Die empirische Forschung der letzten Jahrzehnte hat gezeigt, dass Agreeableness ein zentraler und stabiler Teil der Persönlichkeit ist. Es handelt sich bei Agreeableness um einen Komplex verschiedener Merkmale, die allesamt eine hohe Korrelation miteinander aufweisen und bei einer Faktorenanalyse auf einen gemeinsamen Faktor fallen. Oder anders ausgedrückt: Diesselbe latente Variable messen. Im Deutschen verwendet man oft den Begriff Sozialverträglichkeit, aber auch die Begriffe Herzlichkeit oder soziale Wärme dürften den Komplex recht treffend umschreiben. Zu dem Komplex gehören Merkmale wie Empathie, Hilfsbereitschaft, Rücksicht, Kooperation. Einmal nach dem Jugendalter ausgeprägt, bleiben diese Merkmale in der Regel über die Lebenszeit einer Person (oder zumindest über einige Jahrzehnte) erhalten. Die Merkmale sind sehr schwer zu verlernen. Oder zu erlernen, denn diese Stabilität gilt natürlich auch für die Ausprägung von Agreeableness in die andere Richtung, oft genannt Antagonismus. Das sind Menschen, die häufig sozial anecken: Mangelnde Empathie, Egoismus, Rücksichtslosigkeit, Wettbewerbsdenken.

Ich habe auf dem Harvard Dataverse einen Datensatz entdeckt, der demographische Aspekte, Erfahrungen der Kindheit und Big-Five-Persönlichkeitsprofile von n = 2457 Menschen enthält. Die Geschlechter sind ausgeglichen, mit 51 % Frauen und 49 % Männer (eine Option für Geschlechter dazwischen gab es leider nicht). Das mittlere Alter ist 39 Jahre mit einer Standardabweichung 13 Jahren, von einem minimalen Alter 14 bis maximalen Alter 78. Von den Teilnehmern sind 35 % Single.

Mich hat interessiert, ob es eine Assoziation zwischen Erfahrungen in der Kindheit und Antagonismus gibt. Kann man Faktoren finden, die mit einem erhöhten Risiko für die Entwicklung einer antagonistischen Persönlichkeit assoziiert sind? Generell sollte man bei einer Analyse immer die komplette Skala nutzen, da jede Umcodierung in Gruppen Informationsverluste bringt. Aber mit einer sauberen Codierung gestaltet sich die Präsentation und Interpretation deutlich angenehmer. Deshalb habe ich den Datensatz wie folgt umcodiert: Jeder Teilnehmer, der auf der Agreeableness-Skala einen Wert eine halbe Standardabweichung unter der Norm erzielt hat, wurde als antagonistisch klassifiziert und jeder andere als nicht-antagonistisch. Die anderen Skalen wurden an den Standardabweichungen -1, 0 und +1 geschnitten, gemäß einer Unterteilung sehr niedrig, niedrig, hoch, sehr hoch.

Eine deutliche Assoziation findet man mit der Beziehung mit den Eltern im Kindesalter. Menschen, die als Kind eine schlechte Beziehung mit der Mutter hatten, zeigen ein 59 % höheres Risiko für Antagonismus. So kommt man zu diesem Wert: Unter jenen, die eine sehr schlechte Beziehung zur Mutter berichten, sind 43 % als antagonistisch klassifiziert. Unter jenen, mit sehr guter Beziehung, hingegen nur 27 %. Macht ein OR = 43/27 = 1,59 und somit ein 59 % erhöhtes Risiko. Die Risikoerhöhung wird hier also immer im Vergleich zu der Gruppe am anderen Ende der Skala ausgedrückt. Dieser Unterschied in den Antagonismus-Anteilen sowie alle folgenden Unterschiede lassen sich mit einer sehr hohen statistischen Signifikanz p < 0,001 feststellen. Auch bei Menschen, die im Kindesalter eine schlechte Beziehung mit dem Vater hatten, ist das Risiko für Antagonismus erhöht, hier sogar um 83 %.

Da der Datensatz sehr umfangreich ist, lässt sich auch die Kombination der Faktoren mit relativ geringer statistischer Streuung darstellen. Bei Menschen, die in der Kindheit mit beiden Elternteilen eine schlechte Beziehung hatten, sind 47 % als antagonistisch klassifiziert. Bei jenen, mit einer guten Beziehung zu beiden Elternteilen, nur 17 %. Macht eine Risikoerhöhung von 176 % oder etwas mehr als eine 2,5-fache Erhöhung.

Die Frage zur kausalen Verbindung bleibt, wie immer bei Umfragen, unbeantwortet. Werden Menschen antagonistisch, weil sie im Kindesalter eine schlechte Beziehung mit den Eltern hatten? Oder hatten sie eine schlechtere Beziehung zu den Eltern, weil sie schon als Kinder sehr antagonistisch und somit schwierig im Umgang waren? Da Antagonismus, wie jeder andere Big-Five-Komplex auch, eine deutliche genetische Komponente hat, ist die zweite Frage gar nicht so abwegig wie sie zuerst scheint. Oder hat die Beziehung zu den Eltern im Kindesalter und späterer Antagonismus gar keine kausale Verbindung, sondern ist nur zufällig verbunden über dritte Variablen? Auch das ist gut möglich.

Die Beziehung zwischen den Eltern scheint für späteren Antagonismus auch relevant zu sein. Bei Teilnehmern, die als Kind die Eltern oft in Feindschaft oder gar Streit erlebt haben, ist das Risiko für Antagonismus 50 % erhöht.

Und hohe Werte auf Skalen, die Vernachlässigung durch die Eltern messen, sind ebenso mit höherem Antagonismus assoziiert. Vernachlässigung durch die Eltern ist mit einem 56 % höheren Risiko assoziiert.

Die Striktheit der Erziehung scheint hingegen keinen Einfluss zu haben. Unter denen, die von einer sehr strikten Erziehung berichten, finden sich innerhalb der statistischen Unsicherheit genauso viele antagonistische Teilnehmer wie unter jenen mit einer sehr liberalen Erziehung.

Mit dem Datensatz lässt sich auch eines der klassischen Ergebnisse der psychologischen Forschung reproduzieren, nämlich den Unterschied der Geschlechter entlang der Dimension Agreeableness-Antagonismus. Männer sind im Mittel antagonistischer, die Erhöhung des Risikos beträgt hier 50 %. Das gilt explizit auch nach Bereinigung nach Erfahrungen der Kindheit. Es ist ein waschechter Geschlechtereffekt (das ist eine Seltenheit) und nicht etwa ein Effekt, der sich durch eine unterschiedliche Behandlung in der Kindheit ergibt.

Ein anderer Effekt, der sich mit dem Datensatz reproduzieren lässt (siehe Tabelle aus dieser Studie), ist der Zusammenhang zwischen Agreeableness und Neurotizismus*, auch genannt emotionale Labilität. Unter emotional labilen Menschen ist der Anteil antagonistischer Menschen größer. Im Datensatz findet sich eine 48 % Erhöhung des Risikos für Antagonismus.

Interessant an der Tabelle aus der Studie, hier als eine Anmerkung am Rande, ist der Unterschied bei Selbst- und Fremdwertung. Bei Fremdwertung ergibt sich ein stärkerer Zusammenhang (r = 0,54) zwischen Antagonismus und Labilität als bei Selbstwertung (r = 0,36). Von außen sieht emotionale Labilität antagonistischer aus als von innen. Die Wahrheit liegt wohl dazwischen. Von außen kann man das Verhalten einer Person relativ objektiv betrachten, hat aber kaum bis keinen Zugang zu den Gründen und Gedanken dahinter. Von innen kennt man die Gründe und Gedanken intim, aber hat oft einen verklärten Blick auf das eigene Verhalten und auf die Konsequenzen für andere.

Eine letzte Feststellung zum Thema Antagonismus: Bereinigt nach Alter und Geschlecht, und das ist bei dieser Variable nötig da sich die Alterskurven für das Single-Sein bei Männern und Frauen deutlich unterscheiden (Witweneffekt), bringt ein hoher Antagonismus ein erhöhtes Risiko für ein Dasein als Single. Sicherlich nicht überraschend, ein hoher Antagonismus dürfte die Gestaltung eines gemeinsamen Lebens wohl nicht vereinfachen.

Das ist mein Lieblingsresultat aus Umfragen. Es ist lustig und die wenigsten können sich hier rausnehmen, ich wohl inklusive. Man kann Leuten die einfache Frage stellen, wie sie sich im Bezug auf intellektuelle / kognitive Fähigkeiten beurteilen: Unter dem Durchschnitt, im Durchschnitt oder über dem Durchschnitt. In einer perfekten Welt, in der jeder eine objektive Einstufung vornehmen kann und auch vornimmt, sollte man eine Gleichverteilung der Antworten erwarten. Für jeden, der sich unter dem Durchschnitt sieht, gibt es einen, der sich darüber sieht. So funktioniert Durchschnitt. Richtig? Die Realität ist amüsant anders:

8 % sehen sich unter dem Durchschnitt und stolze 64 % darüber. Auf jeden, der seine intellektuellen Fertigkeiten unter dem Durschnitt sieht, kommen also r = 8 Leute, die sich darüber sehen. Wir sind alle überdurchschnittlich!

Es ist interessant, dieses Ergebnis weiter runterzubrechen. Welche Gruppen haben eine besonders hohe Überzeugung von intellektueller Überlegenheit? Allem voran: Es gibt einen Unterschied bei den Geschlechtern. Bei Frauen kommen r = 6 gefühlt Überdurchschnittliche auf eine Unterdurchschnittliche, bei den Männern sind es mehr als doppelt soviele, stolze r = 13 Überdurchschnittliche pro Unterdurchschnittlichem.

Spannend ist auch der Zusammenhang mit der Wertung des eigenen Aussehens. Bei Teilnehmern, die ihr Aussehen negativ werten, gibt es nur r = 2 Überdurchschnittliche pro Unterdurchschnittlichem. Immer noch eine solide Mehrheit, aber nicht mehr ganz so abstrus wie bei der Allgemeinheit. Hingegen ist die Lage bei Teilnehmern, die sich als sehr gut-aussehend beschreiben, umso absurder. Das Verhältnis ist r = unendlich. Fast alle sehen sich als intellektuell überlegen, nur eine handvoll im Durchschnitt und kein einziger unter dem Durchschnitt. Ein gutes Aussehen bringt wohl einen meisterhaften Intellekt.

Vor diesem Hintergrund ist die Assoziation mit Narzissmus wohl nicht mehr überraschend. Die Verhältnisse liegen gleich wie bei der Beurteilung des Aussehens. Bei jenen, die einen geringen Score auf der 5-Item Narzissmus-Skala erzielt haben, gibt es r = 2 Überdurchschnittliche pro Unterdurchschnittlichem. Bei jenen, mit sehr hoher Neigung zu Narzissmus, gilt wieder r = unendlich. Fast alle sehen sich als intellektuell überdurchschnittlich, eine handvoll im Durchschnitt und kein einziger darunter. Es gibt hier zwei Möglichkeit der Erklärung: Bildung oder Einbildung. In den Daten gibt es nichts, was einen Beweis erbringen kann. Aber ich habe eine Vermutung im Bauch.

Auch wenn diese Verzerrung der Realität bei Männern und Menschen mit Tendenz zu Narzissmus am stärksten ausgeprägt ist, sollte man nicht vergessen, dass diese Verzerrung bei jeder Gruppe besteht. Zu denken, man sei intellektuell über dem Durchschnitt, scheint der “Default Mode” zu sein und eine Einstufung darunter die Ausnahme. Ich habe keine Kompetenzen in Psychologie und will entsprechend auch gar nicht versuchen, das zu erklären. Aber es ist definitiv Futter für die Gedanken.

Das wichtigste Kriterium, welches ein Merkmal erfüllen muss, um mit gutem Gewissen als Merkmal der Persönlichkeit gelten zu können, ist Stabilität. Nur wenn ein Merkmal bei Menschen über Jahre oder besser Jahrzehnte praktisch unverändert bleibt, taugt es zur Beschreibung der Persönlichkeit. Die empirische Forschung hat über die letzten Jahrzehnte diese stabilen Merkmale herausgearbeitet und gemäß der Interkorrelationen in fünf Komplexe gruppiert: Extroversion, Sozialverträglichkeit, Gewissenhaftigkeit, Offenheit und emotionale Stabilität. Bei jedem der Komplexe und seinen Merkmalen gilt in guter Näherung: Sie bilden sich früh aus und zeigen danach keine besonderen Veränderungen mehr. Wer heute empathisch ist, dieses Merkmal gehört zum Komplex Sozialverträglichkeit, wird es wohl auch in 20 Jahren sein. Und wer es heute nicht ist, der wird es auch in 20 Jahren nicht sein. Empathie ist nicht etwas, das man im Erwachsenenalter einfach lernen oder verlernen kann. Sie ist ein stabiler Teil der Persönlichkeit.

Man beachte aber die Formulierung: “In guter Näherung”. Keine Stabilität ist perfekt. Auch bei Erwachsenen bleibt noch etwas Spielraum bei der Formbarkeit. Wie groß dieser Spielraum ist, lässt sich relativ leicht ermitteln: Man testet eine Stichprobe an Leuten, testet die gleichen Leute X Jahre später und vergleicht dann. Eine Studie, die genau das tut, ist diese. Die abgebildete Tabelle zeigt die Korrelation zwischen den Big-Five-Merkmalen nach einem Zeitraum von neun Jahren. Zum Beispiel ergibt sich zwischen dem Neurotizismus-Wert im Alter von 33 Jahren und dem im Alter von 42 Jahren ein Korrelationkoeffizient von 0,76. Wie kann man diesen Wert interpretieren?

Um den Wert etwas greifbarer zu machen, habe ich in SPSS ein kleines Experiment gemacht. Angefangen mit einer Variablen, die eine Fantasieverteilung von einhundert Neurotizismus-Werten besitzt, habe ich diese Variable mehrfach kopiert und bei jeder Kopie einen gewissen Teil der einhundert “Leuten” mit zufälligen Schwankungen von plus/minus einer Standardabweichung versehen. Logischerweise gilt: Je mehr “Leuten” man eine solche zufällige Schwankung zusetzt, desto kleiner wird der Korrelationskoeffizient r. Ganz ohne zufällige Zusätze ist die neue Variable nur eine identische Kopie der alten Variable und man bekommt r = 1 (perfekte Korrelation). Mischt man 48 der 100 “Leuten” eine solche Schwankung hinzu, sinkt r auf 0,76. Den Korrelationskoeffizienten r = 0,76 kann man also auch so verstehen, dass man eine Bewegung (ob nun hoch oder runter) von im Mittel 0,48 Standardabweichungen pro Person von einer Variablen zur anderen Variablen hat.

Das ist ein schicker Weg die Korrelationen der Studien greifbarer zu machen. Bei Sozialverträglichkeit und Gewissenhaftigkeit bekommt man einen Korrelationskoeffizienten um 0,65. Über einen 9-Jahres-Zeitraum bewegen sich Leute somit im Mittel um grob 0,9 Standardabweichungen in die eine oder andere Richtung über die Skala. Das ist nicht zu vernachlässigen. Eine Personen, die ziemlich unordentlich und unzuverlässig ist, etwa eine Standardabweichung unter der Norm, kann durchaus nach einem solchen Zeitraum in der Norm landen. Eine Standardabweichung über der Norm wird wohl nicht drin sein, dafür müsste man weitere neun Jahre anhängen, aber die Entwicklung zur Norm wäre drin.

Als noch beständiger zeigt sich emotionale Stabilität. Hier ist, wie erwähnt, die Größe der typischen Auf- oder Abbewegung etwa 0,5 Standardabweichungen pro Person über neun Jahre. Recht instabile Menschen eine Standardabweichung unter der Norm könnten somit über einen Zeitraum von 18 Jahre durchaus zur Norm kommen. Bei extremer Instabilität eher 25 bis 35 Jahre. Das ist schon zäher und von sehr instabil zu sehr stabil wird über eine Lebenszeit wohl fast niemand kommen, aber ein Spielraum ist gegeben.

Noch zäher sind die Merkmale Extroversion und Offenheit. Hier findet die Studie einen Korrelationskoeffizienten von 0,8 und die typische Bewegung über neun Jahre liegt somit 0,35 Standardabweichungen. Für den Weg von einer Standardabweichung unter der Norm bis zur Norm muss man schon 27 Jahre rechnen. Von extremer Ausprägung zur Norm wird eine Lebensdauer nicht mehr reichen.

Man sollte sehr genau über diese Ergebnisse nachdenken. Die Stabilität der Big-Five-Merkmale ist ohne Zweifel eines wichtigsten (und auch am besten gesicherten) Resultate der psychologischen Forschung der letzten Jahrzehnte. Es zeigt die enorme Prägung der Genetik und frühen Lebenserfahrungen auf das Erwachsenenleben. Wie man ist, ist zu einem sehr großen Teil durch Dinge bestimmt, die nichts mit den eigenen Entscheidungen und eigenem Einsatz zu tun haben.

Menschen führen sehr gerne ihre Erfolge auf ihre Entscheidungen und ihren Einsatz zurück. Das liegt nahe und verleiht positive Gefühle. Ich weiß viel, weil ich viel gelernt habe. Ich bin kein Junkie auf der Straße, weil ich es besser gemacht habe. Diese Perspektive, wenn auch nicht grundfalsch, lässt die empirischen Realitäten zu kurz kommen. Es fehlt hier ein zentraler Zusatz. Ich weiß viel, weil ich viel gelernt habe. Und ich habe viel gelernt, weil ich eine hierfür eine förderliche Genetik und Kindheit besitze. Ich musste nie den jahrzehntelangen Kampf mit Mühen und Ängsten führen, mit denen sich jene konfrontiert sehen, die eine gegensätzliche Prägung besitzen. Die diesen Kampf wegen der hohen Stabilität dieser Merkmale auch nicht so einfach gewinnen können. Es ist ein ständiger “Uphill Battle”, gegen die eigene Natur. Ich bin kein Junkie auf der Straße, weil ich es besser gemacht habe. Ich habe es besser gemacht, weil ich dank meiner Genetik und Kindheit nie in einen akuten Zustand emotionaler Instabilität geraten bin, in denen Drogen oder Selbstmord die einzigen Auswege waren. Psychiatrische Kliniken kenne ich nur von außen. Ich hatte das Glück, diesen jahrzehntelangen Kampf nicht führen zu müssen.

Ich denke Bescheidenheit ist der beste Begriff, um eine rationale Reaktion auf die Resultate zu den Big Five beschreiben. Es ist ein großes Glück in das Erwachsenenleben mit hoher Empathie, hoher Verlässlichkeit, hoher Offenheit oder hoher emotionaler Stabilität zu starten. Ein Grund für Dankbarkeit, nicht Stolz. Und ein jahrzehntelanger Kampf, das Leben nach der Schule mit niedriger Empathie, niedriger Verlässlichkeit, niedriger Offenheit oder niedriger emotionale Stabilität zu beginnen. Fortschritte messen sich hier in Jahrzehnten, nicht in Jahren oder Monaten. Ein guter Grund für Rücksichtnahme auf jene, die diesen Kampf führen müssen, und ein solides Argument gegen Überheblichkeit.

Eine weitere Schlussfolgerung daraus ist, dass Versuche, einen Menschen zu ändern, zum Scheitern verurteilt sind. Und Beteuerungen der Menschen, von nun an anders zu sein, wenig Glauben geschenkt werden sollten. Die Stabilität der Big Five Merkmale untersagt solch schnelle Änderungen. Zehn Jahre Einsatz sollte man bei jedem dieser Merkmale als Minimum nehmen, eine deutliche Änderung hervorzubringen. Es bleibt nur einen Menschen entweder so zu akzeptieren, wie er ist, Schattenseiten inklusive, oder, wenn man mit diesen Schattenseiten nicht umgehen kann oder will, konsequent Distanz zu suchen.

Die Stabilität der Big Five Merkmale erklärt auch zum Teil die Stabilität von Partnerschaften und Freundschaften. Es gibt eine sehr hohe Korrelation zwischen der Ausprägung eines Big Five Merkmals und dem Mögen von Leuten mit ähnlich ausgeprägtem Big Five Merkmal. So besteht etwa zwischen Extroversion und dem Mögen extrovertierter Leute eine Korrelation r = 0,53. Zwischen Offenheit und dem Mögen offener Leute r = 0,48. Menschen mögen ähnliche Menschen, wohl weil man dann ähnliche Lebenserfahrungen macht, ähnliche Dinge unternimmt und sich über ähnliche Dinge Gedanken macht. Die Stabilität der Big Five impliziert konstante Ähnlichkeit, was wiederum stabile Partnerschaft und Freundschaften begünstigt. Zwei Menschen, die sich über ihre hohe Offenheit verbunden haben, können das auch beim Wiedertreffen 10 Jahre später machen.

Die Faktoren, die das Einkommen am stärksten beeinflussen, und das mit großem Abstand, sind das Alter und die formale Bildung. Das ist klar und bedarf wohl keiner weiteren Erklärung. Interessant ist vor allem der Blick darüber hinaus. Einmal bereinigt nach Alter und Bildung, bleiben dann noch weitere Faktoren, die einen signifikanten Einfluss auf das Einkommen zeigen? Die Antwort lautet Ja. Die folgenden Ergebnisse kommen aus einer ziemlich umfangreichen Umfrage mit n = 1887 Teilnehmern, den Datensatz habe ich vom Harvard Dataverse bezogen. Im ersten Schritt habe ich das Einkommen (jeweils mittels eines kubischen Polynoms) nach Alter und Bildung bereinigt. Die Variable, die sich daraus ergeben hat, habe ich dann als Zielvariable für die weitere Regression genommen. Als unabhängige Variablen haben eine große Bandbreite an abgefragten Aspekten aus Demographie, Kindheit, Lebensführung und Big-Five-Persönlichkeit gedient.

Nach Bereinigung können die folgenden Faktoren noch zusätzliche Varianz erklären:

• Die Dimension “Extroversion”
• Die Dimension “Gewissenhaftigkeit”
• Der Wohlstand der Eltern
• Die Dimension “Offenheit”
• Umgebung im Kindesalter (urban versus ländlich)

Menschen, die in der Dimension Introversion-Extroversion klar im Bereich Extroversion liegen, berichten im Mittel ein höheres Einkommen als es auf Basis ihres Alters und ihrer formalen Bildung zu erwarten wäre. Bei Introversion ist es umgekehrt, diese ist mit einem Einkommen unter dem Erwartungswert assoziiert. Die statistische Signifikanz ist mit p < 0,001 sehr hoch, die Effektstärke beträgt etwa 0,5 Standardabweichungen. Es scheint aber auch ein Sättigungseffekt erkennbar zu sein. Zusätzliche Extroversion bringt nur bis Extroversion etwas über dem Durchschnitt ein Mehr an Einkommen. Extroversion darüber hinaus übersetzt sich nicht in höheres Einkommen. Bei der Erklärung des Effekts lohnt es sich wohl sich in den Sinn zu rufen, dass zentrale Komponenten von Extroversion soziale Dominanz und ein selbstbewusstes Auftreten in sozialen Situationen sind. Es ist leicht einzusehen, dass diese Qualitäten bei Beförderungen in höhere Positionen förderlich sein können. Ich will aber keine Küchenpsychologie machen. Sicher ist nur die hohe Signifikanz des Effekts, der Erklärungsansatz ist bloße Spekulation.

Dass Gewissenhaftigkeit, mit den zentralen Komponenten Verlässlichkeit und Ordentlichkeit, mit einem Einkommen über dem Erwartungswert assoziiert ist, dürfte wohl keine große Überraschung sein. Die Wirtschaft lebt davon, dass Leute zum vereinbarten Zeitpunkt am richtigen Ort sind und die vorliegenden Aufgaben gewissenhaft erledigen. Von Angestellten, die Gewissenhaftigkeit im Blut haben, träumt wohl jeder Arbeitgeber. Und schaudern eher vor Leuten wie mir, die sich oft nicht sicher sind, ob jetzt gerade Oktober ist. Die Signifikanz des Trends ist auch hier p < 0,001 und die Effektstärke etwa 0,4 SD.

Ein wohlhabendes Elternhaus zeigt auch bereinigt nach Alter und Bildungsgrad noch einen Effekt auf das Einkommen. Das könnte zum Beispiel ein Ausdruck von Vitamin B sein. Es schadet sicherlich nicht, wenn der Vater mit dem CEO entspannte Segeltrips unternommen hat. Auch zusätzliche Förderung, etwa durch private Lehrer, könnte Teil dieses Effekts sein. Der formale Bildungsgrad ist zwar berücksichtigt, jedoch nicht die Note, mit welcher diese erreicht wurde. Aus eigener, langer Erfahrung als Nachhilfelehrer kann ich bestätigen, dass eine 4 oft noch zur 2 gewandelt werden kann, natürlich inklusive einem Mehr an Verständnis der Materie, sofern die Eltern das notwendige Geld haben. Wie dem auch sei, die Signifikanz des Trends ist mit p < 0,001 sehr hoch und die Effektstärke ebenfalls grob 0,4 SD.

Für die Existenz des folgenden Effekts würde ich meine Hand nicht ins Feuer legen. Die Signifikanz des Trends ist mit p < 0,01 zwar ganz gut, aber die Signifikanz der Unterschiede der Gruppen ist p > 0,05. Ein grenzwertiger Fall. Es könnte sein, dass eine hohe Offenheit, die oft mit einer kritischeren Hinterfragung der Dinge und weniger blinder Konformität einhergeht, sich negativ auf das Einkommen auswirkt, mit einer Effektstärke um die 0,2 SD.

Ähnlich grenzwertig, mit einer Signifikanz des Trends p < 0,05 und keiner Signifikanz der Unterschiede, ist die Umgebung im Kindesalter. Menschen, die in städtischer Umgebung aufgewachsen sind, scheinen mit dem Einkommen etwas über ihrem Erwartungswert aus Alter und Bildung zu liegen und Menschen aus ländlicher Umgebung etwas darunter. Auch hier ist die Effektstärke circa 0,2 SD.

Die obigen Unterschiede lassen sich auch grob in Dollar-Werten ausdrücken. Die Standardabweichung beim Einkommen im Sample beträgt 1,3 Kategorien und die Differenz von einer zur nächsten Kategorie ist $ 25.000 pro Jahr. Ein Unterschied von einer Standardabweichung im Einkommen übersetzt sich somit etwa in einen Unterschied von knapp $ 20.000 pro Jahr oder $ 1600 pro Monat. Zwischen hoher und niedriger Extroversion liegen somit bereinigt nach Alter und Bildung $ 800 im Monat, zwischen den Skalenrändern von Gewissenhaftigkeit und Wohlstand der Eltern $ 650. Ein knackiger Unterschied.

Am Ende der Hinweis, dass der Einfluss von Persönlichkeit auf das Einkommen generell größer ist als hier festgestellt, da die Persönlichkeit auch zu einem guten Teil den Bildungsgrad beeinflusst. So ist etwa hohe Gewissenhaftigkeit und niedriger Neurotizismus recht eng mit einem höheren formalen Bildungsgrad assoziiert. Das oben festgestellte Plus hoher Gewissenhaftigkeit ist also ein Plus auf das Plus, das schon durch die förderliche Wirkung auf den Bildungsgrad besteht. Das gleiche gilt, wie erwähnt, auch für den Wohlstand der Eltern. Kinder wohlhabender Eltern erreichen im Mittel einen höheren Bildungsgrad, aber selbst danach bereinigt bleibt ein Plus für das spätere Einkommen.

Ich habe vor kurzem neun Umfragen aus dem Harvard Dataverse abgegrast, insgesamt n = 1989 Teilnehmer, um jene Denk- und Verhaltensmuster zu finden, die am konsequentesten mit emotionaler Instabilität (Neurotizismus) assoziiert sind. Es ist erstaunlich, wie bei den Umfragen unabhängig voneinander immer diesselben üblichen Verdächtigen zum Vorschein kommen und wie eng die jeweiligen Assoziationen sind. Die Unterschiede lassen sich auch sehr schlüssig in vier Kategorien unterteilen. Die Stärke der Assoziationen ist stets mit dem standardisierten Regressionskoeffizienten ß angegeben (Regression mit Neurotizismus als Zielvariable) und die Signifikanz mit * für p < 0,05, ** für p < 0,01 und *** für p < 0,001.

• Innenfokus

Der Blick emotional instabiler Menschen ist klar nach innen gerichtet, der Blick emotional stabiler Menschen nach außen. Das lässt sich an verschiedenen Skalen erkennen. Eine der Umfragen hat den Innenfokus direkt mittels einer Skala abgefragt, mit dem Ergebnis ß = 0,31***. Tagträumerei, ein guter Indikator für den Innenfokus, war sogar über drei Umfragen eng mit Neurotizismus assoziiert: ß = 0,48***, ß = 0,41*** und ß = 0,26***. Man erkennt den starken Innenfokus auch an der negativen Korrelation mit Mindfulness-Skalen. Hier ergeben sich in zwei Umfragen die Koeffizienten ß = -0,15* und ß = -0,58***.

• Übermäßige Selbstkritik

Emotional instabile Menschen sind extrem selbstkritisch, emotional stabile Menschen kaum selbstkritisch. Über drei Umfragen ist Selbstkritik sehr klar mit Neurotizismus assoziiert: ß = 0,47***, ß = 0,42*** und ß = 0,55***. Man sieht es auch am Above-Average-Effekt. Emotional instabile Menschen sehen sich, egal ob man nach sozialen Skills, Fahrskills oder Leseverständnis frägt, konsequent unter dem Durchschnitt, emotional stabile Menschen sehen sich konsequent über dem Durschnitt. Die Stärke der Assoziation des Above-Average-Bias mit Neurotizismus ist ß = -0,35***.

• Problemvermeidung

Über drei Umfragen hinweg ergibt sich auch eine sehr enge Assoziation zwischen Problemvermeidung und emotionaler Instabilität: ß = 0,47***, ß = 0,55*** und ß = 0,45***. Die Gewohnheit der Problemvermeidung scheint eine zentrale Komponente emotionaler Instabilität zu sein. Dieser Punkt ist wohl ein fließender Übergang zur letzten Todsünde.

• Lebensführung

Emotional instabile Menschen bewegen sich nicht ausreichend, essen schlecht und pflegen wenig Routinen. Die Assoziation von Neurotizismus und Bewegung bzw. sportlicher Aktivität ist über sechs Umfragen konsequent zu erkennen: ß = -0,29***, ß = -0,13*, ß = -0,19**, ß = -0,20**, ß = -0,34*** und ß = -0,18***. Die Assoziation mit schlechten Gewohnheiten bei Ernährung über drei Umfragen zu sehen: ß = -0,41***, ß = -0,25*** und ß = -0,16**. Und die Assoziation von Neurotizismus mit mangelnder Routine über drei Umfragen (in einer Umfrage jedoch nicht): ß = -0,12*, ß = -0,41***, ß = 0,02 und ß = -0,36***. Hand in Hand mit diesem Punkt geht wohl auch die negative Assoziation mit aufgeräumten Zimmern: ß = -0,35***.

Wie man aus diese Assoziationen interpretiert und was man daraus macht, sei jedem selbst überlassen. Klar ist nur wie eng und konsequent die jeweiligen Assoziationen sind. Ich benutze den Begriff Assoziationen hier bewusst weil keine Ursache-Wirkung impliziert sein soll. Nur kontrollierte Experimente können Ursache-Wirkung identifizieren. Das ist vor allem wichtig im Hinblick auf Versuche der Umkehrung der Assoziationen. Nur weil Neurotizismus mit Tagträumerei assoziiert ist, heißt das nicht, dass ein nun antrainierter Verzicht auf Tagträumerei eine Besserung bringen muss. Es kann sein, aber es muss nicht. Die Ursache für die Assoziation könnte ganz woanders liegen und die Tagträumerei nur ein Indikator für diese verborgene Ursache. Daher sollte man im Hinblick auf Ursache-Wirkung nur kontrollierten Experimenten trauen. Bei sportlicher Aktivität existieren diese zum Beispiel. Die Umkehrung funktioniert tatsächlich, mehr Bewegung über einige Monate hinweg bringt geringere Scores bei Neurotizismus.

Die Ergebnisse lassen auch vermuten, dass rein behaviorale Ansätze wohl zum Scheitern verurteilt sind. Mehr Bewegung, besser essen und mehr Routinen ist ohne Inklusion der genannten Denkmuster wie ein Pflaster auf eine ausufernde Infektion. Kein vernünftiger Mensch möchte auf das Pflaster verzichten, es kann in den akutesten Zeiten deutliche Linderung bringen, aber damit ist die Grenze des Machbaren bei rein behavioralen Ansätzen auch leider schon erreicht.

Für mich war auch interessant zu sehen, dass die kognitive Verzerrung nicht immer bei den emotional instabilen Menschen liegen muss. Die wenigsten Menschen sind bei einer großen Bandbreiten an zentralen Fähigkeiten konsequent über dem Durchschnitt. Sich konsequent über dem Durchschnitt zu sehen ist eine Verzerrung der Realität. Aber eine, die scheinbar den Leidensdruck sehr effektiv lindern kann. Strenger Realismus kann ernüchternd und schmerzhaft sein. Der Königsweg wäre wohl, seinen Wert und seine Perspektive generell von diesem Vergleich mit den Fähigkeiten anderer Menschen zu entkoppeln.

Es gibt viele Artikel und Studien, die sich mit Vorurteilen gegen Menschen anderer Ethnien, anderer sexueller Orientierung, anderen Geschlechts und anderen Alters beschäftigen. Vorurteile gegen reiche Menschen werden, obwohl diese recht weit verbreitet sind, eher selten untersucht, was wohl auch daran liegt, dass man reiche Menschen kaum zu den vulnerablen Gruppen zählen kann. Mithilfe einer Umfrage auf dem Subreddit r/SampleSize, auf die n = 271 geantwortet haben, wollte ich trotzdem mal schauen, wie weit solche Vorurteile verbreitet sind und wer diese tendenziell glaubt.

Da es keine validierte Skala gibt, habe ich einfach vier gängige Vorurteile über reiche Menschen abgefragt und das Ergebnis zu einer Skala zusammen gefasst. Die Teilnehmer konnten mittels einer 4-Punkte Likert-Skala ihre Zustimmung zu den folgenden vier Aussagen mitteilen: “Reiche Menschen interessieren sich nicht für das Wohl anderer”, “Reiche Menschen sind korrupt”, “Reiche Menschen nutzen andere aus” und “Reiche Menschen sind gierig”. Die Korrelation unter den vier Variablen ist hoch genug um die Zusammenfassung zu einer gemeinsamen Skala zu rechtfertigen. Das erkennt man auch Kronbach’s Alpha, einem Ausdruck der mittleren Korrelation der Variablen untereinander, oft verwendet als Gütemaß für Skalen. Der Wert Alpha = 0,88 ist ausreichend und zufriedenstellend.

Zur einfacheren Präsentation habe ich die Skalenwerte umcodiert, so dass jedem, der einen Score von einer Standardabweichung oder mehr über der Norm erzielt hat, der Wert Eins zugeordnet wurde, und allen anderen der Wert Null. So lassen sich die Ergebnisse als Prozente ausdrücken (“Anteil Reichphobe”). Ich werde diesen Begriff weiterverwenden, auch wenn er ziemlich sperrig und seltsam klingt. Als Reichphober zählt also jeder Teilnehmer, der einen besonders hohen Score auf der obigen Skala erreicht hat, mit dem etwas willkürlichen (aber vernünftigen) Cut-Off bei einer Standardabweichung über der Norm.

Am naheliegendsten ist zu schauen, wie sich Vorurteile gegen reiche Menschen in Gruppen unterschiedlicher finanzieller Situation verhalten. Die Ergebnisse sind wenig überraschend. Bei jenen mit Einkommen ein gutes Stück unter dem Median findet man 16 % Reichphobe, bei einem Einkommen weit über dem Median nur 6 %. Der Unterschied ist aber nur sehr knapp signifikant mit p < 0,05.

Der Unterschied ist größer wenn man statt des Einkommens das Ersparte anschaut. Unter Teilnehmern, die angeben nur sehr wenig Erspartes zu besitzen, kann man 21 % zu den Reichphoben zählen. Bei jenen, mit viel Erspartem, nur 7 %. Die Signifikanz des Unterschieds ist p < 0,01. Das kann man schon als handfestes Resultat werten. Aber der Unterschied wird noch deutlicher beim Blick auf Schuldenprobleme.

27 % jener, die angeben große Schuldenprobleme zu haben, zeigen starke Vorurteile gegen reiche Menschen. Unter jenen, ohne solche Probleme, sind es hingegen nur 8 %. Die Signifikanz ist mit p < 0,001 sehr hoch. Dass sich ein solcher Unterschied aus reinem Zufall ergibt, ist extrem unwahrscheinlich. Was Indikatoren der finanziellen Situation angeht, scheinen Schulden also die stärkste treibende Kraft für Vorurteile gegen reiche Menschen zu sein. Es ist gut möglich, dass die Schuldenprobleme hier sogar die einzige treibende Kraft sind und die Ergebnisse zu Einkommen und Erspartem nur korrelativ sind. Eine lineare Regression legt das zumindest nahe.

Möchte man den erzielten Wert auf der Skala mittels linearer Regression auf Basis der Variablen Einkommen, Erspartem und Schuldenprobleme (und nur dieser drei Variablen) vorhersagen, so zeigt sich, dass die alleinige Verwendung der Variablen Schuldenprobleme praktisch alle damit erklärbare Varianz abdeckt. Die Hinzunahme von Einkommen und Erspartem führt zu keiner Verbesserung der Vorhersage.

Der Anteil Reichphober scheint auch altersabhängig zu sein. Vorurteile gegen reiche Menschen sind in jungen Jahren (< 30 Jahre) mit 7 % Prävalenz relativ selten. Im mittleren Alter steigt der Anteil aber stark an, auf ein Maximum von 22 % in den Alter um 45 Jahre herum. Die Differenz der Anteile bei jungem Alter versus mittlerem Alter ist signifikant mit p < 0,05. Im hohen Alter scheinen Vorurteile gegen reiche Menschen wieder seltener zu werden, aber das festgestellt ohne statistische Signifikanz.

Was die Persönlichkeit gemessen an dem Big-Five-Modell betrifft, zeigt nur die Dimension Extroversion einen signifikanten Unterschied. 26 % der introvertierten Teilnehmer haben deutliche Vorurteile gegen reiche Menschen, jedoch nur 9 % der extrovertierten Teilnehmer. Es ist p < 0,01, auch hier ist also ein Unterschied basierend auf reinem Zufall sehr unwahrscheinlich.

Nullresultate sind aber manchmal auch ganz interessant. In der Regel zeigen Menschen, die einen hohen Score bei der Big-Five-Dimension Agreeableness (Herzlichkeit, Empathie, Kooperation) erzielen, weniger Vorurteile gegen andere Menschen. Bei Vorurteilen gegen reiche Menschen findet man einen solchen Unterschied aber nicht. Der Anteil jener, die starke Vorurteile zeigen, ist bei Leuten mit geringer Agreeableness genauso hoch wie bei Leuten mit hoher Agreeableness. Das ist ein unerwartetes und ziemlich kurioses Resultat.

Aspekte der Erziehung scheinen auch einen Einfluss auf Reichphobie zu haben. Menschen, die berichten von strikten Eltern erzogen worden zu sein, tendieren zu mehr Vorurteilen gegen Reiche. Die entsprechenden Anteile sind hier 25 % versus 9 % mit einer Signifikanz p < 0,01. Die Striktheit der Eltern wurde hier über eine nicht-validierte Skala mit vier Variablen gemessen (Cronbach’s Alpha = 0,85).

Menschen, die von Eltern erzogen wurden, welche psychische Probleme haben, haben eventuell auch ein höheres Risiko, im späteren Leben Vorurteile gegen reiche Menschen zu entwickeln. Der Unterschied ist aber mit 21 % versus 10 % und p < 0,05 nur knapp signifikant. Meine Hand ins Feuer legen würde ich für diesen Zusammenhang nicht, aber der Vollständigkeit halber sei er hier angemerkt.

Das Regressionsmodell fortgespinnt mit Alter und Persönlichkeit bestätigt die Signifikanz der Variable Schuldenprobleme in der Regression (und die Insignifikanz von Einkommen und Erspartem) und zeigt, dass die Hinzunahme von Alter und Extroversion die Vorhersage signifikant verbessert. Andere Dimensionen der Persönlichkeit bringen hingegen keinen Zugewinn.

Eine Hinzunahme der Variablen der Erziehung und schlussendlich Elimination aller Variablen, deren Vorhandensein im Modell keine zusätzliche Varianz erklärt, führt zu dem folgenden optimalen Regressionsmodell. Um Reichphobie mittels Aspekten finanzieller Situation, Demographie und Persönlichkeit vorherzusagen, kann man sich also auf die Verwendung von Schuldenproblemen, Alter, Extroversion und Striktheit der Erziehung beschränken. Was davon kausal ist und was nicht bzw. ob von diesen Variablen überhaupt eine kausal für Vorurteile gegen reiche Menschen ist, lässt sich aber nicht klären. Das geht generell nur mit RCTs, von denen es zu Reichphobie natürlich keine gibt.

Die Analyse konnte einige “Risikofaktoren von Reichphobie” ermitteln, aber mit dem Modell bleibt leider viel mehr offen als erklärt wird. Der adjusted R² beträgt mickrige 11 %. Das Modell erklärt somit nur grob 15 % der Varianz, die sich unter Berücksichtung von Messunsicherheiten maximal erklären ließe. Gefunden wurden leider nur Nebeneffekte. Die bestimmenden Faktoren bleiben im Dunkeln. Was unerwartet ist, da die Bandbreite der gemessenen Variablen ziemlich groß ist. Es ist sehr selten in den Kategorien Demographie, Persönlichkeit und Kindheit keinen einzigen Haupteffekt zu finden.

In einer Umfrage, die ich im Harvard Dataverse gefunden habe, wurde den n = 174 Teilnehmern neben den übliche Fragen zu Demographie und Persönlichkeit auch die Frage gestellt, ob sie regelmäßig mit ihnen nahestehenden Menschen über ihre eigenen Probleme und Erfahrungen reden. Mich hat interessiert, welche Menschen sich typischerweise anderen mitteilen und ob diese Gewohnheit einen positiven psychologischen Effekt zeigt.

Über den gesamten Datensatz geben 27 % an, sich nie oder praktisch nie anderen mitzuteilen, 36 % der Teilnehmer machen es zumindest manchmal und 37 % machen es regelmäßig. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Teilnehmer mit anderen über seine eigenen Probleme redet, hängt dabei von drei Variablen ab: Extroversion, Beziehungsstatus und Agreeableness.

Unter introvertierten Menschen teilen sich nur 18 % regelmäßig anderen mit, während dies bei extrovertierten Menschen 66 % sind (p < 0,001). Einen deutlichen Unterschied findet man auch bei Singles. Von diesen reden nur 23 % oft mit anderen über ihre Problemen, bei Leuten in einer Beziehung sind es hingegen 44 % (p < 0,01). Ebenso signifikant ist die Differenz bei Agreeableness, was in der Fachwelt in der Regel mit dem Begriff Sozialverträglichkeit übersetzt wird, ich aber stattdessen auch gerne das Wort Herzlichkeit verwende. Wie dem auch sei: Bei Menschen mit niedrigem Score auf der Agreeableness-Skala teilen sich 27 % regelmäßig anderen mit, bei hoher Agreeableness steigt dies auf 40 % (p < 0,05). Weitere statistisch signifikante Unterschiede gibt der Datensatz zu dieser Frage nicht her.

Noch interessanter als die Frage, wer sich oft anderen mitteilt, ist die Frage, ob es sich positiv auf das Leben auswirkt. Die Antwort ist: Ja. Sehr klar sieht man das zum Beispiel bei den vorliegenden Fragen zu dem, was ich jetzt salopp “emotionalen Nachhang” nenne. Von denen, die sich anderen nicht mitteilen, leiden 43 % unter ständiger Reue über verpasste Chancen. Dasselbe berichten nur 15 % jener, die sich oft mitteilen (p < 0,01). Ähnlich verhält es sich bei Schamgefühlen. Hier findet man die entsprechenden Anteile 38 % und 11 % (p < 0,001). Und geplagt von Schuldgefühlen sehen sich 36 % derjenigen, die Probleme und Erfahrungen für sich behalten. Aber nur 9 % derjenigen, die sich mitteilen (p < 0,001).

Vor diesem Hintergrund ist es nicht überraschend, dass Leute, die es sich zur Gewohnheit gemacht haben über ihre Probleme zu reden, ihre Vergangenheit generell positiver bewerten und auch generell zufriedener mit ihrem Leben sind. Bei jenen, die sich anderen nicht öffnen, bewerten nur 17 % ihre Vergangenheit als positiv gegenüber 57 % im anderen Lager (p < 0,001). Bei der allgemeinen Zufriedenheit mit dem Leben erhält man die Anteile 32 % versus 69 % (p < 0,001).

Knapp signifikant mit p < 0,05 sind auch die Unterschiede bei den Scores auf den Skalen für Optimismus und Mindfulness. Optimisten, gemessen an einem z-Score > 0 auf der entsprechenden Skala, sind etwas seltener zu finden in der Gruppe der wenig mitteilungsbereiten Menschen (45 % versus 68 %). Dasselbe gilt für den Anteil der Teilnehmer mit einem z-Score > 0 auf der Mindfulness-Skala (34 % versus 57 %).

Ich vermute all diese Resultate werden niemanden aus den Socken hauen, gilt es doch als Allgemeinwissen. Aber es ist immer schön, wenn sich Erfahrungssätze mit harten Daten stützen lassen. Nicht selten versagen gängige Weisheiten, die viele als Selbstverständlich betrachtet, den empirischen Härtetest. Es ist auch interessant mal vor sich zu sehen, wie groß der Unterschied wirklich sein kann. Nur über das Wieso können diese Zahlen leider keine Auskunft geben und ich habe auch nicht die Kompetenz, dazu mehr sagen zu können.

Eine Anmerkung will ich aber noch anbringen: Geschlechter-Unterschiede im Mitteilen hat der Datensatz keine offenbart. Männer teilen sich, entgegen der Vorstellung vieler, genauso häufig anderen mit wie Frauen. Sie tun aber es aber wohl heimlicher und mit mehr Vorsicht, da es in manchen Kreisen immer noch als unmännlich gilt, über seine Erfahrungen und Probleme zu sprechen. Von solchen unhaltbaren Vorstellungen sollte man(n) sich aber nicht beirren lassen, denn die psychologischen Vorzüge des Mitteilens sind recht klar.

Ein Datensatz, den ich auf dem Harvard Dataverse gefunden haben, zeigt sehr schön, wie sich die Persönlichkeit auf die politische Positionierung einer Person auswirkt. Das Ergebnis bestätigt im Großen und Ganzen das, was andere Publikationen zu diesem Thema typischerweise finden. Die n = 214 Teilnehmer konnten neben der üblichen Barrage an Fragen zu Demographie und Big Five auch ihre Einstellung zu vier zentralen Themen der amerikanischen Politik kundtun: Abtreibung, Klimawandel, LGBT und Abschiebung illegaler Einwanderer.

Es zeigt sich eine sehr enge Korrelation der Antworten auf diese vier Fragen, wie man an der untenstehenden Tabelle erkennen kann. Wer etwa möchte, dass Abtreibungen zur illegalen Tat erklärt werden, der möchte auch mit hoher Wahrscheinlichkeit auf Maßnahmen gegen den Klimawandel und Ausweitung der LGBT-Rechte verzichten sowie illegale Einwanderer konsequent abschieben. Die engen Korrelationen rechtfertigen die Zusammenfassung der vier Fragen zu einer Skala, welche die Lage eines Teilnehmers entlang der Dimension Links-Rechts erfassen soll.

Wenig überraschend zeigt das Alter einen klaren Einfluss auf die politische Position. Bei der Gruppe junger Leute 20-29 sind linke Einstellungen gehäuft zu finden, nach dem Alter 40 findet man beim Vergleich verschiedener Altersgruppen jedoch keine signifikanten Unterschiede mehr. Um zu vermeiden, dass bei der weiteren Analyse Effekte gefunden werden, die sich indirekt über das Alter erklären (und nicht etwa über jene Variable, auf welcher dann der Fokus liegt), habe ich die Skala mittels der Funktion aus dem Graphen bereinigt.

Eine Regression mit den fünf Dimensionen der Persönlichkeit gemäß dem Big-Five Modell, seit einigen Jahrzehnten das Standardmodell der Persönlichkeit in der Psychologie, zeigt zwei signifikante Prädiktoren für rechte Einstellungen: Agreeableness (Herzlichkeit) und Openness (Offenheit). Typischerweise gehen rechte Einstellungen mit geringeren Scores auf den Skalen für Herzlichkeit und Offenheit einher. Der Effekt ist mit standardisierten Koeffizienten ß = -0,21 und ß = -0,30 auch recht deutlich und die statistische Signifikanz mit p < 0,01 und p < 0,001 sehr hoch.

Jedoch erfasst die Persönlichkeit nur einen relativ geringen Teil der Varianz in der Skala für politische Einstellung. Der adjusted R² liegt bei 0,14, womit die Persönlichkeit etwa 20 % der Varianz erklärt. Die Persönlichkeit hat einen Einfluss, ist jedoch weit davon entfernt, alles-bestimmend zu sein. Es muss noch andere Faktoren geben, welche die politische Einstellung steuern.

Eine Regression mit Faktoren über die Persönlichkeit hinaus nennt einige dieser Faktoren. Ähnlich stark wie der Einfluss von Herzlichkeit ist der Einfluss von Wohnumgebung. Bei Menschen, die in einer urbanen Umgebung heimisch sind, sind rechte Einstellung seltener. Es ist hier also ein Stadt-Land-Gefälle bemerkbar. Zusätzliche Erklärungskraft bringt der Beziehungsstatus. Menschen in einer Beziehung sind im Mittel etwas rechter als Singles. Auch signifikant ist der Erziehungsstil der Eltern. Wer eine striktere Erziehung erfahren hat, entwickelt im späteren Leben mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit rechte Einstellungen. Wobei man hier schon an die Grenzen der Signifikanz gerät. Der Effekt ist mit ß = 0,15 nicht sonderlich stark.

Die Aufnahme dieser zusätzlichen Variablen erhöht den adjusted R² auf 0,22. Die fünf genannten Prädiktoren können somit etwa 30 % der Varianz erklären. Sofern man sich auf Faktoren beschränkt, die kausal für politische Einstellung sein könnten, lässt sich aus dem Datensatz auch keine weitere Erklärungskraft herausholen.

Es seit noch angemerkt, dass nicht in allen Fällen ein linearer Zusammenhang besteht. Während der Zusammenhang zwischen Offenheit und politischer Position in guter Näherung linear ist, sieht man bei Herzlichkeit eher eine Plateau-Form. Herzlichkeit scheint nur dann merklich auf die politische Position zu wirken, wenn diese in extremer Form ausgeprägt ist, also bei besonders geringer oder besonders hoher Empathie. Variationen bei Herzlichkeit im Normbereich zeigen keinen Einfluss.

Beim Erziehungsstil findet sich ein Zusammenhang in Form eines Sättigungseffekts. Es gibt im Mittel keinen Unterschied zwischen jenen Teilnehmern mit moderat-strenger und übermäßig-strenger Erziehung. Jedoch einen umso deutlicheren Unterschied beim Vergleich dieser beiden Gruppen mit jenen Teilnehmern, die in einem “Laissez Faire”-Haushalt aufgewachsen sind.

Den Zusammenhang mit Offenheit erkennt man, das noch am Rande, auch gut an den berichteten Interessen. Rechte Einstellungen schlagen durchweg bei allen Interessen, die typischerweise mit erhöhter Offenheit assoziiert sind, negativ an: Lesen als Hobby, Tanzen, Musizieren, Museumsbesuche sowie Yoga und Meditation. Der stärkste Effekt zeigt sich hier beim Lesen. Auch hier jedoch wieder die Anmerkung, dass es sich mehr um eine leichte Tendenz handelt als alles andere.

Ich habe vor kurzem die Subreddits r/opiates und r/heroin gezielt nach Strängen abgesucht, in welchen Heroinsüchtige über die Wege der Geldbeschaffung reden. Insgesamt habe ich relevante Beiträge von n = 152 Usern gefunden. Die Auswertung der Beiträge gibt einen interessanten Einblick in das Leben von Menschen, bei denen sich jeder Tag um die Beschaffung von Geld und Drogen dreht.

Ganz wichtig: Ich möchte hier keinen Anspruch auf Vollständigkeit oder Genauigkeit stellen. Um eine Verzerrung so gut es geht zu vermeiden, habe ich jeden Beitrag, der relevant ist, in die Analyse aufgenommen. Da die Sammlung der Daten aber über ein Online-Forum lief, muss man von einer bestehenden Verzerrung ausgehen. Die Stimmen der Heroinsüchtigen, die das Forum nicht nutzen oder keinen Zugang zum Internet haben, konnten nicht berücksichtigt werden. Die Berücksichtigung dieser könnte alle genannten Prozentzahlen deutlich verschieben, ob nun nach oben oder nach unten. Insofern sollte man die folgende Sammlung eher als einen groben Einblick sehen. Auf Wertungen will ich auch absehen.

Gewöhnliche Jobs

83 User (54 % / 1 von 2) bekommen ihr Geld über einen gewöhnlichen Job. Von diesen 83 Usern berichten 55/83 User (66 %) von einer Festanstellung in Teil- oder Vollzeit. Die Bandbreite der genannten Berufe ist sehr groß, es scheint keinen typischen Job zu geben. Erwähnt wurde die Anstellung im Einzelhandel, in der Gastronomie, im Büro und sogar die Tätigkeit als Anwalt. Die verbliebenen 28/83 User (34 %) gehen hingegen Gig-Jobs nach. Sie haben keine Festanstellung, schauen aber wöchentlich in die Kleinanzeigen um geeignete Arbeiten zu finden. Das sind kurzfristige Jobs wie etwa Fahrdienste, Hilfe bei Transport oder Gärtnerarbeit.

Diebstahl / Boosting

37 User (24 % / 1 von 4) geben an, durch Diebstahl an das notwendige Geld zu kommen. Mit Abstand am Beliebtesten ist dabei der Diebstahl im Einzelhandel, das machen 28/37 (76 %) dieser User. 4/37 (11 %) stehlen von Freunden und Familie. 3/37 (8 %) schlagen die Scheiben von Autos ein und entnehmen Wertgegenstände. Und weitere 2/37 (5 %) stehlen von ihrem Arbeitsplatz.

Sexuelle Dienstleistungen

24 User (16 % / 1 von 6) verdienen sich Geld mit sexuellen Dienstleistungen. Das gilt sowohl für männliche als auch weibliche Abhängige. 13/24 (54 %) dieser User bieten sich dabei für Geschlechtsverkehr an. Weibliche Abhängige in der Regel bei Männern aller Schichten, männliche Abhängige in der Regel bei Homosexuellen. 5/24 (21 %) bieten sexuelle Dienstleistungen vor der Webcam, 3/24 (13 %) verkaufen im Internet ihre Unterwäsche, 2/24 (8 %) machen reine Escort-Dienste und 1/24 (2 %) bieten Dienste als Domina.

Panhandling

13 User (9 % / 1 von 12) betreibt Panhandling. Das kann bedeuten, ganz klassisch an der Straßenseite zu betteln oder etwa Leute nach Erzählung einer erfundenen Geschichte um Geld zu bitten. So stellen sich einige z.B. vor eine Tankstelle und erzählen Passanten, dass ihr Auto kaputt gegangen ist und sie dringend Geld für ein Busticket benötigen. Oder sie Geld für Babynahrung benötigen.

Middle Man

12 User (8 % / 1 von 13) geben an, regelmäßig als Middle Man zu fungieren. Sie holen Drogen an einem bestimmten Ort ab und bringen diese zu einer Person an einem anderen Ort. Für das rechtliche Risiko, welches sie dabei eingehen, werden sie mit einem kleinen Betrag entlohnt. Viele der User, die dies betreiben, merken an, dass diese Methode neben gewöhnlicher Arbeit die angenehmste Methode ist, um schnell an Geld zu kommen. Nicht die lukrativste, aber die angenehmste.

Drogenhandel

10 User (7 % / 1 von 15) verkaufen selbst Drogen, um ihren Konsum zu finanzieren. Die meisten verkaufen dabei entweder Cannabis oder die Medikamente, welche ihnen vom Arzt verschrieben wurden. So verkauft etwa ein User, bei welchem ADS diagnostiziert und Ritalin verschrieben wurde, dieses Medikament an College-Studenten, um sich von dem Erlös Heroin zu kaufen.

Reselling / Flipping

8 User (5 % / 1 von 20) nutzen die legale Methode des Resellings. Wenn sie sehen, dass ein Produkt im Laden im Angebot ist und sich dieses Produkt zu einem höheren Preis online verkaufen lässt, erwerben sie das Produkt in großer Menge im Laden und verkaufen es mit Profit auf Amazon weiter.

Eigentum verkaufen

8 User (5 % / 1 von 20) geben an, persönliche Dinge zu verkaufen, sobald das Geld knapp wird. Dabei scheint nichts sicher zu sein: Kleidung, Möbel, die geliebte Gitarre, den Heim-PC und gar das Auto.

Blutspenden

4 User (3 % / 1 von 40) bezeichnen das Blutspenden als einen Hustle, den sie häufig betreiben. Für die Blutspende erhalten sie einen kleinen Betrag, mit welchem sie dann Drogen erwerben. Gemäß eines Users lassen sich damit überraschend hohe Summen erzielen, wenn man jede Gelegenheit nutzt.

Raubüberfälle

4 User (2 % / 1 von 40) geben an, über Raubüberfälle an Geld zu kommen. Ein User berichtet z.B. davon, einen naiven College-Studenten, der vom Geld der Eltern Cannabis gekauft und an der Uni verkauft hat, bei einem Deal mit einer Waffe überfallen zu haben.

Betrug

3 User (2 % / 1 von 50) verdienen Geld mit Betrügereien. Mehrfach genannt wurde dabei der Verkauf gefälschter Produkte wie Uhren und Schmuck.

Bezahlte Umfagen

3 User (2 % / 1 von 50) nutzen Online-Plattformen, auf welchen sie Geld für das Beantworten von Umfragen erhalten. Ein Beispiel hierfür ist die Plattform MTurk

Hinweis zum Schluss: Wieso addieren sich die fettmarkierten Prozente nicht auf 100 Prozent? Das liegt daran, dass viele User gleich mehrere Methoden nutzen. Etwa sexuelle Dienste anbieten und Eigentum verkaufen. Oder einem gewöhnlichen Job nachgehen und trotzdem stehlen, wenn es eng wird. Für jeden User wurden stets alle Methoden der Geldbeschaffung notiert, die dieser verfolgt.

Zum Anteil Männer und Frauen unter den n = 152 Usern lässt sich keine konkrete Zahl nennen. Eine Angabe des biologischen Geschlechts gab es nur in Einzelfällen. Jedoch konnten die User weibliche und männliche Avatare für ihr Profil wählen. Nach diesen dürfte der Großteil dieser User (etwa 80 %) männlich sein. Es dürfte sich bei fast allen Usern auch um US-Amerikaner handeln, da bei Nennung eines Ortes oder einer Region, diese in jedem Fall in den USA lag und die Subforen auch bekannt dafür sind, hauptsächlich von US-Amerikanern genutzt zu werden.

Ich habe vor kurzem mithilfe eines tollen Datensatzes vom Harvard Dataverse die Risikofaktoren für Alpträume herausgearbeitet. Alles Folgende basiert auf Antworten, die n = 571 Amerikaner, mittleres 36 Jahre (von 14 bis 84 Jahre), 44 % Frauen, auf einem Fragebogen notiert haben.

Einflüsse aus Kindheit & Jugend

Einige Variablen frühkindlicher Erfahrung zeigen eine Assoziation mit der Häufigkeit von Alpträumen im Erwachsenenleben. Unter jenen Teilnehmer, die sehr streng erzogen wurden, berichten 39 ± 14 % von regelmäßigen Alpträumen, während es bei Teilnehmern ohne strenge Erziehung nur 10 ± 3 % sind. Das Ergebnis ist signifikant mit einem Niveau p < 0,001.

Auch die Beziehung der Eltern untereinander scheint eine Rolle zu spielen. Bei Teilnehmern, die als Kinder oft die Eltern beim Streiten erleben mussten, berichten 31 ± 10 % von häufigen Alpträumen. Unter jenen mit harmonischem Elternhaus sind es hingegen nur 11 ± 5 %. Die Signifikanz ist p < 0,001.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist Parentifikation. Bei Menschen, die im Kindesalter in die Pflicht genommen wurden, ein Elternteil emotional zu stützen (Vertauschung Eltern-Kind-Rolle), geben 44 ± 16 % häufige Alpträume an. Bei jenen ohne einen solchen Hintergrund sind es 14 ± 4 %. Auch hier ist p < 0,001.

Als problematisch zeigt sich auch Drogenkonsum im Jugendalter. Unter Leuten, die im Jugendalter sehr viel Alkohol getrunken haben, berichten 46 ± 20 % von regelmäßigen Alpträumen. Bei Leuten, die in der Jugend trocken oder praktisch trocken geblieben sind, sind es nur 14 ± 3 %. Hier ist p < 0,01.

Cannabiskonsum im Jugendalter zeigt sogar eine noch stärkere Assoziation. 69 ± 26 % jener, die als Teenager viel gekifft haben, berichten im Erwachsenenalter von häufigen Alpträumen. Dem steht der Anteil 15 ± 3 % gegenüber, ein Unterschied mit einer Signifikanz von p < 0,001.

Konsum

Auch aktueller Konsum kann das Risiko für Alpträume erhöhen. Bei Leuten, die aktuell viel Alkohol konsumieren, leiden 41 ± 18 % unter regelmäßigen Alpträumen. Bei Nicht- oder Wenig-Trinkern sind es hingegen 15 ± 4 %. Hier gilt p < 0,01.

Dasselbe gilt für aktuellen Cannabis-Konsum. 46 ± 20 % der regelmäßigen Konsumenten und 14 ± 3 % der Nicht-Konsumenten berichten von häufigen Alpträumen. Es ist p < 0,01.

Bei Koffein zeigt sich eine leichte Erhöhung des Risikos, jedoch ist diese nicht statistisch signifikant. Unter Koffein-Liebhabern berichten 24 ± 8 % von regelmäßigen Alpträumen, bei entkoffeinierten Menschen sind es nur 16 ± 6 %. Es ist p = 0,11.

Häufiger Konsum zuckerhaltiger Getränke verfehlt ebenso knapp die Schwelle der Signifikanz. 28 ± 14 % der regelmäßigen Konsumenten zuckerhaltiger Getränke berichten von häufigen Alpträumen, dem stehen 15 ± 5 % bei jenen, die Zuckergetränke meiden, gegenüber. Hier gilt p = 0,08.

Lebensumstände

Umbrüche im Leben scheinen gemäß der Umfrage ein deutlicher Trigger für Alpträume zu sein. Abgefragt wurden vier gängige Umbrüche: Jobwechsel, Wohnortwechsel, Änderungen in der Freizeit und Änderungen im Freundeskreis. Jede dieser Variablen zeigt einzeln eine signifikante Erhöhung des Risikos für Alpträume. Zum Zwecke der Analyse in eine einzige Variable gepoolt, berichten unter jenen, die einen hohen Score erreichen, 44 ± 18 % von häufigen Alpträumen, während es bei jenen Leuten, bei denen keiner dieser Umbrüche kürzlich stattgefunden hat, nur 12 ± 4 % sind. Die Signifikanz ist p < 0,001.

Eine Gefahr kann auch zu wenig freie Zeit darstellen. 36 ± 14 % jener Teilnehmer, die angeben kaum freie Zeit zur Verfügung zu haben, erleben regelmäßig Alpträume. Demgegenüber stehen 13 ± 7 % bei jenen, die einen besseren Ausgleich von Arbeits- und Freizeit gefunden haben. Es gilt p < 0,01.

Finanzielle Probleme können sich auch in Alpträume niederschlagen. Unter Menschen, die damit kämpfen ihre Rechnungen zu zahlen, haben 30 ± 11 % häufige Alpträume. Bei jenen ohne einen solchen Druck sind es 12 ± 5 %. Ein Unterschied mit einer Signifikanz von p < 0,01.

Interessanterweise scheint auch das Wohnviertel eine Rolle zu spielen. In der Umfrage konnten die Teilnehmer angeben, ob sie ihr Wohnviertel als eine “Bad Neighborhood” einstufen würden. Jene Teilnehmer, die das tun, haben zu 70 ± 30 % Alpträume. Bei Verneinung sind es nur 17 ± 4 %. Sehr klar signifikant mit p < 0,001.

Weniger Lebensumstand und mehr Lebensführung, soll die folgende Variable trotzdem hier angebracht werden. Das Ergebnis ist wenig überraschend. 28 ± 10 % der Leute, die oft Horrorfilme schauen, haben regelmäßig Alpträume, gegenüber 12 ± 3 % bei jenen, die das nicht tun. Hier ist p < 0,01.

Thermoregulation

Das folgende Ergebnis ist schon deutlich überraschender. Von den Menschen, die angeben oft übermäßig kalte Hände und Füße zu bekommen, haben 30 ± 11 % häufige Alpträume. Bei guter Thermoregulation sind es nur 10 ± 4 %. Es gilt p < 0,001.

Noch klarer ist der Unterschied bei übermäßig heißen Händen und Füßen. Bei jenen, bei denen das häufig passiert, haben 68 ± 20 % regelmäßige Alpträume, gegenüber 16 ± 4 % beim Rest. Auch das gilt mit sehr hoher Signifikanz p < 0,001.

Psychische Probleme & Störungen

Gemessen am Verhältnis der Gruppen ist der größte Risikofaktor für Alpträume die Neigung zur Borderline-Persönlichkeit. 60 ± 12 % der Menschen, die einen sehr hohen Score auf der Borderline-Skala erzielt haben, leiden unter regelmäßigen Alpträumen. Bei Menschen mit geringem Score auf der Skala sind es nur 4 ± 4 %. Es gilt p < 0,001.

Menschen mit starker Tendenz zu Narzissmus zeigen ebenso ein erhöhtes Risiko. Hier steht ein Anteil 36 ± 11 % mit regelmäßigen Alpträumen bei Teilnehmern mit hohem Score auf der Narzissmus-Skala einem Anteil 14 ± 7 % bei Teilnehmern mit niedrigem Score gegenüber. Es ist p < 0,01.

Hand in Hand damit geht das Ergebnis, dass auch ein Mangel an Empathie ein Mehr an Alpträumen bringen kann. Bei den Teilnehmern, mit sehr geringem Score auf der Empathie-Skala, berichten 46 ± 14 % von häufigen Alpträumen. Bei sehr empathischen Teilnehmern sind es 13 ± 5 %. Es gilt p < 0,001.

Etwas mehr in Richtung psychischer Probleme statt psychischer Störung ist das Ergebnis zu Selbstbewusstsein. Ein angeknackstes Selbstbewusstsein macht sich wohl auch Nachts bemerkbar. 34 ± 10 % der Teilnehmer, die sich selbst ein geringes Selbstbewusstsein attestieren, leiden unter häufigen Alpträumen. Unter jenen mit gutem Selbstbewusstsein sind es nur 11 ± 6 %. Der Unterschied ist klar signifikant mit p < 0,001.

Von den vielen Assoziationen in Richtung psychischer Probleme, die im Datensatz zu finden sind, sei noch eine aufgrund des hohen Korrelationskoeffizienten hervorgehoben: Neid. Bei Teilnehmern, die angeben oft von Neidgefühlen geplagt zu sein, haben 55 ± 18 % häufige Alpträume. Unter jenen Teilnehmer, bei denen diese Gefühle nur selten auftreten, sind es 11 ± 5 %. Auch hier ist p < 0,001.

Alter

Abschließend noch eine sehr gute Nachricht: Aus Alpträumen reift man i.d.R. heraus. Je älter eine Person, desto geringer das Risiko für Alpträume. Unter den Teilnehmern in ihren 20ern, werden 27 ± 7 % von regelmäßigen Alpträumen heimgesucht. Bei Teilnehmern ü60 sind es nur noch 8 ± 4 %. Es gilt p < 0,001. Die Abnahme des Risikos verläuft sogar kontinuierlich, jedes Jahrzehnt bringt merkliche eine Besserung.

Kleingedrucktes

Es gilt wie immer der Leitsatz: Ursache und Wirkung lässt sich in der Wissenschaft grundsätzlich nur mit kontrollierten Experimenten identifizieren. Alles andere sind bloße Assoziationen. So habe ich zum Beispiel im Datensatz gesehen, dass Menschen mit Tattoos ein leicht erhöhtes Risiko für Alpträume haben. Man darf wohl davon ausgehen, dass dieser Zusammenhang bloß korrelativ ist. So könnten in dem Sample Menschen mit Tattoos im Mittel jünger sein als jene ohne Tattoos und sich das erhöhte Risiko auf diesem Umweg erklären. Eine Ursache-Wirkung muss nicht bestehen bzw. wird sogar mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit in vielen der oben angeführten Assoziationen nicht bestehen. Es ist prinzipiell unmöglich Ursache-Wirkung aus Fragebögen abzuleiten.

Diese Feststellung ist auch wichtig im Bezug auf Heilung. Wer den obigen Text gelesen hat und unter Alpträumen leidet, wird geneigt sein, die ein oder andere Assoziation umkehren zu wollen. Wenn Cannabis-Konsum mit erhöhtem Alptraum-Risiko assoziiert ist, dann dürfte die Senkung des Konsums eine Besserung bringen. Oder etwa nicht? Es spricht nichts dagegen, es zu versuchen. Möglich ist es. Aber es gibt auch keine Garantie, dass eine Umkehrung funktioniert da nicht unbedingt eine Ursache-Wirkung zugrunde liegt. Mein Lieblingsbeispiel hierzu ist Eisverkauf.

Je höher die Temperatur, desto mehr Eis wird verkauft. Das ist eine klare Assoziation. Man könnte auch tatsächlich den Verkauf ankurbeln, indem man eine Maschine entwickelt, welche die Temperatur künstlich anhebt. Man könnte aber natürlich nicht durch eine Beschleunigung des Verkaufs, etwa durch Werbung oder Preissenkung, die Temperatur ankurbeln. Ähnlich verhält es sich wohl mit der Umkehrung einiger der obigen Assoziationen, nur ist es schwieriger zu sehen, da die Zusammenhänge komplexer und abstrakter sind. Ein Selbstexperiment könnte am Ende auf den Versuch hinauslaufen, die Temperatur mit dem Eisverkauf anzukurbeln. Der Gang zum Therapeuten oder Psychiater, welcher über Ursache und Wirkung aufgeklärt ist, ist einem Selbstexperiment sicherlich vorzuziehen.

Einer der wichtigsten Parameter zur Beurteilung von Regressionsmodellen ist der Adjusted R². Er sagt, wieviel der Varianz in der abhängigen Variable y durch die linearen Terme der unabhängigen Variablen x1, x2, x3, etc … erklärt werden kann. Hier soll ohne Verlust der Allgemeinheit nur eine unabhängige Variable x betrachtet werden. Bei einem perfekten mathematischen Zusammenhang wie zum Beispiel y = 0.5*x ergibt sich stets R² = 1 = 100 %. Der Wert von y lässt sich vollständig durch den gegebenen Wert von x erklären. Entsprechend würde man bei R² = 25 % sagen, dass die Variable x wohl 25 % der Varianz in der Variable y erklärt. Und somit 75 % der Varianz von y unerklärt bleibt. Zumindest ist das die gängige Perspektive. Jedoch ist dieser Ansatz nicht ganz ohne Probleme.

Hier ein kleines Experiment. Ich habe in SPSS Werte für x von -2 bis 2 erzeugen lassen, in feinen Stufen, und y aus y = 0.5*x berechnen lassen. Eine lineare Regression zeigt R² = 100 %. Dann habe ich neue Variable x1 berechnet, die sich aus x plus einem Zufallswert von -0,25 bis 0,25 zusammensetzt. Dasselbe für eine neue Variable y1, also y1 = y + Zufallswert. Die Zufallswerte sollen hier Messunsicherheiten simulieren, dazu gleich mehr. Eine Regression mit x1 als unabhängiger und y1 als abhängiger Variable liefert typischerweise R² = 95 %. Trotz des perfekten mathematischen Zusammenhangs zwischen x und y, von dem immer noch ausgegangen wird, führen Messunsicherheiten also dazu, dass ein R² von 100 % nicht mehr erreicht werden kann. Man erreicht unter Annahme eines uniformen Fehlers von -0,25 bis 0,25 nur noch maximal R² = 95 %. Unter Annahmen eines uniformen Fehlers -0,5 bis 0,5 sinkt das sogar auf einen maximal möglichen R²-Wert von 78 %.

Woher können diese Unsicherheiten kommen? Als Beispiel nehme ich eine 4-Punkte Likert-Skala. Die Punkte entsprechen oft den Standardabweichungen z = -1,5, -0,5, +0,5, +1,5. Es besteht durch die grobe Unterteilung einmal ein Repräsentationsfehler. Ist die gemessene Variable kontinuierlich, so kann ein Teilnehmer bei +0,7 liegen, muss sich aber mit der Wahl von +0,5 zufrieden geben. Solch ein Fehler kann maximal 0,5 Standardabweichungen ausmachen (Ränder ignoriert), mit einem Mittel von 0,25. Dazu kommen noch mögliche Einschätzungsfehler. Statt den realen Wert +0,7 auf den nächsten Skalenwert +0,5 zu runden, könnte die Wahl des Teilnehmers auf +1,5 fallen. Maximal dürfte dieser Fehler im Bereich 1,0 Standardabweichungen liegen, mit einem Mittel entsprechend der Fehlerrate p. Alleine an dieser knappen Übersicht sieht man, dass Fehler 0,25+p = 0,3 bis 0,6 Standardabweichungen bei einer 4-Punkte-Skala durchaus typisch sein könnten.

Das alles hat Konsequenzen für die Interpretation des R²-Werts. Nimmt man an, dass R² aufgrund der Unsicherheit maximal 80 % betragen kann, dann muss die Interpretation “R² = 25 % heißt 25 % erklärt und 75 % nicht erklärt” scheitern. Für eine realistischere Einschätzung sollte der ermittelte R² immer auf den maximal möglichen R² bezogen werden. Ein R² = 25 % bei einem maximal möglichen R² = 80 % (erreichbar nur mit perfektem mathematischen Zusammenhang) übersetzt sich demnach in den folgenden Best Guess: Die unabhängige Variable x erklärt 25/80 = 32 % in der Varianz der abhängigen Variable y und es bleibt der Anteil 55/80 = 68 % der Varianz unerklärt. Das Modell erklärt also mehr, als es eine naive Interpretation vermuten lässt.

Der große Unterschied zum naiven Ansatz ist, dass hier der Benchmark zu einem realistischeren Vergleichswert verschoben wird. Weg vom Benchmark des perfekten Zusammenhangs unter perfekten Bedingungen (keine Unsicherheiten) hin zum Benchmark des perfekten Zusammenhangs unter Berücksichtigung der unvermeidbaren Unsicherheiten bei der Messung. Der perfekte Zusammenhang bleibt der ultimative Vergleichswert. Aber es wird berücksichtigt, dass auch der perfekte Zusammenhang gegeben den Unsicherheiten Einbußen im R²-Wert erfahren würde.

Es gibt viele Merkmale der Persönlichkeit, die sich schön einer der fünf Dimensionen des Big-Five-Modells zuordnen lassen. Impulsivität hingegen passt in keine dieser fünf Schubladen und hinterlässt zu allem Übel auch noch viel Erklärungsbedarf nach Verknüpfung mit den Dimensionen. Basierend auf einem Datensatz mit n = 410 Personen besteht der engste Zusammenhang mit der Dimension Gewissenhaftigkeit. Personen mit sehr geringem Score auf der Skala für Gewissenhaftigkeit liegen im Mittel eine halbe Standardabweichung über der Norm für Impulsivität, Personen mit hohem Score hingegen knapp eine halbe Standardabweichung unter der Norm. Das macht eine Effektstärke von etwa Cohen’s d = 1,0 mit hoher Signifikanz p < 0,001.

Nach Bereinigung der Variable Impulsivität nach Gewissenhaftigkeit mittels eines Polynoms dritten Grades (siehe r = 0,000 bei der Spalte ZConsc) ergeben sich die folgenden Korrelationen. Es bleibt ein statistisch signifikanter Zusammenhang mit der Dimension Extraversion.

Tatsächlich kann Extraversion noch ein gutes Stück der verbliebenen Varianz erklären. Introvertierte Menschen liegen etwa 0,4 Standardabweichungen unter der Norm für Impulsivität, während extrovertierte Menschen 0,3 Standardabweichungen darüber zu finden sind. Hier ist Cohen’s d = 0,7 und die Signifikanz bleibt sehr hoch.

Die schon bereinigte Variable wird nochmals mit einem Polynom dritten Grades bereinigt, diesmal nach Extraversion, und es ergeben sich diese Korrelationen. Es lässt sich noch mehr rausholen.

Teilnehmer mit niedrigem Score auf der Neurotizismus-Skala liegen bis 0,2 Standardabweichungen unter der Impulsivitäts-Norm, während jene mit hohem Score circa 0,4 darüber liegen. Man darf hier wohl eine Effektstärke im Bereich Cohen’s d = 0,5 vermuten, auch mit hoher Signifikanz.

Nach nochmaliger Bereinigung bleiben keine signifikanten Zusammenhänge in der Tabelle der Korrelationen übrig. Mehr lässt sich durch die vorhanden Variablen leider nicht erklären. Ein lineares Regressionsmodell mit den Big-Five, allen demographischen Faktoren sowie allen Variablen der Kindheit als unabhängige Variablen bestätigt die obige Analyse:

Alle drei Dimensionen des Big-Five-Modells, Gewissenhaftigkeit, Extraversion und Neurotizismus, sind signifikante Prädiktoren mit p < 0,001, wobei Gewissenhaftigkeit den stärksten Zusammenhang mit dem standardisierten Regressionskoeffizienten ß = -0,36 zeigt (eine Standardabweichung über der Norm bei Gewissenhaftigkeit bedeutet 0,36 Standardabweichungen unter der Norm bei Impulsivität). Gefolgt von Extraversion mit ß = 0,26 (eine Standardabweichung über der Norm bei Extraversion bedeutet 0,26 Standardabweichungen über der Norm bei Impulsivität). Und schlussendlich Neurotizismus mit ß = 0,18 (eine Standardabweichung über der Norm bei Neurotizismus bedeutet 0,18 Standardabweichungen über der Norm bei Impulsivität).

Nichtlineare Zusammenhänge, welche in den Graphen gut zu erkennen waren, erfasst das lineare Modell leider nicht, was sich auch im R² niederschlägt. Gemäß dem adjusted R² erklären die Variablen Gewissenhaftigkeit, Extraversion und Neurotizismus 19 % der Varianz in der Variable Impulsivität. Es gibt zwei gute Gründe anzunehmen, dass diese drei Dimensionen aber einen höheren Teil des Merkmals Impulsivität erklären: a) Nicht-lineare Effekte und b) gewöhnliche statistische Schwankungen.

Unter Berücksichtigung nicht-linearer Zusammenhänge ließe sich R² wohl gut auf 25-30 % steigern (Achtung: Bauchgefühl). Hinzu kommt, dass selbst wenn in der Realität ein perfekter Zusammenhang bestünde, ein R² 100 % aufgrund statistischer Schwankungen nie erreicht werden könnte. Man würde wohl bei 80-90 % an die Grenze des Feststellbaren stoßen. Basierend darauf, vermute ich dass die drei Dimensionen Gewissenhaftigkeit, Extraversion und Neurotizismus das Merkmal Impulsivität zu 30-40 % bestimmen. Eine gute Erklärungskraft, aber es bleibt definitiv eine unerklärbare Lücke.

Interessant ist auch ein knapper Blick auf die Finanzen. Teilnehmer mit hoher Impulsivität berichten im Mittel dasselbe Einkommen wie wenig-impulsive Teilnehmer. Die hohe Impulsivität scheint sich also nicht merklich auf das Einkommen niederzuschlagen.

Umso auffälliger ist aber die Assoziation mit anderen Aspekten der finanziellen Situation. Trotz des gleichen Einkommens berichten impulsive Teilnehmer vermehrt von bestehenden Geldproblemen (struggling to pay rent, healthcare, mortgage) und haben weniger Erspartes (savings).

Interessant auch, und das eher am Rande, ist ein Blick auf die philosophische Ausrichtung. Menschen mit Hang zu starker Impulsivität scheinen ein Herz für existential nihilism zu haben, also der Überzeugung, dass das Leben keinen intrinsischen Wert und keine intrinsische Bedeutung besitzt.