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.
Die Arbeit geht von der grundlegenden Annahme aus, dass spezifische kulturelle Bedingungen psychopathologische Effekte haben können, die interpersonale Gewalt begünstigen. Ziel der Studie war die Klärung der Frage, ob die Häufigkeit von Tötungsdelikten (abhängige Variable) mit bestimmten Einstellungen, Überzeugungen, Werthaltungen und Ausprägungen auf kulturellen Merkmalsdimensionen zusammenhängt. Um diese Frage zu klären, wurden unabhängige Variablen ausgewählt, von denen sechs sich auf die Wichtigkeit von Religion (Religiosität), Kontroll- und Machtorientierung (Omnipotenz), die kategorische Unterscheidung von Gut und Böse (Absolutismus), Nationalstolz (Nationalismus), Akzeptanz von Wettbewerb (Wettbewerbsorientierung) und Befürwortung von Autorität und Strafe (Autoritarismus) beziehen. Die zur Messung dieser Variablen relevanten Daten wurden dem World Values Survey entnommen. Für zwei weitere Kulturdimensionen, Kollektivismus und Machtdistanz, wurden die Ergebnisse der Studien von Hofstede verwendet. Als neunte unabhängige Variable diente das Bruttonationaleinkommen. Mittels multipler Imputation wurden die 7% fehlender Messwerte durch Schätzwerte ergänzt, so dass die Daten von 82 Staaten für die Analysen zur Verfügung standen.rnErgebnisse: Eine schrittweise multiple Regression ergab für Omnipotenz (β = .44, P < .01) und Bruttonationaleinkommen (ß = -.27, P < .01) die stärksten Regressionseffekte auf die Tötungsrate als abhängige Variable. Die neun unabhängigen Variablen luden auf zwei Faktoren, soziökonomischer Entwicklungsstand (SED) und psychokultureller Faktor (Psy-Cul), die negativ korreliert waren (-.47). Psy-Cul wurde als Indikator für Narzismus und als Mediator des Effekts von SED auf Tötungsrate interpretiert. Hierarchische Clusteranalysen auf der Basis der beiden Faktoren ergaben eine klare Unterscheidung zwischen drei Gruppen von Nationen: westliche Nationen, Entwicklungsnationen und postkommunistische Nationen.
Mathematisches Modellieren bezeichnet die verschiedenen Prozesse, die Menschen durchlaufen, wenn sie versuchen, reale Probleme mathematisch zu lösen oder Textaufgaben zu bearbeiten. In der Literatur werden im sogenannten Modellierungszyklus fünf aufeinanderfolgende Teilprozesse genannt, die den Ablauf des Problemlöseprozesses beschreiben (Blum, 2003). Beim Strukturieren wird zunächst eine Problemsituation im kognitionspsychologischen Sinne verstanden, die wesentlichen Merkmale werden abstrahiert um dann im zweiten Schritt (Mathematisieren) in ein mathematisches Modell (bestehend aus Gleichungen, Symbolen, Operatoren, Ziffern etc.) übersetzt zu werden. Beim Verarbeiten dieses mathematischen Modells mithilfe mathematischen Wissens wird das Problem innermathematisch gelöst, woraufhin das Ergebnis im vierten Schritt (Interpretieren) rückübertragen wird auf die ursprüngliche Problemsituation. Die dort aufgeworfene Frage wird beim Interpretieren beantwortet. Der letzte Schritt (Validieren) sieht eine Überprüfung des gesamten Problemlöseprozesses vor: Kommt der Modellierer zu dem Schluss, dass sein Ergebnis eventuell nicht korrekt bzw. nicht optimal ist, wird der Modellierungszyklus von vorne durchlaufen. Der Modellierungszyklus dient dabei sowohl als deskriptives als auch als präskriptives (normatives) Modell, da er einerseits beschreibt, wie Modellieren abläuft und andererseits vorschreibt, wie Schüler z.B. beim Lösen von mathematischen Textaufgaben vorgehen sollen. Dennoch liegen für beide Zielsetzungen keine empirischen Studien vor, die belegen könnten, dass der Modellierungszyklus sich tatsächlich als deskriptives oder als präskriptives Modell eignet. In der vorliegenden Arbeit konnte die Eignung als deskriptives Modell nur mit Einschränkungen bestätigt werden. So zeigte sich z.B. in einer Voruntersuchung, dass das Stadium Validieren bei Schülern der Klassenstufe 4 nicht zu beobachten ist und dass der Ablauf der Stadien deutlich von der vorgegebenen Reihenfolge abweichen kann. Eine revidierte Version des Modellierungszyklus als rekursives Modell wird daher vorgeschlagen. In einer zweiten, größeren Untersuchung wurde die Eignung als normatives Modell untersucht, indem die vier Stadien Strukturieren, Mathematisieren, Verarbeiten und Interpretieren isoliert voneinander erfasst wurden, wofür zuvor eigens Items konstruiert worden waren. Die vier Unterskalen wurden an mehreren Kriterien - darunter die Fähigkeit zum Lösen kompletter Modellierungsaufgaben - validiert, was den normativen Charakter des Modells bestätigt. Um Modellierungskompetenz frühzeitig diagnostizieren und dementsprechend fördern zu können, ist die Entwicklung von Methoden angezeigt, die vier Teilkompetenzen Strukturieren, Mathematisieren, Verarbeiten und Interpretieren bereits im Grundschulalter unabhängig voneinander objektiv, reliabel und valide zu erfassen. Mit der Entwicklung und Analyse von Items zu den vier Teilbereichen wurde hierfür mit der vorliegenden Arbeit ebenfalls eine Grundlage geschaffen.