Die Studie untersucht die Rückkehrprozesse von (Spät-)Aussiedler-Ehepaaren aus Deutschland nach Westsibirien. Ein besonderes Augenmerk wird auf die Sichtweisen der Frauen und Männer hinsichtlich ihrer gemachten Erfahrung der Remigration gelegt. Darüber hinaus analysiert die Studie einerseits die Gemeinsamkeiten und Unterschiede beider Geschlechter im Hinblick auf die Rückkehrmotive, die Zufriedenheit mit der Wiederanpassung in Russland sowie die Einstellung hinsichtlich einer erneuten Migration nach Deutschland. Andererseits fokussiert die Arbeit auf die Geschlechterverhältnisse unter den Ehegatten im Prozess der Entscheidungsfindung zur Remigration. Die Studie folgt einem qualitativen methodischen Ansatz und verbindet verschiedene Forschungsrichtungen, genauer (Re)Migrations-, Familien-, (Spät-)AussiedlerInnen- und Geschlechterforschung.

Estimation and therefore prediction -- both in traditional statistics and machine learning -- encounters often problems when done on survey data, i.e. on data gathered from a random subset of a finite population. Additional to the stochastic generation of the data in the finite population (based on a superpopulation model), the subsetting represents a second randomization process, and adds further noise to the estimation. The character and impact of the additional noise on the estimation procedure depends on the specific probability law for subsetting, i.e. the survey design. Especially when the design is complex or the population data is not generated by a Gaussian distribution, established methods must be re-thought. Both phenomena can be found in business surveys, and their combined occurrence poses challenges to the estimation. This work introduces selected topics linked to relevant use cases of business surveys and discusses the role of survey design therein: First, consider micro-econometrics using business surveys. Regression analysis under the peculiarities of non-normal data and complex survey design is discussed. The focus lies on mixed models, which are able to capture unobserved heterogeneity e.g. between economic sectors, when the dependent variable is not conditionally normally distributed. An algorithm for survey-weighted model estimation in this setting is provided and applied to business data. Second, in official statistics, the classical sampling randomization and estimators for finite population totals are relevant. The variance estimation of estimators for (finite) population totals plays a major role in this framework in order to decide on the reliability of survey data. When the survey design is complex, and the number of variables is large for which an estimated total is required, generalized variance functions are popular for variance estimation. They allow to circumvent cumbersome theoretical design-based variance formulae or computer-intensive resampling. A synthesis of the superpopulation-based motivation and the survey framework is elaborated. To the author's knowledge, such a synthesis is studied for the first time both theoretically and empirically. Third, the self-organizing map -- an unsupervised machine learning algorithm for data visualization, clustering and even probability estimation -- is introduced. A link to Markov random fields is outlined, which to the author's knowledge has not yet been established, and a density estimator is derived. The latter is evaluated in terms of a Monte-Carlo simulation and then applied to real world business data.

Die Relevanz epistemischer (individueller wissensbezogener) Überzeugungen in unserer modernen Wissensgesellschaft ist nahezu unbestritten. Trotzdem ist vergleichsweise wenig dazu bekannt, wie die Entwicklung hin zu fortgeschrittenen epistemischen Überzeugungen – welche zum Beispiel die Kontextspezifität von Wissensansprüchen (d. h. Behauptungen) anerkennen – gefördert werden kann. Erschwerend hinzu kommt, dass aktuelle theoretische Modelle, welche Forschende in diesem Unterfangen unterstützen könnten, bislang nur unzureichend empirisch validiert sind. Die Arbeiten der vorliegenden Dissertation widmeten sich aus diesem Grund der Erforschung der Mechanismen epistemischen Wandels und unterzogen das derzeit wohl prominenteste Prozessmodell epistemischen Wandels von Bendixen und Rule (2004) einer empirischen Prüfung. Diese Prüfung fand in drei paradigmatisch aufeinander aufbauenden Forschungsartikeln statt. Zentrale Forschungsfragen, die in diesen Artikeln adressiert wurden, betrafen die Rolle der zentralen Prozesskomponenten des Bendixen und Rule (2004) Modells – epistemischer Zweifel, epistemischer Volition und Lösungsstrategien – sowie Rahmenbedingungen epistemischen Wandels. Spezifisch betrachtete Rahmenbedingungen waren hierbei die (Un)Auflösbarkeit divergierender (d. h. widersprüchlicher) Evidenz, welche zur Initiation des Prozesses des epistemischen Wandels genutzt wurde, epistemische Ausgangsüberzeugungen sowie die Domänenspezifität epistemischer Überzeugungen. In den drei Forschungsartikeln konnte die zentrale Rolle epistemischer Zweifel bestätigt werden. Überraschenderweise hatte die Auflösbarkeit widersprüchlicher Evidenz allerdings keinen nachweisbaren Einfluss auf epistemischen Wandel. Hinsichtlich der Rolle epistemischer Ausgangsüberzeugungen zeigte sich, dass naive Ausgangsüberzeugungen, welche mit einem stärkeren Erleben kognitiver Dissonanz in Verbindung stehen sollten, epistemischen Wandel begünstigten. Auch die Domänenspezifität epistemischen Wandels konnte als wesentliche Rahmenbedingung des Wandels bestätigt werden. Für epistemische Volition und Lösungsstrategien zeigte sich allerdings kein eindeutiges Ergebnismuster. In konfirmativen Analysen wurden hier nicht die erwarteten Effekte gefunden, während explorative Analysen teilweise doch modellkonforme Evidenz zu liefern schienen. Insgesamt leistet die vorliegende Dissertationsschrift damit einen wesentlichen Beitrag zur Klärung der Mechanismen epistemischen Wandels und erlaubt eine Ausdifferenzierung des Bendixen und Rule (2004) Modells. Darüber hinaus erweitert diese Dissertationsschrift auch das Methodenrepertoire der Erforschung epistemischen Wandels durch die Übertragung bestehender Interventionsansätze auf Online-Formate und illustriert die praktische Relevanz dieses Forschungsstrangs durch den Nachweis von Interventionseffekten auf Verhaltensmaßen.

Chronische primäre Schmerzen im Kindes- und Jugendalter sind weit verbreitet. Das Risiko für die Chronifizierung von kindlichen Schmerzen erhöht sich, wenn die Eltern selbst unter chronischen Schmerzen leiden. Elterliche kognitiv-affektive und verhaltensbezogene Reaktionen auf die kindlichen Schmerzen spielen eine zentrale Rolle in der Chronifizierung und familialen Transmission der Schmerzen. Welche spezifischen Faktoren die elterlichen Reaktionen auf die kindlichen Schmerzen modulieren, ist bis dato allerdings unklar. Ziel der vorliegenden Dissertation ist daher die Analyse des elterlichen schmerzbezogenen Verhaltens (maladaptive Reaktionen wie Katastrophisieren und Zuwendung) hinsichtlich möglicher modulierender Faktoren sowohl auf Eltern- (top-down-Variablen) als auch auf Kindebene (bottom-up-Variablen). Dafür wurden differenzierende Stichproben generiert und mit Hilfe von validierten Fragebögen befragt. In Studie 1 wurde eine Stichprobe von N = 105 schmerzfreien Elternteilen aus der Allgemeinbevölkerung und N = 80 Elternteilen aus der Allgemeinbevölkerung mit selbstberichteten chronischen Schmerzen erhoben. Die Stichprobe von Studie 2 umfasste N = 118 Elternteile mit chronischen Schmerzen, Angstsymptomen oder beidem sowie deren N = 190 Kinder, in Studie 3 wurden N = 63 Mütter, Väter und Kinder (Eltern-Kind-Triaden mit jeweils N = 21 Müttern, Vätern und Kindern mit der Diagnose einer chronischen Schmerzstörung) befragt. Nach der Überprüfung der Einsetzbarkeit der zentralen Erhebungsinstrumente auch in nicht-klinischen Samples wurden in Studie 1 die Reaktionen von schmerzfreien Eltern und Eltern mit selbstberichteten chronischen Schmerzen auf die Schmerzen ihrer Kinder mit anderen Stichproben sowie untereinander verglichen. Die Analyse der Einflüsse von top-down- und bottom-up-Variablen (elterliche und kindliche Schmerz- und Angstsymptomatik, elterliche und kindliche Somatisierung bzw. schmerzbezogene Beeinträchtigung sowie Alter und Geschlecht von Eltern und Kindern) auf die elterlichen maladaptiven Reaktionen wurde in Studie 2 und Studie 3 mit Hilfe von hierarchisch linearen Modellen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass Eltern von Kindern mit chronischen Schmerzen grundsätzlich stärker katastrophisierten als Eltern von gesunden Kindern. Außerdem zeigte sich, dass insbesondere top-down-Variablen wie elterliche Angst das Katastrophisieren und die Zuwendung der Eltern verstärken. Bottom-up-Variablen erwiesen sich ausschließlich in der Interaktion von kindlicher Schmerz- und Angstsymptomatik als verstärkender Faktor für die Katastrophisierungsneigung der Eltern. Demnach scheinen zentrale modulierende Faktoren für kognitiv-affektive und verhaltensbezogene elterliche Reaktionen im Kontext der Chronifizierung von kindlichen chronischen Schmerzen vor allem top-down-Variabeln wie die elterliche Katastrophisierungsneigung und Angstsymptomatik zu sein. Als potentielle Risikogruppen für die Entwicklung von chronischen Schmerzen lassen sich so neben Kindern von Eltern mit eigenen chronischen Schmerzen auch Kinder von Eltern mit Angststörungen und erhöhter Katastrophisierungsneigung benennen. Daher sollte die Elternrolle in Therapien von Erwachsenen eine ausreichende Berücksichtigung finden, um eine Reduktion der maladaptiven Reaktionen auf die Kinder zu erreichen und so einer Entwicklung von chronischen Schmerzen vorzubeugen. Auch die psychoedukative Einbindung der Eltern in die kindliche Schmerztherapie erscheint aufgrund der vorliegenden Ergebnisse unabdingbar, vor allem wenn die Kinder neben den chronischen Schmerzen auch unter komorbiden psychischen Störungen wie beispielsweise Angststörungen leiden.

Die Polargebiete sind geprägt von harschen Umweltbedingungen mit extrem kalten Temperaturen und Winden. Besonders während der polaren Nacht werden Temperaturen von bis zu -89.2°C}$ auf dem Antarktischen Plateau beobachtet. Infolge der starken Abkühlung beginnt das Ozeanwasser zu gefrieren und die Eisproduktion beginnt. Der Antarktische Ozean ist dabei von einer ausgeprägten zwischen- und innerjährlichen Variabilität geprägt und die Eisbedeckung variiert zwischen 2.07 * 10^6 km^2 im Sommer und 20.14 * 10^6 km^2 im Winter. Die Eisproduktion und Eisschmelze beeinflussen die atmosphärische und ozeanische Zirkulation. Dynamische Prozesse führen zur Bildung von Rissen im Eis und letztlich zum Entstehen von Eisrinnen (leads). Leads sind langgestreckte Risse die mindestens einige Meter breit und hunderte Meter bis hunderte Kilometer lang sein können. In diesen Eisrinnen ist das warme Ozeanwasser in Kontakt mit der kalten Atmosphäre, wodurch die Austauschraten fühlbarer und latenter Wärme, Feuchtigkeit und von Gasen stark erhöht sind. Eisrinnen tragen zur Eisproduktion in den Polargebieten bei und sind Habitat für zahlreiche Tiere. Eisrinnen, zentraler Bestandteil der präsentierten Studie, sind bis heute nur unzureichend im Südpolarmeer erforscht und beobachtet. Daher ist es Ziel einen Algorithmus zu entwickeln, um Eisrinnen in Fernerkundungsdaten automatisiert zu identifizieren. Dabei kommen thermal-Infrarot Satellitendaten des Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) zum Einsatz, welches auf den beiden Satelliten Aqua und Terra montiert ist und seit 2000 (Terra) bzw. 2002 (Aqua) Satellitenbilder bereitstellt. Die einzelnen Satellitenbilder beinhalten die Eisoberflächentemperatur des MOD/MYD 29 Produktes, welche in einem zweistufigen Algorithmus für den Zeitraum April bis September 2003 bis 2019 prozessiert werden. Im ersten Schritt werden potentielle Eisrinnen anhand der lokalen positiven Temperaturanomalie identifiziert. Aufgrund von Artefakten werden weitere temperatur- und texturbasierte Parameter abgeleitet und zu täglichen Kompositen zusammengefügt. Diese werden in der zweiten Prozessierungsstufe verwendet, um Wolkenartefakte von echten Eisrinnen-Observationen zu trennen. Hier wird Fuzzy Logic genutzt und eine Antarktis-spezifische Konfiguration wird definiert. In diesem werden ausgewählte Eingabedaten aus dem ersten Prozessierungslevel genutzt, um einen finalen Proxy, den Lead Score (LS), zu berechnen. Der LS wird abschließend mittels manueller Qualitätskontrolle in eine Unsicherheit überführt. Die darüber identifizierten Artefakte können so zusätzlich zur MODIS-Wolkenmaske genutzt werden. Auf Basis der Eisrinnenbeobachtungen wird ein klimatologischer Referenzdatensatz erstellt, der die repräsentative Eisrinnenverteilung im Antarktischen Ozean für die Wintermonate April bis September, 2003 bis 2019 zeigt. In diesem ist sichtbar, dass Eisrinnen in manchen Gegenden systematischer auftreten als in anderen. Das sind vor allem die Regionen entlang der Küstenregion, des kontinentalen Schelfabhangs und einigen Erhebungen und Kanälen in der Tiefsee. Dabei sind die erhöhten Frequenzen entlang des Schelfabhangs besonders interessant und der Einfluss von atmosphärischen und ozeanischen Einflüssen wird untersucht. Ein regionales Eis-Ozeanmodell wird genutzt, um ozeanische Einflüsse in Zusammenhang mit erhöhten Eisrinnenfrequenzen zu setzen. In der vorliegenden Studie wird außerdem ein umfangreicher Überblick über die großskalige Variabilität von Antarktischem Meereis gegeben. Tägliche Eiskonzentrationsdaten, abgeleitet aus passiven Mikrowellendaten, werden aus dem Zeitraum 1979 bis 2018 für die Klassifikation genutzt. Der dk-means Algorithmus wird verwendet, um zehn repräsentative Eisklassen zu identifizieren. Die geographische Verteilung dieser Klassen wird als Karte dargestellt, in der der typische jährliche Eiszyklus je Klasse sichtbar ist. Veränderungen in dem räumlichen Auftreten von Eisklassen werden identifiziert und qualitativ interpretiert. Positive Abweichungen hin zu höheren Eisklassen werden im Weddell- und dem Ross-Meer und einigen Regionen in der Ostantarktis identifiziert. Negative Abweichungen sind im Amundsen-Bellingshausen-Meer vorhanden. Der neu entwickelte (Climatological Sea Ice Anomaly Index) wird genutzt, um Klassenabweichungen in der Zeitreihe zu identifizieren. Damit werden drei Jahre (1986, 2007, 2014) für eine Fallstudie ausgewählt und in Relation zu atmosphärischen Daten aus ERA-Interim und Eisdrift-Daten untersucht. Für die beiden Jahre 1986 und 2007 können bestimmte atmosphärische Zirkulationsmuster identifiziert werden, die die entsprechende Eisklassifikation beeinflusst haben. Für das Jahr 2014 können keine besonders ausgeprägten atmosphärischen Anomalien ausgemacht werden. Der Eisklassen-Datensatz kann in Zukunft als Ergänzung zu vorhandenen Studien und für die Validierung von Meereismodellen genutzt werden. Dabei sind vor allem Anwendungen in Bezug auf den Eisrinnen-Datensatz möglich.