150 Psychologie
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Response-Shift bezeichnet eine Veränderung des Bewertungshintergrunds für subjektive Konzepte wie bspw. der gesundheitsbezogenen Lebensqualität (GLQ) im Rahmen der Auseinandersetzung mit einer schweren bzw. chronischen Erkrankung. Krebserkrankungen werden als Auslöser eines Response-Shifts angesehen. Response-Shift kann in drei verschiedenen Formen auftreten: Als Rekalibrierung, Reprioritisierung und Neukonzeptualisierung der GLQ. Eine Erfassung dieser drei Response-Shift-Prozesse bei einer homogenen Stichprobe von PCa-Patienten in der onkologischen Rehabilitation liegt in Deutschland bisher nicht vor. Es wurden von insgesamt 212 Prostatakrebspatienten (PCa-Patienten) in der Anschlussheilbehandlung Daten zur GLQ mittels des EORTC-QLQ-C30 vor Beginn der Maßnahme sowie 3 Monate nach Beginn erhoben und in die Auswertung zur Response-Shift-Erfassung aufgenommen. Die Prozesse Rekalibrierung, Reprioritisierung und Neukonzeptualisierung wurden mit Hilfe der konfirmatorischen Faktorenanalyse (KFA) erfasst. Eine Rekalibrierung läßt sich auf der Ebene der Messfehler und Intercepts überprüfen. Die Reprioritisierung und Neukonzeptualisierung kann anhand der Veränderung der Faktorladungen untersucht werden. Bei dem Vorgehen handelt es sich um einen Ansatz aus der Invarianzmessung von Variablen und Parametern im Längsschnitt. In der vorliegenden Arbeit wurde untersucht, ob in der Gesamtstichprobe ein Response-Shift auftritt, und falls ja, in welcher Form (Fragestellung 1). Weiterhin sollte anhand von Subgruppenanalysen (Medianisierung) geprüft werden, welchen Einfluss einerseits das Ausmaß der Veränderung der globalen Lebensqualität (Fragestellung 2) und andererseits die Variablen Benefit-Finding, Selbstwirksamkeit sowie Positive und Negative Affektivität (Fragestellung 3) auf einen Response-Shift haben. Es konnte ein Basismodell der GLQ zu zwei Messzeitpunkten bei den PCa-Patienten identifiziert werden, dass als geeignet bezeichnet wurde, um einen Response Shift in der vorliegenden Stichprobe zu untersuchen (ï£2/df = 1.50, RMSEA = 0.05, CFI = 0.98, TLI = 0.97). Ein so genanntes Nullmodell, in dem alle Response-Shift relevanten Parameter für beide Messzeitpunkte als gleich angenommen wurde, wies eine inakzeptable Modellpassung auf (ï£2/df = 5.30, RMSEA = 0.14, CFI = 0.76, TLI = 0.71). Über die Ableitung geschachtelter Modellvergleiche konnte ausgehend von dem Nullmodell ein Response-Shift-Modell berechnet werden, dass wiederum eine gute Passung aufwies (ï£2/df= 1.31, RMSEA = 0.04, CFI = 0.99, TLI = 0.98). In der vorliegenden Gesamtstichprobe wurden Rekalibrierungsprozesse auf den Skalen Physische, Kognitive und Rollenfunktionsfähigkeit identifiziert, die sich auf die Kalkulation der beobachteten Effekte auf Skalenebene auswirkten. Es konnte gezeigt werden, dass Response Shift einen erheblichen Einfluss auf die beobachteten Effekten auf Skalenebene hat (Fragestellung 1). So schätzen PCa-Patienten ihre Physische und Rollenfunktionsfähigkeit zum 2. Messzeitpunkt positiver ein, ohne dass dies auf Veränderungen der GLQ zurückgeführt werden kann. Unabhängig von der Veränderung der GLQ zwischen den Messzeitpunkten schätzen die Patienten ihre Kognitive Funktionsfähigkeit zum Postmesszeitpunkt negativer ein als zur ersten Messung. In den Subgruppenanalysen zeigt sich, dass das Ausmaß der Veränderung der globalen Lebensqualität einen Einfluss auf die Anzahl von Response-Shift-Prozessen hat. Dies gilt ebenso für die Variablen Benefit-Finding, Selbstwirksamkeit und Positive Affektivität. Jedoch lassen sich Unterschiede im Ausmaß von Response-Shift-Effekten zwischen verschiedenen Subgruppen nicht eindeutig nachweisen (Fragestellung 2 und 3). Response Shift sollte bei Untersuchungen der GLQ bei Krebserkrankungen mehr Berücksichtigung finden. Das setzt jedoch voraus, dass die Methoden zur Erfassung des Phänomens weiterentwickelt werden. Mit der hier eingesetzt Methode der KFA im Längsschnitt steht ein geeignetes Verfahren zur Verfügung, das Response-Shift bei einfachen Prä-Post-Messungen erfassen kann. Praktisch relevant erscheint das Ergebnis der Arbeit im Zusammenhang mit der Überprüfung der Wirksamkeit von Maßnahmen der onkologischen Rehabilitation. Werden zur Evaluation Skalen eingesetzt, die response-shift-beeinflusst sind, darf nicht ohne Weiteres auf eine Veränderung des zugrundeliegenden Konstrukts geschlussfolgert werden. In der vorliegenden Arbeit würde die Veränderung der GLQ anhand der Veränderung der manifesten Werte der Skalen Physische und Rollenfunktionsfähigkeit eher überschätzt. Anhand der Skala Kognitive Funktionsfähigkeit würden Veränderungen der GLQ jedoch eher unterschätzt. Somit bietet sich der KFA-Ansatz an, um die Änderungssensitivität von Lebensqualitätsinstrumenten zu prüfen und diese entsprechend weiter zu entwickeln. Außerdem bietet die Methode Möglichkeiten, um inhaltliche Einflussfaktoren auf einen Response-Shift zu prüfen.
Culture and violence
(2010)
The basic assumption of this study is that specific cultural conditions may lead to psychopathological reactions through which an increase in interpersonal violence may happen. The objective of this study was to define to what extent homicide rates across national cultures might be associated with the strength of their attitudes toward specific beliefs and values, and their scores in specific cultural dimensions. To answer this question, nine independent variables were defined six of which were related to the people- attitudes pertaining importance of religion (Religiosity), excessive feeling of choice and control (Omnipotence), clear-cut distinction between good and evil (Absolutism), proud of their nationality (Nationalism), approval of competition (Competitiveness), and high respect for authorities and emphasis on obedience (Authoritarianism). The data for these variables were collected from World Values Survey. For two cultural dimensions, Collectivism, and Power Distance, Hofstede- scores were used. The 9th variable was GNI per capita. After estimation of 7% missing values in the whole data through multiple imputation, a sample of 81 nations was used for further statistical analyses.
Results: Stepwise regression analysis indicated Omnipotence and GNI as the strongest predictors of homicide (β = .44 P = .000; β = -.27 P = .006 respectively). The 9 independent variables were loaded on two factors, socio-economic development (SED) and psycho-cultural factor (Psy-Cul), which were negatively correlated (-.47). The Psy-Cul was interpreted as an indicator of narcissism, and a mediator between SED and homicide. Hierarchical cluster analysis made a clear distinction among three main groups of Western, Developing, and post-Communist nations on the basis of the two factors.
Mathematical modeling describes the processes being performed by people who try to solve real world problems mathematically or who try to solve mathematical word problems. The literature on mathematical modeling is based on the so-called modeling cycle (Blum, 2003), which consists of five substages, that describe the course of the problem-solving process. As a first step (Structuring), the problem situation is being understood by the modeler and the most crucial elements of the problem are identified. The modeler then translates those elements to a mathematical language (Mathematising), where they are now presented in the form of equations, numbers, operators and symbols, i.e. in the form of a mathematical model. In the third step (Solving), the model is used to come to a mathematical solution to the problem, which in the next step (Interpretation) is then re-translated into real-world information and gives an answer to the question that has been raised in the problem. The last step describes the Validation of the whole problem-solving process. If the modeler comes to the conclusion that his solution is wrong or not optimal, the modeling cycle starts from the beginning. The modeling cycle functions as a descriptive model of modeling processes, because it describes how modeling is carried out by students. On the other hand, it also functions as a normative model, because it makes prescriptions on how one should behave, when solving problems mathematically. However, there do not exist any empirical studies to prove neither the descriptive nor the normative character of the modeling cycle. This thesis shows, that the suitability as a descriptive model can only be affirmed with restrictions. Validation could not be observed in any of the subjects taking part in the first study and the sequence of the remaining four processes also diverged from the theoretically postulated order. A revised version of the modeling cycle as a recursive model is therefore proposed. In the second study, the suitability as a normative model was explored, by separately assessing the four processes Structuring, Mathematising, Solving and Interpretation with newly designed items. The four scales were validated with several criteria, one of them the ability to solve modeling tasks, which confirms the normative function of the modeling cycle. In order to help promote modeling competency in young learners, it is necessary to find ways for diagnosing modeling competency as early as at the end of primary school. By generating items for the four sub-competencies Structuring, Mathematising, Solving and Interpretation a basis has been founded to do this in an objective, reliabel and valid way.