ähnlich wie in den PISA Studien erfasse ich in meiner Abschlussarbeit den sozioökonomischen Status und betrachte daraufhin Zusammenhänge mit anderen Konstrukten (z.B. schulische Leistung).
Bei PISA wird dazu ein Index berechnet, der sich ESCS nennt und sich aus drei Items zusammensetzt (PARED, HISEI und HOMEPOS), die ich bereits erfolgreich bestimmen konnte.
Nun ist es aber so, dass ich irgendwie nicht richtig verstehe, wie dieser ESCS Index gebildet wird bzw. falls ich es doch richtig verstehe, dann begreife ich nicht, warum er so gebildet wird. Der "PISA 2012 technical report" beschreibt ab S.351f die Bildung des ESCS wie folgt:
The PISA index of economic, social and cultural status (ESCS)
Computation of ESCS
[...]
The ESCS for PISA 2003 and 2006 was derived from three variables related to family background: highest parental education
(in number of years of education according to ISCED classification), highest parental occupation (HISEI scores), and number
of home possessions including books in the home. The rationale for using these three components was that socio-economic
status has usually been seen as based on education, occupational status and income. As no direct income measure has
been available from the PISA data, the existence of household items has been used as a proxy for family wealth.
[...]
As in PISA 2003, PISA 2006, and PISA 2009, the variables comprising ESCS for PISA 2012 included: home possessions
(HOMEPOS) [...]; the highest parental occupation (HISEI); and the highest parental education expressed as years of
schooling (PARED). [...]
Missing values for students with missing data for only one variable were imputed with predicted values plus a random
component based on a regression on the other two variables. If there were missing data on more than one variable, ESCS
was not computed for that case and a missing value was assigned for ESCS. Variables with imputed values were then
used for a principal component analysis with an OECD senate weight.
The ESCS scores were obtained as component scores for the first principal component with zero being the score of an
average OECD student and one being the standard deviation across equally weighted OECD countries. For partner
countries and economies, ESCS scores were obtained as
where beta1, beta2 and beta3 are the OECD factor loadings, HISEI’, PARED’ and HOMEPOS’ the “OECD-standardised” variables
and epsilon_i is the eigenvalue of the first principal component. (Fußnote: Only one principal component with an eigenvalue greater than 1 was identified in each of the participating countries.)
Heißt, wenn ich richtig verstehe, man hat eine Faktorenanalyse mit den 3 (zuvor z-standardisierten) Items durchgeführt. Dabei hat man nur einen Faktor extrahiert, mit 3 Gewichten in der Komponentenmatrix. Schließlich hat man den ESCS aus der Summe der drei Items gebildet, wobei diese aber jeweils mit ihrem Beta aus der Komponentenmatrix der Faktorenanalyse multipliziert wurden. Schließlich wurde der ESCS noch z-standardisiert.
Habe ich das richtig verstanden? Falls ja, was macht das für einen Sinn?
Darüber hinaus: Ich könnte diesen Schritt, den ESCS zu bilden, auch komplett umgehen, indem ich einfach die Items, aus denen er besteht, alle als Prädiktoren in eine multiple Regression stecke. Damit komme ich dann allerdings zu etwas anderen (leicht besseren) Ergebnissen. Könnte man den ESCS nicht so konstruieren, dass da dasselbe rauskommt? (Ist das möglicherweise der Sinn dieser ganzen Berechnungen und ich hab nur irgendwo was falsch, dass bei mir nicht dasselbe rauskommt?) Mir wäre ein Index schon lieber als die multiple Regression, weil ich dann ja viel einfacher weiterrechnen könnte und mir dann ja quasi nur noch Korrelationen zur schulischen Leistung etc. ansehen müsste. Außerdem könnte ich dann schreiben, dass mein Vorgehen äquivalent zu PISA ist.
Dazu müsste ich deren Vorgehen allerdings erst einmal verstehen. Könnt ihr mir helfen?
