Krankheitseinsicht, dynamisch getestete Exekutivfunktionen und ...

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Reliable Change Index
Bei einem Vergleich der bisher vorgestellten Indices ist zunächst trivialerweise festzustellen,
dass bei konstanten Streuungen und Reliabilitäten alle mit Ausnahme des obsoleten
RCIJFR gleiche Ergebnisse liefern. Der Standardmessfehler der Differenz fällt dabei um den
Faktor 2 0,5 (= 1,41) größer aus als der des Prätests, stellt also ein strikteres statistisches
Kriterium dar (HSU, 1989; HAGEMAN & ARRINDELL, 1993). Der Standardfehler nach
MCNEMAR (1969) und seine Verwendung durch IVERSON und Kollegen erbringen identische
Resultate immer dann, wenn sich die Standardmessfehler nur aufgrund unterschiedlicher
Populationsvarianzen unterscheiden. Fällt die Differenz von Prä- und Posttest-Streuung
(sx - sy) negativ aus (fanspread, z. B. bei einem positiven Zusammenhang zwischen Prätest-
und Differenz-Werten), so trägt die letzte Formulierung (RCIIM) diesem Umstand Rechnung,
indem ihr SEdiff größer ausfällt als für den verbreiteten RCIJT; bei einer Varianzreduktion
verhält es sich umgekehrt. MAASSEN (2004) demonstrierte schließlich, dass der
quadrierte Standardfehler des RCIIM für rtt > 0 stets um [rxy × (sx – sy) 2 ] kleiner ausfällt als
der des RCICM. Im Folgenden wird aufgrund ihrer vorteilhaften statistischen Eigenschaften
ausschließlich die letztgenannte Elaboration des klassischen RCIs berücksichtigt.
4.3.3 Modifizierte Differenzen:
Die Gulliksen-Lord-Novick-Methode (GLN)
Der folgende Veränderungsindex stellt neben dem weiter unten vorgestellten URCI nach
ZEGERS und HAFKENSCHEID (1994) die komplexeste Variante des klassischen RCI dar.
Zudem kann er auf eine interessante Entwicklungsgeschichte zurückblicken, da die
Überlegungen dreier Autoren bzw. Autorengruppen (HSU, 1989; SCHÖTTKE et al., 1993;
STEYER, HANNÖVER, TELSER & KRIEBEL, 1997) unabhängig voneinander auf die gleiche
Formel konvergierten.
HSU (1989) wies erstmals darauf hin, dass der klassische RCI nach CHRISTENSEN und
MENDOZA (1986) Regressionseffekte nicht kontrolliert (s. aber die Kritik von NACHTIGALL &
SUHL, 2002b, c). Der Autor schlägt daher vor, Prä- und Posttest in Abwesenheit von
Behandlungseffekten als parallele Messungen mit gleichen wahren Werten und gleichen
Standardmessfehlern zu betrachten (z. B. HSU, 1999) und den Standardvorhersagefehler
(SVF) der Regression (standard error of prediction, SEpred: Formel 09) nach GULLIKSEN
(1950) und LORD und NOVICK (1968) zur Feststellung reliabler Veränderung zu nutzen:
(09)
Verwendet wird also die geschätzte Fehlerstreuung bei einer Regression von beobachteten
Werten auf die beobachteten Werte eines Paralleltests und nicht, wie z. B. von CHELUNE
(2003) ebenfalls unter dieser Bezeichnung empfohlen, die häufig (falls rxy < rtt) größer
ausfallende Residualstreuung der Stichprobe (Standardschätzfehler), die aus Postteststreuung
und Retest-Korrelation berechnet wird. Es lassen sich Konstellationen konstruieren,
für die dieser Standardfehler ein zu striktes Kriterium ergibt. Die Relativierung am
Standardmessfehler wiederum ergibt aufgrund der ausbleibenden Quadrierung der
Reliabilität zu liberale Veränderungsindices (HSU, 1995, 1999).
Zur Berechnung des Index, den der Autor als GULLIKSEN-LORD-NOVICK-Methode (GLN)
bezeichnet (SPEER und GREENBAUM, 1995, allerdings als HSU-LINN-LORD-Methode) werden