Den theoretischen Hintergrund der Skala bildet die Definition kristalliner Intelligenz in etablierten Intelligenztheorien, insbesondere der Theorie fluider und kristalliner Intelligenz von Cattell und Horn (Horn, 1965, 1988; Cattell, 1971) sowie der Drei-Stratum-Theorie von Carroll (1993).

Nach Binet und Simon (1905) sowie Hebb (1942) gehörte Cattell (1943) zu den ersten Intelligenzforschern, die in ihren theoretischen Überlegungen neben dekontextualisierten Denkleistungen auch wissensbasierte Fähigkeiten berücksichtigten. Statt eines einzigen, übergeordneten Generalfaktors der Intelligenz postulierte Cattell zwei bedeutende Faktoren, die er als fluide Intelligenz (g_f) und kristalline Intelligenz (g_c) bezeichnete. Letztere zeigt sich nach Cattell (1971) in Leistungen, bei denen zuvor erlernte Fertigkeiten und Wissen die entscheidende Rolle spielen. Typische Indikatoren für g_c bezeichnet Cattell als „schulische“ oder „akademische“ Tests, die auf die Inhalte formaler Bildung abzielen. Damit übereinstimmend wurden von Cattell und Kollegen starke Ladungen von sprachnahen Aufgaben und Wissenstests auf dem Faktor g_c berichtet (Cattell, 1963; Horn & Cattell, 1966; Cattell, 1971; Horn, 1965). Konzeptuell soll g_c diesen Autoren zufolge die Gesamtheit des Wissens umfassen, das Menschen im Laufe ihres Lebens erwerben und zum Problemlösen einsetzen. Diese Definition kommt auch in neueren Arbeiten zur Anwendung; so beschreiben Horn und Noll (1997, S. 69) kristalline Intelligenz als „akkulturiertes Wissen“, das über Aufgaben gemessen werden sollte, die „Tiefe und Breite des Wissens der dominanten Kultur“ widerspiegeln.

Als weiteres einflussreiches Intelligenzmodell ist Carrolls (1993) Drei-Stratum-Theorie zu nennen, die als wichtiger Bezugspunkt in der Intelligenzforschung gilt. Das Modell basiert auf der Reanalyse von 461 Datensätzen zu kognitiven Fähigkeitskonstrukten und beschreibt verschiedene Schichten („Strata“) mit Intelligenzfaktoren unterschiedlicher Breite. Zu den insgesamt acht Faktoren auf Stratum II gehören auch g_f und g_c. Ähnlich wie Cattell betont auch Carroll mit Blick auf den g_c-Faktor die Rolle von Erfahrung, Lernen und Akkulturation, verschiebt jedoch den Fokus in Richtung sprachlicher Fähigkeiten wie Leseverstehen und Fremdsprachenkenntnisse (Carroll, 1993, S. 626). Nichtsdestotrotz dokumentiert Carroll auch hohe Zusammenhänge von Wissenstests mit dem gc-Faktor. Eine besondere Bedeutung kommt dabei dem Stratum-I-Faktor „General Information“ zu, der Unterschiede im Erwerb von Wissen jenseits von Sprachkenntnissen widerspiegelt (vgl. K0; Carroll, 1993, S. 590 und 634) und zu den Faktoren gehört, die in Carrolls Reanalysen häufig die höchste oder zweithöchste Ladung auf dem übergeordneten g_c-Faktor aufwiesen (vgl. auch Carroll, 2003).

Itemkonstruktion und Itemselektion

Die theoretischen Vorarbeiten Cattells und Horns sowie die in Carroll (1993, 2003) berichteten Befunde legen nahe, dass eine Operationalisierung kristalliner Intelligenz im Erwachsenenalter Wissen aus möglichst vielen unterschiedlichen Bereichen berücksichtigen sollte. Die Entwicklung der Wissensitems erfolgte im Rahmen des BEFKI-Projekts (Berliner Test zur Erfassung Fluider und Kristalliner Intelligenz; Wilhelm, Schroeders & Schipolowski, im Druck; Wilhelm & Schipolowski, 2010), in dessen Verlauf ein umfangreicher Itempool aufgebaut wurde, der die Messung deklarativen Wissens in 16 verschiedenen Domänen ermöglicht. Im Einzelnen wird naturwissenschaftliches (Physik, Chemie, Biologie, Medizin, Geografie, Technologie), geisteswissenschaftliches (Literatur, Kunst, Musik, Religion, Philosophie) und sozialwissenschaftliches Wissen erfragt (Geschichte, Recht, Politik, Wirtschaft, Finanzen). Dabei orientierte sich die Auswahl der Wissensbereiche an der empirisch begründeten Klassifikation von Ackerman (2000; Rolfhus & Ackerman, 1999). Zur Entwicklung der Kurzskala wurden zuerst aus diesem Itempool insgesamt 32 Wissensitems anhand inhaltlicher und psychometrischer Kriterien ausgewählt. Konkret wurden zwei Items aus jedem der 16 Wissensbereiche gewählt, wobei eines der beiden Items von geringer bis mittlerer Schwierigkeit war (entwickelt für Personen ohne Schulabschluss, mit Hauptschul- oder Mittlerem Schulabschluss), das andere von hoher Schwierigkeit (entwickelt für Personen, die über die Hochschulreife verfügen bzw. diese anstreben). Die psychometrische Eignung der Items wurde anhand von Vorinformationen aus verschiedenen Erhebungen sichergestellt (Schipolowski, Schroeders & Wilhelm, 2008; Schroeders, Schipolowski & Wilhelm, 2010; Schroeders, Schipolowski, Nelles & Wilhelm, 2011).

Neben den Wissensitems wurden Indikatoren weiterer psychologischer Konstrukte vorgegeben, darunter der BFI-10 (Rammstedt & John, 2007) zur Erfassung der Big Five. Mit dem VOC-T (Ziegler, Kemper & Rammstedt, 2013) wurde zudem ein Maß für die Selbsteinschätzung des eigenen Wissens eingesetzt: Zu insgesamt 12 verschiedenen Begriffen aus den Natur-, Geistes- und Sozialwissenschaften sowie dem handwerklichen Bereich gaben die teilnehmenden Personen anhand einer Ratingskala an, wie vertraut sie mit dem jeweiligen Begriff oder Konzept sind. Des Weiteren wurden verschiedene soziodemographische Merkmale der Teilnehmerinnen und Teilnehmer erfasst, darunter Alter, Geschlecht, Schulabschluss, beruflicher Ausbildungsabschluss, berufliche Stellung und Haushaltsnettoeinkommen. Ergänzend wurde die Anzahl der Bücher im Elternhaus erfragt sowie die berufliche Stellung der Eltern, als der/die Teilnehmende 15 Jahre alt war.

Die Erhebung der Daten erfolgte durch geschulte Interviewerinnen und Interviewer, welche die Studienteilnehmerinnen und -teilnehmer zu vorab vereinbarten Terminen in ihren Wohnungen aufsuchten. Nach Abfrage der soziodemographischen Angaben und der Persönlichkeitsitems durch den Interviewer bearbeiteten die Testpersonen den g_c-Test selbstständig am Notebook (CASI, Computer Assisted Self-Interview). Dabei wurden immer vier Fragen gleichzeitig auf dem Bildschirm dargestellt; um zur nächsten Bildschirmseite zu gelangen, musste die teilnehmende Person zunächst alle vier Fragen der aktuellen Seite beantworten (ggf. durch Raten). Für die Bearbeitung der 32 g_c-Items war ein Zeitlimit von 10 Minuten vorgegeben. Bei Erreichen des Zeitlimits brach der Wissenstest automatisch ab.

Im Zuge der Aufbereitung der gewichteten Stichprobendaten wurden im ersten Schritt anhand der vorliegenden demographischen Angaben verschiedene Indizes gebildet, darunter die ISCED-97 (International Standard Classification of Education; UNESCO, 1997) als Index zur formalen Bildung und der ISEI (International Socio-Economic Index of Occupational Status; Ganzeboom, De Graaf & Treiman, 1992) als Index des sozioökonomischen Status. Die Bildung des ISEI wurde für die Teilnehmenden selbst sowie für deren Eltern durchgeführt; in letzterem Fall wurde für die weiteren Analysen der höchste der beiden elterlichen ISEI-Werte (HISEI) verwendet. Das Haushaltsnettoeinkommen wurde auch direkt erfragt und mit 24 Einkommenskategorien erfasst. Für die Skalen zu den psychologischen Konstrukten wurden Summen- oder Mittelwerte so gebildet, wie von den Autoren der jeweiligen Instrumente vorgeschlagen. Somit lag für die folgenden Analysen jeweils ein Wert für jede der fünf Big-Five-Dimensionen vor. Als Indikator des selbstberichteten Wissens wurde ein Gesamtwert über alle 12 Items des VOC-T genutzt, die sich auf real existierende Begriffe beziehen. Die Items zur Messung der kristallinen Intelligenz wurden zunächst in richtig beantwortet versus nicht richtig beantwortet rekodiert, anschließend wurde ein Summenwert über alle 32 Items berechnet.

Um Einschränkungen bei der Teststärke sowie Verzerrungen durch nicht zufällig fehlende Informationen zu minimieren, wurden fehlende Datenpunkte im Wissenstest sowie in allen Kovariaten imputiert (Lüdtke, Robitzsch, Trautwein & Köller, 2007). Der Anteil fehlender Werte bei den 32 Wissensitems betrug im Mittel pro Item 5.8% (SD = 7.0%, Spannweite 0.4% bis 20.8%); die vorliegenden Fallzahlen für die Kovariaten gehen aus der Ergebnistabelle hervor (vgl. Tabelle 2, Spalte N_vi). Speziell bei den Wissensitems, für die Datenpunkte fast ausschließlich aufgrund der Zeitbegrenzung – also nicht zufällig – fehlten, ermöglichte die Imputation eine Minimierung konstruktirrelevanter Varianz (etwa interindividuelle Unterschiede in mentaler Geschwindigkeit; Danthiir, Roberts, Schulze & Wilhelm, 2004). Konkret wurden fehlende Daten mittels multipler Imputation mit 100 Replikationen geschätzt. Das bedeutet, dass die berichteten Statistiken und Koeffizienten Mittelwerte über alle Replikationen sind. Bei der Ermittlung von Standardfehlern wurde die Streuung zwischen den Replikationen berücksichtigt.

Auf Basis der oben beschriebenen Datenerhebung mit 32 Items wurde im nächsten Schritt eine Itemselektion für die g_c-Kurzskala nach folgenden Kriterien vorgenommen:

-       Um einen flexiblen Einsatz der Kurzskala in der Umfrageforschung zu ermöglichen, sollte deren Bearbeitungszeit bei 5 Minuten liegen. Dies entspricht der geschätzten Bearbeitungszeit von 12 Items.

-       Zur bestmöglichen Erhaltung der inhaltlichen Breite der Wissensmessung sollte einerseits die Dreiteilung in natur-, geistes- und sozialwissenschaftliches Wissen beibehalten werden, andererseits sollten möglichst viele der 16 Wissensbereiche der Gesamtskala auch in der Kurzskala enthalten sein.

-       Um Boden- und Deckeneffekte zu minimieren, sollten die ausgewählten Items einen großen Schwierigkeitsbereich abdecken. Die relative Lösungshäufigkeit sollte jedoch stets oberhalb der Ratewahrscheinlichkeit von .25 liegen.

-       Ein einfaktorielles Messmodell sollte gute Modellpassung und Itemladungen (Trennschärfen) von .50 oder höher ausweisen. In keinem Fall sollten Ladungen < .30 auftreten.

-       Die Kurzskala sollte ähnliche Beziehungen zu Personen- und Umweltmerkmalen sowie anderen psychologischen Konstrukten aufweisen wie die Gesamtskala.

-       Nach erfolgter Itemselektion wurde für die Kurzskala mit 12 Items ebenfalls ein Summenwert berechnet. Werden die entsprechenden Summenwerte herangezogen, korreliert die Kurzskala mit 12 Items mit der 32 Items umfassenden Gesamtskala zu r = .91.

Stichprobe

Die 32 ausgewählten Wissensitems wurden einer für die erwachsene Wohnbevölkerung der Bundesrepublik Deutschland repräsentativen Stichprobe zur Bearbeitung vorgelegt. Diese umfasst auch Personen mit Zuwanderungshintergrund, sofern sie die deutschsprachigen Fragen und Aufgaben verstehen und auf Deutsch beantworten konnten. Die Ziehung erfolgte mithilfe des ADM-Stichprobensystems F2F und resultierte in einer Stichprobe von 1206 Personen, die an der Erhebung teilnahmen. Im Anschluss wurden auf Basis des Zensus von GESIS Fallgewichte erstellt, um Repräsentativität für die o. g. Grundgesamtheit mit Blick auf Region (Ost- bzw. Westdeutschland), Geschlecht, Bildung und Alter zu gewährleisten. Grundlage der Gewichtung war ein reduzierter Datensatz von 1134 Fällen nach Ausschluss unbrauchbarer Datenpunkte sowie von Personen ohne deutsche Staatsbürgerschaft, um für die Gewichtung die Grundgesamtheit eindeutig zu definieren. Die gewichtete Stichprobe umfasst somit 1134 Erwachsene (52,2% weiblich) im Alter von 18 bis 93 Jahren (M = 52 Jahre, SD = 18 Jahre) aus dem gesamten Bundesgebiet.

Itemanalysen

Ein einfaktorielles Messmodell der Kurzskala, in dem kristalline Intelligenz durch einen einzigen Faktor g_c repräsentiert wird, auf dem alle 12 Items laden, zeigte eine gute Passung (vgl. Abschnitt Validitätsbelege).

Itemkennwerte

In Tabelle 1 sind für die 12 Items Schwierigkeit und Trennschärfe (genauer: die Itemladung im einfaktoriellen Messmodell, vgl. Abschnitt Guetekriterien) sowie die inhaltliche Zuordnung zu den drei breiten Wissensdomänen beziehungsweise den einzelnen Wissensbereichen angegeben. Die Kennwerte basieren auf einer repräsentativen Erhebung mit Erwachsenen zwischen 18 und 93 Jahren aus ganz Deutschland (vgl. Stichprobenbeschreibung).

Kennwerte der Personenverteilungen für die hier untersuchte Gesamtpopulation (vgl. die Stichprobenbeschreibung) und verschiedene Subpopulationen sind in Tabelle 3 aufgeführt.

Tabelle 1

Schwierigkeiten und Trennschärfen der Kurzskala-Items

Anmerkung: P: Itemschwwierigkeit, λ: Itemladung im einfaktoriellen Messmodell.

Reliabilität

Für ein einfaktorielles Messmodell ergab sich eine zufriedenstellende Reliabilität der latenten Variable von ω = .82 (McDonald, 1999) bzw. α = .81 (Zumbo, Gadermann & Zeisser, 2007). Die Reliabilität des manifesten Summenscores lag bei ρ = .70 (Skalenreliabilität nach Raykov, Dimitrov & Asparouhov, 2010).

Validität

Faktorielle Validität: Ein einfaktorielles Messmodell der Kurzskala, in dem kristalline Intelligenz durch einen einzigen Faktor gc repräsentiert wird, auf dem alle 12 Items laden, zeigte gemessen an Standards aus der Literatur für Modelle mit binären Indikatoren (Yu, 2002) eine gute Passung: χ²(N = 1134, 54) = 110.8, Comparative fit index (CFI) = .97, RMSEA = .03, WRMR = 1.06. Die Ladungen der Items auf dem g_c-Faktor können Tabelle 1 entnommen werden.

Konstruktvalidität: Ein wesentlicher Aspekt bei der Entwicklung und Beurteilung von Kurzskalen besteht in deren Beziehungen zu relevanten Personen- und Umweltmerkmalen sowie anderen psychologischen Konstrukten. Diese sollen einerseits im Einklang mit theoretischen Erwartungen stehen (Konstruktvalidierung). Andererseits sollen die für die Kurzskala ermittelten Beziehungen möglichst den Befunden für die ungekürzte Gesamtskala entsprechen, um sicherzustellen, dass die Itemselektion keine substanzielle Minderung oder Veränderung der Konstruktvalidität zur Folge hat (Widaman, Little, Preacher & Sawalani, 2011). Im Folgenden werden daher die Korrelationen der Kurzskala mit verschiedenen Kovariaten näher betrachtet und den entsprechenden Korrelationen der Gesamtskala mit 32 Wissensitems gegenübergestellt (vgl. Tabelle 2). Zu den betrachteten Personenvariablen zählten Geschlecht, Alter, formale Bildung und sozioökonomischer Status der Teilnehmenden. Darüber hinaus wurden an dieser Stelle auch Merkmale des Haushalts der Befragten (Haushaltsnettoeinkommen) sowie des elterlichen Haushalts analysiert (sozioökonomischer Status der Eltern, Anzahl der Bücher im elterlichen Haushalt zur Jugendzeit der Teilnehmenden), die als Indikatoren für Umfang und Reichhaltigkeit der früheren oder aktuellen Lernumwelt angesehen werden. Mit Blick auf psychologische Konstrukte wurden die Beziehungen zu den fünf Hauptdimensionen der Persönlichkeit (Big Five) und zu selbstberichtetem Wissen untersucht. Bei der Interpretation der im Folgenden dargestellten Beziehungen ist zu beachten, dass es sich um messfehlerbehaftete Korrelationen zwischen manifesten Variablen handelt. Zur Einordnung der Größe der Effekte kann eine Orientierung an Cohen (1988) erfolgen, der für Produkt-Moment-Korrelationen Werte um .10 als kleine Effekte, Werte um .30 als mittlere Effekte und Werte um .50 als große Effekte betrachtet. Wesentlicher ist jedoch der Vergleich der hier ermittelten Zusammenhänge mit den theoretischen Erwartungen. Aufgrund der hohen Stabilität kristalliner Intelligenz im Erwachsenenalter (Baltes, Staudinger & Lindenberger, 1999) war in der hier untersuchten Erwachsenenpopulation von sehr geringen Alterseffekten auszugehen. Es wurde jedoch ein bedeutsamer Geschlechtsunterschied erwartet; in vergleichbaren Studien mit umfangreichen Wissenstestbatterien wird ein Wissensvorsprung zugunsten der Männer von etwa .50 bis .65 Standardabweichungseinheiten berichtet (Ackerman, Bowen, Beier & Kanfer, 2001; Lynn, Irwing & Cammock, 2002; Lynn & Irwing, 2002). Vor dem Hintergrund der Definition kristalliner Intelligenz als „akkulturiertes Wissen“ war zudem von hohen positiven Korrelationen zwischen kristalliner Intelligenz und der Qualität und Quantität formaler Bildung auszugehen (Cliffordson & Gustafsson, 2008) sowie von substanziellen Assoziationen mit Indikatoren, die für den Wissenserwerb bedeutsame Ressourcen erfassen, wie beispielsweise Maße des sozioökonomischen Status (Rowe, Jacobson & van den Oord, 1999). Mit Blick auf weitere untersuchte Kovariate wurde eine bedeutsame positive Korrelation von g_c mit selbsteingeschätztem Wissen erwartet. Da Selbsteinschätzungen des Wissens jedoch neben der tatsächlichen Fähigkeitsausprägung weitere Varianzquellen widerspiegeln (z.B. faking-good), ist davon auszugehen, dass diese Korrelation hoch, aber nicht perfekt sein würde (Hülür, Wilhelm & Schipolowski, 2011). Mit Blick auf die Big Five werden in der Literatur positive Korrelationen zwischen g_c bzw. Wissensleistungen und dem Faktor Offenheit berichtet (Ackerman & Heggestad, 1997; Ziegler, Danay, Heene, Asendorpf & Bühner, 2012). Ackerman und Heggestad (1997) berichten in ihrer Metaanalyse der Beziehungen zwischen Fähigkeits- und Persönlichkeitskonstrukten zudem einen gering positiven Zusammenhang zwischen g_c und Extraversion sowie einen gering negativen Zusammenhang mit Neurotizismus. Die Korrelationen von g_c mit Gewissenhaftigkeit und Verträglichkeit waren nicht signifikant von Null verschieden.

Tabelle 2

Korrelationen der Kurz- und Gesamtskala mit verschiedenen Personen- und Haushaltsmerkmalen sowie psychologischen Konstrukten

Anmerkungen: N = 1134. ¹ 0 = männlich, 1 = weiblich; ² VOC-T Treffer; ³ Big Five-Dimensionen; ^a p < .05;  ^n.s. nicht signifikant; N_vi: Fallzahl vor der Imputation; r: punkt-biseriale Korrelation (Geschlecht), polyseriale Korrelation (ISCED-97, Bücher), Produkt-Moment-Korrelation (alle anderen Variablen); SE: Standardfehler; ISCED-97: International Standard Classification of Education, Fassung 1997; ISEI: International Socio-Economic Index of Occupational Status; HISEI Eltern: Höchster ISEI-Wert der beiden Elternteile des Teilnehmenden. Sofern nicht anders gekennzeichnet, sind alle Korrelationen signifikant von Null verschieden (p < .01).

Männer zeigten etwas höhere Wissensleistungen als Frauen: Die standardisierte Mittelwertdifferenz betrug für die manifesten Skalenwerte d = .30 und ist somit inhaltlich bedeutsam, obgleich niedriger als in den oben zitierten Arbeiten. Eine Messinvarianzprüfung zeigte, dass die Kurzskala bei Männern und Frauen dasselbe Konstrukt mit vergleichbarer Genauigkeit erfasst. Ein entsprechend restringiertes Multigruppenmodell unter Annahme strikter Messinvarianz zeigte sowohl für die Kurzskala mit 12 Items als auch für die Gesamtskala mit 32 Wissensitems eine befriedigende Passung (Werte für die Kurzskala: χ² = 203.7, df = 130, RMSEA = .032, CFI = .953, WRMR = 1.548). Der latente Mittelwertunterschied betrug 0.32 SD zugunsten der Männer.

Wie erwartet wurde in der hier untersuchten Erwachsenenpopulation kein bedeutsamer Alterseffekt beobachtet. Deklaratives Wissen wies eine hohe positive Korrelation mit dem ISCED-97 als Indikator formaler Bildung auf, der sowohl Schul- als auch Ausbildungsabschlüsse berücksichtigt: Für kein anderes hier untersuchtes Personen- oder Umweltmerkmal wurden höhere Korrelationen gefunden. Eine ebenfalls starke Beziehung zeigte sich zu dem auf der ISEI-Skala quantifizierten sozioökonomischen Status der Teilnehmenden. Auch für die anderen Personen- und Haushaltsmerkmale lagen inhaltlich bedeutsame positive Korrelationen mit Wissen vor (siehe Tabelle 2).

Mit selbstberichtetem Wissen ergab sich erwartungsgemäß eine vergleichsweise hohe Korrelation. Für die fünf Persönlichkeitsdimensionen zeigte sich ein differenziertes Ergebnismuster, das im Wesentlichen mit den in der Literatur berichteten Befunden übereinstimmt. Die Offenheitsdimension wies im Vergleich mit den anderen Big Five-Dimensionen die vom Betrag her höchste Korrelation mit Wissen auf. Auch die gering positive Korrelation mit Extraversion, die gering negative Beziehung zu Neurotizismus sowie die nicht signifikante Korrelation mit Verträglichkeit entsprechen den metaanalytisch gewonnenen Ergebnissen von Ackerman und Heggestad (1997). Eine Abweichung ließ sich lediglich für die Skala Gewissenhaftigkeit feststellen: Während Ackerman und Heggestad (1997) hier eine nicht signifikante Korrelation mit kristalliner Intelligenz berichten, wurde in der aktuellen Analyse eine gering positive Beziehung zwischen Wissen und Gewissenhaftigkeit gefunden. Für Kurz- und Gesamtskala fielen die Korrelationen zu den Kovariaten ähnlich aus.

Deskriptive Statistiken

Kennwerte der Personenverteilungen für die hier untersuchte Gesamtpopulation (vgl. die Stichprobenbeschreibung) und verschiedene Subpopulationen sind in Tabelle 3 aufgeführt. Die Subpopulation mit „geringer Schulbildung“ umfasst sowohl Personen ohne Schulabschluss als auch Personen mit Hauptschulabschluss (bzw. Äquivalent), die in der Regel nach der achten oder neunten Klasse die allgemeinbildende Schule verlassen haben. Ihr Anteil an der erwachsenen deutschen Wohnbevölkerung beträgt gemäß der vorliegenden Erhebung 45%. Die Subpopulation mit „mittlerer Schulbildung“ umfasst Personen mit Mittlerer Reife (bzw. Äquivalent), die im Regelfall nach 10 Jahren Beschulung erworben wurde. Ihr Anteil an der Gesamtpopulation beträgt 29%. Personen mit „hoher Schulbildung“ im Sinne der hier vorgenommenen Kategorisierung verfügen über eine fachgebundene oder allgemeine Hochschulreife bzw. Fachhochschulreife (26% der Gesamtpopulation), die typischerweise nach 12 oder 13 Jahren Schulbesuch erworben wurde. Sowohl für die Gesamtpopulation als auch für alle drei Bildungsgruppen werden zusätzlich Kennwerte für Männer und Frauen berichtet. Auf eine Betrachtung verschiedener Altersgruppen wird hingegen verzichtet, da in der untersuchten Erwachsenenpopulation für die Kurzskala keine bedeutsamen Alterseffekte gefunden wurden (vgl. Abschnitt Validitätsbelege).

Tabelle 3

Kennwerte verschiedener Personenverteilungen für den Summenwert der Kurzskala

Anmerkungen: N: Stichprobengröße, M: arithmetisches Mittel, SD: Standardabweichung