Repertory Grid - Welles & Welles

Repertory Grid
Repertory Grid (eigentlich Role Construct Repertory
Grid) ist ein Verfahren der diﬀerentiell psychologischen
Diagnostik auf Basis der Theorie der persönlichen Konstrukte nach George A. Kelly.[1]
1
tisch nicht möglich. Das RepGrid dient zur Ermittlung
und Auswertung subjektiver Bedeutungsassoziationen.
Im Sinne Kellys soll damit ein Einblick in das Konstruktsystem des Individuums ermöglicht werden. Der Mensch
beschreibt seine Wirklichkeit mit begriﬄichen Abstraktionen (Konstrukten), die durch seine individuellen Erfahrungen geformt wurden. Er skaliert sie in einer vorgegebenen Matrix hinsichtlich geeigneter Elemente, die
den Untersuchungsrahmen repräsentieren. Der Befragte
bildet somit seinen individuellen, semantischen und psychologischen Raum in Form eines mit Zahlen gefüllten
Gitters ab. Das Repertory Grid ist somit ein Verfahren,
mit dessen Unterstützung qualitative Interviews mit den
entsprechenden Vorteilen zur Untersuchung von subjektiven Wahrnehmungen und kognitiven Prozessen geführt
werden können,[4] und ermöglicht so ein besseres Verständnis subjektiver Bedeutungen des Befragten: „It is an
attempt to stand in others’ shoes, to see their world as they
see it, to understand their situation, their concerns.“[5][6]
Sie bietet auf der anderen Seite auch die Möglichkeit des
überindividuellen Vergleichs der Ergebnisse: „In dieser
Spanne – und Spannung – von idiographischer Untersuchung des Besonderen und der nomothetischen Benennung des Regelmäßigen steht die Nutzung der Repertory
Grid Technik heute.“[7]
Überblick
Formblatt des Original Role Construct Repertory Grid nach
Kelly.[2] Die konkreten Personen werden handschriftlich in die
weißen oberen Spalten geschrieben.
Aufbauend auf der Psychologie der persönlichen Konstrukte, entwickelte George A. Kelly die Repertory-GridTechnik (auch RepGrid, Kelly Grid, Konstruktgitter).
RepGrid-Verfahren arbeiten mit einem Repertoire („Repertory„) bedeutsamer Elemente aus dem Erleben einer
Person, wie Rollen (z. B. Kollegen), Gruppen (z. B. Abteilungen), aber auch Situationen (z. B. Rituale), Gegenstände (z. B. Produkte) und Abstrakta (z. B. Marken).
Mit Hilfe dichotomer Beschreibungsdimensionen, den so
genannten Konstrukten (z. B. gut vs. böse oder innovativ
vs. traditionell), werden diesen Elementen vom Befragten
individuell Eigenschaften zugeordnet.[3] Zudem erfolgt
eine quantitative Bewertung, zumeist Likert-skaliert, so
dass am Ende ein Grid (deutsch: Gitter, Matrix) mit
Zahlenwerten entsteht. Sind alle Elemente anhand eines
Konstruktpaares beurteilt worden, werden neue Elemente miteinander verglichen, um ein weiteres Konstruktpaar
zu bilden. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis dem Interviewten keine neuen Unterscheidungsdimensionen mehr
einfallen, d. h. sein Repertoire an Konstrukten für die vorgegebenen Elemente erschöpft ist.
2 Planung und Durchführung von
Repertory Grids
Am Anfang jeder Repertory-Grid-Anwendung steht der
Wunsch, etwas zu erfahren, zumeist eine Fragestellung
zu einem speziﬁschen Problem. Es wurde schon erwähnt,
dass die Anwendungsmöglichkeiten für ein Grid grundsätzlich in allen Lebensbereichen, in denen „Konstruieren
der Wirklichkeit“ stattﬁndet, gegeben sind.
Die Auswahl der Elemente erfordert höchste Sorgfalt,
denn diese bestimmen im Wesentlichen die Güte und
Aussagekraft der Ergebnisse. Die Frage, mit der man sich
beschäftigen muss, ist, wie der Untersuchungsgegenstand
sinnvoll in Elemente überführt werden kann bzw. welche Elemente geeignet sind, den Untersuchungsgegenstand adäquat abzubilden. Die Strategie zur Ermittlung
geeigneter Elemente für eine Problemstellung nennt man
„Substituting“. Das Substituting soll auf der einen Seite
dem Auftraggeber helfen, sein Problem zu erkunden und
Durch den systematischen Vergleich und die im Inter- die adäquateste Verbalisierung dafür zu ﬁnden, auf der
viewverlauf entstehende Komplexität ist eine zielgerich- anderen Seite aber auch für die Anwender, um die Fratete absichtliche Einﬂussnahme auf das Ergebnis prak- ge oder das Problem des Klienten so weit zu rekonstru1
2
2 PLANUNG UND DURCHFÜHRUNG VON REPERTORY GRIDS
ieren, wie es notwendig ist, um angemessene Elemente
bestimmen zu können. Die Elemente sollten so auf jeden Fall so gewählt werden, dass auf ihrer Grundlage eine möglichst umfassende und dennoch tiefgründige Aufklärung eines bestimmten Sachverhaltes stattﬁnden kann,
oder bei Untersuchungen von Personen und Gruppen die
Wirklichkeitsräume hinsichtlich der Fragestellung sinnvoll dargestellt werden können. Elemente können beispielsweise aus vorab durchgeführten, leitfadengestützten Interviews mit einer Auswahl von Beteiligten eruiert
werden.[8] Auch können die Beteiligten die für sie geltenden Elemente im Rahmen von Gruppendiskussionen
selbstständig erarbeiten.[9]
kann es auch konkrete Verfahrensaspekte geben, die eine
dyadische Vorgehensweise rechtfertigen. So kann es vom
Anwender gewünscht sein, dass ein bestimmtes Element
(z. B. Ich Heute) mit allen anderen Elementen im Set verglichen werden soll. Eine triadische Vorgehensweise wäre hier viel zu aufwändig, da die vielen Möglichkeiten der
Zusammenstellung wahrscheinlich den Zeitrahmen einer
Befragung sprengen würden.
In all diesen Fällen kann eine kompliziertere Verfahrensweise, wie nachfolgend die triadische Methode, eine
Überforderung des Vorstellungsvermögens bedeuten.[14]
Bei der zweiten, der triadischen Variante, werden drei
Elemente vorgegeben, von denen zwei als ähnlich und
gleichzeitig unterschiedlich zum dritten Element eingeschätzt werden sollen. Diese Vorgehensweise entspricht
am ehesten den theoretischen Vorannahmen der Constructs Theory of Personal Constructs, die ja die Einschätzung eines Erfahrungsgegenstandes sowohl in seiner
Ähnlichkeit als auch seiner Unterschiedlichkeit zu anderen Erfahrungsgegenständen erfordert. Die typische Konstruktfrage hierzu lautet: „In what important way are two
of them alike but diﬀerent from the third?“[15]
Grid-Untersuchungen, in denen ein interindividueller
Vergleich der Ergebnisse nicht nur inhaltlich interpretativ, sondern ebenso statistisch vergleichend angestrebt wird, sind nur sinnvoll auszuwerten, wenn
Elemente und/oder Konstrukte für alle Beteiligten
übereinstimmen.[10] Standardisiert wird das Verfahren,
wenn sowohl Elemente als auch Konstrukte vorgegeben
werden. In diesem Fall ähnelt das Grid einem multiplen
semantischen Diﬀerenzial oder Polaritätsproﬁl,[11] allerdings geht so das Speziﬁsche des Personal-ConstructAnsatzes verloren. Die Anzahl der zugrundeliegenden
Elemente ergibt sich grundsätzlich aus der Problemstellung aus den zeitlichen und demograﬁschen Gegebenhei- 2.2 Opposition oder Diﬀerenzierung
ten.
Für die Instruktion, mit der den Befragten Elemente
Seit den 1950er-Jahren hat sich die Bandbreite der Inter- zur Unterscheidung vorgelegt werden, im Weiteren auch
viewarten stark ausdiﬀerenziert. Da es sich bei der Erhe- „Konstruktfrage“ genannt, ist deren Präsentation (Triabung von Konstrukten nicht immer um eine übliche Inter- de/Dyade) nur von peripherer Bedeutung. Inhaltlich inviewführung handelt, sondern andere Formen durchaus teressanter und auch relevanter ist die Entscheidung, ob
in der Grid-Technik eingesetzt werden, wie die freie As- der Gegensatzpol eines Konstruktes über die Beschreisoziation oder das Storytelling, wird auch von Evokation bung eines Elementes oder als Gegenbegriﬀ zu einem
(erwecken, hervorrufen) gesprochen. Während beispiels- Konstrukt gebildet werden soll. Wir unterscheiden daher
weise die Kollegen aus England verstärkt die qualitative die Diﬀerenzierungsmethode von der OppositionsmethoSeite der Interviewführung in Therapie, Kunst und Orga- de.
nisationsberatung vorantreiben,[12] wurde in Deutschland
Die „Diﬀerenzierungsmethode“ fragt nach dem Unterdas Tetralemmafeld Ratingformat entwickelt.[13]
schied der vorgelegten Elemente. Werden also zwei Elemente als ähnlich eingeschätzt und beschrieben, wird
nach einer Beschreibung für das dritte Element gefragt.
2.1 Triaden und Dyaden
Beispiel: Entscheidet sich der Befragte bei der Triade
Alle Ausdiﬀerenzierungen folgen im Prinzip zwei ver- Angela Merkel, Günther Grass und Dieter Bohlen für
schiedenen Arten der Evokation von Konstrukten. Bei die Ähnlichkeit von Angela Merkel und Günther Grass,
der ersten, der sogenannten dyadischen Variante, wer- könnte das dazugehörige Konstrukt lauten: „Ernsthaftigden zwei Elemente angeboten und hinsichtlich ihrer Ähn- keit„ und die Beschreibung für Dieter Bohlen vielleicht
lichkeit oder Unterschiedlichkeit bewertet. Diese Form „erreicht viele Menschen“. Diese Form der Fragestellung
der Elementepräsentation ist am besten geeignet für eher kann man mit dem Argument kritisieren, dass man mögschmalspurige Befragungskontexte, wie es beispielswei- licherweise ein Konstrukt erhält, dessen Pole zwar Unse bei Quick-and-Dirty-Marktforschungskampagnen der terschiede evozieren, jedoch die gewonnenen Konstrukte
Fall sein kann; also wenn die Befragung aufgrund von einander nicht gegenseitig ausschließen. Bei der OpposiBefragungsumständen sehr schnell gehen muss (Straßen- tionsmethode, die erst nach der Ähnlichkeit zweier Elebefragung, Messe, o. Ä.). Die dyadische Form wählt mente und dann nach dem Gegensatz zu der genannten
man besser auch, wenn die Befragtengruppe intellektu- Eigenschaft (Konstrukt) fragt, wird diese Problematik zuell bzw. entwicklungsmäßig als eher niedrig eingestuft verlässiger vermieden.[16] Würde im genannten beispiel
werden kann (z. B. kleine Kinder oder klinisch auﬀälli- nach dem Gegenteil des Konstruktes „Ernsthaftigkeit“
ge Menschen, oder Menschen, die aufgrund ihres Alters gefragt werden, könnte die Antwort „Lächerlichkeit“ lauWahrnehmungseinschränkungen haben). Darüber hinaus ten und damit eher als ein Gegenbegriﬀ zu „Ernsthaftig-
3
keit“ empfunden werden.
Zusammengefasst kann man sagen, dass die Diﬀerenzierungsmethode gut für Settings geeignet ist, in denen
die diskrete Beschreibung der Elemente im Vordergrund
steht. In Marktforschungskontexten ist sie sehr gut anwendbar, um Marken oder Produkte zu charakterisieren.
Auch in der individuellen Therapie oder in Coaching Settings kann die Diﬀerenzierungsmethode zu anspruchsvollen Ergebnissen führen, hinsichtlich der Beurteilung
der eigenen Person im Unterschied zum Partner oder dem
Ideal Ich. Die Oppositionsmethode eignet sich besonders
gut, wenn es darum geht, die Erfahrungswelt des Befragten ohne den jeweiligen konkreten Elemente-Bezug abzubilden.
2.3
Rating und Skalierung
Untersuchungstechnisch gesehen, ist die Erstellung eines Grids eine Beurteilungsaufgabe. Beurteilungsobjekte
(Elemente) sollen hinsichtlich mehrerer Beurteilungsdimensionen (Konstrukte) eingeschätzt werden. Verschiedene Verfahren sind gebräuchlich, z. B. Nominalskalierung, Rangordnungsverfahren oder mehrstuﬁge Ratingskalierung. Die einfachste Form des Vergleiches erfolgt
auf der Basis der Nominalskalierung, die mit den Werten 0 und 1 operiert, und üblicherweise mit der Einschätzung Konstrukt „triﬀt zu“ oder „triﬀt nicht zu“ formuliert wird. Bei dieser einfachen Form der Skalierung können jedoch „schiefe Verteilungen“ entstehen, die weitere Auswertungen beeinträchtigen. Denkbar sind auch
Rangordnungsverfahren der Elemente auf jedes Konstrukt (Bei 15 Elementen = Abstufung 1–15). Auch das
Q-Sortierungsverfahren nach Stephenson [17] ist durchaus
gebräuchlich. Hier werden die Elemente auf den Konstrukten in Abstufungen derart gruppiert, dass annähernd
eine Normalverteilung entsteht. Am häuﬁgsten werden
jedoch alle Elemente zu jedem Konstrukt unabhängig
voneinander auf einer mehrstuﬁgen Skala eingestuft (rating grid). Die Gegensatzdimension „oﬀen“ versus „verschlossen“ könnte demnach – ähnlich einem semantischen Diﬀerenzial[18] – als abgestufte Bewertungsskala
(z. B. 1 bis 6 als Bewertung) für jedes Element präsentiert werden. Sie eignet sich überdies auch besser für rechnerische Auswertungen des Grids. Die Zahl der Abstufungen einer Skala hängt auch hier vom Untersuchungsziel ab und muss sich unter Umständen an die Vorgaben
von Auswertungsprogrammen halten. In Ergänzung zu
den herkömmlichen Skalierungsverfahren haben Menzel,
Rosenberger und Buve[19] das sogenannte „TetralemmaFeld“ entwickelt.
Das Tetralemmafeld („vier Ecken“ im Sinne von vier Positionen oder Standpunkten) ist eine Struktur aus der traditionellen indischen Logik zur Kategorisierung von Haltungen und Standpunkten, die das Entscheidungsmuster
„entweder“ („auf der Suche“) – „oder“ („klare Richtung“)
ergänzt, indem sie die zunächst unvereinbar erscheinenden gegensätzlichen Positionen hinterfragt und so um
Beurteilungsfeld zur Einordnung von Konstrukten im Rahmen eines Repertory-Grid-Interviews
mögliche Entscheidungsoptionen erweitert.[20] Diese vier
Alternativen bilden die äußeren Positionen eines Skalenraumes, in dem der Befragte alle Elemente frei positionieren kann. Anzumerken ist, dass Skalen ohne Mittelposition (2, 4, 6 u.s.w.) eine „neutrale“ Bewertung verhindern,
der Befragte sich also entscheiden muss.
3 Auswertungsalgorithmen
Am Ende der Untersuchung steht in jedem Falle eine ausgefüllte Matrix, die den individuellen ElementeBeurteilungsraum repräsentiert. Das ausgefüllte Grid
kann auf verschiedene Weise sowohl inhaltsanalytisch als
auch mit deskriptiv statistischen Verfahren ausgewertet
werden. Im Laufe der Entwicklung des Repertory Grids
hat sich jedoch nicht nur die Variationsbreite der Interviewform vergrößert, auch die Möglichkeiten der Auswertung haben deutlich an Vielfalt und Komplexität zugenommen. Von alleiniger Interpretation der gebildeten
Konstrukte und deren Beziehung zu den Elementen und
der Elemente untereinander bis hin zu komplexen, meist
rechnergestützten, mathematischen Verfahren gibt es eine breite Palette von Auswertungsansätzen[21][22][23][24] .
Bei der Vielzahl der Auswertungsformen sollte berücksichtigt werden, dass die quantitativen Daten der GridMatrix phänotypisch mathematische Zahlen sind und die
Zusammenhänge von Elementen und Konstrukten zueinander, als auch untereinander zwar berechnet werden
können, jedoch geben erst die qualitativen Informationen den quantitativen Werten einen Sinn. „Die Repgrids
sind im Übergangsbereich von qualitativer zu quantitativer Methodik angesiedelt, denn persönliche Konstrukte müssen wie andere Äußerungen und Mitteilungen der
Apn („Auskunftsperson„, die Verfasser) von den Untersuchern (Us) verstanden und gedeutet werden“[25] .
4
3 AUSWERTUNGSALGORITHMEN
Ausgangspunkt für die Auswertung von Grids bilden
die evozierten Konstrukte. Sie werden nach der inhaltlichen Bedeutung sortiert, so dass ähnliche Konstruktoder Kontrastpole beieinander liegen. „Diese gruppierte
Liste bildet die Grundlage für ein vertieftes Verständnis
der Konstruktwelt“. Riemann[26] formuliert die Herangehensweise so: „Es soll zunächst der Grad der Ähnlichkeit
zwischen allen Paaren von Elementen oder Konstrukten
bestimmt werden„. Prinzipiell geht es bei der Auswertung eines Grids um die Erfassung von Zusammenhängen
und wechselseitigen Beziehungen zwischen Elementen
und Konstrukten zueinander als auch untereinander. Für
die Berechnung stehen eine Reihe von Koeﬃzienten, z.
B. Jaccard-Koeﬃzient, Phi-Koeﬃzient oder Spearmans
Rangkorrelationskoeﬃzient zur Verfügung. Einen „optimalen“ Koeﬃzienten gibt es aber nach Riemann nicht.
„Die Auswahl eines Koeﬃzienten richtet sich jeweils danach, wie die Ähnlichkeit zweier Konstrukte psychologisch deﬁniert wird und welche Annahmen der Untersucher über das Zustandekommen von Ratings hat“[27] .
Bei der hierarchischen Clusteranalyse werden diejenigen
Konstrukte und Elemente separat gesucht, die im Interview ähnlich bewertet wurden; dabei ist egal, ob sie im
o. g. Tetralemma-Feld oder auf der zur Verfügung stehenden Skala beurteilt wurden. Elemente und Konstrukte
werden separat zu Gruppen zusammengestellt. Distanzen
zwischen den gefundenen Elementen und/oder Konstrukten und den Clustern dienen dann dem iterativen Aufbau der verschiedenen Ähnlichkeitsgruppierungen, bis eine optimale Lösung (Elementeähnlichkeit zu Konstrukteähnlichkeit und den Untergruppierungen über Distanzen)
gefunden wurde. In der Literatur werden unterschiedliche Möglichkeiten diskutiert, welche Clusteranalysen bei
Repertory Grids sinnvoll sind. Eine gute Einführung bietet Riemann.[28] Eine solide mathematisch aufbereitete Darstellung liefert Silke Wertz[29] in ihrer Diplomarbeit. Auch Christian Fischer, Student von Arne Raeithel,
liefert einen schönen Einblick in die Clusteranalyse für
Grid-Matrizen.[30]
3.2 Hauptkomponentenanalyse
3.1
Hierarchische Clusteranalyse (Bertin)
Eine Methode ist die sogenannte Clusteranalyse. Hier
werden die eingeschätzten Elemente und Konstrukte auf
Grund ihrer Ähnlichkeit in einer Matrix zueinander in
Beziehung gesetzt. Eine Clusteranalyse in ihrer einfachsten Form ist die mathematische Sortierung der Zeilen und
Spalten nach ihrer Ähnlichkeit hinsichtlich der Bewertungen in den Zellen. Die Interpretation der Clustermatrix erfolgt über den Vergleich der Ähnlichkeit verwendeter Konstrukte und/oder Elemente. Nebenstehende Graﬁk zeigt beispielhaft eine sortierte Clustermatrix, angelehnt an die Methode des Kartographen Jacques Bertin
(1982).
Eine weitere gebräuchliche Analysemethode ist die
Hauptkomponentenanalyse; in Englisch Principal Component Analysis (PCA). Mit diesem Verfahren werden
die Zahlen in der Matrix so umgerechnet, dass wir für
Elemente und Konstruktpole Koordinaten auf sogenannten Hauptachsen erhalten. Werden Elemente und Konstrukte in einem Bild gleichzeitig dargestellt, kann deren
wechselseitige Bezogenheit sowohl geograﬁsch (Distanzen) als auch idiograﬁsch (semantische Richtungen durch
die Konstrukte) betrachtet werden. Diese Form der Abbildung nennt man Biplot-Verfahren,[31] weil Konstrukte
und Elemente in ihrer wechselseitigen Beziehung innerhalb einer Darstellung abgelesen werden können. Da die
Auswertung dieser Biplots gewisse Erfahrungen voraussetzt, werden an dieser Stelle ein paar einführende Bemerkungen gemacht.
Grundlage der PCA bildet eine vorhandene Datenmatrix
aus Elementen und Konstrukten. Mittels einer Faktorenanalyse werden die Ladungen der Variablen als Punkte im
Faktorenraum repräsentiert. Das Ergebnis der Faktorenanalyse sind wechselseitig unabhängige Faktoren, welche
die Zusammenhänge zwischen den in ihnen gebündelten
Konstrukten erklären. Die Faktorenanalyse ist ein datenreduzierendes und hypothesengenerierendes Verfahren,
geeignet, die Dimensionalität komplexer Strukturen zu
überprüfen. Ziel einer Hauptkomponentenanalyse ist es,
die Zahl der im Repertory Grid angegebenen Konstrukte auf möglichst wenige unabhängige Komponenten zu
reduzieren und gleichzeitig maximale Varianzaufklärung
zu erreichen.
Clusteranalyse von Repertory Grid (sortiert)
Betrachtet man Elemente als Variablen und somit
als Vektoren im n-dimensionalen Personenraum, entZiel der Clusteranalyse ist es, in einer Menge von Entitä- spricht der Cosinus des Winkels zwischen zwei Vektoten, also Dingen, wie beispielsweise Elemente oder Kon- ren der Korrelation zwischen den Variablen [cos(0°) =
strukte, hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit zu identiﬁzieren. 1; cos(90°) = 0; cos(180°) = −1). Bei z-standardisierten
5
Variablen (d. h. Vektorlängen von 1) ergibt sich derselbe Berechnungsprojekt identisch sind.[33][34] Im so entstanWert durch Projektion eines Vektors auf den anderen.
denen Hauptkomponentenraum (Einzel- oder MultianaHat man nun mehrere Variablen, ergibt sich der erste zu lyse) lassen sich Elemente und Konstrukte in ihrer Wechextrahierende Faktor als die Resultante aller Variablen- selseitigkeit betrachten.
vektoren. Die Faktorladungen (= den Korrelationen der
Variablen mit dem Faktor) entsprechen den Cosinussen
(Cosini?) der Winkel der Variablenvektoren zum Faktor
(bzw. der durch Projektion auf den Faktor resultierenden Strecken). Der nächste Faktor wird rechtwinklig zum
ersten in den Personenraum gelegt usw., bis ein Koordinatensystem aus q Faktoren entstanden ist, in dem alle
Variablenvektoren im q-dimensionalen Raum dargestellt
werden können (s. Abbildung rechts).
Beispiel für vier Variablen x1 bis x4 mit zwei Faktoren
4 Gütebemerkungen
Die Repertory-Grid-Methode ist ein methodisches Verfahren auf Basis eines konstruktivistischen Wissenschaftsverständnisses. Es ermöglicht, was nur wenige andere Verfahren zu leisten imstande sind, nämlich die systematische Erfassung eines Repertoires von subjektiven
Vorstellungen über bestimmte Sachverhalte und deren
interindividuellen Vergleich. Die wesentlichen Vorteile
des Verfahrens sind, dass es dem Befragten freie Äußerungsmöglichkeiten bietet, dabei aber gleichzeitig strukturiert vorgeht, so dass eine quantitative Auswertung ermöglicht wird und die „Datenﬂut“ qualitativer Verfahren vermieden werden kann. Ein weiterer Vorteil ist, dass
das Grundverfahren anwendungsspeziﬁsch adaptiert werden kann, z. B. was den Standardisierungsgrad oder die
Reichweite der Befragung betriﬀt. Es sind darüber hinaus noch andere Variationen der Methode möglich, z. B.
sprachfreies Konstruieren, vergleichende Grids („Shared
Grids“), ABC-Methode und spielerische Grids.[35] Damit ist das Verfahren fast universell einsetzbar, wenn es
um die Diagnostik subjektiver Wirklichkeitsvorstellungen von Befragtengruppen geht (z. B. Einzel- und Gruppencoaching, Personaldiagnostik, Marktforschung, Unternehmenskulturanalyse, u. v. m.).
Es ist also unsinnig, Faktorenanalysen zu rechnen und weniger Personen als Variablen hat: Die n Personen spannen
einen n-dimensionalen Raum auf. Hat man nun mehr Variablen als Personen, korrelieren diese Variablen zwangsläuﬁg miteinander, da in einem n-dimensionalen Raum Die Repertory-Grid-Technik ist ein qualitatives und beeben nur n wechselseitig orthogonale Vektoren unterge- sonders tiefschürfendes Verfahren. Alle Methoden, Tests
bracht werden können.
und Verfahren in der Forschung werden, unabhängig
Das Ganze kann man sich auch mit Personen im Varia- vom jeweiligen theoretischen Kontext, an den traditionelblenraum vorstellen. Hierbei wird dann das durch die Va- len Gütekriterien Validität, Reliabilität und Objektivität
riablen aufgespannte Koordinatensystem gedreht, bis die gemessen.[36] Nach Fromm ergeben Prüfungen der ValiProjektionen der Personenvektoren auf einer der Dimen- dität von Grid-Interviews jedoch keinen Sinn. „Ob z. B.
sionen maximal sind, diese Dimension ist dann der erste ein Grid-Interview tatsächlich die relevanten UnterscheiFaktor (der dann die meiste Varianz erklärt). Dann wird dungen erfasst, die eine Person auf einen bestimmten Erdas Ganze – unter Beibehaltung der Lage des ersten Fak- fahrungsbereich anwendet, lässt sich im Sinne der Inhaltstors – weitergedreht, bis die nächste Dimension möglichst validierung bestenfalls von der befragten Person selbst
viel von der verbleibenden Varianz erklärt. So wird fort- beurteilen. Da das Verfahren keine bestimmten Merkgefahren, bis alle Varianz erklärt ist. Tatsächlich werden male (wie z. B. “Angst“ oder “Intelligenz“) erfassen soll,
bei der Hauptkomponentenanalyse zunächst so viele Fak- ist eine Validierung an einem Außenkriterium nicht sinntoren wie Variablen extrahiert, womit die gesamte Vari- voll, weil gänzlich oﬀen ist, welches Kriterium das sein
anz in den Variablen erklärt wird.
könnte.“[37] Slater formuliert in ähnlicher Weise: „The
„Diese neuen Achsen kann man – wie in der Faktoren- reason is that the theory from which psychometric methanalyse üblich – als grundlegende Dimensionen des ‚ko- ods for measuring reliability and signiﬁcance are derived
gnitiven Ähnlichkeitsraumes‘ verstehen oder aber als ma- assumes that samples can be drawn at random from an
thematische Hilfsmittel, die zunächst keine eigenständige objectively deﬁned population. The assumption can be
of test scores,
Bedeutung haben, zur Erzeugung eines Bildes des wech- satisﬁed by the nomothetic data in table[38]
but
not
by
the
idiographic
data
in
a
grid.“
[32]
selseitigen Zusammenhanges der Urteile.“ Die Hauptkomponentenanalyse eignet sich sowohl für die Berechnung von Einzelgrids als auch zur Multigrid-Analyse.
Multigrid-Analysen funktionieren allerdings nur, wenn
zumindest die Elemente und/oder die Konstrukte für ein
Hinsichtlich der Forderung nach einer Konstruktvalidierung ist die Frage zu klären, ob das, was erhoben wurde, entsprechend der theoretischen Vorgabe als persönliches Konstrukt akzeptiert werden kann. Diese Frage lässt
6
sich nicht auf die Ergebnisse beziehen, sondern bestenfalls auf das grundsätzliche Vorgehen der Erhebung. Auf
der Grundlage von Kelly’s Theorie werden Konstrukte
als präverbale Unterscheidungen verstanden, die oft nur
mit Schwierigkeiten begriﬄich erfasst werden können.
Auf der einen Seite kann der oft schnellen Abarbeitung
von Unterscheidungsaufgaben misstraut werden, weil so
möglicherweise nur erfasst wird, was leicht formulierbar
ist. Auf der anderen Seite erhöht dieses Vorgehen, das
dem Untersuchten genug Zeit zum Formulieren einräumt,
die Wahrscheinlichkeit, dass das Verfahren nicht nur bereits vorhandene Konstrukte erhebt, sondern auch solche,
die der Untersuchte erst während der Befragung entwickelt. Nach Fromm wäre auf der Basis der Personal Construct Theory das zweite genannte Vorgehen dem erstgenannten als valider vorzuziehen.[39]
Auf die Frage nach Reliabilität, d. h. der Reproduzierbarkeit der Ergebnisse, kann man aus der Gridperspektive die Gegenfrage stellen, welche Ergebnisse gemeint
sind, die Anzahl der Konstrukte, die Formulierungen, Ratings oder die Relationen zwischen Konstrukten, Elementen etc. Es gibt hinsichtlich des Grids viele verschiedene
Möglichkeiten der Berechnung von Reliabilitätskoeﬃzienten. Die Theorie hinter der Methode postuliert, dass
persönliche Konstrukte weder stabil sind, noch das sie an
unterschiedlichen Zeitpunkten identisch formuliert werden könnten. „Man, in Kelly terms, is ‘a form of motion’ not a statistic objekt that is occasionally kicked into
movement.“[40][41] „[…] hohe Werte sind nur in bestimmten Fällen zu erwarten, z. B. wenn es um zentrale Konstrukte oder Strukturen des Konstruktsystems geht.“[42]
5 LITERATUR
5 Literatur
• Bertin, J. (1982). Graphische Darstellungen und
graphische Weiterverarbeitung von Informationen.
Berlin, De Gruyter.
• Fischer, C. (1989). Explorative Analyse von KellyMatrizen. Hamburg, Universität Hamburg.
• Fransella, F. und D. Bannister (1977). A Manual for
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• Fransella, F., R. Bell und D. Bannister (2004). A
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Sons, Weinheim.
• Fromm, M. (1995). Repertory Grid Methodik. Ein
Lehrbuch. Weinheim, Deutscher Studien Verlag.
• Gilberto, M., C. Dell'Aversano und F. Velogna, Eds.
(2012). PCP and Constructivism: Ways of Working,
Learning and Living. Firneze, Libri Liberi.
• Hofstätter, P. R. (1971). Diﬀerentielle Psychologie.
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• Kelly, G. A. (1955). The Psychology of Personal
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• Kibéd, M. V. v. und I. Sparrer (2005). Ganz im Gegenteil Heidelberg, Carl Auer.
• Lewin, M. (1986). Psychologische Forschung im
Umriß. Berlin, Springer.
Zur Frage nach der Objektivität erklärt Fromm, dass sowohl bei der Durchführung als auch der Auswertung Objektivität gewährleistet sei, er schränkt diese Aussage allerdings auf die quantitative Auswertung ein, bei der er
mit Hilfe von Computerprogrammen ein Höchstmaß von
Objektivität garantiert. Zusammenfassend kann gesagt
werden, dass die traditionellen Gütekriterien durchaus an
die Repertory-Grid-Methodik angelegt werden können.
Wenn, wie vorstehend besprochen, das Grid in geeigneter
Weise angewendet wird, sind Objektivität und Reproduzierbarkeit weitgehend gewährleistet und respektable Reliabilitätskoeﬃzienten nachweisbar.[43]
• Menzel, F., M. Rosenberger und J. Buve (2007).
“Emotionale, intuitive und rationale Konstrukte verstehen.” Personalführung 2007(4): 90–99.
Der zeitliche Aufwand für die Durchführung ist mit ca.
1 bis 1,5 Stunden pro Person und Grid nicht sehr hoch.
Wird spezielle Auswertungssoftware benutzt, stehen die
Ergebnisse relativ zeitgleich mit dem Abschluss der Befragung zur Verfügung. Da die Repertory-Grid-Technik
den Befragten die Möglichkeit bietet, ihre Konstrukte
selbst zu beschreiben und damit einen reﬂektierenden
Blick auf die eigenen Dimensionen zur Beschreibung von
Phänomenen des Lebensumfeldes bietet, ist die Akzeptanz in der Regel sehr hoch.[44]
• Raeithel, A. (1990). Arbeiten zur methodologie der
Psychologie und zur Kelly-Matrizen-Methodik. Habilitionsschrift. Hamburg, Universität Hamburg.
• Meyer, M. und K. Lundt-Verschaeren (1998). Entwicklung eines Grids zur Erfassung des Berufsbildes
hauptamtlich tätiger Betreuer. Diplomarbeit im Studiengang Psychologie, Universität Bremen.
• Osgood, C. E., G. Suci und P. Tannenbaum (1976).
Die Logik der semantischen Diﬀerenzierung. Psycholinguistik. H. Halbe. Darmstadt: 232–267.
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• Riemann, R. (1991). Repertory Grid Technik Handanweisung. Göttingen, Hogrefe.
• Rosenberger, M. (2014). Vademecum sci:vesco.
Ein Leitfaden zur professionellen Anwendung der
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bod.
7
• Rosenberger, M. (2006). Soziale Steuerung Virtueller Unternehmen - Optimierung sozialer Beziehungen mittels Repertory Grid Technique. Taunusstein,
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Methoden. Kühl/Strodtholz/Taﬀertshofer. Wiesbaden, VS Verlag.
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Konstanz.
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[10] Willutzki/Raeithel 1993, S. 70 ﬀ.
[11] Osgood, Suci et al. 1976; Hofstätter 1971
[12] Gilberto, Dell'Aversano et al. 2012
[13] Menzel, Rosenberger et al. 2007
[14] Fransella/Bannister 1977
[15] Kelly 1955, S. 222
[16] vgl a. Scheer 1993
[17] Stephenson C. R. (1935)
[18] Osgood/Suci/Tannenbaum 1976, S. 256 ﬀ.
[19] Menzel, Rosenberger und Buve, 2007, S. 95
[20] Varga von Kibéd/Sparrer 2005
[21] Rosenberger/Freitag 2009
[22] Fransella/Bell/Bannister 2004
• Willutzki, U. und A. Raeithel (1993). Software für
Repertory Grids. Einführung in die Repertory GridTechnik. Grundlagen und Methoden (Band 1). J. W.
Scheer und A. Catina. München, Hans Huber: 68–
79.
[23] Raeithel 1993, S. 42 ﬀ.
• Beschreibung1
[27] Riemann 1991, S. 28
• Beschreibung2
[28] Riemann, R. (1991)
• Beschreibung3
[29] Wertz, S. (2006)
• Beschreibung4
[30] Fischer, C. 1989
[24] Raeithel 1990
[25] Raeithel 1993, S. 42
[26] Riemann 1991, S. 26
[31] Raeithel 1993, S. 54
6
Weblinks
[32] Raeithel 1993, S. 53
[33] Slater 1977, S. 143 ﬀ.
• http://www.pcp-net.de/
[34] Fransella, Bell et al. 2004, S. 98
• Kostenloses Online Repertory Grid scivesco.web
[35] vgl. Fromm 1995, 205 ﬀ.
[36] Lewin 1986: 77 ﬀ.
7
Einzelnachweise
[1] Kelly G. A. (1955)
[2] Kelly, G. A. (1955, S. 270)
[3] Rosenberger (2014), S. 109
[4] Rosenberger 2014)
[5] Fransella/Bannister 1977, S. 5
[6] Siehe auch Raeithel 1993, S. 42
[7] Fransella/Bell/Bannister 2004, S. 167
[8] Rosenberger 2006, S. 201 ﬀ.
[37] Fromm 1995, S. 203
[38] Slater 1977, S. 127
[39] Fromm 1995, S. 203 f.
[40] Fransella/Bannister 1977, S. 82
[41] vgl. a. Fransella et al. 2004, S. 133
[42] Fromm 1995, S. 204
[43] Fromm 1995, S. 205f.
[44] Rosenberger 2014, S. 187
8
8 TEXT- UND BILDQUELLEN, AUTOREN UND LIZENZEN
8
Text- und Bildquellen, Autoren und Lizenzen
8.1
Text
• Repertory Grid Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Repertory%20Grid?oldid=135801832 Autoren: Cepheiden, StephanGruhne, Wikinger08, MerlBot, Dr. Rosenberger und Anonyme: 1
8.2
Bilder
• Datei:Clusteranalyse.tif Quelle: http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/c2/Clusteranalyse.tif Lizenz: CC-BY-SA-4.0 Autoren: Eigenes Werk Originalkünstler: Dr. Matthias Rosenberger
• Datei:Faktorvektoren_1_und_2_über_x1_–_x4_Variablen_(Elemente).png
Quelle:
http://upload.wikimedia.org/wikipedia/
commons/1/14/Faktorvektoren_1_und_2_%C3%BCber_x1_%E2%80%93_x4_Variablen_%28Elemente%29.png Lizenz: CC-BY-SA4.0 Autoren: Eigenes Werk Originalkünstler: Dr. Matthias Rosenberger
• Datei:Kelly’{}s_Grid.jpg Quelle: http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/ae/Kelly%27s_Grid.jpg Lizenz: CC-BY-SA-4.0
Autoren: The Psychology of Personal Constructs (1955, S. 270). Originalkünstler: George A. Kelly
• Datei:Tetralemmafeld.png Quelle: http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/3/36/Tetralemmafeld.png Lizenz: CC-BY-SA-4.0
Autoren: Eigenes Werk Originalkünstler: Dr. Matthias Rosenberger
8.3
Inhaltslizenz
• Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0

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