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Krankheitseinsicht, dynamisch getestete Exekutivfunktionen und ...

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255<br />

Ergebnisse Studie 2<br />

Angesichts der dargestellten hohen Korrelationen der Variablen PE, NPE, FMS mit den<br />

Werten der entsprechenden Faktoren <strong>und</strong> ihrer niedrigen gemeinsamen Varianzen (Tabelle<br />

53: < 4 %) ist ihre ausschließliche <strong>und</strong> differentielle Verwendung i. S. von Markiervariablen<br />

gerechtfertigt. Zwar könnte für den ersten Faktor auch die eigentliche Markiervariable KS<br />

weiterverarbeitet werden, die ja auch bei der Lernertypisierung mit dem WCSTdyn<br />

verwendet wird, die PE haben jedoch die attraktive Eigenschaft, aufgr<strong>und</strong> ihrer Herleitung<br />

unabhängig von der Markiervariable des zweiten Faktors (NPE) zu sein.<br />

Für den Posttest-Durchgang (WCSTdyn) liegen bislang keine Erkenntnisse zur Komponentenstruktur<br />

vor. Auch hier liegen die empirischen Eigenwerte der ersten beiden<br />

Komponenten laut Parallelanalyse jeweils oberhalb des 95. Perzentils der entsprechenden<br />

Zufallsverteilung (I. 4,42 > 1,32; II. 1,23 > 1,19). Die Hauptkomponentenanalyse des WCST-<br />

Posttests wurde an 269 Probanden mit vollständigen Werten der 7 Variablen durchgeführt.<br />

Vor allem die nonperseverativen Fehler (n = 294) wurden häufig nicht ausgewertet, da oft<br />

nur ein Interesse an der Anzahl korrekter Sortierungen als Maß des Lernerfolgs bestand.<br />

Tabelle 55 zeigt die bivariaten Zusammenhänge der Variablen.<br />

Tabelle 55.<br />

Korrelationen der WCSTdyn-Kennwerte (o.: Pearson; u.: Kendalls τ) für 269 Pbn mit<br />

Schizophrenie-Spektrums-Diagnosen<br />

KS KZA KAT PE NPE FMS TCFC<br />

KS .99* .68* -.92* -.68* .03* -.70*<br />

KZA .97* .67* -.91* -.67* .04* -.71*<br />

KAT .64* .62* -.57* -.55* -.28* -.54*<br />

PE -.85* -.83* -.53* .34* -.14+ .59*<br />

NPE -.80* -.79* -.55* .48* .19* .58*<br />

FMS -.08* -.08* -.35* -.08* .26* .07*<br />

TCFC -.61* -.56* -.40* .45* .60* .11*<br />

Anmerkungen. KS: korrekte Sortierungen; KZA: Konzeptantworten; KAT: Kategorien; PE: perseverative<br />

Fehler; NPE: nichtperseverative Fehler; FMS: Failure to maintain set; TCFC: Sortierungen bis zum Abschluss<br />

der ersten Kategorie (Trials to complete first category).<br />

*: p ≤ .01; +: p ≤ .05<br />

Bereits bei dieser ersten Betrachtung der Zusammenhänge wird deutlich, dass die nonperseverativen<br />

Fehler im Posttest höher mit den Variablen des Primärfaktors zusammenhängen<br />

als dies für den Prätest der Fall war – die hier gef<strong>und</strong>ene Zusammenhangsstruktur des<br />

WCSTdyn ähnelt hierin den in Studie 1 berichteten WCST-64-Daten nicht-klinischer<br />

Probanden. Es steht also zu erwarten, dass auch die NPE-Variable auf dem Konzeptbildungs-<br />

<strong>und</strong> Perseverationsfaktor lädt.<br />

Obwohl 3 von 21 bivariate Korrelationen sehr hoch (r > .90) ausfallen, wurde eine<br />

Hauptkomponentenanalyse gerechnet, um die Lösung mit denen von HKAs aus der<br />

Literatur zum statischen WCST vergleichen zu können. Stichprobe <strong>und</strong> Zusammenhangsstruktur<br />

erscheinen geeignet (KMO = .71; Bartletts Test: χ 2 [21] = 2944,4; p < .001). Eine<br />

erste Promax-Rotation (Kappa = 4) ergab zwei weitgehend unkorrelierte Komponenten<br />

(r = -.10), die zusammen 81 % der Varianz aufklären. Tabelle 56 zeigt Ladungen, Kommunalitäten<br />

<strong>und</strong> MSA-Werte der Variablen für eine HKA mit Varimax-Rotation.<br />

Die Komponentenmatrix bestätigt den ersten Eindruck: Die Intervention hat den ohnehin<br />

schwachen, aber in klinischen Stichproben zumeist eigenständigen NPE-Faktor durch<br />

leichte Erhöhung des Zusammenhangs der NPE mit den Variablen der primären

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