Evaluation Veränderungen

• mathematische und inhaltliche Verzerrungen

• Fehlinterpretationen

indirekt: mehrere Zeitpunkte der Datenerhebung

• häufiger angewandt

direkt: direkt nach Veränderung fragen, zum Beispiel: Fragen beziehen sich auf VERÄNDERUNGEN in Programm xy im Vergleich zu vorher

• weniger absichtliche Verzerrungen

• objektivierbare Veränderungen, keine subjektiven

• ökonomischer, da nur ein MZP

• guter Indikator für subjektiv erlebte Veränderung

• anfällig für Effekte, die mit der wirklichen Veränderung nichts zu tun haben

  • Erinnerungseffekte (wie habe ich es beim 1. mal angekreuzt)

• Gefahr selektiver Drop outs

• anfällig für absichtliche Verzerrungen

  • Konfirmationseffekt

  • selektive Gedächtniseffekte

  • Kontrasteffekte

• Hoher Aufforderungscharakter

• Unterschiede zwischen Zeitpunkten

• indirekte Veränderungsmessung

  • häufig: Differenzen zwischen zwei MZP

    • auf Einzelfallebene

    • auf Gruppenebene

    • Häufigkeitsveränderungen

  • für > 2 MZP: spezifische Methoden

• intraindividuelle Veränderungen

• oft in Psychotherapieevaluationen verwendet

  • wann klinisch bedeutsame Ergebnisse?

  • eine Veränderung muss hier nicht nur statistisch relevant sondern auch klinisch relevant sein

• Grundgedanke

  • wenn Pat. sich zuverlässig aus dem Bereich der klinischen Population in den Bereich der Normalpopulation bewegt

• Prä und Postmessungen

• Klinisch bedeutsame Veränderung = Behandlungserfolg

• Behandlungserfolg wird in Relation zu einem klinisch oder praktisch relevanten CUT OFF bemessen

• Reliable Change Index

• bei kleinen Veränderungen gibt es Übergänge zwischen klinischer und NOrmalpopulation

• Änderungen können auch durch zufällige Messfehler verursacht werden

• Deshalb berücksichtigt der RCI die Ungenauigkeit des Messinstruments

  
  

• Signifikanztest der beobachteten individuellen Veränderungen einer Person

• in einer Variable zwischen MZP 1 und 2

• MZP2-MZP1 gegen 0 unter Berücksichtigung der Reliabilität d. Messinstruments

standardisierte Differenz d’’ wird berechnet:

ob die Differenz auch signifikant ist, wird mit t-Test abgesichert

• |d’’|= 0.14 —> klein

• |d’’|= 0.35 —> mittel

• |d’’|=0.57 —> groß

• absolute

• relative

• prozentuale Häufigkeiten zwischen Zeitpunkten werden verglichen

• Form von Zeitverläufen wird untersucht (Trendanalyse)

• Wichtig:

  • welche Abstände die Zeitpunkte haben

  • Zeitverläufe können komplexer sein als linear

  
  

• viele MZP, z.B. Tagebuchstudien

• spezifische Methoden

  • Mehrebenenmodelle

  • Zeitreihenanalysen

• Reliabilität von Differenzwerten schlechter als bei einzelnen Messwerten

  • weil Messfehler von zwei Zeitpunkten eingehen

  • weil Reliabilität von Differenzwerten geringer wird, je höher beide Messwerte miteinander korrelieren (Autokorrelation) —> Messfehler haben einen größeren Einfluss auf die Differenzen

• Regression zur Mitte

• Effekt, dass Personen mit sehr hohen Werten beim 1. mzp niedrigere Werte haben beim 2. mzp und umgekehrt

  • tritt v.a. auf, wenn Varianzen zu beiden Zeitpunkten gleich sind

  • weil extreme Werte oft durch Zufallseinflüsse entstehen z.B. Tagesform/Stress/Glück

• muss berücksichtigt werden!

• Veränderungen können für verschiedene Personen unterschiedlich stark ausfallen

• Differenzielle Treatment-Effekte: bestimmte Patientengruppen profitieren stärker als andere

• Können analysiert werden, indem Wechselwirkungen zwischen Zeit und Personenvariablen einbezogen werden

  • MODERATORANALYSEN