Inhaltsverzeichnis
Editorial.
Stichworte (alphabetisch sortiert):
Literatur, Links, Glossar, Anmerkungen und Endnoten, Querverweise, Copyright und Zitierung, Änderungen.

Gefühlstheorie, die dieser Arbeit und dem Fragebogen zugrundeliegt

Zur Trennung Gefühl und Gefühlswort
Die eine oder andere mag über die Trennung von Gefühl und Gefühlswort gestutzt haben. Ist das denn nicht dasselbe? Wieso diese Trennung? Nun, die meisten Gefühle sind vielfach zusammengesetzt. Das war auch der Grund für die Alten, nach Elementargefühlen zu suchen, aus denen sie die zusammengesetzten erklären wollten, \g z.B. Wundts bipolarer Ansatz mit Lust-Unlust, Erregung-Beruhigung, Spannung-Lösung). Wenn Gefühle die Bewertung des Geschehens ausdrücken, dann gibt es so viele Gefühle wie es erlebbares Geschehen gibt, also potentiell unendliche viele, was schon Wundt so sah. Wir haben in der deutschen Sprache aber "nur" ca. 1000-2000 Gefühlsworte im weiteren Sinne. Was ist dann mit den anderen? Nun, sie werden gefühlt, auch wenn sie keine eigenen Namen haben. Und manche davon kann man auch ohne Namen wiedererkennen, so dass im Grunde ein Gefühlsbegriff ohne Namen vorliegt.

Die verschiedenen ontologischen Ebenen der Gefühle
Ontologisch - ein bißchen hochgestochen, aber sachlich richtig -  heißt, hier, die verschiedenen Aspekte und Perspektiven der Betrachtung von Gefühlen unterscheiden und berücksichtigen. Fühlen ist etwas anderes - eine andere ontologische Ebene - als das Wort für den Ausdruck eines Gefühls.

Ontologische Ebene Erleben: Fühlen als Erleben
Gefühle erkennen:

• Wiedererkanntes Fühlen bildet einen Begriff
• Gefühle mit eigenen Namen (Gefühlsworte)

• zuordnen für sich selbst
• lesen
• schreiben
• sprechen und kommunizieren.
• hören
• Gefühlseindruck
• Qualität (positiv, negativ, neutral)
• Ausprägung (Stärke, Intensität)
• Situationscharakteristiken von Gefühlsfamilien und Großfamilien
• Bedrohung
• Behinderung
• Erleichterung
• ...
• Operationalisierungen typischer Gefühlsreaktion durch Situationsvorgabe
• Homonymität von Gefühlsworten: Ein und dasselbe Gefühlswort kann mehr oder wenig unterschiedliche Gefühle bedeuten. Und ein und dasselbe Gefühl kann in oder mit unterschiedlichen Worten ausgedrückt werden.

Gefühlsbewertungen
Grob kann man die Gefühl in positive, negative und neutrale einteilen.

Gefühlsfeldbegriff und Gefühlsverwandtschaften, Gefühlsfamilien und Großfamilien.
Gefühlsverwandtschaften ergeben sich durch die Spezifikationen. Was sind Verwandtschaften? Gefühlsworte, die ähnliche Gefühle ausdrücken, heißen verwandt, z.B. Ärger, Angst, Lust, Zuwendung. Idee: Je weniger Verwandte ein Gefühlswort hat, desto elementarer ist es, z.B. Lust, Freude.
 

Ärger
Gefühlseindruck: ja
Qualität: negativ, unerwünschtes, unangenehmes Gefühl
Ausprägung: ja, mehr oder minder von kaum merklich bis sehr ausgeprägt und sehr stark.
Beeinflusst je nach Einschätzung: Motiv extra (Absicht), unbeabsichtigt; Auswirkung: groß, klein, kaum eine.
Situationscharakteristische Spezifikation: Gefühle als Reaktion auf Behinderung, Gefühl auf Regelbrüche.
Ärgerfamilie: Ärger (Kernbegriff), Wut (der starke Ärger), Zorn (der starke Ärger), Aggression, Missfallen, Verstimmung, gereizt, Ablehnung, ergrimmt/ Grimm, erregt, feindselig, unwillig, Unmut, sauer, stinksauer, verschnupft, verstimmt, verärgert, ...

Angst
Gefühlseindruck: ja
Qualität: negativ, unerwünschtes, unangenehmes Gefühl
Ausprägung: ja, mehr oder minder von kaum merklich bis sehr ausgeprägt, sehr stark bis extrem.
Beeinflusst je nach Einschätzung, vitaler oder aktueller Bedeutung.
Situationscharakteristische Spezifikation: Gefühle als Reaktion auf eine erlebte Bedrohung.
Angstfamilie: Angst (Kernbegriff), Todesangst, vitale Angst, Fluchtmotive, Kampfmotive, Aufgabe, Auslieferung, Unterwerfung, Sorge, Spannung, verkrampft, feige, mutlos,

Lust
Gefühlseindruck: ja
Qualität: positives, erwünschtes, angenehmes Gefühl
Ausprägung: ja, mehr oder minder von kaum merklich bis sehr ausgeprägt, sehr stark bis extrem.
Beeinflusst je nach Einschätzung und aktueller Bedeutung.
Abgrenzung zu Motiv schwierig. Lust kann sowohl als Gefühl als auch als Motiv aufgefasst werden.
Situationscharakteristische Spezifikation: Gefühl als Reaktion auf etwas (auch intrinsisch) Erfreuliches, Schönes, Angenehmes.
Lustfamilie: Motivfeldbegriff Lust auf, an, zu, ...

Zuwendung
Gefühlseindruck: ja
Qualität: positives, erwünschtes, angenehmes Gefühl
Ausprägung: ja, mehr oder minder von kaum merklich bis sehr ausgeprägt, sehr stark bis extrem.
Beeinflusst je nach Einschätzung und aktueller Bedeutung.
Abgrenzung zu Motiv schwierig. Zuwendung kann sowohl als Gefühl als auch als Motiv aufgefasst werden.
Situationscharakteristische Spezifikation: Gefühl als Reaktion auf eine \g
Zuwendungsfamilie: Motivfeldbegriff Zuwendung zu ...
 

Stichworte

Ausgangsmatrix
In den Zeilen finden sich die TeilnehmerInnen und in den Spalten die Beurteilungen der Fragen. In der Regel werden den Zeilen TeilnehmerInnen und den Spalten Variablen zugeordnet. \g

Definition Korrelationsmatrix:

1. Die Matrix ist quadratisch
2. Die Matrix ist symmetrisch.
3. Die Matrix enthält in der Hauptdiagonale 1.
4. Die Korrelationen sind im Wertebereich +1 und -1.
5. Die Matrix ist positiv semidefinit, d.h. sämtliche Eigenwerte sind >= 0.
6. Die Eigenwertsumme ist gleich der Ordnung n der Korrelationsmatrix.

Hauptsätze der linearen Produkt-Moment-Korrelation.

(1a) Unabhängigkeitssatz: Sind zwei Variablen voneinander (statistisch) unabhängig, so sind sie unkorreliert. Die Umkehrung gilt nicht:
(1b) Unkorreliertheitssatz: Sind zwei Variablen unkorreliert, so sind sie nicht unbedingt unabhängig. Das kann so sein, muß aber nicht so sein. Anmerkung: In der Encyclopedia of Statistical Sciences, Vol. 2,  p. 194: wird 1a und 1b wie folgt formuliert: "If X and Y are independent, then corr(X,Y) = 0, but the converse is not necessarily true."
1c) Linearitätssatz: Gibt es zwischen zwei Variablen einen linearen Zusammenhang, so zeigt der Korrelationskoeffizient dies entsprechend an. Die Umkehrung gilt nicht zwingend: Aus einem hohen Korrelationskoeffizienten darf nicht notwendig auf einen linearen Zusammenhang geschlossen werden; ein solcher kann, muß aber nicht vorliegen. (Sponsel 1994, Kap. I,. S. 32): Linearitätsparadox.

(2a)Vieldeutigkeitssatz: Mit einem Korrelationskoeffizienten r(ij) wird der lineare Zusammenhang zwischen den Variablen i und j  UND der mit i und j verbundenen Variablen ausgedrückt (Sponsel 1984, S. 213).
(2b) Aus gleichen Eigenwerten können unterschiedlichen Korrelationsmatrizen hervorgehen (3 Beispiele). Diese Korrelationsmatrizen heißen dann  ähnlich  im mathematischen, linear-algebraischen Sinne.
(2c) Unterschiedliche Rohwerte können zu gleichen Korrelationsmatrizen führen (3 Beispiele).

(3) Relevanter Merkmalsraum: Was eine Korrelation überhaupt bedeutet, ist letztlich unklar und weitgehend beliebig, weil erstens die Realitätsparameter (relevanter Merkmals- oder Variablenraum), unter denen die Korrelationsrechnung durchgeführt wird, meist unbekannt sind und zweitens, eine inhaltliche Korrelationstheorie bislang nicht erarbeitet wurde. Als einfacher Beweis für die Bedeutungsbeliebigkeit können die  partiellen Korrelationen  innerhalb eines multiplen Systems angeführt werden: je nachdem, wie man auspartialisiert, erhält man unterschiedliche Korrelationskoeffizienten. Das Problem wird weder von der mathematischen noch von der sozialwissenschaftlichen Statistik beachtet und infolgedessen bislang auch nicht angemessen gelöst (Sponsel 1984). Damit Korrelationen ihre Vieldeutig- und Beliebigkeit verlieren, sollten die Studien in Theorien und in ausgewiesene relevante Merkmalsräume eingebunden und gründlich partiell untersucht werden. Siehe bitte auch > Spuriouse Korrelationen und das Problem der inhaltlichen Bedeutungsanalyse von Korrelationen.

(4) Isometriesatz (Hain 1994). "Das Parallelotop der zentralen, normierten Rohwerte ist isometrisch zu den Spaltenvektoren der oberen Dreiecksmatrix der Cholesky Zerlegung." Praktisch bedeutet dieser Satz u.a., dass ein Eingriff in die Korrelationsmatrix einem Eingriff in die normierten Rohwerte gleichkommt, d.h. wer die Korrelationsmatrix verändert - wie es oft sehr gewaltsam bei  Faktorenanalysen  geschieht - verändert zugleich die normierten Rohwerte und landet meist in dem  Widerspruch, dass Datenreduktionen zwar möglich sind, aber dann nicht mehr die ursprünglichen Daten repräsentieren.
(4b) Partielle Korrelationsmatrix nicht notwendig positiv [semi] definit.

Andere Stimmen zur Interpretation von Korrelationen:

• (5) Bedeutungen nach Hans Bartel (1974).
• (6) Speziell zur Deutung führt Baur 1928 aus.
• (7) Die von Koller 1962 empfohlene Deutungssystematik.
• (8) Bedeutungsdiskussion bei R. A. Fisher gegenüber einer dritten Variable.
• (9) Clauß & Ebner (1982) zur Interpretation von Korrelationskoeffizienten.
• (10) Korrelation und Kausalität.
• (11) Interpretation der Größe von Korrelationskoeffizienten.

Zur Interpretation von Korrelationskoeffizienten
Korrelationen zeigen einen statistischen Zusammenhang an, der zufällig sein kann, und oft keine kausale Bedeutung hat. Er kann  auch durch andere, verdeckte Faktoren (Moderatorvariablen) erzeugt sein (Storchennesterproblem, partielle Korrelation). Zur Kausalproblematik der Korrelation  finden Sie hier  einiges. Ungeachtet dessen, was die Korrelation bewirkt, ob sie artefiziell, moderatorvariablenbedingt, kausal, halb- oder nicht kausal ist, beschreibt sie auf jeden Fall einen Zusammenhang (Sachs 1984). Was er jeweils bedeutet oder bedeuten kann, lässt sich nicht allgemein sagen und muss im jeweiligen Fall eigens untersucht werden.
 

Korrelation zwischen den gefühlsgewichteten Gefühlsworten
Was genau wird korreliert?  Keineswegs die Verwandtschaften, sondern die Gefühlsgewichte, die den einzelnen Gefühlsworten \g, was auf den ersten Blick zu paradoxen Eindrücken führen kann, wenn z.B. die Korrelation zwischen nahe fühlen und einsam 0.8778 beträgt.  Tatsächlich ist dies missverständlich formuliert. Richtig und genau muss es heißen, dass die Korrelation  zwischen dem Gefühlsgewicht von nahe fühlen und dem Gefühlsgewicht von einsam fühlen 0.8778 beträgt. Anders formuliert: In einsam steckt so viel Gefühl wie in nahe fühlen. (14.01.2024).

0   gar kein Gefühl
1   wenig, kaum merklich, gerade merklich, ein Hauch, ein
     bißchen Gefühl
2   schon etwas, deutlich merkliches Gefühl
3   mehr als die Hälfte, überwiegend, über 50% Gefühl
4   viel Gefühl
5   fast reines, volles Gefühl
?   weiß nicht, keine Ahnung

11-Querschnitts-Mittelwertsfälle-Individuum: Werden von einem Individuum in einem Zeitraum Daten gemittelt, so sind diese in der Regel  verschieden. Z.B. im  Pilot-Fragebogen zum Erleben  der Mittelwert von allen Zahlenwerten, die den 18 der 20 Fragen ohne 11 und 19 zugeordnet wurden.
12-Querschnitts-Mittelwertsfälle-Gruppen: Hier werden im gleichen Zeitraum, Mittelwerte von verschiedenen Gruppen gebildet.
21-Längsschnitt-Mittelwertsfälle-Individuum: Hier werden zu verschiedenen Zeiträumen, Mittelwerte eines Individuums gebildet, z.B. wenn man alle vier Wochen den Lernfortschritt erhebt.
22-Längsschnitt-Mittelwertsfälle-Gruppen: Hier werden zu verschiedenen Zeiträumen, Mittelwerte von Gruppen gebildet, z.B. wenn man alle vier Wochen den Lernfortschritt erhebt.

Erläuterungen-Mittelwertsfälle:
Individuum betrifft genau einen Datenlieferanten
Gruppe betrifft mehrere, voneinander verschiedene Datenlieferanten
Querschnitt geht über den gleichen Zeitraum und erfasst daher verschiedene Werte v₁, v₂, ...,v_i, ..v_n
Längsschnitt geht über verschiedenen Zeitpunkte t₁, t₂, ...., t_i ....t_n  und betrifft einen Zeitraum von ... bis

Bildet man über alle 20 Fragen den Mittelwert erhält man eine Information, wie hoch die jeweiligen Gruppen die Nachvollziehbarkeit der Erlebenssachverhalte einschätzen.

Spaltenmittelwerte
Sie geben für die einzelnen Fragen den Mittelwert über die 11 Gruppen an. Inhaltlich, wie gut oder weniger gut ein Erlebenssachverhalt als nachvollziehbar bewertet wurde.

Zeilenmittelwerte
Diese Mittelwerte gehen über alle Fragen. Inhaltlich bedeuten diese Mittelwerte, wie gut oder weniger gut die 20 Erlebenssachverhalte in einer Gruppe (Zeile) insgesamt und durchschnittlich als nachvollziehbar angesehen wurden.

Zwischen qualitativen und quantitativen Methoden besteht kein Widerspruch: sie sind anders und ergänzen sich. Quantitative, mathematische oder statistische Ergebnisse müssen in klaren und verständlichen Worten dargestellt werden, sonst kann man sie nicht verwerten und es bleibt formaler oder gar numerologischer Zahlenzauber.
 

Z-Fazit (Quelle)
 

Jede Einzelfallreferenz - hier - Erlebensreferenz besteht aus 8 Parametern oder Charakteristiken: 1a) Individuen oder 1b) Gruppen; 2) einem Zeitpunkt ti oder Zeitraum ti-tj; 3) Ortsangabe;  4) Angabe der Methode; 5) Angabe der Fragestellung; 6) Angabe der Situation; 7) Angabe des Ergebnisses ; 8) Erklärung zur Bedeutung des Ergebnisses.

Bei genauer Betrachtung gibt es extrem viele Referenzen, die das Beweisen wenigstens sehr erschweren, wenn nicht gar unmöglich erscheinen lassen. Die Referenzbetrachtungen zeigen, dass die Psychologie bislang keinerlei Konzept entwickelt hat, wie das Problem bewältigt werden könnte und sollte. Bislang sind ja noch nicht einmal die Problemsachverhalte erfasst und dargestellt wobei die Bedeutung des Einzelfalles weitgehend verkannt wird auch wenn es einige Monographien gibt z.B. Petermann & Hehl (Hrsg.1979) [Neuauflage Petermann (1996, Hrsg.)]; Kern (1997), Julius et al. (2000). Hier gibt es also noch sehr, sehr viel zu tun.
 

• Sponsel, Rudolf & Hain, Bernhard (1994) Numerisch instabile Matrizen und Kollinearität in der Psychologie. Diagnose, Relevanz & Utilität, Frequenz, Ätiologie, Therapie. Ill-Conditioned Matrices and Collinearity in Psychology. Deutsch-Englisch. Ins Englische übersetzt von Agnes Mehl. Kapitel 6 von Dr. Bernhard Hain: Bemerkungen über Korrelationsmatrizen. Erlangen: IEC-Verlag.
• Sponsel, Rudolf (2005)  Fast- Kollinearität in Korrelationsmatrizen mit Eigenwert-Analysen erkennen. Ergänzungsband - Band II zu Numerisch instabile Matrizen und Kollinearität in der Psychologie. Erlangen: IEC-Verlag.
• Veröffentlichungsliste Sponsel.

• Überblick Methodik. *  Wissenschaftsbegriff.  *  Wissenschaftliches Arbeiten. *  Wissenschaftsglossar.
• Eigenwert-Analysen von Korrelations-Matrizen im sozialwissenschaftlichen Bereich, in Psychologie und Psychotherapie.
• Gesamtzusammenfassung und Hintergründe dieser Arbeit: Numerisch instabile Matrizen und Kollinearität in der Psychologie  - Ill-Conditioned Matrices and Collinearity in Psychology -   Diagnose, Relevanz & Utilität, Frequenz, Ätiologie, Therapie.
• Überblicks- und Verteilerseite: Numerisch instabile Matrizen und Kollinearität in der Psychologie.
• Einführung und Überblick. Kritik der Handhabung der Faktorenanalyse.
• Der Signifikanztest in der Wissenschaft, Psychologie, klinischen und Psychotherapieforschung. Szientismus zwischen numerologischer Esoterik, Gaukeln und Betrug?
• Glossar, Fehler und Probleme, Link- und Literatur-Liste.
• Psychologische Experimente - Experimentelle Paradigmen und Designs.