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Diese Arbeit entstand im Rahmen eines größeren Forschungsprojektes zum Thema Bewältigung von Lebensenttäuschungen, initiiert von Prof. Dr. Siegfried Preiser am Institut für Psychologie der Universität Frankfurt am Main. In diesem Kontext wurde die vorliegende Studie entwickelt.
Ausgehend von interpersonalem Engagement wurden mögliche Verknüpfungen von Einflussfaktoren im Umgang mit unterschiedlichen kritischen Lebenssituationen und der sich daraus ergebenden Konsequenzen auf psychische und physische Gesundheit, d.h. persönliches Wohlbefinden untersucht. Das Konstrukt Wohlbefinden wurde in dieser Studie als eine latente Variable gebildet, die sich aus einer Konstellation von bereichsspezifischen und allgemeinen Lebenszufriedenheitsfaktoren, dem seelischen Gesundheitsempfinden und – mit negativem Gewicht - dem aktuellen Belastungsempfinden zusammensetzt.
Außer der Erfassung der Partizipation an sozialen Gemeinschaften bzw. des sozialen Engagements wurden intrapsychische, motivationale, biographische und soziale Faktoren erfasst sowie religiöse Aspekte einbezogen. Zielgruppen der Untersuchung waren Gruppierungen vorwiegend aus dem Selbsthilfebereich.
Zur Beachtung der Zeitperspektive war die Befragung als Längsschnittstudie in Form einer Zweifachmessung konzipiert.
Erhoben und untersucht wurden im einzelnen Belastungs-, Persönlichkeits-, Gesundheits- und Zufriedenheitsfaktoren, des Weiteren die Aspekte des sozialen Kontextes mit Differenzierung der Ebenen von sozialer Unterstützung sowie religiöse Aspekte als angenommene Einflussfaktoren auf Lebenszufriedenheit und persönliches Wohlbefinden.
Zusammenfassend hatten die Persönlichkeitsfaktoren Flexibilität und Selbstwirksamkeit den größten positiven Einfluss auf Wohlbefinden. Bzgl. des sozialen Engagements zeigte sich dagegen kein signifikanter Einfluss.
Neben den Variablen Flexibilität und Selbstwirksamkeit stellte sich die wahrgenommene Unterstützung als bedeutsamster Einflussfaktor auf das Wohlbefinden heraus.
Religiöse Vorstellungen konnten nach ihrer persönlichen positiven oder negativen Grundhaltung gegenüber Gott bzw. einer höheren Wirklichkeit differenziert werden. Eine positive religiöse Grundhaltung ist geprägt von der Vorstellung eines schützenden, fürsorglichen und hilfreichen Gottes. Ein negatives Gottesbild beinhaltet die Vorstellung eines bedrohlichen und strafenden Gottes. Nur für diese Betrachtungsweise konnten eindeutige - und zwar negative - Einflüsse auf das Wohlbefinden ermittelt werden
Inhaltlich gliedert sich die Arbeit in vier Blöcke:
In Kapitel 1 werden theoretische Grundlagen und untersuchungsrelevante Konzepte näher erläutert und daraus die konkreten Fragestellungen einschließlich der Hypothesen entwickelt.
In Kapitel 2 schließt sich der methodische Teil mit den Beschreibungen der Stichprobe, der Erhebungsinstrumente und des Untersuchungsverlaufes an.
Kapitel 3 enthält die Ergebnisse und deren Diskussion. Kapitel 4 beinhaltet ein Resümee und Ausblick. In Kapitel 5 befindet sich die für diese Arbeit verwendete Literatur, woran sich der Anhang anschließt. Der Anhang besteht zum einen aus weitergehenden Informationen und Erläuterungen, die Durchführung und Auswertung betreffend (Anhang I). Anhang II, der der Druckversion als CD beiliegt, listet zum anderen die Originalantworten der Probanden in strukturierter Form auf.
In vier aufeinander aufbauenden Studien wird den Fragen nachgegangen „Was sind Nicht-Ereignisse?“ und „Welche Verarbeitungshilfen sind effektiv für den Bewältigungsprozess?“. Am Beispiel der ungewollten Kinderlosigkeit wird aus gesundheitspsychologischer Sicht nach zwei Aspekten von psychosozialem Wohlbefinden gefragt: „globaler Lebenszufriedenheit“ und „negativen Emotionen“ (z.B. Scham und Schmerz).
Es werden Bewältigungsstrategien und Bewältigungsstile unterschieden. Die Bewältigungsstile „religiöses Coping“ sowie „hartnäckige Zielverfolgung“ und „flexible Zielanpassung“ werden als andauernde Einflussfaktoren im Bewältigungsprozess betrachtet. Die entwickelten Bewältigungsstrategien „planendes Problemlösen“, „Unterstützung durch Freunde“, „regenerative Strategien“ und „kognitive Umdeutung zur Akzeptanz“ sind erlernbare Vorgehensweisen.
In der Pilotstudie 1 wurden 22 Menschen interviewt, die sich im Nicht-Ereignis-Prozess befinden. In Studie 2 wurden qualitativ und quantitativ 76 Männer und Frauen mit ungewollter Kinderlosigkeit befragt. Studie 3 erhob online mit 216 Teilnehmern die Häufigkeit und eingeschätzte Effektivität von Verarbeitungshilfen. Studie 4 erfasste zu zwei Messzeitpunkten (n = 732, n = 409) vier Bewältigungsstrategien, vier Bewältigungsstile, „globale Lebenszufriedenheit“, „negative Emotionen“ und kinderwunschspezifische Antworten von Menschen mit Kinderwunsch.
Für eine gewünschte Schwangerschaft kann geschlussfolgert werden, dass ein bedeutsamer Prädiktor für die Eintrittswahrscheinlichkeit im frühen Prozess fertility awareness ist. Das Alter der Frau dagegen leistet keinen Beitrag zur Vorhersage. Die Prädiktoren „negatives religiöses Coping“ und „planendes Problemlösen“ im fortgeschrittenen Nicht-Ereignis-Prozess stellen Risikofaktoren für das psychosoziale Wohlbefinden dar. Die Schutzfaktoren „Unterstützung durch Freunde“, „kognitive Umdeutung zur Akzeptanz“ und „flexible Zielanpassung“ sind signifikante Prädiktoren für psychosoziales Wohlbefinden. Interaktionseffekte von „Flexibler Zielanpassung“ und „Hartnäckiger Zielverfolgung“ konnten nicht identifiziert werden.
Strukturgleichungsmodelle (SEM) werden in den letzten Jahren vermehrt zur Aufdeckung von nichtlinearen Effekten wie Interaktionseffekten oder quadratischen Effekten in der empirischen Forschung verwendet. Daher kommt der Bereitstellung von effizienten und robusten Schätzverfahren für die Analyse von nichtlinearen SEM, die simultan multiple nichtlineare Effekte schätzen können, eine wichtige Bedeutung in der methodologischen Forschung zu. Bisher wurde jedoch nur ungenügend die Problematik untersucht, dass zwar die üblicherweise verwendeten Schätzverfahren aus der Klasse der Produktindikator-(PI)-Ansätze (z.B. der Unconstrained-Ansatz; Kelava & Brandt, 2009; Marsh, Wen & Hau, 2004) und der Klasse der verteilungsanalytischen Verfahren (z.B. LMS oder QML; Klein & Moosbrugger, 2000; Klein & Muthén, 2007) auf der Annahme einer multivariaten Normalverteilung für einen Großteil der im Modell enthaltenen Variablen beruhen, diese jedoch in der Empirie fast nie gegeben ist. Andere Ansätze, wie die momentbasierten Verfahren des 2SMM- oder des MM-Ansatzes (Wall & Amemiya, 2000, 2003; Mooijaart & Bentler, 2010), die die Normalitätsannahme deutlich abschwächen können, finden in der Literatur hingegen nur geringe Berücksichtigung. Im ersten Teil dieser Arbeit werden diese momentbasierten Verfahren zur Schätzung von multiplen nichtlinearen Effekten erweitert und hinsichtlich ihrer Schätzeigenschaften bei nicht-normalverteilten Daten im Vergleich zu den PI- und den verteilungsanalytischen Ansätzen sowohl theoretisch als auch anhand einer umfangreichen Simulationsstudie untersucht (Brandt, Kelava & Klein, in press).
Zusammenfassend zeigt sich, dass LMS und QML bei normalverteilten Indikatoren die effizientesten Schätzungen liefern und in diesem Fall eingesetzt werden sollten. Bei nicht-normalverteilten Daten ist jedoch ein Parameterbias zu beobachten. Der erweiterte Unconstrained-Ansatz liefert zwar sowohl für normalverteilte als auch für nicht-normalverteilte Indikatoren erwartungstreue Parameterschätzungen, die Standardfehler werden jedoch stets unterschätzt (auch bei der Verwendung eines robusten Schätzers für die Standardfehler), was sich in einem erhöhten alpha-Fehler widerspiegelt. Der 2SMM-Ansatz liefert sehr gute Schätzergebnisse für normalverteilte und nicht-normalverteilte Indikatoren und kann insbesondere bei nicht-normalverteilten Indikatoren verwendet werden; bei normalverteilten Indikatoren ist das Verfahren etwas weniger effizient als LMS. Ein Nachteil des Verfahrens ist jedoch seine schwierige Erweiterung für andere als das hier untersuchte Querschnittsmodell (z.B. für Latente Wachstumskurvenmodelle). Der MM-Ansatz zeigt deutliche Schwächen in seinen Schätzungen, die sowohl bei einer simultanen Schätzung von mehr als einem nichtlinearen Effekt als auch bei nicht-normalverteilten Indikatoren auftreten, und stellt daher keine Alternative zu den anderen Schätzverfahren dar.
Um ein Verfahren bereitzustellen, das bei nicht-normalverteilten Daten zuverlässige und effiziente Schätzungen für nichtlineare Effekte liefern kann, wurde der NSEMM-Ansatz entwickelt (Kelava, Nagengast & Brandt, in press). Der NSEMM-Ansatz ist ein allgemeinerer Ansatz als der 2SMM-Ansatz und kann flexibler auch für andere Modelle genutzt werden, da er direkt in Mplus spezifizierbar ist. Der NSEMM-Ansatz verwendet zur Approximation der Verteilung der (latenten) Prädiktoren ein Mischverteilungsmodell, und stellt damit eine Erweiterung der SEMM (Structural Equation Mixture Models) dar. Im Gegensatz zu den SEMM, die nichtlineare Effekte semi-parametrisch modellieren, d.h. keine Funktion für die Nichtlinearität annehmen, verwendet der NSEMM-Ansatz eine parametrische Funktion für die nichtlinearen Effekte (z.B. einen quadratischen Effekt), wodurch eine Aussage über die Effektstärke des nichtlinearen Effekts möglich ist. Neben einer Darstellung des Konzepts der Mischverteilungsmodelle und des NSEMM-Ansatzes werden auch erste Ergebnisse zu den Schätzeigenschaften des NSEMM-Ansatzes im Vergleich zu LMS und dem erweiterten Unconstrained-Ansatz berichtet.
Im letzten Teil der Arbeit wird auf Interaktionseffekte in Längsschnittstudien eingegangen. Hierbei wird das Problem von heterogenen Entwicklungs- und Wachstumsprozessen aufgegriffen, das in der Empirie häufig auftritt, wenn die Streuung der Entwicklungsverläufe von den Ausgangsbedingungen abhängt. Wird diese Heterogenität nicht adäquat berücksichtigt, wie es der Fall bei latenten Wachstumskurvenmodellen (LGM) ist, sind Prognosen basierend auf den Ausgangsbedingungen einer Person nicht akkurat, da die Konfidenzintervalle für die Prognose auf einer fehlspezifizierten Varianz beruhen. Das heterogene Wachstumskurvenmodell (HGM; Klein & Muthén, 2006) erweitert das Standard-LGM um eine heterogene Varianzkomponente, die mit einem spezifischen Interaktionseffekt modelliert wird. Das HGM stellt eine Alternative zu den Growth Curve Mixture Modellen (GMM) dar, wenn keine Annahme über diskrete Klassen getroffen werden soll, sondern eine feinstufigere, kontinuierliche Modellierung der Heterogenität von Interesse ist. In dieser Arbeit wird für das HGM eine Implementierung in Mplus basierend auf dem LMS-Schätzer entwickelt, deren Anwendung und Interpretation an einem empirischen Datensatz aus der AIDS-Forschung demonstriert wird (Brandt, Klein & Gäde, under revision). Die Implementierung ermöglicht eine anwenderfreundliche Verwendung des Verfahrens und erlaubt die Berücksichtigung von Kovariaten zur Erklärung der Heterogenität in den Entwicklungsverläufen. Die Ergebnisse einer Simulationsstudie zeigen, dass das Verfahren auch bei moderater Verletzung der Verteilungsannahmen eine zuverlässige Parameterschätzung liefert.