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Alte Frauen in der Bundesrepublik am Beispiel der BOLSA-Sozialdaten. Eine Korrespondenzanalyse nach Bourdieu: Datensatz und Syntax der Korrespondenzanalyse
No full textIn der Geschichtsschreibung wurden ältere Frauen in der Nachkriegszeit in Westdeutschland hauptsächlich als passiv dargestellt, als Verkörperung einer belasteten Vergangenheit und als Bremse für den kulturellen Wandel. Der Beitrag zum Datensatz hinterfragt diese stereotypen Narrative, indem er quantitative und qualitative Sozialdaten aus der BOLSA (Bonner Längsschnittstudie des Alterns) im Rahmen von Pierre Bourdieus Theorie der sozialen Ungleichheit untersucht. Die Ergebnisse der Korrespondenzanalyse zeigen, dass Frauen über 60 einen aktiveren Lebensstil hatten als allgemein angenommen. Außerdem glichen sie ihr geringeres wirtschaftliches und kulturelles Kapital durch Investitionen in höheres soziales und symbolisches Kapital aus. Dies war besonders ausgeprägt bei unverheirateten älteren Frauen.
Die Publikation der Daten erfolgt hier als nachgelagerte Veröffentlichung zum gleichnamigen Artikel von Christina von Hodenberg und Pascal Siegers in der Zeitschrift „Geschichte und Gesellschaft“, Jg. 48, 2022, Seite 1-30. Die Daten beruhen auf der Erstellung eines Datensatzes zur Bonner Längsschnittstudie des Alterns, die unter Leitung von Hans Thomae und Ursula Lehr zwischen 1967 und 1984 an der Universität Bonn entstand. Alle Akten, Tonbänder und Daten wurden zwischen 2015 und 2018 digitalisiert und in ein digitales Archiv am Historischen Datenzentrum Sachsen-Anhalt an der Universität Halle-Wittenberg überführt (https://bolsa.uni-halle.de/). Christoph Rott rekodierte mit einem Arbeitsteam an der Universität Heidelberg den bestehenden Datensatz und überführte ihn in SPSS. Dieser wird in einer anonymisierten und gekürzten Fassung vom Historischen Datenzentrum herausgegeben und wurde für die Korrespondenzanalyse durch Pascal Siegers bearbeitet und transformiert. Die Syntax von Pascal Siegers für die Analyse wird ebenso publiziert wie das Postprint der Forschungsergebnisse von 2022. In diesem Artikel befindet sich eine ausführliche Beschreibung des Datensatzes und der methodischen Vorgehensweise.In the historiography, older women in post-war West Germany have mainly been depicted as passive, as embodiments of a contaminated past and a brake on cultural change. This contribution to the data set challenges these stereotypical narratives by investigating quantitative and qualitative social data from the BOLSA (Bonn Longitudinal Study of Aging) in the framework of Pierre Bourdieu’s theory of social inequality. The results of our correspondence analysis show that women aged over sixty had more active lifestyles than commonly assumed. They also compensated for their lower economic and cultural capital by investing in higher social and symbolic capital. This was particularly pronounced in the case of unmarried elderly women.
The data is published here as a follow-up to the article of the same name by Christina von Hodenberg and Pascal Siegers in the journal ‘Geschichte und Gesellschaft’ (History and Society), vol. 48, 2022, pp. 1-30. The data is based on the creation of a data set for the Bonn Longitudinal Study of Ageing, which was conducted at the University of Bonn between 1967 and 1984 under the direction of Hans Thomae and Ursula Lehr. All files, audio tapes and data were digitised between 2015 and 2018 and transferred to a digital archive at the Historical Data Centre Saxony-Anhalt at the University of Halle-Wittenberg (https://bolsa.uni-halle.de/). Christoph Rott and his team at the University of Heidelberg recoded the existing SPSS data set. It is published in an anonymised and abridged version by the Historical Data Centre and was edited and transformed for correspondence analysis by Pascal Siegers. Pascal Siegers' syntax for the analysis is published here, together with the postprint of the research article from 2022. The article contains a detailed description of the data set, methodological approach, and results
Replication dataset for: Religion, spirituality, and susceptibility to conspiracy theories: Examining the role of analytic thinking and post-critical beliefs
No full textThe COVID-19 pandemic has increased the political and scholarly attention on conspiracy theories. Among other predictors, religious and spiritual influences on conspiracy beliefs have been widely discussed in the literature. We suggest analyzing the relationship between religion and spirituality on the one hand and conspiracy beliefs on the other hand from the perspective of religious information processing. Based on the Post-Critical Beliefs Scale (PCBS), we argue that literal interpretations of religious information are positively associated with conspiracy beliefs. Furthermore, we assume that individual differences in analytic cognitive style account for the relationship between religious attitudes, spirituality, and conspiracism. Using a quota sample of German adults, we find that literal interpretations of religious content positively correlate with conspiracy beliefs for the literal affirmation of transcendence (e.g., orthodoxy) and the literal disaffirmation of transcendence (e.g., atheism). These findings suggest that religious information processing is related to conspiracy beliefs for religious and nonreligious individuals. Moreover, our results show a stable association between holistic spirituality and conspiracy beliefs. The relationships between different types of religious attitudes, spirituality, and conspiracy beliefs hold, even after accounting for analytic (versus intuitive) thinking. The implications for the study of religious attitudes and conspiracy beliefs are discussed.Datset for: Jedinger, A., & Siegers, P. (2024). Religion, spirituality, and susceptibility to conspiracy theories: examining the role of analytic thinking and post-critical beliefs. Politics and Religion, 1–21. https://doi.org/10.1017/S1755048324000130Dataset and codebookunknow
Verschwimmende Grenzen? Christliche und alternative Religiosität in Deutschland zwischen 2002 und 2012.
No full textMeasuring Religious Fundamentalism in GGSS/ALLBUS 2023 Data
No full textThe data file contains the results of two different confirmatory factor analyses (CFA) and a latent class analysis (LCA) of the religious fundamentalism scales administered in the ALLBUS/GGSS 2023 survey. The scale was proposed by Detlef Pollack, Olaf Müller and Sara Kabogan of the University of Münster. It consists of four question-items, each measuring one dimension of religious fundamentalism (see Pollack et al. 2024): Superiority, Universality, Restoration and Exclusivity. In the original scale respondents rated each item on a four-point response scale. The item measuring exclusivity was already part of a forced-choice question on religious exclusivism vs. pluralism in the ALLBUS/GGSS module on religion. In order to preserve the time series, the item was kept in its original form. As it is sometimes difficult for users to construct continuous scales using nominal indicators, we estimated a CFA model including the three ordinal question items and the nominal item for exclusivism. The factor scores were stored and are part of this dataset. Two versions of the CFA were estimated. The first used the standard missing data imputation procedure implemented in Mplus. The second used listwise partitioning of the data. In addition, a classification of individuals using LCA was added to the dataset. Finally, the dataset includes the respondent identification number to merge the religious fundamentalism variables with data from the ALLBUS/GGSS 2023 survey (ZA8830 and ZA8831).Das Datenfile enthält die Ergebnisse zweier konfirmatorischer Faktorenanalysen (CFA) und einer latenten Klassenanalyse (LCA) der Skala „Religiöser Fundamentalismus“, die in der ALLBUS 2023-Erhebung verwendet wurde. Die Skala wurde von Detlef Pollack, Olaf Müller und Sara Kabogan von der Universität Münster vorgeschlagen. Sie besteht aus vier Items, die jeweils eine Dimension des religiösen Fundamentalismus messen (vgl. Pollack et al. 2024): Überlegenheit, Universalität, Restauration und Exklusivität. In der Originalskala bewerteten die Befragten jedes Item auf einer vierstufigen Antwortskala. Das Item, das die Exklusivität misst, war bereits Teil einer forced-choice Frage zu religiösem Exklusivismus vs. Pluralismus im ALLBUS-Modul zu Religion. Um Zeitreihen zu erhalten, wurde das Item in seiner ursprünglichen Form beibehalten. Da es für die Nutzer manchmal schwierig ist, kontinuierliche Skalen mit nominalen Indikatoren zu konstruieren, haben wir ein CFA-Modell geschätzt, das die drei ordinalen Items und das nominale Item zur Exklusivität enthält. Die Faktorwerte wurden gespeichert und sind Teil des Datensatzes. Zwei Versionen der CFA wurden geschätzt. Die erste verwendete das in Mplus implementierte Standardverfahren zur Imputation fehlender Daten. Für die zweite wurde ein listenweiser Ausschluss fehlender Werte angewendet. Außerdem wurde dem Datensatz eine Klassifikation der Individuen mittels LCA hinzugefügt. Schließlich enthält der Datensatz die Identifikationsnummer der Befragten, um die Variablen zum religiösen Fundamentalismus mit Daten aus der ALLBUS/GGSS-Erhebung 2023 (ZA8830 und ZA8831) zusammenführen zu können
Pluralismus religiöser Orientierungen in Europa Ergebnisse aus der vierten Welle der Europäischen Wertestudie 2008/2009
No full textReligion, Spirituality and Non-religion in Protestant and Catholic Europe. Results from a multiple group latent class analysis with data from the fourth wave of the European Values Study 2008/2010.
No full textThis dataset contains the results of a multiple group latent class analysis of religious orientations in Europe. The model was designed to distinguish between conventional religiosity, holistic spirituality and non-religiosity. The measurement model was developed for data from the fourth wave of the European Values Study 2008/2010. Six different classes of religious orientations were distinguished: (1) atheism, (2) religious indifference, (3) holistic spirituality, (4) moderate religiosity, (5) individualistic religiosity, and (6) church religiosity. The data file contains (1) the respondent ID for merging with data from EVS 2008/2010, the posterior probabilities estimated in the model for each respondent and each latent class, and the assigned classes based on the highest posterior probabilities.This dataset contains the results of a multiple group latent class analysis of religious orientations in Europe. The model was designed to distinguish between conventional religiosity, holistic spirituality and non-religiosity. The measurement model was developed for data from the fourth wave of the European Values Study 2008/2010. Six different classes of religious orientations were distinguished: (1) atheism, (2) religious indifference, (3) holistic spirituality, (4) moderate religiosity, (5) individualistic religiosity, and (6) church religiosity. The data file contains (1) the respondent ID for merging with data from EVS 2008/2010, the posterior probabilities estimated in the model for each respondent and each latent class, and the assigned classes based on the highest posterior probabilities
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