5. Studie 2: Personmerkmale und Internetwissen
5.5 Ergebnisse
5.5.2 Prüfung der Hypothesen
Tabelle 11: Internet- und PC-Nutzung (Items nach Yom, 2001), Untersuchung 2003
Items Kürzel M SD
Seit wie vielen Jahren nutzen Sie das WWW?
(von < 1 Jahr bis > 5 Jahre) wwwj 3,76 1,33
Wie viel Zeit verbringen Sie durchschnittlich in der Woche im WWW? Abzgl.
der Zeit f. Schreiben und Lesen von Emails oder anderen Internetdiensten
(FTP, Telnet, IRC etc.) verwenden ab! (von < 2 St. - > 6 St.) wwwze 2,7 2,0 Wie viel Zeit verbringen Sie durchschnittlich in der Woche am PC? (von < 2
St. bis > 6 St.) pcze 5,1 1,38
Anmerkungen: n = 119; t2 = zweiter Messzeitpunkt; M = Itemmittelwerte; SD = Standardabweichung der Einzelitems.
Ta-belle die Korrelationen zwischen PC-Fehlerbelastetheit und mediennutzungsrelevanten Vari-ablen getrennt dargestellt:
Tabelle 13: Korrelationen der PC-Fehlerbelastetheit mit allgemeinen Nutzungsdaten, Untersuchung 2003(Längsschnittdaten)
Variable 1 2 3 4
1. PC-Fehlerbelastetheit, t2
2. Dauer der Computernutzung in Jah-
ren.t1 -.27**
3. Zeit am PC pro Woche (Stunden). t2 -.21* .37***
4. Dauer der Nutzung des WWW in Jah-
ren.t2 -.26* .47*** .44***
5. Zeit in der Woche „im“ WWW, abzüg-
lich Email, FTP; Telnet.t2 -.26* .50*** .64*** .31**
Anmerkungen: n = 90. Fallausschluss listwise. *p < .05, **p < .01, ***p < .001. t1 = erster Messzeitpunkt; t2 = zweiter Messzeitpunkt.
PCFehlerbelastetheit korreliert negativ mit der Dauer der Computernutzung in Jahren (r = -.27, p < .01), der Zeit am PC pro Woche (r = -.21, p < .05), der Dauer der Nutzung des World Wide Web in Jahren (r = -.26, p< .05) und der Zeit, mit dem WWW in der Woche (r = -.26, p
< .05). Weiterhin wurde in H 1.1 angenommen, dass Personen, die starke PC-Fehlerbelastetheit berichten, sich bezüglich wichtiger nutzungskritischer Variablen von denen, die weniger Belastung angeben, unterscheiden sollten. Das ist für das Internetwissen und die Ausdauer am PC der Fall, zu diesem Zweck wurden multivariate Vergleiche durchgeführt, die kurz erläutert werden sollen.
Tabelle 14 gibt einen Überblick über die zweifaktorielle Kovarianzanalyse mit den Faktoren Studienhintergrund (Studierende der Informatik vs. Studierende der Wirtschaftspsychologie, Psychologie und „Sonstige“), PC-Fehlerbelastetheit (hoch vs. niedrig, Mediansplit) und der Ausdauer am PC als abhängiger Variable (Kovariate war Dauer des PC-Besitzes).
Tabelle 14: Zweifaktorielle Kovarianzanalyse für Ausdauer am PC mit den Faktoren Ausprägung der PC-Fehlerbelastetheit und Studienhintergrund, Kovariate: Dauer des PC-Besitzes in Jahren. Untersuchung 2003
Quelle df F η2 p
Korrigiertes Modell 4 10,775 ,339 ,000
Dauer des PC-Besitzes 1 6,144 ,068 ,015
Studiengang 1 7,258 ,080 ,009
PC-Fehlerbelastetheit 1 5,784 ,064 ,018
St.gang*Auspräg.F. belastet. 1 ,098 ,001 ,755
Fehler 84
Korrigierte Gesamtvariation 88
Anmerkungen: n = 89. Korrigiertes R-Quadrat = .31. df = Freiheitsgrade. F = F-Wert;
η2 = Effektstärke. *p < .05, **p < .01.
Die Kovariate Dauer der PC-Nutzung in Jahren hat einen signifikanten Einfluss, ebenso die Ausprägung der PC-Belastetheit und der Studienhintergrund. Hier zeigt sich, dass in der Gruppe derer, die eher fehlerbelastet am PC sind, die Ausdauer am PC geringer ausgeprägt ist als in der Gruppe derjenigen, die angaben, wenig belastet durch Fehler am PC zu sein. Ebenso zeigt sich, dass Informatiker generell, d.h. über die Gruppenzugehörigkeit bezüglich der PC-Fehlerbelastetheit hinweg, angeben, ausdauernder am PC zu arbeiten. Es treten ferner unab-hängig vom Studienhintergrund Unterschiede in der Ausdauer am PC in Abunab-hängigkeit von der PC-Fehlerbelastetheit auf, wenn auch dieser Effekt schwächer ist als der des Studienhinter-grundes. Auch bei Kontrolle der allgemeinen Fehlerbelastetheit ändern sich die Effekte nicht.
Ein ähnliches Bild wie für die Ausdauer am PC zeigt sich auch für das Internetwissen als abhängiger Variable. Hier sollte ebenfalls eine differenzielle Wirkung der PC-Fehlerbelastetheit erwartet werden, wie in H 1.1 formuliert. Auch hier wird zunächst ein Ü-berblick über die zweifaktorielle Kovarianzanalyse gegeben, Kovariate war wiederum die Dauer des PC-Besitzes in Jahren.
Tabelle 15: Kovarianzanalyse für Internetwissen mit den Faktoren Studiengang und PC-Fehlerbelastetheit. Kovariate: Dauer des PC-Besitzes in Jahren.
Untersuchung 2003
Quelle df F η2 p
Korrigiertes Modell 4 32,949 ,611 ,000
Dauer des PC-Besitzes 1 7,481 ,082 ,008
Studiengang 1 53,766 ,390 ,000
PC-Fehlerbelastetheit 1 5,363 ,060 ,023
Studiengang*Ausprägung 1 ,058 ,001 ,810
Fehler 84
Korrigierte Gesamtvariation 88
Anmerkungen:: n = 89. Korrigiertes R-Quadrat = .59. df = Freiheitsgrade. F = F-Wert.
η2 = Effektstärke. **p < .01, *p < .05.
Die Kovariate Dauer der PC-Besitzes in Jahren hat auch hier einen signifikanten Einfluss, ebenso die Ausprägung der PC-Belastetheit und der Studienhintergrund, dies zeigt das Bal-kandiagramm der Abbildung 8.
Ausprägung der PC-Fehlerbelastetheit + (40/10)
- (25/14)
Internet-Wissen
60
50
40
30
20
10
WP, Psych. u. Sonst.
Inf ormatik 41
46
23 28
Abbildung 8: Ausprägung der PC- Fehlerbelastetheit und Internetwissen bei
Studierenden unterschiedlicher Fächer (Wirtschaftspsychologie = Wirtschaftspsychologie, Psych = Psychologie und Sonst. = Sonstige, n in Klammern), Untersuchung 2003.
Die Gruppe derer, die tendenziell eher PC-fehlerbelastet sind, erreicht signifikant weniger Punkte im Wissenstest als die Gruppe derjenigen, die angeben wenig oder überhaupt nicht durch Fehler am PC belastet zu sein. Ebenso zeigt sich, dass Informatiker generell, d.h. über die Gruppenzugehörigkeit bezüglich der PC-Fehlerbelastetheit hinweg, mehr Internetwissen
besitzen. Unabhängig vom Studienhintergrund treten Unterschiede im Internetwissen in Ab-hängigkeit von der Selbsteinschätzung der PC-Fehlerbelastetheit auf. Dieser Effekt ist aller-dings schwächer als der Effekt des Studienhintergrundes. Es könnte sein, dass dieser Unter-schied in der Ausprägung des Internetwissens auf die allgemeine Fehlerbelastetheit zurück zu führen ist. Deshalb wurde diese Variable als Kovariate eingeführt, es ergeben sich allerdings hierdurch keine Unterschiede, die Effekte bleiben gleich.
Weiterhin finden sich eine positive Korrelation zwischen PC-Fehlerbelastetheit und allge-meiner Fehlerbelastetheit, (H 2, r = .48, p < .001). PC-Fehlerbelastetheit korreliert negativ aber nicht signifikant mit allgemeiner Ausdauer (r = -.17, n.s). Somit wurde H 3 nicht bestä-tigt. PC-Fehlerbelastetheit korreliert negativ mit studienspezifischer Selbstwirksamkeit (H 4, r
= -.24, p < .05), dies wurde ebenfalls so erwartet.
Ausdauer am PC korreliert - wie vorausgesagt und in den Tabellen 12 und 16 ersichtlich - mit allgemeiner Ausdauer und allen medienspezifischen Variablen (H 5, Computerspezifi-sches Selbstkonzept der Begabung: r = .54, p < .001; der Sicherheit im Umgang mit dem PC: r
= .69, p < .001; Internetwissen: r = .66, p < .001 und PC-Fehlerbelastetheit: r = -.45, p < .001).
Der Übersichtlichkeit halber werden die Korrelationen zwischen Ausdauer am PC und me-diennutzungsrelevanten Variablen in Tabelle 16 getrennt dargestellt.
Tabelle 16: Korrelationen der Ausdauer am PC mit allgemeinen Nutzungsdaten (2003)
Variable 1 2 3 4
1. Ausdauer am PC. t2
2. Dauer der Computernutzung in Jah-
ren.t1 .47***
3. Zeit am PC pro Woche (Stunden), t2 .43*** .37***
4. Dauer der Nutzung des WWW in Jah-
ren.t2 .22* .47*** .44***
5. Zeit in der Woche „im“ WWW, abzüg-
lich Email, FTP; Telnet.t2 .51*** .50*** .64*** .31**
Anmerkungen: n = 90. Daten der Längsschnitterhebung. Fallausschluss listenweise. *p < .05, **p < .01,
***p <. 001. t1 = erster Messzeitpunkt; t2 = zweiter Messzeitpunkt.
Ausdauer am PC korreliert positiv mit der Dauer der PC-Nutzung (r = .47, p < .001), mit der Zeit am PC pro Woche (r = .43, p < .001), mit der Dauer der WWW-Nutzung in Jahren (r = .22, p< .05) und der Zeit „im“ WWW in der Woche (r = .51, p < .001).
Ferner wurde ein negativer Zusammenhang der PC-Ausdauer mit allgemeiner Fehlerbelas-tetheit erwartet, dies zeigte sich so (r = -.25, p < .05; H 6, vgl. Tabelle 12, auch im Folgenden).
Der postulierte positive Zusammenhang der Ausdauer am PC mit studienspezifischer Selbst-wirksamkeit konnte nicht bestätigt werden (r = .16, n. s.; H 7).
Die erwartete positive Korrelation der Skala „Planvolles Handeln“ mit Internetwissen und Ausdauer konnten bestätigt werden (H 8). Mit der Skala „Internetwissen“ korreliert die pla-nende Strategie noch moderat (r = .21, p < .05), ebenfalls mit Ausdauer (r = .25, p < .05). Der angenommene Zusammenhang zwischen Ausdauer und Selbstwirksamkeit zeigt sich ebenfalls (r = .34, p < .01; H 9). Ferner korreliert das computerspezifische Begabungskonzept mit dem Internetwissen (r = .64, p< .001; H 10). Die überprüften Hypothesen werden in der Tabelle 17 im Überblick dargestellt.
Tabelle 17: Überblick über die untersuchten Hypothesen und die Ergebnisse der Analysen in 2003
Hypothese Aussage Ergebnis
H 1 PC-Fehlerbelastetheit korreliert negativ mit allen Internet-Literacy relevanten
Va-riablen. bestätigt
H 1.1 Personen unterscheiden sich bezüglich des Internetwissen und der Ausdauer am PC
voneinander in Abhängigkeit ihrer PC – Fehlerbelastetheit. bestätigt H 2 PC-Fehlerbelastetheit korreliert positiv mit Fehlerbelastetheit. bestätigt H 3 PC-Fehlerbelastetheit korreliert negativ mit Ausdauer.
nicht bestätigt H 4 PC-Fehlerbelastetheit korreliert negativ mit Selbstwirksamkeit. bestätigt H 5 Ausdauer am PC korreliert positiv mit Ausdauer und allen medienspezifischen
Variablen (computerspezifisches Begabungskonzept, Computerängstlichkeit,
Inter-netwissen und PC-Fehlerbelastetheit) bestätigt
H 6
Ausdauer am PC korreliert negativ mit Fehlerbelastetheit. bestätigt H 7
Ausdauer am PC korreliert positiv mit Selbstwirksamkeit.
nicht bestätigt H 8
Planvolles Handeln korreliert positiv mit Ausdauer und Internetwissen. bestätigt H 9
Selbstwirksamkeit und Ausdauer korrelieren positiv. bestätigt H 10
Computerspezifisches Begabungskonzept und Internetwissen korrelieren positiv. bestätigt