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Krankheitseinsicht, dynamisch getestete Exekutivfunktionen und ...

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308<br />

Diskussion<br />

modifizierten »wahren« Trennwerts ctrue bzw. auf das zugehörige Prüfverfahren CSINDIV von<br />

HAGEMAN <strong>und</strong> ARRINDELL (1999) zurückgehen. Selbstverständlich mögen sowohl ein<br />

statistischer Test der Überschreitung des Trennwerts für sich genommen als auch der<br />

Einsatz von Methodenpaketen (wie CSINDIV + RCINDIV) absolut gerechtfertigt sein. Letzten<br />

Endes haben hier externe Validierungskriterien das letzte Wort. Bevor jedoch derartige<br />

Validierungsstudien sinnvoll durchgeführt werden können, sollten die statistischen<br />

Eigenschaften der konkurrierenden Prüfverfahren geklärt worden sein, so dass deren<br />

Ergebnisse richtig eingeordnet werden können. Diese Arbeit geht einen Schritt in diese<br />

Richtung.<br />

Bezüglich der Entscheidung zwischen Roh- <strong>und</strong> Normwerten zur Überprüfung von<br />

Veränderung fällt es schwer, definitive Empfehlungen zu geben, da Studie 2 hierzu<br />

empirisch wenig beizutragen hat. Es war zu beobachten, dass die Intramethoden-<br />

Konkordanzen (z. B. kRCI mit Roh- <strong>und</strong> T-Werten: κ = .70) etwas geringer ausfallen als die<br />

Intermethoden-Konkordanzen der RCIs für Roh- <strong>und</strong> T-Werte (z. B. kRCI <strong>und</strong> GLN: κRW =<br />

.90 bzw. κT = .84). Vereinfacht könnte hieraus geschlussfolgert werden, dass die Wahl der<br />

Werte einen größeren Unterschied machen kann als die Wahl der RCI-Methode.<br />

Hierzu ist erstens daran zu erinnern, dass Zweifel über die Angemessenheit der USamerikanischen<br />

Normstichprobe zur Relativierung von Daten von Patienten mit Schizophrenie-Diagnosen<br />

geäußert wurden. Zweitens läuft die Entscheidung auf die Frage der<br />

relativen Validität von Roh- <strong>und</strong> T-Werten hinaus, die von künftigen Arbeiten beantwortet<br />

werden muss. Ideal wäre hier eine Studie wie jene von WATZKE et al. (2008), die die<br />

prognostische Validität von WCSTdyn-Performanztypen zur Prädiktion von Arbeitsfähigkeiten<br />

<strong>und</strong> beruflicher Integration längsschnittlich untersucht hat. Bei derartigen Validitäts-Studien<br />

zum Vergleich von RCI-Methoden sowie Roh- <strong>und</strong> Normwerten sollte der<br />

klassische RCI aufgr<strong>und</strong> seiner Einfachheit <strong>und</strong> weiten Verbreitung als »Nullmethode«<br />

(MCGLINCHEY et al., 2002, S. 542) gesehen werden, gegen die sich die elaborierteren<br />

Methoden bewähren müssen. Wegen der hohen Konkordanz von kRCI <strong>und</strong> GLN dürfte vor<br />

allem eine Kontrastierung von kRCI <strong>und</strong> URCI Erkenntnisgewinne bringen.<br />

Und schließlich sind die hohen Konkordanzen der Osnabrücker 1,5-SD-Regel mit klassischem<br />

RCI <strong>und</strong> GLN-Methode in zweierlei Hinsicht erfreulich: Sie rechtfertigen erstens<br />

deren Applikation in Studien von WIEDL <strong>und</strong> Kollegen (z. B. 1999, 2001) <strong>und</strong> zweitens<br />

deren Empfehlung als »Daumenregel« signifikanter Veränderung für die Anwendung des<br />

WCSTdyn in klinischen Praxis-Settings.<br />

Die verwendete Typologie in Anlehnung an JACOBSON <strong>und</strong> TRUAX (1991) hat sich für eine<br />

detaillierte Beschreibung der Stichprobe <strong>und</strong> für die Untersuchung der Konkordanzen von<br />

RCIs bewährt. Es wäre zu begrüßen, wenn auch künftige Studien mit RCI-Analysen sich<br />

dieser universell einsetzbaren Typologie zur Ergebnisdarstellung bedienen würden, selbst<br />

wenn Teilgruppen (z. B. Verschlechterer), die nicht im Fokus des Interesses liegen, von<br />

weiteren Analysen ausgeschlossen werden.<br />

Zwar mag ihr Auflösungsgrad hoch erscheinen, vor allem weil zwangsläufig schwach<br />

besetzte Subgruppen resultieren, die auf der Ebene der Gruppenstatistik die Teststärke<br />

begrenzen. Auch wird sich sicherlich nicht jede Differenzierung von Subtypen als valide<br />

erweisen (z. B. verbesserte vs. konstante Leistungsstarke). Dennoch sind diese hoch<br />

homogenen Subgruppen als Analyseeinheit im Aggregationsprozess äußerst wertvoll, weil<br />

sie die Transparenz vergröberter Kategoriensysteme (z. B. Highscorer, Lerner, Nichtlerner:<br />

vgl. WIEDL, 1999) erhöhen <strong>und</strong> so helfen, inhaltliche <strong>und</strong> statistische Probleme von

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