Krankheitseinsicht, dynamisch getestete Exekutivfunktionen und ...

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Reliable Change Index
mittleren internen Konsistenz von Prä- und Posttest kommt und fällt bei Gleichstand auf
Null.
Beim Einsatz des WCSTdyn ist darüber hinaus zu beobachten, dass die PPD praktisch
keine bedeutsame Aufklärung von Kriteriumsvarianz ermöglicht. So testete WALDORF
(2005) 37 Patienten mit Schizophrenie-Diagnosen mit dem WCSTdyn und fand folgende
Zusammenhänge der korrekten Sortierungen mit einem Maß verbaler Intelligenz (Wortschatztest
WST: SCHMIDT & METZLER, 1992): r = .28 n. s. (Prätest), r = .18 n. s. (PPD) und
r = .59 (Posttest; p < .01). Die Schlussfolgerung von GUTHKE und WIEDL (1996, S. 112-115),
Posttestwerte von Langzeitlerntests seien die validesten Lerntestparameter, gilt dementsprechend
auch für Schizophreniestudien mit dem dynamischen WCST (vgl. auch
WEINGARTZ, WIEDL & WATZKE, 2008).
4.2 Der statistische Regressionseffekt
Wird in einer Personengruppe die gleiche Variable zweimal gemessen, so lässt sich
beobachten, dass die Messwerte dazu tendieren, bei der Zweitmessung (t2) im Durchschnitt
näher an der höchsten Verteilungsdichte zu liegen als bei der Erstmessung (t1). Dieses
häufig missverstandene Phänomen der »Regression zur Mitte« tritt bei nicht-perfekten
Korrelationen in linearen Zusammenhängen stets auf (vgl. aber die Kritik von ROGOSA,
1995) und fällt umso stärker aus, je weiter die Messwerte zu t1 vom Gruppenmittelwert
abweichen und je niedriger die Korrelation zwischen den Messwertreihen ausfällt.
Wichtigster Indikator des Regressionseffekts ist nach ROGOSA (1995) das Vorliegen einer
negativen Korrelation r(τ, δ) zwischen Ausgangswert und PPD bzw. den wahren Werten
dieser Variablen (Ausgangswertgesetzes, Wilders Gesetz: s. GUTHKE & WIEDL, 1996, S. 345).
Der statistische Regressionseffekt stellt eine Gefahr für die interne Validität unkontrollierter
Studien zur Einschätzung der Wirksamkeit von Interventionen dar, da diese häufig
an Personenkollektiven durchgeführt werden, die gerade über die im Vergleich zur
Gesamtpopulation extreme Ausprägung unerwünschter Merkmale definiert werden. Er
sollte daher, wenn möglich, durch die verwendete Methode der Veränderungsmessung
kontrolliert werden. Beide Sachverhalte ergeben sich aus den Setzungen der KTT: Es wird
angenommen, dass sich ein beobachteter Wert additiv zusammensetzt aus einem »wahren«
Wert und einem diesen überlagernden, unabhängigen »Fehler« (xi= τi + εi), der unsystematische,
unkontrollierbare, unvorhersagbare Einflüsse auf die Messung repräsentiert (z. B.
AMELANG & SCHMIDT-ATZERT, 2006). Messfehler verteilen sich normal mit einem Erwartungswert
von Null (µF = 0) und einer Streuung, die dem Standardmessfehler entspricht. Es
ist nun offensichtlich, dass extreme Werte häufig als Summe hoher bzw. niedriger wahrer
Werte und großer Fehler entstehen: Da Fehlerwerte als Realisierungen unabhängiger,
normalverteilter Zufallsvariablen konzeptualisiert werden, Messinstrumente stets fehlerbehaftet
und extreme Fehler seltene Ereignisse sind, ist einsehbar, dass bei einer Zweitmessung
häufig geringere Mittelwertsabweichungen vormals extremer Messwerte beobachtet
werden. Es ist jedoch ein Missverständnis, dass dieses Phänomen notwendigerweise mit
einer Varianzreduktion einhergeht, zu einer Angleichung der Merkmalsausprägung führt
(STELZL, 2005) oder asymmetrisch auf Y gerichtet sei (NACHTIGALL & SUHL, 2002a).
Formalisiert lässt sich der Regressionseffekt für z-standardisierte Variablen notieren als:
|E(Y|X = x)|