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Rind, die 3.

Studie von Rind et al, 3. Teil
Quantitative Literaturübersicht
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Es werden 3 verschiedene Metaanalysen untersucht, d.h. Studien, deren Datenmaterial aus anderen, veröffentlichten oder unveröffentlichten Studien stammen.

1. Studie von Jumper (1995)
26 veröffentlichte Studien mit 30 Stichproben wurden untersucht. Es wurden einzelne psychische Symptome in ihrer Beziehung auf den Kindesmissbrauch getestet und ein Pearsonscher Korrelationskoeffizient r von .27 gefunden. Dieser Wert war bei kommunalen und klinischen Studien ähnlich, bei Studentensamples jedoch nichtsignifikant (r=.09). Zwischen Selbstwertgefühl und Kindesmissbrauch ergab sich bei klinischen und kommunalen Stichproben ein r=.34, bei Studenten jedoch -.02; ersterer signifikant, letzterer nichtsignifikant.

2. Studie von Neumann et al (1996)
38 Studien wurden herangezogen mit ausschließlich weiblicher Population, zur Hälfte klinische Stichproben. Sie maßen eine Effektgröße (Cohen's d) von d=.37; nimmt man Pearson's r, ergab sich r=.14 - eine kleinerer Effekt als in der Studie von Jumper. Bei den klinischen Studien ergab sich r=.19, den nichtklinischen r=.12.

3. Studie von Rind und Tromovitch (1997)
Es wurden 7 männliche und 7 weibliche landesweite Zufallsstichproben verschiedener westlicher Länder verglichen. Der Zusammenhang zwischen Kindesmissbrauch und Verhaltensparameter war bei Männern r=.07 und bei Frauen r.=10; dagegen ergaben sich weitaus stärkere Zusammenhänge zu subjektiven Effekten des Kindesmissbrauchs nach Selbsteinschätzung. Verschiedene Dritt-Variablen wie emotionale Vernachlässigung oder körperlicher Missbrauch wurden hierbei jedoch nicht kontrolliert, was eine Interpretation erschwert.

Weitergehende Effekte:

- Die vorliegenden Studien konnten über Kausalität keine Aussagen machen, da die entsprechenden moderierenden Variablen (familiärer Kontext) nicht erhoben wurden.
- Die Größe des statistischen Zusammenhangs zwischen Kindesmissbrauch und psychischen Problemen (zB Depression) ist nicht allzu stark.
- Es gab Hinweise auf eine Geschlechterdifferenz in der Stärke der gemessenen Zusammenhänge, jedoch war er nicht klar und deutlich nur in der Selbstattribuierung ausgeprägt.


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Hinweise für Leute mit schwachen Statistik-Kenntnisse:

- Der Korrelationskoeffizient (auch Effektstärke), der hier immer wieder vorkommt, ist ein Maß, die Stärke eines linearen Zusammenhangs zwischen zwei Faktoren zu bestimmen. Nehmen wir als Beispiel Größe und Gewicht. Man darf annehmen, dass zwischen der Größe eines Menschen und seines Gewichts ein gewisser Zusammenhang besteht, der zunächst mal so aussieht: je größer, desto schwerer. Jeder Übergewichtige weiß allerdings, dass dem nicht so ist D.h.: messen wir nun Größe und Gewicht einer zufälligen Stichprobe von Personen, dann wird sich ein "gewisser" statistischer Zusammenhang zwischen Größe und Gewicht ergeben, aber eben kein 100%iger. Ein Korrelationskoeffizient zwischen diesen beiden Größen würde dann ermitteln, wie stark der Zusammenhang zwischen ihnen ist. Man sagt dann auch: x% der Varianz (= Streuung) des Gewichts wird statistisch "erklärt" durch die Größe. Diesen Erklärungsfaktor gibt der Korrelationskoeffizient an (bzw sein Quadrat). Wohlgemerkt: mit Statistik wird nichts erklärt. Nur eine Theorie erklärt etwas.

- Das Signifikanzniveau bestimmt die statistische Güte eines Zusammenhangs. Wenn man zB annimmt, dass A sich nicht von B unterscheidet (Nullhypothese), dann heißt die Wahrscheinlichkeit, diese Nullhypothese zu verwerfen, obwohl sie zutrifft, Fehler der 1. Art, und die Schwelle, unter der man diesen Fehler hinnimmt, heißt dann Signifikanzniveau. Wenn man sagt, das Ergebnis sei zu 5% signifikant, meint man also damit, A unterscheidet sich von B, allerdings gibt es ein Restrisiko von 5%, dass dies falsch ist.
19.3.06 07:10
 


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