Krankheitseinsicht, dynamisch getestete Exekutivfunktionen und ...

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Reliable Change Index
schiedliche Varianten möglich und zu rechtfertigen (so entspricht z. B. ein einfacher
Posttest-Mediansplit, wie er in der Forschungspraxis nicht selten vorgenommen wird,
weitgehend einem Vergleich von Leistungsschwachen und Verschlechterer mit Leistungsstarken
und echten Verbesserern). Es liegt aber auf der Hand und ist bei einer typologischen
Analyse nicht zu ändern, dass jede Zusammenstellung von Typen zweiter Ordnung
unweigerlich Gruppen erzeugt, die im Hinblick auf Leistungsniveau oder Differenzen eine
deutliche Heterogenität aufweisen.
4.6 Schlussfolgerungen aus der RCI-Literatur
Die Sichtung der Vielzahl vorgeschlagener Veränderungskenngrößen zeigt, dass sich diese
auf einen übersichtlichen Satz von noch zur Diskussion stehenden Indices reduzieren
lassen, die empirisch verglichen werden können und sollten (z. B. durch eine erstmalige
Anwendung auf WCSTdyn-Daten von Probanden mit Schizophrenie-Diagnosen). Dies sind:
der »klassische« Reliable Change Index (kRCI) mit dem auf MCNEMAR (1969) zurückgehenden
Standardfehler (JACOBSON et al., 1984; CHRISTENSEN & MENDOZA, 1986), die
GULLIKSEN-LORD-NOVICK-Methode (RCIGLN) nach HSU (1989) und SCHÖTTKE et al. (1993)
und der URCI (RCINDIV) nach ZEGERS und HAFKENSCHEID (1994) – auch wenn HAFKEN-
SCHEID (2002) in einem niederländischen Artikel wieder eine Rückbesinnung auf den
klassischen Ansatz zu propagieren scheint, da dieser voraussetzungsärmer ist; derselbe
Autor (2000, S. 239) räumte zuvor bereits ein, dass sich die wahre Differenz nur dann
unverzerrt schätzen lässt, wenn die beobachteten den wahren Mittelwerten entsprechen.
Alle klassischen RCIs mit inadäquatem Nennerterm (z. B. einfacher SEM, Streuung der
beobachteten Differenzen), alle RCI-Varianten, die von ihren Urhebern selbst explizit für
obsolet erklärt worden sind (EDWARDS-NUNALLY-Methode; RCID) und alle übungsadjustierten
Methoden (RSTnew) werden nicht weiter berücksichtigt.
Da Sensitivität und Spezifität verschiedener Methoden nur unter Rekurs auf externe
Kriterien verglichen werden können, muss sich die geplante Untersuchung primär auf die
Vergleichbarkeit der Klassifikationen beschränken, um Empfehlungen für die künftige
Forschungspraxis abzuleiten. Von besonderem Interesse ist hierbei der Kontrast zwischen
der klassischen Methode und RCIs, die Regressionseffekte zu kontrollieren suchen (d. h.
GLN, URCI).
Für einen sinnvollen Vergleich der RCIs sollte bei der Anwendung der unterschiedlichen
Berechnungsvorschriften von gleichen Verteilungskennwerten ausgegangen werden.
Zudem sollte, anders als in den referierten Vergleichsarbeiten, ein einheitlicher Trennwert
gewählt werden. Hierfür bietet sich die Methode nach JACOBSON et al. (1984) an.
Eine sinnvolle Alternative bietet der Vorschlag von SCHÖTTKE et al. (1993), eine Deckeneffekt-Gruppe
durch Subtraktion des Vertrauensintervalls von der Leistungsdecke zu
identifizieren, wodurch eine signifikante Verbesserung im funktionalen Bereich im Rahmen
des GLN-Modells nicht mehr möglich wäre. Seine Lage relativ zum JACOBSON-Cut-off ist für
den WCSTdyn bislang unklar, was eine Erkenntnislücke darstellt.
Schließlich sollte der von WIEDL, WIENÖBST, SCHÖTTKE und KAUFFELDT (1999) vorgestellte
Trennwert von 43 korrekt sortierten Karten, der – wie auch die kritische Differenz
von 15 Karten zur statistischen Absicherung von Veränderung – von WIENÖBST (1993)
anhand der Streuung einer Stichprobe vergleichsweise geringer Größe bestimmt worden
war (N = 23; DIFFcrit = 1,5 SD = 1,5 10 = 15 Karten; Cutoff = Leistungsdecke - DIFFcrit =
58 - 15 = 43), sich aber in der Folgezeit wiederholt empirisch bewähren konnte (z. B.