Hahn, T. & Rath, C. - Institut für Psychologie - Universität Würzburg

Bericht zum Forschungspraktikum
Vergleich der Inkongruenzmessung mittels Q-Sort und SASB
vorgelegt von:
Tanja Hahn und Corinna Rath
28. Oktober 2003 (aktualisiert 30.6.05)
betreut von:
Prof. Dr. Dieter Tscheulin
Institut für Psychologie IV
Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Inhaltsverzeichnis
0. Zusammenfassung ............................................................................................................................................2
1. Einleitung und theoretischer Hintergrund...........................................................................................2
2. Fragestellung und Hypothesen ..................................................................................................................3
3. Methodik.................................................................................................................................................................3
3.1. Stichprobe................................................................................................................................................................3
3.2. Versuchsmaterial.....................................................................................................................................................4
3.3. Versuchsablauf ........................................................................................................................................................4
3.4. Auswertung .............................................................................................................................................................4
4.Ergebnisse ...............................................................................................................................................................5
5. Diskussion .............................................................................................................................................................7
5.1. Besprechung der Ergebnisse....................................................................................................................................7
5.2. Vergleich der Kongruenzwerte der Probanden anhand der vorläufigen Normen...................................................8
5.3. Vergleich der Inkongruenzmessung durch SASB und Q-Sort ................................................................................9
7. Abkürzungsverzeichnis................................................................................................................................10
8.Anhang....................................................................................................................................................................10
0. Zusammenfassung
In der vorliegenden Studie wurde die Messung von Inkongruenz im Sinne von Rogers
mittels der diagnostischen Messverfahren Q-Sortierungs-Methode (Q-Sort) und der Strukturalen
Analyse Sozialen Beziehungsverhaltens (SASB) verglichen. Der Q-Sort ist bereits hinsichtlich der
Inkongruenzmessung erprobt, in der SASB wurde zu diesem Zweck die Instruktion geändert. Ziel
des Vergleichs war die Beantwortung der Frage, ob beide Messverfahren gleich gut Inkongruenz
erfassen können, sodass in Zukunft ein weiteres Messinstrument zur Verfügung stehen könnte.
Dazu wurden in einer vorgefundenen Stichprobe von allen Probanden beide Fragebögen bearbeitet
und ihre Inkongruenzwerte miteinander verglichen. Es zeigte sich ein signifikanter positiver
Zusammenhang der Ergebnisse. Ferner wurde festgestellt, dass beide Messinstrumente unabhängig
von Alter und Geschlecht messen. Zur besseren Vergleichbarkeit wurden Stanine-Normwerte für
die jeweiligen Inkongruenzwerte berechnet. Unter Einbeziehung der vorliegenden Ergebnisse
werden insgesamt jeweils Vor- und Nachteile der einzelnen Messverfahren dargestellt. Allerdings
bleiben noch Unklarheiten, die in weiteren Untersuchungen genauer durchleuchtet werden sollten.
1. Einleitung und theoretischer Hintergrund
Rogers sieht im Zustand der Inkongruenz den entscheidenden Faktor, der das Risiko einer
psychischen Fehlentwicklung maßgeblich erhöhen kann. „Inkongruenz ist die unter Umständen
2

vorhandene Diskrepanz zwischen dem Erleben des Organismus und dem bewussten
Selbstkonzept.“ (Rogers, 1987, S.43) Eine solche Diskrepanz führt zu Spannungen und innerer
Konfusion.
Rogers selbst verwendete die Q-Sortierungs-Methode (Q-Sort) als diagnostisches
Messverfahren zur Erfassung von Inkongruenz. Patienten schätzen anhand dieses Fragebogens
sowohl ihr reales als auch ihr ideales Bild von sich selbst ein. Der Zusammenhang zwischen diesen
beiden Einschätzungen wird als Ausdruck des gesunden "sich selbst Seins" interpretiert. Aufbauend
auf der Persönlichkeitstheorie von Rogers wird angenommen, dass bei psychisch unauffälligen
(„gesunden“) Menschen eine höhere Übereinstimmung zwischen Real- und Idealbild besteht als bei
neurotischen Patienten. Die vorliegende Fragebogenform wurde von Tscheulin (2001) entwickelt.
In der Praxis hat sich die "Strukturale Analyse Sozialen Beziehungsverhaltens", kurz SASB,
von Benjamin, als vielseitiges und hilfreiches Diagnoseinstrument bewährt. SASB ermöglicht die
Erfassung sozialen Verhaltens auf drei Ebenen: transitives, intransitives und intrapsychisches
Verhalten. Mit dem Fragebogen Form A, der den Fokus auf das intrapsychische Verhalten legt,
wird der Umgang des Patienten mit sich selbst erfragt. Auf diese Weise wird ein reales Selbstbild
des Patienten erhoben. Die Instruktion kann dahingehend verändert werden, dass mit dem SASB
Fragebogen Form A zusätzlich der ideale Umgang mit sich selbst beschrieben werden soll. Die
Autoren nehmen an, dass der Zusammenhang zwischen Real- und Idealbild, wenn die beiden
Selbstbilder mit SASB erfasst werden, als Maß für Inkongruenz im Sinne von Rogers dienen kann.
Nach dem Wissen der Autoren wurde dies noch nicht empirisch überprüft. Es wurde jedoch keine
Literaturrecherche durchgeführt.
2. Fragestellung und Hypothesen
Ziel der vorliegenden Arbeit ist eine empirische Untersuchung der Frage, wie hoch der
lineare Zusammenhang zwischen den Messwerten ist, wenn man mit Q-Sort und SASB
Inkongruenz zu messen versucht. Vorab wurden folgenden Hypothesen formuliert:
Nullhypothese H0: Es besteht kein linearer Zusammenhang zwischen den intraindividuellen
Messwerten aus Q-Sort und SASB.
Alternativhypothese H1: Es besteht ein linearer Zusammenhang zwischen den
intraindividuellen Messwerten aus Q-Sort und SASB.
Wenn die Alternativhypothese zutrifft, bietet sich die Möglichkeit, die beiden
Messverfahren genauer miteinander zu vergleichen und ihre jeweiligen Vor- und Nachteile
gegeneinander abzuwägen. Zu diesem Zweck soll ein Norm-Maßstab für die Stichprobe erstellt
werden.
3. Methodik
3.1. Stichprobe
Die Stichprobe bestand aus 104 Probanden, die durch ein „Schneeballsystem“ über Freunde
und Bekannte gewonnen wurden. Das Durchschnittsalter betrug gerundet 34 Jahre (SD=14). Die
Altersspanne reichte dabei von 14 bis 64 Jahren, 5 Personen machten keine Angaben zu ihrem
Alter. Die Stichprobe setzte sich aus 35 Männern (34 %) und aus 68 Frauen (65 %) zusammen.
Eine Person (1%) machte keine Angaben zum Geschlecht.
3

Es handelte sich also um eine vorgefundene Stichprobe, an die keine bestimmten
Auswahlkriterien gestellt wurden.
3.2. Versuchsmaterial
Jeder Person wurde jeweils die Papier-und-Bleistift-Version des Q-Sort und des SASB-
Fragebogen (Form A) mit Antwortblatt vorgelegt. Die Blätter waren in unterschiedlicher Farbe
gedruckt, sodass die Probanden sie besser unterscheiden konnten. Auf einem zusätzlichen Blatt
erhielten sie eine ausführliche Anleitung, damit sie die Bögen problemlos ohne Testleiter zu Hause
ausfüllen konnten.
3.3. Versuchsablauf
Jeder Proband erhielt das gesamte Testmaterial für sich selbst und weitere Exemplare mit
der Bitte um baldige Rückgabe und Weitergabe an Freunde und Bekannte/Verwandte. 50% der
Probanden erhielten die Instruktion, zuerst den Q-Sort auszufüllen und dann die SASB, die andere
Hälfte entsprechend umgekehrt. Dadurch sollten Reihenfolgeeffekte vermieden werden. Nach
Rückgabe der Bögen wurden die Daten getrennt für Q-Sort und SASB ausgewertet und
anschließend zusammengefügt.
3.4. Auswertung
Zur Ermittlung des Zusammenhangs zwischen Real- und Idealbild – gemessen mit dem Q-
Sort – wurde eine nonparametrische Phi-Korrelation über ein Rechenblatt (z.B. Excel) berechnet.
Für die Berechnung des Zusammenhangs in SASB, Form A, konnte ein bestehendes Programm
(MakeMapsWin von Harms-Soft) benutzt werden. Der SASB Langform Fragebogen kennt zwei
Berechnungen: einmal über die 36 Einzelitems und einmal über acht Verhaltenskategorien
(Cluster), welche jeweils vier bzw. fünf Items umfassen. Drei Häufigkeitsverteilungen wurden
aufgestellt und mit einer Gauß`schen Normalverteilung verglichen, um festzulegen, ob der lineare
Zusammenhang zwischen den Ergebnissen aus den beiden diagnostischen Messverfahren durch
Pearsons Korrelationskoeffizienten erfasst werden kann oder mit Spearmans rho ein
nonparametrisches Korrelationsmaß benutzt werden muss. Hierfür wurde der Kolmogoroff-
Smirnoff-Anpassungstest verwendet. Die Prüfung auf statistische Signifikanz erfolgte einseitig.
Um auszuschließen, dass weder das Alter noch das Geschlecht der Probanden die Ergebnisse
signifikant beeinflusst hat, wurde eine zweifaktorielle Varianzanalyse durchgeführt.
Als Norm-Maßstab wurden die auf Centil-Normen basierenden Staninewerte berechnet. Die
Art der rechnerischen Ableitung ist ebenfalls davon abhängig, ob es sich um normal- oder anomal
verteilte Daten handelt. Im Falle einer Normalverteilung kann die Normierung standardmäßig über
z-Werte erfolgen, da hier lineare Transformationen zulässig sind. Bei anomal verteilten Rohwerten
müssen dagegen zur Berechnung der Staninewerte flächentransformierte Standardwerte
herangezogen werden. Neben dieser Herleitung besteht die Möglichkeit, Staninewerte für anomal
verteilte Stichproben zu erhalten, „ [...] wenn man die Testrohwerte den 9 Stanine-Werten
entsprechend einer Normalverteilung zuordnet:
Stanine-Werte: 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Testrohwerte: 4% 7% 12% 17% 20% 17% 12% 7% 4%
Die niedrigsten 4% der Testrohwerte erhalten also den Stanine-Wert 1, die nächsthöheren 7% den
Stanine-Wert 2 usf. bis zum Stanine-Wert 9.“ (Lienert & Raatz, 1998, S.296).
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4.Ergebnisse
Der Kolmogoroff-Smirnoff-Anpassungstest zeigte, dass keine der drei beobachteten
Verteilungen eine gute Anpassung an die Normalverteilung aufwies, deshalb wurde Spearmans rho
berechnet. Zwischen den Ergebnissen aus Q-Sort und den Ergebnissen aus SASB (Einzelitems)
ergab sich ein hoher und hoch signifikanter positiver Zusammenhang (r = .635, p = 0.01). Die
Ergebnisse aus Q-Sort und SASB (Cluster) korrelierten ebenfalls hoch signifikant positiv (r = .644,
p = 0.01). Damit konnte die Nullhypothese zurückgewiesen werden: Es besteht ein linearer
Zusammenhang zwischen den intraindividuellen Messwerten aus Q-Sort und SASB.
Tabelle 1 zeigt die Mittelwerte und Standardabweichungen der korrelativ ermittelten
Messwerte. Die Probanden beschreiben mittels SASB durchschnittlich einen höheren
Zusammenhang zwischen ihrem Real- und Idealbild als mittels Q-Sort. Die geringere Streuung der
SASB-Messwerte weist außerdem darauf hin, dass die Selbsteinschätzungen sich weniger
unterscheiden.
Tabelle 1
Mittelwerte und Standardabweichungen der beobachteten Verteilungen
der Messwerte aus Q-Sort und SASB (N = 104)
Art des Tests M SD
Q-Sort .437 .427
SASB (Einzelitems) .655 .318
SASB (Cluster) .757 .356
Anmerkung: M = arithmetisches Mittel der Korrelationen,
SD = Standardabweichung der Korrelationen
Die folgende Abbildung 1 illustriert den Zusammenhang zwischen den durch SASB und
den durch Q-Sort ermittelten Korrelationen. Es zeigt sich, dass die Werte größtenteils nahe der
Regressionsgeraden (rho = 1) liegen. Dies spiegelt den rechnerisch ermittelten hohen und hoch
signifikanten positiven Zusammenhang wieder. Zudem wird ersichtlich, dass die Mehrzahl der
Werte im hohen Korrelationsbereich liegt.
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Q-Sort-Korrelation
1,00
0,50
0,00
-0,50
y = - 0.12 + 0.86 * x
A A A
A A A A A
A
A
A
A
A
A
A
A A
A A
A A A A
R² = .41
A
A
A
A
A A
A
A
A A A A
A
A
A
A
A A A
A
A
A
A A
A
A A A
A A
A A A
A A A
A
A A A
A
A
A
A
A
A
A A
A
A
A
-0,4000 0,0000 0,4000 0,8000
SASB-Korrelation (Einzelitems)
Abbildung 1
Graphische Darstellung der linearen Regression zur Vorhersage der Q-Sort-Messwerte
aus den SASB-Messwerten (N = 104)
Anmerkungen: Jeder Punkt entspricht einem Probanden. Auf der Abszisse sind seine durch SASB ermittelten
Kongruenzwerte abgetragen, auf der Ordinate seine durch Q-Sort ermittelten Kongruenzwerte.
y = Q-Sort-Messwert, x = SASB-Messwert, R² = Anteil der durch x aufgeklärten Varianz von y.
Alle weiteren Berechnungen wurden nur noch für Q-Sort und SASB (Einzelitems)
durchgeführt.
Um Alters- und Geschlechtseffekte auf die Ergebnisse auszuschließen, wurde eine
zweifaktorielle Varianzanalyse durchgeführt. Tabelle 2 illustriert, dass beide diagnostische
Verfahren unabhängig von Alter und Geschlecht messen.
Tabelle 2
Varianzanalyse zum Einfluss der Faktoren Alter und Geschlecht auf die SASB- und Q-Sort-
Messwerte (N = 104)
Quelle der Varianz df F ( SASB) F ( Q-Sort)
Gruppenvergleich
Altersklassen (A) 1 0.006 0.001
Geschlecht (G) 2 0.146 0.401
A * G 2 0.562 0.265
Fehler 93 (0.108) (0.195)
Anmerkungen: Werte innerhalb der Klammern repräsentieren die mittleren Quadratfehler.
SASB = durch SASB ermittelte Kongruenzwerte, Q-Sort = durch Q-Sort ermittelte Kongruenzwerte. Zur Berechnung
wurde das Alter in Altersklassen eingeteilt. Signifikanzniveau: p= 0.05.
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Aufgrund der anomalen Rohwertverteilungen konnte keine Standardnormierung
vorgenommen werden. Daher wurden zur Berechnung der Staninewerte einerseits flächentransformierte
Standardwerte herangezogen und andererseits die bereits beschriebene alternative
Zuordnungsmethode verwendet. Zur Vereinfachung wurden die Rohwerte für die Flächentransformation
auf eine Dezimalstelle gerundet. Die Aussagekraft der Korrelationen ist dadurch
jedoch nicht beeinträchtigt. Beide Verfahren führten mit gerundeten Rohwerten zu den gleichen
Ergebnissen. Aufgrund der Einfachheit der alternativen Berechnungsweise konnten auch nicht
gerundeten Rohwerten Staninewerte im Sinne einer Normalverteilung zugeordnet werden. Tabelle
3 zeigt die Ergebnisse der Normierung. Gerundete und nicht gerundete Rohwerte führen zu
ähnlichen Ergebnissen. Letztere scheinen v. a. im oberen Bereich eine bessere Differenzierung zu
ermöglichen. Tabelle 3 ermöglicht so eine einfache Zuordnung der gerundeten Kongruenzwerte der
Probanden zum entsprechenden Staninewert. Mit Hilfe der Staninewerte können die Ergebnisse aus
der SASB und dem Q-Sort direkt miteinander verglichen werden. Im Folgenden wird unter 5.2.
genauer auf diesen Vergleich eingegangen.
Tabelle 3
Vorläufige Normen für SASB und Q-Sort auf Basis der Messwerte der untersuchten Stichprobe
(N = 104)
Staninewert
Messwerte
SASB
Q-Sort
gerundet nicht gerundet gerundet nicht gerundet
1 -.4 bis -.2 -.352 bis -.163 -.7 bis -.5 -.70 bis -.49
niedrig 2 -.1 bis .2 -.162 bis .180 -.4 bis -.2 -.48 bis -.19
3 .3 bis .4 .181 bis .446 -.1 bis .1 -.18 bis .10
4 .5 bis .7 .447 bis .722 .2 bis .4 .11 bis .44
mittel 5 .8 .723 bis .829 .5 bis .7 .45 bis .65
6 .9 .830 bis .890 .8 .66 bis .80
7 .9 .891 bis .935 .9 .81 bis .90
hoch 8 1.0 .936 bis .966 1.0 .91 bis 1.00
9 1.0 .967 bis .988 1.0 1.00
5. Diskussion
5.1. Besprechung der Ergebnisse
Es konnte gezeigt werden, dass Inkongruenz nicht nur mit Hilfe des Q-Sorts, sondern auch
mit der SASB gemessen werden kann. In der Praxis steht dem Therapeuten also ein weiteres
diagnostisches Instrument zur Verfügung. Zusätzlich konnte gezeigt werden, dass beide
diagnostische Verfahren in der vorgefundenen Stichprobe unabhängig von Alter und Geschlecht
messen.
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Der durchschnittlich höhere Zusammenhang zwischen Real- und Idealbild der Probanden in
der SASB könnte auf folgendes zurück zu führen sein: Zum einen müsste die unterschiedliche Art
der Berechnung der Korrelation des Q-Sort und der SASB deren Höhe beeinflussen. Während im
Q-Sort die möglichen Werte von 1 bis 6 in die Wertebereiche 1-3 und 4-6 dichotomisiert werden
und somit nur noch Nominalniveau vorliegt, werden mittels der bivariaten Korrelation in SASB
zwei intervallskalierte Merkmale miteinander verglichen. Aufgrund des höheren Skalenniveaus
fließt daher mehr Information aus den Daten in die Berechnung mit ein. Zum zweiten gab ein
Großteil der Probanden die informelle Rückmeldung, dass die Formulierungen der inhaltsnegativen
Items (Items mit mehr oder weniger feindselig formulierten Inhalt) der SASB auf sie so
befremdend wirkten, dass es ihnen hier leichter fiel als beim Q-Sort, die Aussage sowohl im Realals
auch Idealbild eindeutig zu verneinen.
Dies lässt zwei spekulative Schlussfolgerungen zu: a) Der Q-Sort misst Inkongruenz
sensitiver als die SASB, d.h. der Q-Sort ist besser dafür geeignet, die vom Probanden erlebte
Inkongruenz zu erkennen, oder b) die SASB weist eine höhere Spezifität bei der
Inkongruenzmessung auf als der Q-Sort, d.h. die SASB ist besser dafür geeignet, nur solche
Probanden als inkongruent zu beschreiben, die auch tatsächlich Inkongruenz erleben. In der
vorliegenden Stichprobe ist jedoch die Anzahl der Probanden, bei denen die SASB einen höheren
Wert liefert, annähernd gleich mit der Anzahl der Probanden, bei denen der Q-Sort einen höheren
Wert liefert. Die Frage nach der Sensitivität bzw. der Spezifität der Messverfahren könnte nur
anhand einer Stichprobe geklärt werden, in welcher das Ausmaß der tatsächlich erlebten
Inkongruenz der Probanden bekannt ist (z.B. durch Berichte der Probanden oder
Therapeutenurteile).
Die Tatsache, dass die errechneten Inkongruenzwerte nicht normalverteilt sind, ist insofern
nicht überraschend, als wir es mit einer nicht-klinischen vorgefundenen Stichprobe zu tun haben.
Psychisch unauffällige („gesunde“) Menschen weisen einen höheren Zusammenhang zwischen
Real- und Idealbild ihrer Selbsteinschätzung auf. Dementsprechend sind die beobachteten
Verteilungen in der vorliegenden Studie in rechtsseitige Richtung verschoben. Rechtsseitig
bedeutet in diesem Fall hohe Korrelationen und dadurch mehr Kongruenz zwischen Real- und
Idealbild. Sinnvoll wäre sicherlich eine Wiederholung der Untersuchung an einer Zufallsstichprobe,
um allgemeingültigere Aussagen treffen zu können. Allerdings sollte aufgrund der in der Einleitung
beschriebenen Theorie in jeder nicht-klinischen Stichprobe der Mittelwert im positiven Bereich
liegen. Um die Vergleichbarkeit von SASB und Q-Sort im klinischen Bereich gewährleisten zu
können, bedarf es einer weiteren Untersuchung an einer klinischen Stichprobe.
5.2. Vergleich der Kongruenzwerte der Probanden anhand der vorläufigen Normen
Mit Hilfe der vorläufigen Normtabelle (Tabelle 2, S.7 ) lassen sich die beiden
Kongruenzwerte jedes Probanden aus der beschriebenen Stichprobe direkt miteinander vergleichen.
Kann man einem Probanden zu beiden durch SASB und Q-Sort ermittelten Rohwerten denselben
Staninewert zuordnen, dann haben die beiden diagnostischen Verfahren bei diesem Probanden
dasselbe Ausmaß an Kongruenz gemessen. Bei 70% (n=73) der Probanden finden sich jedoch
unterschiedliche Staninewerte für die beiden zu vergleichenden Rohwerte. Dabei liefert die SASB
bei 35% (n=36) und der Q-Sort bei 36% (n=37) der untersuchten Probanden einen jeweils höheren
Staninewert. Die neun Staninewerte können zu drei Bereichen zusammengefasst werden: niedrige
(Staninewerte 1,2,3), mittlere (Staninewerte 4,5,6) und hohe (Staninewerte 7,8,9) Werte. Legt man
dem Vergleich diese Bereiche an Stelle der Staninewerte zugrunde, zeigt sich, dass bei 60% (n=62)
der Probanden beide Werte im selben Bereich liegen. Unter den anderen 40% (n=42) findet sich
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jedoch nur ein Proband, dessen Werte sich so stark unterscheiden, dass der eine Wert im niedrigen,
der andere Wert im hohen Bereich liegt.
5.3. Vergleich der Inkongruenzmessung durch SASB und Q-Sort
Im Folgenden sollen kurz jeweils Vor- und Nachteile der beiden Testverfahren dargestellt
werden.
Der Q-Sort zeichnet sich dadurch aus, dass er mit 28 Items relativ schnell auszufüllen ist. Er
ist wesentlich übersichtlicher, weil die Items direkt auf dem Testbogen beantwortet werden. Die
Probanden berichteten, dass sie ihn als angenehmer empfanden, da sie sich sowohl durch Inhalt als
auch durch Formulierung der Items gut in den Aussagen wieder erkannten. Ein weiterer Vorteil des
Q-Sort ist, dass er bereits in der Praxis zur Inkongruenzmessung verwendet wird und somit erprobt
ist.
Die SASB hat in der Durchführung den Nachteil, dass sie mit 36 Items mehr Zeit in
Anspruch nimmt. Die aktuelle Papier-und-Bleistift-Version ist wegen des gesonderten
Antwortblattes unhandlicher und unübersichtlicher. Zudem birgt sie dadurch die Gefahr von
Flüchtigkeitsfehlern. Aufgrund der Möglichkeit der computergestützten Durchführung würden
letztere Nachteile jedoch wegfallen. Ein Großteil der Probanden gab an, mit Inhalt und
Formulierung der Items Schwierigkeiten gehabt zu haben. Zum einen wirkten die Formulierungen
zum Teil befremdend und schwer verständlich, sodass die Probanden sich mitunter schwer mit den
Aussagen identifizieren konnten. Zum anderen empfanden einige Probanden die Items als zu
komplex, da diese sich oftmals aus mehreren Aussagen zusammensetzen ( vgl. Form A, Item 14:
„Ich beobachte mich sehr genau, schränke mich ein, halte mich zurück.“), von denen nicht alle auf
sie zutrafen bzw. nicht zutrafen. Dieses Problem ist jedoch bereits bekannt (mündliche Mitteilung
von D. Tscheulin).
Ein eindeutiger Vorteil der SASB gegenüber dem Q-Sort sind die
Bearbeitungsmöglichkeiten mit dem Programm MakeMapsWin. Dadurch ist die Berechnung
einfacher und die Ergebnisse können mit Hilfe von Strukturkarten visuell veranschaulicht und mit
dem Patienten besprochen werden. Anhand dieser Karten ist sofort ersichtlich, in welchen Items
sich Real- und Idealbild des Patienten unterscheiden bzw. wo sie gut übereinstimmen. So kann
zusätzliche Information genutzt werden, der Therapeut kann sich einen Einblick in die
Schwerpunkte und Eigenarten der Person im Umgang mit sich selbst verschaffen. Zudem besteht
die Möglichkeit des Vergleichs mit weiteren Formen der SASB, also mit anderen
Beziehungsverhältnissen des Patienten.
Wenn die Inkongruenzmessung mit SASB noch weiter erprobt wird und sie sich als
geeignetes Messinstrument erweist, würden die Autoren im Rahmen einer längerfristigen
psychotherapeutischen Intervention die SASB dem Q-Sort vorziehen. Neben der
Inkongruenzmessung können der Therapeut und der Patient die zusätzlichen Informationen
gewinnbringend für die weitere Behandlung nutzen.
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6. Literaturverzeichnis
Benjamin, L.S. (1977). Structural analysis of a family in therapy. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 45,
391-406.
Benjamin, L.S. (1979a). Structural analysis of differentiation failure. Psychiatry, 42, 1-23.
Bortz, J. D., N. (2002). Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler. Berlin Heidelberg:
Springer Verlag.
Diehl, J. & Staufenbiel, T. (2001). Statistik mit SPSS Version 10.0. Eschborn: Verlag Dietmar Klotz.
Lienert, G. & Raatz, U. (1998). Testaufbau und Testanalyse. Weinheim: Psychologie Verlags Union.
Müller, F.H. & Kals, E. (2004,Mai). Die Q-Methode. Ein innovatives Verfahren zur Erhebung Subjektiver
Einstellungen und Meinungen [69 Absätze]. Forum Qualitative Sozialforschung /Forum: Qualitative Social
Research [On-line Journal], 5(2), Art. 34. Verfügbar über: http://www.qualitative-research.net/fqs-texte/2-04/2-
04muellerkals-d.htm [Datum des Zugriffs: 31.05.2005].
Rausche, A. (1998). Quantitative Methoden A oder der kanalisierte Zufall. Eine Einführung in die Statistik (Teil 1).
Unveröffentlichtes Manuskript, Maximilians-Universität Würzburg.
Rogers, C. R. (1987). Eine Theorie der Psychotherapie, der Persönlichkeit und der zwischenmenschlichen
Beziehungen; Entwickelt im Rahmen des klientenzentrierten Ansatzes. Köln: GwG.
Tscheulin, D. (2001). Würzburger Leitfaden (WLF) zur Verlaufs- und Erfolgskontrolle Personenzentrierter Beratung
und Psychotherapie. Köln: GwG.
Tscheulin, D. & Glossner, A. (1999/2002). Die deutsche Übertragung der Intrex "Longform Questionaires": Validität
und Auswertungsgrundlagen der SASB Fragebogenmethode. SASB - Die Strukturale Analyse Sozialen
Verhaltens. Ein Arbeitsbuch für Forschung, Praxis und Weiterbildung in der Psychotherapie. W. Tress.
Heidelberg: Asanger: 123 - 155.
Tscheulin, D. (2001). MakeMapsWin-Version 2 - Software zur SASB-Fragebogen-Methode nach Benjamin in
deutscher Fassung. Programmed by Harms-Soft and Distributed by CIP-Medien, München. (Copyright:
Tscheulin, Würzburg, and University of Utah; Support: www.harms-soft.de)
Tscheulin, D. & Harms, R. (2002). Das Programm MakeMapsWin; Ergänzung zu dem Artikel von Tscheulin &
Glossner (1993) über die Auswertungsgrundlagen der SASB-Fragebogenmethode. In Tress, W. (Hrsg.), SASB -
Die Strukturale Analyse Sozialen Verhaltens - Ein Arbeitsbuch (2. Aufl.). München: CIP-Medien.
7. Abkürzungsverzeichnis
M
Mittelwert
N
Anzahl Probanden (Gesamtstichprobe)
n
Anzahl Probanden (Teilstichprobe)
p
Wahrscheinlichkeit des α-Fehlers
Q-Sort
Q-Sortierungsmethode (Fragebogen)
r
Korrelationsindex (Pearson-Korrelation)
R² Bestimmtheitsmaß (Anteil aufgeklärter Varianz)
SASB
Strukturale Analyse Sozialen Beziehungsverhaltens (Fragebogen)
SD
Standardabweichung (standard deviation)
8.Anhang
- Original einer verwendeten Testmappe
- Ausdruck der Datenmatrix aus SPSS
- CD mit allen Daten, Berechnungen und Text
- Materialien zur Diplomarbeit zum Q-Sort Projekt von W. Schäflein
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