Krankheitseinsicht, dynamisch getestete Exekutivfunktionen und ...

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Ergebnisse Studie 2
Fälle berechnet. Da sich herausstellte, dass diese keinen Einfluss auf die Bestimmung der
Clusterzahl nehmen und jenseits der Atypizität ihrer Performanzprofile kein Grund für
einen Ausschluss vorlag, verblieben sie in der Objektgesamtheit.
Analog wurde vorgegangen, um abzuschätzen, ob die Prätest-Posttest-Korrelation
(r = .38) die Analyse beeinträchtigt: Hier wurde die Analyse sowohl an den Rohwerten der
korrekt sortierten Karten in Prä- und Posttest berechnet als auch an den unkorrelierten
Faktorwerten einer erzwungenen zweifaktoriellen Lösung einer Hauptkomponentenanalyse
beider WCST-Variablen (d. h. mit 100 % Varianzaufklärung). Die Konkordanz der Resultate
fällt substanziell aus (κ = .81).
Für alle berechneten Varianten (mit und ohne Kontrolle von Ausreißern, mit korrelierten
und unkorrelierten Variablen) wurde zur Bestimmung einer optimalen Clusterlösung
auf die Entwicklung der Heterogenität (Spur-W-Varianzkriterium) in Abhängigkeit
von der Clusteranzahl zurückgegriffen. Abbildung 17 zeigt beispielhaft das Struktogramm
für die Analyse von WCST-Faktorwerten ohne Ausschluss von Fällen.
Es zeigt sich ein »Ellenbogen« bei einer Drei-Cluster-Lösung, der als Abbruchregel
herangezogen werden kann: Während sich die Intracluster-Fehlerquadratsumme beim
Fusionierungsschritt von 4 zu 3 Clustern nur von 225,01 auf 284,54 vergrößert (+59,53),
führt ein weiterer Schritt zu einer Fehlerquadratsumme von 509,86 (+225,32). Auch die
nicht dargestellten weiteren Ward-Analysen legen deutlich einen Abbruch bei drei Clustern
nahe, so dass diese Lösung als Arbeitsmodell angenommen wurde.
600
500
400
300
200
100
0
2 3 4 5 6 7 8 9 10
Reihe1 509,9 284,5 225 176,1 147,4 130,9 116 103,1 90,90
Abbildung 17. Struktogramm der Heterogenität für eine Ward-
Clusteranalyse von Faktorwerten (korrekte Sortierungen in Prä-
und Posttest des WCSTdyn, Schizophrenie-Stichprobe, N = 400)
Zur Verbesserung der Gruppierung wurde im Anschluss das k-means-Verfahren mit drei
Clustern als Startpartition herangezogen, wiederum berechnet an korrelierten und
unkorrelierten Werten. Die Homogenitäten der drei Cluster aller Analysen wurden mit
Hilfe der Varianz-Verhältnisse (F-Werte) betrachtet. Tabelle 35 zeigt die Ergebnisse. Die
Cluster wurden der Anschaulichkeit halber etikettiert, ohne zuvor die deskriptive Statistik
darzustellen (s. Tabelle 36).