06.10.2013 Aufrufe

Krankheitseinsicht, dynamisch getestete Exekutivfunktionen und ...

Krankheitseinsicht, dynamisch getestete Exekutivfunktionen und ...

Krankheitseinsicht, dynamisch getestete Exekutivfunktionen und ...

MEHR ANZEIGEN
WENIGER ANZEIGEN

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Machen Sie aus Ihren PDF Publikationen ein blätterbares Flipbook mit unserer einzigartigen Google optimierten e-Paper Software.

229<br />

Ergebnisse Studie 2<br />

zur Decke, »gegen« die Regression zur Mitte) als für Verbesserungen vom Boden zur Mitte.<br />

Während die GLN-Methode also im unteren Bereich die mit Abstand konservativste aller<br />

RCIs ist, nähert sie sich im oberen Leistungsbereich dem URCI an.<br />

Die Abbildung verdeutlicht weiterhin, warum McNemars χ 2 -Test keinen signifikanten<br />

Unterschied zwischen GLN <strong>und</strong> kRCI findet: Die keilförmigen, von den Grenzen der beiden<br />

Indices abgeteilten Extrembereiche, die unterschiedlich gehandhabt werden, sind nur dünn<br />

besiedelt. Hierbei dürfte es sich v. a. um konstante vs. verbesserte Leistungsschwache bzw.<br />

Leistungsstarke handeln. Die dünne Besiedlung ist v. a. im oberen Bereich auf Deckeneffekte<br />

zurückzuführen – jenseits von etwa 45 korrekten Prätest-Sortierungen ist statistisch<br />

signifikante Verbesserung nach kRCI <strong>und</strong> GLN kaum noch möglich. Im unteren Bereich<br />

wiederum verbessert sich die Mehrheit der anfänglich leistungsschwachen Probanden so<br />

deutlich, dass ihre Differenzwerte oberhalb der oberen GLN-Grenze zu liegen kommen.<br />

Tabelle 33 zeigt die von kRCI <strong>und</strong> GKL gleich <strong>und</strong> abweichend klassifizierten leistungsstarken<br />

<strong>und</strong> leistungsschwachen Probanden. Die obigen Ausführungen zur differentiellen<br />

Behandlung von Veränderung in Extrembereichen werden bestätigt. Cohens Kappa konnte<br />

nur für die Gruppe der Leistungsstarken berechnet werden (nach GLN traten keine<br />

signifikanten Verbesserungen bei Leistungsschwachen auf) <strong>und</strong> fällt ebenfalls eher niedrig<br />

aus (κ =.52). Die GLN-Methode dürfte somit ihren Anteil an den geringen Fleiss’ Kappa-<br />

Werten in den schwach besetzten Verbesserer-Extremgruppen haben.<br />

Tabelle 33.<br />

Kreuztabellen GLN*kRCI für Subgruppen von 172<br />

Leistungsstarken <strong>und</strong> 46 Leistungsschwachen<br />

GLN<br />

kRCI<br />

HS+ HS± NL+ NL± Ges.<br />

HS+ 6 10 16<br />

HS± 0 156 156<br />

NL+ 0 0 0<br />

NL± 6 40 46<br />

Ges. 6 166 6 40 218<br />

Anmerkungen. kRCI: klassischer RCI; GLN: Gulliksen-Lord-Novick-<br />

Methode; HS+: statistisch signifikant verbesserte Leistungsstarke;<br />

HS±: konstant Leistungsstarke; NL+: verbesserte Leistungsschwache;<br />

NL±: konstant Leistungsschwache<br />

Das Fazit dieser detaillierten Betrachtungen lautet, dass der URCI die Signifikanz von<br />

Veränderungen deutlich liberaler beurteilt als die übrigen Varianten, die zu gut vergleich-<br />

baren Ergebnissen gelangen (κ > .80). Die Hypothesen 2.1 <strong>und</strong> 2.2 konnten bestätigt<br />

werden. Die GLN-Methode, die insgesamt hoch mit dem klassischen RCI übereinstimmt,<br />

kommt vor allem bei Verbesserungen in den Extrembereichen der Prätest-Verteilung<br />

wegen der Kontrolle des Regressionseffekts zu abweichenden Resultaten: Hier urteilt sie<br />

deutlich statistisch konservativer im unteren Leistungsbereich <strong>und</strong> liberaler im oberen.

Hurra! Ihre Datei wurde hochgeladen und ist bereit für die Veröffentlichung.

Erfolgreich gespeichert!

Leider ist etwas schief gelaufen!