Populisten, Chauvinisten und Wohlfahrtsstaaten - Die Sozialpolitik rechtspopulistischer Parteien und ihre Basis in Einstellungen und Werten

(1)

Appendix

(2)

Inhaltsverzeichnis

1 Appendix 1 – Public welfare chauvinist attitudes ... 1

1.1 Principal components factor analysis ... 1

1.1.1 Varimax rotation ... 1

1.1.2 Oblique Rotation (direct oblimin) ... 13

1.2 MANOVA ... 25

1.3 Discriminant analysis ... 42

2 Appendix 2 – public values ... 49

2.1 MANOVA ... 49

2.2 Discriminant analysis ... 62

3 Appendix 3 – PRRP welfare chauvinist rationales ... 68

3.1 Category scheme ... 68

3.2 UKIP (2018) ... 72

3.3 FPÖ ... 76

3.3.1 General program (2017) ... 76

3.3.2 Economic program (2017) ... 80

3.4 AfD (2017) ... 85

3.5 Sweden Democrats (2014) ... 94

3.6 Lega Nord (2018) ... 97

3.7 VOX (2019) ... 103

3.8 Comparison of PRRP manifestos ... 106

(3)

1 1 Appendix 1 – Public welfare chauvinist attitudes

1.1 Principal components factor analysis

1.1.1 Varimax rotation

Notes

Log generated 15-JUL-2019 16:37:50

Kommentare

Input Data C:\Users\Mo\Documents\Uni\10 Sommersemester

2018\Masterarbeit\SPSS\ESS\ESS7e02_2_trimmed.sav Active Data Set DataSet1

Filter <none>

Weighted <none>

Split Data <none>

Number of rows in Data 40185

Processing of Missing Values

Definition of Missing MISSING=EXCLUDE: values defined as missing by the user will be treated as missing.

Processed Cases LISTWISE: Statistics are based on cases that do not feature missing values for any of the used variables

Syntax FACTOR

/VARIABLES imbgeco imueclt imwbcnt qfimedu qfimlng qfimchr qfimwht qfimwsk qfimcmt imtcjob imbleco imwbcrm gvrfgap gvtrimg rlgueim /MISSING LISTWISE

/ANALYSIS imbgeco imueclt imwbcnt qfimedu qfimlng qfimchr qfimwht qfimwsk qfimcmt imtcjob imbleco imwbcrm gvrfgap gvtrimg rlgueim

/PRINT UNIVARIATE INITIAL CORRELATION SIG DET KMO INV REPR AIC EXTRACTION ROTATION /FORMAT SORT BLANK(.30)

/PLOT EIGEN

/CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC

/CRITERIA ITERATE(25) /ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION.

Ressources Prozessor Time 00:00:00,67

Time Elapsed 00:00:00,64

Maximum Memory Needed 28528 (27,859K) Byte

(4)

2

Immigration bad or good for country's economy

Country's cultural life undermined or enriched by immigrants

Immigrants make country worse or better place to live

Qualification for immigration:

good educational qualifications

speak country's official language

Christian background

be white

work skills needed in country

committed to way of life in country

Immigrants take jobs away in country or create new jobs

Taxes and services:

immigrants take out more than they put in or less

Immigrants make country's crime problems worse or better

Government should be generous judging applications for refugee status

Compared to yourself government treats new immigrants better or worse

Religious beliefs and practices undermined or enriched by immigrants Immigration bad or good for

country's economy

1,000 0,618 0,647 -0,127 -0,219 -0,185 -0,254 -0,220 -0,229 0,536 0,474 0,350 -0,340 0,343 0,396

0,618 1,000 0,695 -0,186 -0,274 -0,280 -0,318 -0,279 -0,249 0,474 0,444 0,336 -0,365 0,379 0,527

0,647 0,695 1,000 -0,177 -0,265 -0,233 -0,280 -0,289 -0,279 0,520 0,485 0,415 -0,385 0,372 0,467

-0,127 -0,186 -0,177 1,000 0,543 0,297 0,221 0,595 0,331 -0,089 -0,114 -0,080 0,179 -0,169 -0,148

-0,219 -0,274 -0,265 0,543 1,000 0,278 0,252 0,526 0,408 -0,169 -0,186 -0,137 0,213 -0,215 -0,220

-0,185 -0,280 -0,233 0,297 0,278 1,000 0,593 0,362 0,273 -0,144 -0,115 -0,060 0,164 -0,185 -0,193

Qualification for immigration: be white

-0,254 -0,318 -0,280 0,221 0,252 0,593 1,000 0,346 0,251 -0,222 -0,154 -0,089 0,210 -0,192 -0,204

-0,220 -0,279 -0,289 0,595 0,526 0,362 0,346 1,000 0,481 -0,177 -0,174 -0,144 0,242 -0,224 -0,208

-0,229 -0,249 -0,279 0,331 0,408 0,273 0,251 0,481 1,000 -0,152 -0,206 -0,180 0,259 -0,200 -0,218

0,536 0,474 0,520 -0,089 -0,169 -0,144 -0,222 -0,177 -0,152 1,000 0,519 0,367 -0,286 0,313 0,357

Taxes and services: immigrants take out more than they put in or less

0,474 0,444 0,485 -0,114 -0,186 -0,115 -0,154 -0,174 -0,206 0,519 1,000 0,460 -0,305 0,328 0,370

0,350 0,336 0,415 -0,080 -0,137 -0,060 -0,089 -0,144 -0,180 0,367 0,460 1,000 -0,264 0,220 0,317

-0,340 -0,365 -0,385 0,179 0,213 0,164 0,210 0,242 0,259 -0,286 -0,305 -0,264 1,000 -0,265 -0,291

0,343 0,379 0,372 -0,169 -0,215 -0,185 -0,192 -0,224 -0,200 0,313 0,328 0,220 -0,265 1,000 0,287

Religious beliefs and practices undermined or enriched by immigrants

0,396 0,527 0,467 -0,148 -0,220 -0,193 -0,204 -0,208 -0,218 0,357 0,370 0,317 -0,291 0,287 1,000

Correlation Matrix^a

Correlation

(5)

3

0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Sig. (1-tailed)

a. Determinant = ,004

(6)

4

Qualification for

immigration: be white

Taxes and services:

Religious beliefs and practices undermined or enriched by immigrants Immigration bad or good for

country's economy

2,095 -0,517 -0,620 -0,044 0,027 -0,049 0,074 -0,021 0,049 -0,389 -0,192 -0,026 0,076 -0,073 0,005

-0,517 2,447 -0,903 -0,005 0,077 0,137 0,124 0,024 -0,052 -0,084 -0,076 0,035 0,096 -0,146 -0,486

-0,620 -0,903 2,540 -0,033 0,026 0,015 0,029 0,110 0,086 -0,241 -0,130 -0,252 0,144 -0,092 -0,130

-0,044 -0,005 -0,033 1,772 -0,562 -0,164 0,084 -0,748 0,017 -0,055 0,013 -0,018 -0,047 0,033 0,007

0,027 0,077 0,026 -0,562 1,664 -0,030 -0,031 -0,332 -0,255 0,009 0,028 -0,009 -0,011 0,049 0,054

-0,049 0,137 0,015 -0,164 -0,030 1,663 -0,844 -0,122 -0,099 -0,042 -0,029 -0,054 0,027 0,051 0,046

0,074 0,124 0,029 0,084 -0,031 -0,844 1,665 -0,208 -0,027 0,117 -0,039 -0,058 -0,074 0,008 -0,006

-0,021 0,024 0,110 -0,748 -0,332 -0,122 -0,208 2,003 -0,444 0,036 -0,042 0,020 -0,047 0,047 -0,018

0,049 -0,052 0,086 0,017 -0,255 -0,099 -0,027 -0,444 1,429 -0,090 0,065 0,064 -0,126 0,025 0,053

-0,389 -0,084 -0,241 -0,055 0,009 -0,042 0,117 0,036 -0,090 1,714 -0,434 -0,121 0,032 -0,087 -0,070

-0,192 -0,076 -0,130 0,013 0,028 -0,029 -0,039 -0,042 0,065 -0,434 1,707 -0,386 0,077 -0,144 -0,114

-0,026 0,035 -0,252 -0,018 -0,009 -0,054 -0,058 0,020 0,064 -0,121 -0,386 1,392 0,090 -0,001 -0,128

0,076 0,096 0,144 -0,047 -0,011 0,027 -0,074 -0,047 -0,126 0,032 0,077 0,090 1,285 0,092 0,075

-0,073 -0,146 -0,092 0,033 0,049 0,051 0,008 0,047 0,025 -0,087 -0,144 -0,001 0,092 1,274 -0,063

0,005 -0,486 -0,130 0,007 0,054 0,046 -0,006 -0,018 0,053 -0,070 -0,114 -0,128 0,075 -0,063 1,491

Inverse Correlation Matrix

(7)

5

Taxes and services:

Religious beliefs and practices undermined or enriched by immigrants Immigration bad or good for country's

economy

0,477 -0,101 -0,117 -0,012 0,008 -0,014 0,021 -0,005 0,016 -0,108 -0,054 -0,009 0,028 -0,027 0,001

-0,101 0,409 -0,145 -0,001 0,019 0,034 0,031 0,005 -0,015 -0,020 -0,018 0,010 0,030 -0,047 -0,133

-0,117 -0,145 0,394 -0,007 0,006 0,004 0,007 0,022 0,024 -0,055 -0,030 -0,071 0,044 -0,028 -0,034

Qualification for immigration: good educational qualifications

-0,012 -0,001 -0,007 0,564 -0,190 -0,056 0,029 -0,211 0,007 -0,018 0,004 -0,007 -0,021 0,015 0,002

Qualification for immigration: speak country's official language

0,008 0,019 0,006 -0,190 0,601 -0,011 -0,011 -0,100 -0,107 0,003 0,010 -0,004 -0,005 0,023 0,022

Qualification for immigration: Christian background

-0,014 0,034 0,004 -0,056 -0,011 0,601 -0,305 -0,037 -0,042 -0,015 -0,010 -0,023 0,012 0,024 0,019

Qualification for immigration: be white 0,021 0,031 0,007 0,029 -0,011 -0,305 0,601 -0,062 -0,011 0,041 -0,014 -0,025 -0,035 0,004 -0,003

Qualification for immigration: work skills needed in country

-0,005 0,005 0,022 -0,211 -0,100 -0,037 -0,062 0,499 -0,155 0,010 -0,012 0,007 -0,018 0,018 -0,006

Qualification for immigration: committed to way of life in country

0,016 -0,015 0,024 0,007 -0,107 -0,042 -0,011 -0,155 0,700 -0,037 0,027 0,032 -0,069 0,014 0,025

-0,108 -0,020 -0,055 -0,018 0,003 -0,015 0,041 0,010 -0,037 0,584 -0,148 -0,051 0,015 -0,040 -0,028

-0,054 -0,018 -0,030 0,004 0,010 -0,010 -0,014 -0,012 0,027 -0,148 0,586 -0,162 0,035 -0,066 -0,045

-0,009 0,010 -0,071 -0,007 -0,004 -0,023 -0,025 0,007 0,032 -0,051 -0,162 0,719 0,050 -0,001 -0,062

0,028 0,030 0,044 -0,021 -0,005 0,012 -0,035 -0,018 -0,069 0,015 0,035 0,050 0,778 0,056 0,039

-0,027 -0,047 -0,028 0,015 0,023 0,024 0,004 0,018 0,014 -0,040 -0,066 -0,001 0,056 0,785 -0,033

0,001 -0,133 -0,034 0,002 0,022 0,019 -0,003 -0,006 0,025 -0,028 -0,045 -0,062 0,039 -0,033 0,671

Anti-Image-Matrizen

Anti-Image- Kovarianz

(8)

6

,919^a -0,228 -0,269 -0,023 0,014 -0,026 0,040 -0,010 0,028 -0,205 -0,102 -0,015 0,047 -0,045 0,003

-0,228 ,898^a -0,362 -0,002 0,038 0,068 0,062 0,011 -0,028 -0,041 -0,037 0,019 0,054 -0,083 -0,254

-0,269 -0,362 ,906^a -0,016 0,013 0,007 0,014 0,049 0,045 -0,116 -0,062 -0,134 0,080 -0,051 -0,067

-0,023 -0,002 -0,016 ,796^a -0,327 -0,096 0,049 -0,397 0,010 -0,031 0,007 -0,012 -0,031 0,022 0,004

0,014 0,038 0,013 -0,327 ,882^a -0,018 -0,019 -0,182 -0,166 0,006 0,017 -0,006 -0,007 0,034 0,034

Qualification for immigration: Christian background

-0,026 0,068 0,007 -0,096 -0,018 ,782^a -0,507 -0,067 -0,064 -0,025 -0,017 -0,036 0,018 0,035 0,029

Qualification for immigration: be white 0,040 0,062 0,014 0,049 -0,019 -0,507 ,791^a -0,114 -0,018 0,069 -0,023 -0,038 -0,051 0,005 -0,004

-0,010 0,011 0,049 -0,397 -0,182 -0,067 -0,114 ,846^a -0,263 0,019 -0,022 0,012 -0,029 0,029 -0,010

0,028 -0,028 0,045 0,010 -0,166 -0,064 -0,018 -0,263 ,899^a -0,057 0,042 0,046 -0,093 0,019 0,036

-0,205 -0,041 -0,116 -0,031 0,006 -0,025 0,069 0,019 -0,057 ,920^a -0,254 -0,078 0,022 -0,059 -0,044

-0,102 -0,037 -0,062 0,007 0,017 -0,017 -0,023 -0,022 0,042 -0,254 ,909^a -0,250 0,052 -0,098 -0,071

-0,015 0,019 -0,134 -0,012 -0,006 -0,036 -0,038 0,012 0,046 -0,078 -0,250 ,910^a 0,067 -0,001 -0,089

0,047 0,054 0,080 -0,031 -0,007 0,018 -0,051 -0,029 -0,093 0,022 0,052 0,067 ,963^a 0,072 0,054

-0,045 -0,083 -0,051 0,022 0,034 0,035 0,005 0,029 0,019 -0,059 -0,098 -0,001 0,072 ,967^a -0,046

0,003 -0,254 -0,067 0,004 0,034 0,029 -0,004 -0,010 0,036 -0,044 -0,071 -0,089 0,054 -0,046 ,939^a

Anti-Image- Korrelation

a. M aß der Stichprobeneignung

(9)

7 KMO- und Bartlett-Test

Sampling Adequacy of Kaiser-Meyer-Olkin. 0,890

Bartlett’s Test of Sphericity Approximate Chi-Square 150872,911

df 105

Sig. after Bartlett 0,000

Communalities

Anfänglich Extraktion

Immigration bad or good for country's economy 1,000 0,617

Country's cultural life undermined or enriched by immigrants 1,000 0,658

Immigrants make country worse or better place to live 1,000 0,683

Qualification for immigration: good educational qualifications 1,000 0,670 Qualification for immigration: speak country's official language 1,000 0,634

Qualification for immigration: Christian background 1,000 0,755

Qualification for immigration: be white 1,000 0,766

Qualification for immigration: work skills needed in country 1,000 0,700 Qualification for immigration: committed to way of life in country 1,000 0,461

Immigrants take jobs away in country or create new jobs 1,000 0,537

1,000 0,550

Immigrants make country's crime problems worse or better 1,000 0,436

1,000 0,304

1,000 0,294

1,000 0,413

Extraction Method: Principal Component Analysis.

(10)

8 Total Variance Explained

Components

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cummulative % Total % of Variance Cummulative % Total % of Variance Cummulative %

1 5,233 34,884 34,884 5,233 34,884 34,884 4,238 28,251 28,251

2 2,093 13,956 48,839 2,093 13,956 48,839 2,556 17,037 45,289

3 1,151 7,673 56,512 1,151 7,673 56,512 1,683 11,223 56,512

4 0,787 5,246 61,758

5 0,772 5,146 66,904

6 0,742 4,946 71,850

7 0,680 4,536 76,385

8 0,655 4,365 80,751

9 0,552 3,680 84,431

10 0,479 3,194 87,626

11 0,457 3,047 90,673

12 0,402 2,682 93,355

13 0,364 2,430 95,785

14 0,344 2,296 98,081

15 0,288 1,919 100,000

(11)

9 Factor Matrix

^a

Factor

1 2 3

0,781

0,769

0,716 0,317

0,636 0,364

0,631 0,359

0,611

-0,542

0,534

-0,526 0,512 -0,308

0,511 0,333

-0,509 0,393

-0,438 0,619 -0,308

-0,565 0,586

Qualification for immigration: be white -0,495 0,334 0,640 Qualification for immigration: Christian

background

-0,459 0,441 0,592

Extraction Method: Principal Components Analysis.

a. 3 factors extracted

(12)

10

Immigration bad or good for

country's economy

Country's cultural life undermined or

enriched by immigrants

speak country's

official language

Qualification for immigration: be

white

committed to way of life in

country

Immigrants take jobs away

in country or create new jobs

Taxes and services:

Government should be generous judging applications

for refugee status

Compared to yourself government

treats new immigrants better or worse

Religious beliefs and practices undermined or

enriched by immigrants Immigration bad or good for

country's economy

,617^a 0,629 0,646 -0,098 -0,195 -0,225 -0,288 -0,207 -0,226 0,572 0,557 0,456 -0,403 0,411 0,501

0,629 ,658^a 0,665 -0,160 -0,251 -0,334 -0,391 -0,279 -0,276 0,573 0,545 0,433 -0,420 0,430 0,516

0,646 0,665 ,683^a -0,166 -0,263 -0,262 -0,320 -0,278 -0,285 0,595 0,584 0,479 -0,437 0,442 0,531

-0,098 -0,160 -0,166 ,670^a 0,642 0,292 0,226 0,670 0,533 -0,046 -0,100 -0,096 0,223 -0,180 -0,140

-0,195 -0,251 -0,263 0,642 ,634^a 0,285 0,235 0,657 0,536 -0,140 -0,194 -0,176 0,277 -0,236 -0,215

-0,225 -0,334 -0,262 0,292 0,285 ,755^a 0,753 0,403 0,278 -0,147 -0,042 0,062 0,173 -0,199 -0,204

-0,288 -0,391 -0,320 0,226 0,235 0,753 ,766^a 0,351 0,244 -0,210 -0,096 0,020 0,195 -0,228 -0,247

-0,207 -0,279 -0,278 0,670 0,657 0,403 0,351 ,700^a 0,560 -0,141 -0,175 -0,143 0,284 -0,249 -0,226

-0,226 -0,276 -0,285 0,533 0,536 0,278 0,244 0,560 ,461^a -0,175 -0,213 -0,184 0,268 -0,237 -0,230

0,572 0,573 0,595 -0,046 -0,140 -0,147 -0,210 -0,141 -0,175 ,537^a 0,528 0,439 -0,365 0,373 0,461

0,557 0,545 0,584 -0,100 -0,194 -0,042 -0,096 -0,175 -0,213 0,528 ,550^a 0,480 -0,377 0,372 0,454

0,456 0,433 0,479 -0,096 -0,176 0,062 0,020 -0,143 -0,184 0,439 0,480 ,436^a -0,318 0,306 0,374

-0,403 -0,420 -0,437 0,223 0,277 0,173 0,195 0,284 0,268 -0,365 -0,377 -0,318 ,304^a -0,296 -0,342

0,411 0,430 0,442 -0,180 -0,236 -0,199 -0,228 -0,249 -0,237 0,373 0,372 0,306 -0,296 ,294^a 0,344

0,501 0,516 0,531 -0,140 -0,215 -0,204 -0,247 -0,226 -0,230 0,461 0,454 0,374 -0,342 0,344 ,413^a

Reproduced Correlations

Reproduced Correlations

(13)

11

-0,011 0,001 -0,028 -0,023 0,040 0,034 -0,014 -0,002 -0,037 -0,082 -0,106 0,063 -0,069 -0,105

-0,011 0,030 -0,026 -0,022 0,054 0,073 8,704E-05 0,026 -0,099 -0,101 -0,098 0,055 -0,051 0,011

0,001 0,030 -0,011 -0,002 0,029 0,040 -0,011 0,005 -0,075 -0,099 -0,064 0,052 -0,069 -0,064

-0,028 -0,026 -0,011 -0,099 0,006 -0,005 -0,075 -0,202 -0,044 -0,013 0,016 -0,044 0,010 -0,008

-0,023 -0,022 -0,002 -0,099 -0,007 0,017 -0,131 -0,128 -0,029 0,008 0,040 -0,064 0,022 -0,004

0,040 0,054 0,029 0,006 -0,007 -0,160 -0,041 -0,004 0,004 -0,072 -0,121 -0,009 0,014 0,011

0,034 0,073 0,040 -0,005 0,017 -0,160 -0,005 0,007 -0,012 -0,058 -0,109 0,014 0,036 0,043

-0,014 8,704E-05 -0,011 -0,075 -0,131 -0,041 -0,005 -0,079 -0,036 0,001 -0,001 -0,042 0,025 0,018

-0,002 0,026 0,005 -0,202 -0,128 -0,004 0,007 -0,079 0,023 0,007 0,004 -0,008 0,038 0,011

-0,037 -0,099 -0,075 -0,044 -0,029 0,004 -0,012 -0,036 0,023 -0,009 -0,072 0,079 -0,060 -0,103

-0,082 -0,101 -0,099 -0,013 0,008 -0,072 -0,058 0,001 0,007 -0,009 -0,020 0,072 -0,043 -0,084

-0,106 -0,098 -0,064 0,016 0,040 -0,121 -0,109 -0,001 0,004 -0,072 -0,020 0,054 -0,086 -0,057

0,063 0,055 0,052 -0,044 -0,064 -0,009 0,014 -0,042 -0,008 0,079 0,072 0,054 0,031 0,051

-0,069 -0,051 -0,069 0,010 0,022 0,014 0,036 0,025 0,038 -0,060 -0,043 -0,086 0,031 -0,057

-0,105 0,011 -0,064 -0,008 -0,004 0,011 0,043 0,018 0,011 -0,103 -0,084 -0,057 0,051 -0,057

b. Residuals are computed between observed and reproduced correlations. There are 41 (39,0%) nonredundant residuals with absolute values greater than 0,05.

Residual^b

Extraction M ethod: Principal Component Analysis.

a. Reproduced Correlations.

(14)

12 Rotated Factor Matrix

^a

Factor

1 2 3

Immigrants make country worse or better place to live 0,793

Immigration bad or good for country's economy 0,766

Country's cultural life undermined or enriched by immigrants 0,752 Taxes and services: immigrants take out more than they put in or

less

0,732

Immigrants take jobs away in country or create new jobs 0,727 Immigrants make country's crime problems worse or better 0,624 Religious beliefs and practices undermined or enriched by

immigrants

0,615

0,494

-0,489

Qualification for immigration: good educational qualifications 0,812 Qualification for immigration: work skills needed in country 0,792 Qualification for immigration: speak country's official language 0,773 Qualification for immigration: committed to way of life in

country

0,633

Qualification for immigration: be white 0,839

Qualification for immigration: Christian background 0,824

Rotation Method: Varimax with Kaiser-Normalisation.^a a. Rotation converged in 5 Iterations.

Factor Transformation Matrix

Factor 1 2 3

1 0,827 -0,465 -0,315

2 0,558 0,743 0,368

3 0,063 -0,481 0,875

Rotation Method: Varimax with Kaiser-Normalisation.

(15)

13 1.1.2 Oblique Rotation (direct oblimin)

Notes

Log generated 15-JUL-2019 16:37:51

Kommentare

Input Data C:\Users\Mo\Documents\Uni\10 Sommersemester 2018\Masterarbeit\SPSS\ESS\ESS7e02_2_trimmed.sav

Active Data Set DataSet1 Filter <none>

Weighted <none>

Split Data <none>

Number of rows in Data

40185 Processing

of Missing Values

Definition of Missing

MISSING=EXCLUDE: Defined missing values treated as missingt.

Processed Cases LISTWISE: Statistics based on cases which feature no missing values for any of the processed cases.

Syntax FACTOR

/VARIABLES imbgeco imueclt imwbcnt qfimedu qfimlng qfimchr qfimwht qfimwsk qfimcmt imtcjob imbleco imwbcrm gvrfgap gvtrimg rlgueim /MISSING LISTWISE

/ANALYSIS imbgeco imueclt imwbcnt qfimedu qfimlng qfimchr qfimwht qfimwsk qfimcmt imtcjob imbleco

imwbcrm gvrfgap gvtrimg rlgueim

/PRINT UNIVARIATE INITIAL CORRELATION SIG DET KMO INV REPR AIC EXTRACTION ROTATION

/FORMAT SORT BLANK(.30) /PLOT EIGEN

/CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC

/CRITERIA ITERATE(25) DELTA(0.3) /ROTATION OBLIMIN

/METHOD=CORRELATION.

Ressources Prozessor Time 00:00:00,33

Time Elapsed 00:00:00,29

Maximum Memory Needed

28528 (27,859K) Byte

(16)

14

Immigration bad or good for

country's economy

Country's cultural life undermined or

enriched by immigrants

Immigrants make country worse or better

place to live

speak country's

official language

Qualification for immigration: be

white

work skills needed in

country

committed to way of life in

country

Immigrants take jobs away

in country or create new jobs

Taxes and services:

Government should be

generous judging applications

for refugee status

Compared to yourself government

treats new immigrants better or worse

Religious beliefs and

practices undermined or