Die „Bestimmung des emotionalen Ressourcenpotenzials (BER)” – Psychometrische Überprüfung eines Tests zur Erfassung individueller emotionaler Erfahrungsmöglichkeiten

 

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Erratum

Auf Wunsch der Autoren wurden aufgrund wichtiger methodischer Genauigkeit zwei Absätze verändert. Wir bitten dies zu beachten.

Die sechs BER-Fragen zur unmittelbaren Einschätzung der emotionalen Reaktion wurden zu einer Skala BER_Aktuell aufaddiert. Ebenso wurden die sechs Fragen zur Einschätzung, wie häufig die jeweilige emotionale Reaktion im Alltag auftritt, zur Skala BER_Alltag summiert. Für diese beiden BER-Skalen wurden Rohwertverteilungen, Iteminterkorrelationen, interne Konsistenzen und Einflüsse von Alter, Geschlecht und Gruppengröße auf die BER-Skalen getrennt für die Studentenstichprobe (n = 614) und die Patientenstichprobe (n = 162) bestimmt und die Test-Retest-Reliabilität anhand einer Subgruppe (n = 63) der Studentenstichprobe geschätzt. Für die Studenten- und die Patientenstichprobe wurde außerdem die Dimensionalität mittels Hauptkomponentenanalysen und konfirmatorischer Faktorenanalysen bestimmt und im Sinn der konvergenten und divergenten Validität die Korrelationen zu den (in teilweise unterschiedlichen Substichproben) miterhobenen Instrumenten berechnet. Zweiseitige t-Tests für unabhängige Stichproben sowie lineare Diskriminanzanalysen zur Unterscheidung zwischen Studenten und Patienten wurden zur Prüfung der diskriminativen Validität eingesetzt und schließlich wurden zur Prüfung der prognostischen Validität die Zusammenhänge zwischen der BER und der Veränderung auf verschiedenen klinisch-psychologischen Inventaren untersucht. Für die Auswertungen wurden SPSS Version 12 und LISREL Version 8.54 verwendet.

Die Iteminterkorrelationen betragen in der Studentenstichprobe zwischen 0,21 und 0,45 (Tab. 2). In der Patientenstichprobe korrelierten die BER-Items höher untereinander (0,41 ≤ r ≤ 0,68). Eine Hauptkomponentenanalyse der 12 BER-Items mit anschließender Varimax-Rotation resultierte in der Studentenstichprobe bei Anwendung des Kaiserkriteriums (λ > 1) in einer 4-Faktoren-Lösung, wobei die letzten beiden Faktoren nur sehr knapp über dem Kriterium liegen (Tab. 3). Durch die beiden ersten Faktoren können ca. 47 % der Varianz aufgeklärt werden. Bei Verwendung dieser 2-Faktoren-Struktur laden die Items 1 – 3 auf der jeweils vorgesehenen Skala. In der Patientenstichprobe resultierte die Hauptkomponentenanalyse in zwei Faktoren mit Einfachstruktur, die knapp 64 % der Varianz aufklären. Alle BER-Items laden auf den vorgesehenen Skalen (Tab. 3). Konfirmatorische Faktorenanalysen mit Maximum Likelihood zur Schätzung der Parameter [36] ergaben Anpassungsindizes für die 2-Faktoren-Lösung von AGFI = 0,80; RMSEA = 0,11 (90 %-KI: 0,08 – 0,13), CFI = 0,95 und NNFI = 0,94 für die Patientenstichprobe, respektive AGFI = 0,74; RMSEA = 0,15 (90 %-KI: 0,13 – 0,17), CFI = 0,76 und NNFI = 0,70 für die Studentenstichprobe. Damit liegen in beiden Stichproben AGFI und RMSEA unterhalb, CFI und NNFI in der Patientenstichprobe jedoch im Bereich der allgemein geforderten Grenzwerte für eine adäquate Anpassungsgüte (vgl. [37]).

Markus Wolf

Forschungsstelle für Psychotherapie, Zentrum für Psychosoziale Medizin, Universitätsklinikum Heidelberg

Bergheimer Straße 54

69115 Heidelberg

Email: markus.wolf@med.uni-heidelberg.de