleicher Etage konnten, wenn sie bei einigen Bewohnern unvollständig wa-ren, über ausreichend Antworten von anderen Bewohnern auf der gleichen Etage lückenlos rekonstruiert werden. Die Aussagen zu direkten Nachbarn erforderten kaum Rekonstruktionen, sondern wurden von den Befragten nahezu vollständig erfasst. In den vier Wohnprojekten sind zwischen 2 und 8 54 Um auszuschließen, dass zwei Bewohner direkt nebeneinander wohnen, weil sie sich selbst dafür entschieden haben, etwa weil sie schon vor dem Einzug befreundet waren, wurden hierzu Fragen gestellt. Sollten Bewohner sich bei der Vergabe der Wohnungen als direkte Nachbarn gewählt haben, wurden sie in den Matrizen nicht als nebeneinander wohnend be-rücksichtigt, sondern als Missings. Dies traf in Wohnprojekt 1 in zwei Fällen zu.
Prozent direkte Nachbarschaften. Der Anteil von Nachbarschaften auf glei-cher Etage schwankt stärker zwischen den vier Wohnprojekten (8-28%).
Hinsichtlich der räumlichen Struktur der Wohnprojekte ist anzumerken, dass die Projekte 1 und 4 mehrere Häuser umfassen, die Projekte 2 und 5 hingegen nur ein Gebäude. Zudem besteht die höchste räumliche Dichte in Gruppe 1, die geringste in Gruppe 2.55
Inwieweit sich Freundschaften zwischen Bewohnern bilden, die beide regelmäßig an Aktivitäten ihrer Wohngruppe teilnehmen (Hypothese F2b) wird über zwei Variablen geprüft: die Teilnahme an Planungstreffen und an geselligen Treffen der Gruppe. Beide Variablen wurden bereits in den Analy-sen zur ersten Forschungsfrage als Prädiktoren berücksichtigt (Kap. 9.1).
Dort wurden die zwei vierstufig skalierten Variablen dichotomisiert. So wur-den Bewohner, die immer oder meistens teilnehmen, mit ‚1‘ codiert, Bewoh-ner, die selten oder nie teilnehmen, mit ‚0‘. Aus diesen zwei dichotomen Variablen auf Akteursebene wurden nun mittels Transformationen Actor-by-Actor-Matrizen erstellt. In diesen erhält eine Beziehung den Wert ‚1‘, wenn beide Akteure regelmäßig (immer/meistens) teilnehmen, und den Wert ‚0‘
wenn beide oder ein Akteur nicht regelmäßig, sondern selten oder nie teil-nehmen. Die zwei Matrizen geben somit an, welche Bewohner bei Aktivitä-ten ihrer Wohngruppe häufiger aufeinander treffen und damit Gelegenheit zur Interaktion und zum Aufbau von Freundschaften haben. Zwischen 46 und 60 Prozent der Beziehungen bestehen zwischen Bewohnern, die beide regel-mäßig an Planungstreffen teilnehmen; und zwischen 22 und 50 Prozent zwi-schen Bewohnern, die beide regelmäßig an geselligen Treffen teilnehmen.
Ob sich Freundschaften zwischen Bewohnern entwickeln, die sich ähn-lich sind (Hypothese F2c), wird für Alter, Geschlecht, Kind(er) im Haushalt, Erwerbsstatus und Schulbildung untersucht. Das Alter als einzige metrisch skalierte Variable wird so in eine Matrix umgewandelt, dass für jede Bezie-hung die Altersdifferenz der zwei Akteure in Jahren angegeben wird. Daraus resultiert, dass eine altershomogene Beziehung einen kleineren Wert aufweist als eine altersheterogene Beziehung (Minimum=0). Alle übrigen unabhängi-gen Variablen sind dichotom codiert, wobei der Wert ‚1‘ für eine homounabhängi-gene, der Wert ‚0‘ für eine heterogene Beziehung steht. Die Verteilung bei der Altersdifferenz ist in den vier Wohnprojekten recht ähnlich: Im Mittel unter-scheidet sich das Alter der Befragten zwischen 16 und 21 Jahre. Geschlechts-homogen sind zwischen 52 und 61 Prozent der Beziehungen. Beim Merkmal
‚Kind(er) im Haushalt‘ ist in Projekt 1 mit 70 Prozent ein sehr hoher Anteil der Beziehungen homogen, was aus dem geringen Anteil von Haushalten mit Kindern resultiert. Demgegenüber ist in den Projekten 2 und 4 das Verhältnis 55 Diese Angabe basiert nicht auf konkreten Berechnungen bzw. Abmessungen, sondern auf
einer subjektiven Beurteilung auf Grundlage der Besuche am Befragungstag.
zwischen homogenen und heterogenen Beziehungen ausgeglichener. In Pro-jekt 5 kann die Ähnlichkeit von Bewohnern beim Zusammenleben mit Kin-dern nicht untersucht werden, da es nur einen Haushalt mit KinKin-dern gibt.
Sehr ausgeglichen ist in allen vier Projekten das Verhältnis homogener und heterogener Beziehungen hinsichtlich des Erwerbsstatus (50-53%). Den höchsten Anteil bildungshomogener Beziehungen verzeichnet Projekt 4 mit 71 Prozent, was aus dem hohen Anteil überdurchschnittlich hoch gebildeter Bewohner folgt. In den übrigen drei Projekten liegt der Anteil bildungsho-mogener Beziehungen zwischen 48 und 56 Prozent.
9.2.3 Ergebnisse
Es liegen folgende Analysen vor: Für alle Prädiktoren wurden bivariate QAP-Korrelationen berechnet (Tab. 11) und als ausführlichere Prüfung der Homo-genitäts-Hypothese E-I-Indizes für die fünf Merkmale (Tab. 12). Anschlie-ßend wurden alle Prädiktoren multivariat in einem binär logistischen QAP-Regressionsmodell getestet (Tab. 13).
Die vier Wohnprojekte können nicht wie in den vorherigen Analysen zum Integrationsgrad in einem Gesamtdatensatz zusammengefasst werden, da Datengrundlage nun Beziehungsmatrizen sind. Um dennoch für jede un-abhängige Variable einen Gesamteffekt über die vier Projekte zu erhalten, wurden Meta-Analysen56 auf Basis der bivariaten QAP-Korrelationen sowie der multivariaten logistischen Regression geschätzt. Dieses Vorgehen nennt Martin (1999: 51) als mögliche Lösung: „QAP implementations are unable to analyze data from more than one group at a time. But it is possible to do separate analyses for each network, and then summarize the results in a meta-analytic procedure“ (s. auch Krackhardt/Porter 1986). Die Meta-Analyse ist ein Verfahren, bei welchem zu einer Fragestellung über mehrere Studien ein Gesamteffekt geschätzt wird. Es basiert auf Konzepten und Annahmen des Mehrebenenmodells. In diesem Fall werden die einzelnen Wohnprojekte als jeweils eigene Studie betrachtet. Grundsätzlich muss bei einer Meta-Analy-se57 zwischen zwei verschiedenen Modellen entschieden werden: dem Fixed-Effects- (FE) und dem Random-Fixed-Effects-Modell (RE). In das FE-Modell ge-hen nur die Stichprobenfehler der einzelnen Studien ein. Demgegenüber wird beim RE-Modell zusätzlich ein weiterer Fehlerterm auf Basis der Gesamtva-rianz über alle Studien berücksichtigt: der „between-studies error“ (Thomp-son/Weiß 2012: 6). Die Entscheidung für eines der zwei Modelle wird statis-56 Diese wurden von Bernd Weiß durchgeführt.
57 Die folgenden Ausführungen basieren auf Hedges (2009), Thompson/Weiß (2012) und Weiß (2008). Zur Diskussion der Meta-Analyse als Verfahren der Forschungssynthese s.
Weiß/Wagner (2008).
tisch und möglichst auch methodologisch bzw. inhaltlich getroffen. Aus statistischer Sicht empfiehlt sich das Random-Effects-Modell, wenn die Ver-teilung der einzelnen Effektstärken zu heterogen ist. Bekannte Heterogeni-tätstests sind der Q-Test und I2. Qgibt auf Basis eines χ2-Tests an, ob sich die Effektstärken signifikant voneinander unterscheiden. I2 „ist das prozentuale Verhältnis der Zwischengruppenvarianz zur Gesamtvarianz“ (Weiß 2008:
87). Werte über 50 Prozent werden als deutliche Heterogenität bewertet. Für die Interpretation gibt es aber keine klaren Schwellenwerte, weshalb I2 stets zusammen mit Qberichtet werden sollte.
Mit Blick auf die Ergebnisse der Heterogenitätstests für die bivariaten QAP-Korrelationen (Tab. 40 im Anhang) empfiehlt sich aus statistischer Sicht das Random-Effects-Modell. So sind die Effektstärken der vier Wohn-gruppen bei einigen Prädiktoren heterogen, so bei ‚Teilnahme an Planungs-treffen‘ und ‚Kind(er) im Haushalt‘. Aber auch aus methodologischer Sicht scheint für diese Analysen das RE-Modell die bessere Wahl zu sein. So sol-len mit den Analysen dieser Arbeit repräsentative Aussagen über die Grund-gesamtheit getroffen werden, mit der kleinen Einschränkung, die in Abschnitt 8.3 für die Analysen zum Freundschafts-Netzwerk genannt wurde. Repräsen-tative Aussagen sind mit dem RE-Modell möglich, wogegen das FE-Modell nur Aussagen für die in die Analyse integrierten Studien machen kann. Durch den zweiten Fehlerterm hat das RE-Modell höhere Standardfehler und breite-re Konfidenzintervalle als das FE-Modell, weshalb die Nullhypothese beim RE-Modell weniger schnell verworfen werden kann.
Die Effektstärken der einzelnen Studien/Gruppen gehen gewichtet in die Analyse ein, d.h. mit dem gewichteten arithmetischen Mittel. Das jeweilige Gewicht der Studien ist abhängig von den Varianzen innerhalb und zwischen den Studien. Je größer die Zwischenstudienvarianz im Vergleich zur Varianz innerhalb der Studien ist, „desto geringer ist der Effekt der Gewichtung. Das heißt, dass größere Studien heruntergewichtet werden, während kleinere Studien einen stärkeren Einfluss erlangen“ (Weiß 2008: 81f.). Mit welchem Anteil die Wohngruppen in die einzelnen Meta-Analysen eingehen, wird in Tabelle 40 abgebildet (im Anhang). Bei Prädiktoren mit hoher Heterogenität der Effektstärken werden die vier Wohnprojekte nahezu gleich gewichtet, während bei geringer Heterogenität Projekt 1 mit der größten Stichprobe deutlich stärker gewichtet wird als die drei kleineren Wohnprojekte.
Tab. 11: Bivariate QAP-Korrelationen – Bedingungen der Freundschaftswahl
a wohnen direkt nebeneinander = 1, wohnen nicht direkt nebeneinander = 0 b wohnen auf gleicher Etage = 1, wohnen nicht auf gleicher Etage = 0 c beide Akteure: meistens/immer teilgenommen = 1,
einer oder beide Akteure: selten/nie teilgenommen = 0 d absolute Differenz in Jahren
e gleiches Merkmal=1, nicht gleiches Merkmal=0
f Ergebnisse aus Meta-Analysen über die vier Wohnprojekte (Random-Effects-Modelle) Quelle: Eigene Erhebung und Berechnung; Meta-Analysen: durchgeführt von Bernd Weiß.
WP 1 WP 2 WP 4 WP 5 Gesamt-effektf
Freundschaftstyp 1: reziprok u. nicht reziprok 0,07*** 0,00 0,04 -0,01 0,05**
Freundschaftstyp 2: nur reziprok 0,06** 0,02 0,01 -0,07 0,02
Freundschaftstyp 1: reziprok u. nicht reziprok 0,09*** 0,05 0,10* 0,09 0,09***
Freundschaftstyp 2: nur reziprok 0,05** 0,08 0,00 0,09 0,05***
Freundschaftstyp 1: reziprok u. nicht reziprok 0,16*** -0,07 0,12 0,15† 0,09Ώ Freundschaftstyp 2: nur reziprok 0,09* -0,10 0,10 0,16† 0,06
Freundschaftstyp 1: reziprok u. nicht reziprok 0,15*** 0,01 0,12Ώ 0,30*** 0,15**
Freundschaftstyp 2: nur reziprok 0,10** -0,06 0,14Ώ 0,20* 0,10*
Freundschaftstyp 1: reziprok u. nicht reziprok -0,08*** -0,14* 0,06 -0,14* -0,07† Freundschaftstyp 2: nur reziprok -0,03† -0,09 0,04 -0,07 -0,03
Freundschaftstyp 1: reziprok u. nicht reziprok 0,06* 0,10* 0,00 0,07 0,06***
Freundschaftstyp 2: nur reziprok 0,08** 0,06 0,00 0,02 0,06**
Freundschaftstyp 1: reziprok u. nicht reziprok 0,06† 0,19** 0,02 0,08*
Freundschaftstyp 2: nur reziprok -0,01 0,11 -0,02 0,02
Freundschaftstyp 1: reziprok u. nicht reziprok 0,04** 0,01 -0,02 -0,05 0,02 Freundschaftstyp 2: nur reziprok 0,06** -0,01 -0,03 -0,20* -0,04
Freundschaftstyp 1: reziprok u. nicht reziprok 0,02 0,01 0,03 0,08 0,02 Freundschaftstyp 2: nur reziprok 0,03 0,00 0,07 0,12 0,03*
*** pч0,001; ** p0,01; direkte Nachb arschafta
auf gleicher Etage wohnendb
Schulb ildunge
Teilnahme an Planungstreffen der Gruppec
Teilnahme an geselligen Treffen der Gruppec
Alterd
Geschlechte
Kind(er) im Haushalte
Erwerb sstatuse
Bivariate Ergebnisse
Direkte Nachbarschaft hat im größten der vier Wohnprojekte (WP 1) einen signifikanten Effekt auf die Freundschaftsformation. Dies bedeutet, dass direkte Nachbarn eher miteinander befreundet sind als nicht direkte Nach-barn. Dies gilt für beide Freundschaftstypen. In den übrigen drei (kleineren) Wohnprojekten gibt es keinen signifikanten Zusammenhang zwischen direk-ter Nachbarschaft und der Existenz von Freundschaften. Eine Erklärung hier-für könnte sein, dass eine Freundschaft unter direkten Nachbarn in kleineren Stichproben unwahrscheinlicher ist als in größeren Stichproben. So handelt es sich beispielsweise im kleinsten Wohnprojekt 5 bei nur 22 der 284 vor-handenen Dyaden um direkte Nachbarschaften. Dies zeigt, dass ein über-durchschnittlich häufiges Auftreten von Freundschaften unter direkten Nach-barn eher unwahrscheinlich ist. Da direkte Nachbarschaft in den Projekten so selten auftritt, das Merkmal also sehr extrem verteilt ist, wird es nicht in die logistische Regression einbezogen. Die Meta-Analyse ergibt für Freund-schaftstyp 1 einen signifikanten Effekt (r=0,05**), für FreundFreund-schaftstyp 2 ist der Zusammenhang nicht signifikant.
Bewohner, die auf der gleichen Etage wohnen, sind in allen vier Wohn-projekten bei Freundschaftstyp 1 eher miteinander befreundet als Bewohner, die nicht auf der gleichen Etage wohnen, wenngleich dieser Zusammenhang lediglich in zwei Projekten signifikant ist (1 und 4). Für Freundschaftstyp 2 zeigt sich eine ähnliche Tendenz für drei Projekte, wobei der Effekt nur in einem Projekt (WP 1) signifikant ist. Die Meta-Analyse ergibt für beide Freundschaftstypen signifikante Effekte (F-Typ 1: r=0,09***; F-Typ 2:
r=0,05***). Die Verteilung der Effektstärken ist bei diesem Merkmal sehr homogen. Im Vergleich mit den übrigen acht untersuchten Merkmalen weist lediglich die Bildung ähnlich konsistente Resultate über alle Wohnprojekte auf (Tab. 40 im Anhang).
Nehmen zwei Bewohner regelmäßig an Planungstreffen ihrer Wohn-gruppe teil, so sind sie in drei der vier Wohnprojekte (1, 4 und 5) bei beiden Freundschaftstypen eher miteinander befreundet als Bewohner, von denen einer oder auch beide nicht regelmäßig an diesen Treffen teilnehmen. Signi-fikant sind die Effekte nur in zwei Projekten (1 und 5). Im vierten Projekt (WP 2) zeigt sich ein negativer, wenn auch nicht signifikanter Zusammen-hang: Hier sind zumindest tendenziell Bewohner eher miteinander befreun-det, die nicht regelmäßig an Planungstreffen teilnehmen. Dieser gegenläufige Trend in Projekt 2 impliziert eine hohe Heterogenität bei den Meta-Analysen (Tab. 40 im Anhang). Daher ist auch der Gesamteffekt nur für Freundschafts-typ 1 schwach signifikant (r=0,09†), für Freundschaftstyp 2 ergibt die Meta-Analyse keinen signifikanten Zusammenhang (Tab. 11).
Ähnliche Resultate ergeben sich für die Teilnahme an geselligen Treffen:
Hier sind in drei Wohnprojekten (1, 4 und 5) Bewohner eher miteinander befreundet, die meistens oder immer an geselligen Treffen ihrer Gruppe teil-nehmen. Dies gilt für beide Freundschaftstypen. In Projekt 5 fallen die Effek-te bei beiden Freundschaftstypen im Vergleich mit den übrigen ProjekEffek-ten besonders stark aus, da hier ein vergleichsweise hoher Anteil der Bewohner regelmäßig bei geselligen Treffen dabei ist. Wiederum zeigt sich in Wohn-projekt 2 eine gegenläufige Tendenz bzw. kein Zusammenhang zwischen der Existenz einer Freundschaft und der regelmäßigen Teilnahme an Geselligkei-ten. Trotz der dadurch ebenfalls relativ hohen Heterogenität der Effektstärken bei den Meta-Analysen (Tab. 40 im Anhang) ist bei beiden Freundschaftsty-pen der Gesamteffekt signifikant (F-Typ 1: r=0,15**; F-Typ 2: r=0,10*).
Ein wichtiges Analyseverfahren der Netzwerkanalyse zur Aufdeckung von Homophilien in Gesamtnetzwerken ist der External-Internal-Index bzw.
E-I-Index (Everett/Borgatti 2012; Krackhardt/Stern 1988: 127ff.). Analog entwickelte Wolf (1995) für die Analyse bei egozentrierten Netzwerken den Homophilie-Index. Der External-Internal-Index gibt Auskunft über die Ge-schlossenheit des Gruppennetzwerks bzw. die Einbindung der Akteure in Subgruppen. Die Maßzahl errechnet sich aus dem Verhältnis der externen (E) zu den internen Freundschaften (I): (E – I) / (E + I). Der Index nimmt Werte zwischen -1 und +1 an. Bei -1 sind alle Freundschaften homogen (intern) und bei +1 alle Freundschaften heterogen (extern). Für den Index wird mittels Permutationstests angegeben, ob der empirische Wert signifikant vom erwar-teten Wert abweicht. So werden die Randverteilungen der Subgruppen und die Dichte der Freundschafts-Netzwerke in den Subgruppen berücksichtigt.
Die E-I-Indizes wurden nur für Freundschaftstyp 2 berechnet, da dieses Ver-fahren symmetrische Beziehungsmatrizen voraussetzt (Tab. 12).
Altershomophilie zeigt sich bei Freundschaftstyp 1 in drei der vier Wohnprojekte (1, 2, 5). Der Gesamteffekt über alle vier Projekte ist schwach signifikant (r=-0,07†) (Tab. 11). Die Verteilung der vier Effektstärken ist nicht konsistent. Dies ergibt sich aus der gegenläufigen Tendenz der Effekt-stärke in Wohnprojekt 4, die eher auf Heterogenität hinweist, wenn auch nicht auf signifikantem Niveau. Bei den reziproken Typ-2-Freundschaften erweisen sich nur diejenigen in Wohnprojekt 1 als schwach signifikant al-tershomogen, wobei die Freundschaften in den Projekten 2 und 5 zumindest tendenziell auf Altershomogenität hinweisen. Die E-I-Indizes ergeben für alle Wohnprojekte keine Dominanz altershomogener Freundschaften (Tab. 12).
Alle vier Indizes weisen aber auf zumindest schwache Homogenität hin, wie der Vergleich der tatsächlichen mit den erwarteten Indizes zeigt.
Tab. 12: External-Internal-Indizes zum Test von Homophilie
E-I-Index: -1: nur homogene Beziehungen; +1: nur heterogene Beziehungen Freundschaftstyp 2: nur reziprok
a Die metrische Variable Alter wurde in zwei Subgruppen zerlegt: Bewohner unter und über 50 Jahre.
Quelle: Eigene Erhebung und Berechnung.
abs. Dichte abs . Dichte abs . Dichte abs. Dichte Alter
homogene Freunds chaftena 114 0,05 28 0,11 34 0,12 12 0,08
heterogene Freunds chaften 88 0,03 14 0,07 24 0,09 6 0,04
erwarteter E-I-Index E-I-Index
Geschlecht
homogene Freunds chaften 162 0,05 26 0,11 32 0,11 10 0,07
heterogene Freunds chaften 40 0,02 16 0,07 26 0,10 8 0,05
erwarteter E-I-Index E-I-Index
Kind(er) im Haushalt
homogene Freunds chaften 134 0,04 28 0,12 26 0,10 heterogene Freunds chaften 68 0,04 14 0,06 32 0,11 erwarteter E-I-Index
E-I-Index
Erwerb sstatus
homogene Freunds chaften 128 0,05 20 0,09 28 0,10 2 0,01
heterogene Freunds chaften 74 0,03 22 0,09 30 0,12 16 0,11 erwarteter E-I-Index
E-I-Index
Bildung
homogene Freunds chaften 124 0,04 20 0,09 46 0,12 14 0,08
heterogene Freunds chaften 78 0,03 22 0,09 12 0,08 4 0,03
erwarteter E-I-Index
Geschlechtshomophilie zeigt sich bei Freundschaftstyp 1 in zwei der vier Projekte (1 und 2). Der Gesamteffekt über alle vier Projekte ist höchst signi-fikant (r=0,06***). Dabei ist die Verteilung der Effektstärken sehr ähnlich, wie aus den Homogenitätstests der Meta-Analyse ersichtlich ist (Tab. 40 im Anhang). So weist der Koeffizient in Projekt 5 in die gleiche Richtung, wenn auch nicht auf signifikantem Niveau. In Projekt 4 gibt es keinen Zusammen-hang zwischen einer Freundschaft und der Homogenität im Geschlecht der zwei Akteure. Die Geschlechtshomophilie ist bei Freundschaftstyp 2 etwas schwächer ausgeprägt als bei Freundschaftstyp 1: Bei den QAP-Korrelatio-nen zeigt sich lediglich für Wohnprojekt 1 ein signifikanter Effekt. Dennoch ist der Gesamteffekt ebenfalls signifikant (r=0,06**). Analog ergibt sich bei den E-I-Indizes für Projekt 1 ein signifikanter Effekt (E-I=-0,60**) (Tab. 12).
In zwei der drei untersuchten Projekte sind Freundschaften vom Typ 1 homogen hinsichtlich des Zusammenlebens mit Kindern (WP 1 und 2). Auch der Gesamteffekt ist signifikant (0,08*). Bei den beidseitig bestätigten Typ 2-Freundschaften ergab die Meta-Analyse kein signifikantes Resultat (r=0,02).
Ähnlich wie beim Alter sind hier die Effektstärken der einzelnen Wohnpro-jekte relativ heterogen (Tab. 40 im Anhang). Folglich sind die Ergebnisse im Gegensatz zum Geschlecht der Befragten weniger einheitlich. Bei Freund-schaftstyp 2 verweist Projekt 2 am stärksten in Richtung Homogenität, wie auch die E-I-Indizes zeigen (Tab. 12).
Haben Bewohner den gleichen Erwerbsstatus (erwerbstätig oder nicht er-werbstätig), sind sie in Wohnprojekt 1 eher miteinander befreundet als
Haben Bewohner den gleichen Erwerbsstatus (erwerbstätig oder nicht er-werbstätig), sind sie in Wohnprojekt 1 eher miteinander befreundet als