Krankheitseinsicht, dynamisch getestete Exekutivfunktionen und ...

11.13 Überprüfung des Startup-Modells
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Ergebnisse Studie 3
Zur Überprüfung von Hypothese 3.5, die mit STARTUP (1996) einen kurvilinearen Zusammenhang
von Einsicht und Kognition annimmt, wurde versucht, quadratische Funktionen
an die Daten anzupassen, wobei α entsprechend adjustiert wurde. Einbezogen wurden die
zwei Selbst- und Fremdeinschätzungsmaße der Einsicht (G12, OSSTI) und Maße der
Exekutivfunktionen, des verbalen Gedächtnisses und der verbalen Intelligenz (WCST-64,
WCSTdyn, kognitiver PANSS-Faktor nach Maß et al., 2000, AVLT, geschätzter IQ nach
WST und LPS). Die Nullhypothese konnte nicht verworfen werden: Wo der quadratische
Term signifikant wurde, leistete er keinen substanziellen Zuwachs an Varianzaufklärung
(∆R 2 ≤ 1,5 %) und überstand die α-Adjustierung nicht.
Dies invalidiert jedoch nicht notwendigerweise die Annahme einer differentiellen Verursachung
von Einsichtsdefiziten: Der quadratische Zusammenhang von Kognition auf
Einsicht muss aus theoretischer Perspektive als statistische Hilfskonstruktion betrachtet
werden, deren Anpassungsgüte stark stichprobenabhängig ist. STARTUPs (1996) Modell legt,
wie bereits ausführlich diskutiert, eine typologische Betrachtung nahe. Deren Ziel muss es
sein, innerhalb der hinsichtlich Einsicht und kognitivem Funktionsniveau heterogenen
Grundgesamtheit zuverlässig drei homogenere Teilmengen von Personen mit vorhergesagten
Konfigurationen von Einsicht und Kognition zu identifizieren. Hier ist wiederum eine
Clusteranalyse das angemessene Vorgehen.
11.13.1 Identifikation von Startup-Clustern
Es wurden wiederum zunächst zwei hierarchische Analysen an standardisierten Variablen
berechnet (Nearest-neighbour-Methode zum Auffinden von Fällen mit atypischen Konfigurationen,
gefolgt von Ward mit quadrierten euklidischen Distanzen). Dabei wurden alle 226
Fälle mit PANSS-G12- und WCSTdyn-Werten einbezogen. Trotz der theoriegeleiteten
Annahme dreier Cluster wurde in Abbildung 28 die Entwicklung des Heterogenitätsmaßes
gegen die Clusteranzahl abgetragen (Intracluster-Fehlerquadrate, Spur-W-Kriterium).
300
250
200
150
100
50
0
2 3 4 5 6 7 8 9 10
Reihe1 258,40 138,85 112,08 90,91 76,38 63,85 55,99 48,51 41,35
Abbildung 28. Struktogramm einer Ward-Clusteranalyse für die
Variablen PANSS-G12 und WCSTdyn
Es zeigt sich ein deutlicher Elbow bei einer Drei-Clusterlösung. Im Dendrogramm konnte
ein atypischer Fall identifiziert werden, der allerdings keinen Einfluss auf die Zuordnung
ausübte und daher eingeschlossen wurde.