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Warum übt diese kurze Geschichte bis heute eine unmittelbare Faszination sowohl auf Kinder als auch auf Erwachsene aus? Warum konnte sie in den letzten 200 Jahren zu verschiedensten Zwecken eingesetzt werden? Zur Entdeckung "normaler" kindlicher Widerspenstigkeit in der Zeit aufkommender bürgerlicher Emanzipation, im Dienste einer autoritären Erziehung in der Wilhelminischen Ärea (Struwwelliese), zur Vorbereitung auf den Militärdienst während des Ersten Weltkriegs, als Symbol eines nicht bezähmbaren Revolutionärs, als sarkastische Progaganda gegen nationalsozialistische Ideologien ("Struwwelhitler") oder schließlich einer aufgeklärten "anti-autoritären" Erziehung wie im "ANTI-Struwwelpeter" von F. K. Waechter? Im Folgenden ein kurzer Versuch einer psychoanalytischen Erklärung als Ergänzung zu anderen Annäherungen : Heinrich Hoffmann ist es in den Struwwelpeter-Geschichten mit bewundernswert treffsicherer Intuition gelungen, ubiquitäre unbewusste Fantasien von Kindern, aber auch von Erwachsenen, anzusprechen und die damit assoziierten Erinnerungen an intensivste Emotionen, Ängste und Konflikte wachzurufen.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit den nichtlinearen Zusammenhangsstrukturen in Form von Moderator- und quadratischen Effekten, die einen aktuellen Gegenstand der Forschung darstellen. In der Arbeit wurden zunächst die theoretischen Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen sowie die Problematik von manifesten und latenten nichtlinearen Modellen erläutert. Die komplexeren Strukturgleichungsmodelle, die neben einem Moderatorterm auch quadratische Termen enthalten, wurden besprochen und danach sowohl die Produktindikatorverfahren vorgestellt, die zur Parameterschätzung die Maximum-Likelihood-Methode verwenden, als auch die neu entwickelten verteilungsanalytischen Verfahren, nämlich LMS (Klein, 2000; Klein & Moosbrugger, 2000) und QML (Klein & Muthén, 2007) vorgestellt. Das Thema wurde zuerst aus theoretischer Perspektive analysiert und unter "Fragestellung 1" dargestellt. Bei der Analyse von Moderator- und quadratischen Termen in multiplen Regressionsmodellen kann es bei steigender Prädiktorkorrelation wegen des zunehmenden gemeinsamen Varianzanteils dieser beiden Terme zu einer Fehlspezifizierung der tatsächlich vorhandenen nichtlinearen Effekte kommen. Um eine zuverlässige Aufdeckung dieser Effekte zu ermöglichen, wurde daher in der Vergangenheit mehrfach empfohlen, grundsätzlich Moderator− und quadratische Effekte simultan zu untersuchen. Da psychologische Variablen jedoch selten messfehlerfrei erfasst werden können, erwiesen sich entsprechende Untersuchungen, die lediglich auf manifester Variablenebene durchgeführt worden waren und somit, von perfekt reliablen Messungen ausgingen, als methodisch problematisch. Zur weiterführenden Untersuchung der simultanen Analyse nichtlinearer Effekte empfiehlt sich daher der Einsatz latenter Strukturgleichungsmodelle, die den Messfehler manifester Variablen explizit berücksichtigen. Im Anschluss daran wurden die neu entwickelten verteilungsanalytischen Verfahren, LMS und QML vorgestellt. Diese neuen Verfahren berücksichtigen erstmals explizit die multivariate nichtnormale Verteilung der Indikatorvariablen, die aus nichtlinearen Modellen resultiert. Unter "Fragestellung 2“ wurde ihre Leistungsfähigkeit im Vergleich zu LISRELML-Verfahren überprüft. Die Voraussetzungen zur Anwendung der beiden Methoden ist die Normalverteilung der Indikatoren der latenten Prädiktorvariablen. Da in der empirischen Forschung zu psychologischen oder sozialwissenschaftlichen Fragestellungen normalverteilte Variablen sehr selten sind, wurde unter "Fragestellung 3" die Frage untersucht, wie robust beide Verfahren gegenüber der Verletzung der Verteilungsvoraussetzung sind. Es wurden zahlreiche Simulationsstudien durchgeführt, anhand derer die Robustheit der verteilungsanalytischen Verfahren bei variierender Schiefe und Kurtosis der Variablen nachgewiesen werden konnte. Auch unter weiteren praxisrelevanten Bedingungen, z.B. sehr komplexen Modellen mit bis zu sechs nichtlinearen Effekten und relativ kleinen Stichproben, zeigten beide Methoden sehr gute Schätzeigenschaften. Diese Ergebnisse sind für Anwender sehr ermutigend, da sie zeigen konnten, dass für die Untersuchung von multiplen nichtlinearen Effekten unter verschiedenen simulierten Bedingungen die verteilungsanalytischen Verfahren LMS und QML sehr zuverlässig sind und eingesetzt werden können. Beide Methoden wiesen unter den realisierten Bedingungen bezüglich der Güte der Parameterschätzungen keine bedeutsamen Unterschiede auf. Beide Verfahren lieferten unabhängig von der Komplexität der untersuchten Modelle erwartungstreue Parameterschätzungen und unverzerrte Standardfehlerschätzungen. Anschließend konnte neben dem Nachweis der erweiterten Leistungsfähigkeit der verteilungsanalytischen Verfahren anhand eines empirischen Beispiels aus der Burnout-Forschung gezeigt werden, dass die Analyse von multiplen nichtlinearen Effekten eine praktische Relevanz für die Weiterentwicklung von Theorien haben kann.
An der Universität Frankfurt entwickelte Online-Self-Assessment-Verfahren für die Studiengänge Psychologie und Informatik sollen Studieninteressierten noch vor Studienbeginn auf der Basis von Selbsterkundungsmaßnahmen und Tests eine Rückmeldung über ihre eigenen Fähigkeiten, Motive, personalen Kompetenzen und Interessen mit Blick auf den jeweiligen Studiengang geben. Sowohl die Befunde zur psychometrischen Güte der Verfahren als auch jene zur prognostischen Validität lassen ihren Einsatz zur Feststellung studienrelevanter Kompetenzen als geeignet erscheinen. Da die erfassten Kompetenzen und Merkmale substanzielle Beziehun-gen zu Studienleistungen aufweisen, könnten die Informationen über individuelle Stärken zur Wahl eines geeigneten Studienganges genutzt werden; Schwächen hingegen könnten frühzeitig Hinweise für geeignete Fördermaßnahmen liefern.