Analyse der Random Motor Generation Scores

3. Ergebnisse

3.1. Analyse der Random Motor Generation Scores

Zunächst wurden zur Bildung der Inhibition- und Updating-Scores die Symbol Redundan-cy (SR), Context RedundanRedundan-cy (CR) und Coefficient of Constraint (CC) Werte der einzelnen Aufgaben für die weiteren Berechnungen überprüft. Eine detaillierte Auflistung der deskripti-ven Statistik aller 52 Werte befindet sich im Anhang E. Zur Überprüfung der Reliabilität der einzelnen Werte wurden die Scores jeweils in zwei Hälften geteilt, wobei die erste Hälfte die ersten 90 gedrückten Tasten einer Aufgabe und die zweite Hälfte die restlichen 90 gedrückten Tasten einer Aufgabe darstellten. Im weiteren Verlauf wurden für alle Scores Berechnungen zur Testhalbierungsreliabilität nach Guttman vorgenommen, da die Standardabweichungen der Testhälften nicht identisch waren und es bei einer Cronbach α Berechnung ansonsten zu einer Überschätzung der Reliabilität kommen kann. Schulter et al. (2010) verwendeten für ihre Be-rechnungen die CR₁- und CC₁-Werte. Auch in der vorliegenden Studie wurden, nach Betrach-tung der Reliabilitäten, für die weiteren Berechnungen die CR₁- und CC₁-Werte herangezogen.

Die Reliabilitäten der CR₁- und CC₁-Scores betrugen zumindest .72. Die restlichen Scores er-brachten bis auf wenige Ausnahmen niedrigere Reliabilitäten. Die CR1- und CC1-Scores unter-schieden sich pro Aufgabe kaum in ihrer Reliabilität, da beide sehr ähnliche Scores darstellen.

Die höchsten Reliabilitäten dieser beiden Scores stellten sich hierbei in der Aufgabe mit vier Tasten und einer Sekunde heraus (CR1: G = .83; CC1: G = .83). Die Reliabilitäten von SR un-terschieden sich durchwegs über alle vier Aufgaben, wobei die höchste Reliabilität in der Auf-gabe mit vier Tasten und 0.5 Sekunden (G = .81) und die niedrigste Reliabilität in der AufAuf-gabe mit vier Tasten und einer Sekunde (G = .66) zu bemerken ist. Die Testhalbierungsreliabilitäten der beiden Testhälften für alle 52 Scores sind im Anhang F angegeben. Die Testhalbierungsre-liabilitäten von SR, CR1 und CC1 für alle vier Aufgaben sind in Tabelle 6ersichtlich.

Somit wurden für die weiteren Berechnungen die Scores SR, CR1 und CC1 der vier Aufga-ben verwendet. Die deskriptive Statistik samt Ergebnissen der Normalverteilungsprüfungen dieser Scores befinden sich in Tabelle 7.

ERGEBNISSE

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Tabelle 6

Testhalbierungsreliabilitäten nach Guttman der SR, CR₁und CC₁ Scores aller vier Aufgaben

Anmerkungen. Abkürzungen: SR = Symbol Redundancy, CR = Context Redundancy, CC = Coeffi-cient of Constraint

Tabelle 7

Deskriptive Statistik der SR, CR₁und CC₁ Scores aller vier Aufgaben

Aufgabe Score Median MW SD Min Max Schiefe^a Exzess^b K-S

Anmerkungen. Abkürzungen: MW = Mittelwert, SD = Standardabweichung, Min = Minimum, Max = Maximum, K-S = Kolmo-gorov-Smirnov

a SESchiefe = .24, ^b SEExzess = .47

** Die Verteilung unterscheidet sich auf dem Niveau von .01 (2-seitig) signifikant von einer Normalverteilung.

Da die Aufgabe in der Untersuchung darin bestand, Zufallsreihenfolgen zu erzeugen und die daraus resultierenden Scores Werte zwischen 0 und 1 annahmen, wobei 0 perfekte Zufällig-keit bedeutet, war anzunehmen, dass die Scores nicht einer Normalverteilung folgen. Außer CR₁ und CC₁ für die Aufgabe mit vier Tasten und einer Sekunde waren die restlichen Scores

- zusätzlich zu den Scores CR₁ und CC₁ der Aufgabe mit vier Tasten und einer Sekunde - , dass auch CR1 und CC1 der Aufgabe mit vier Tasten und einer halben Sekunde einer Normalvertei-lung folgten. Die restlichen Scores waren auch nach dem Kolmogorov-Smirnov Test nicht normalverteilt.

Zur Überprüfung der ersten beiden Hypothesen, ob es einen Unterschied in der Leistung in den einzelnen Scores in Abhängigkeit von der Taktgeschwindigkeit und der Tastenanzahl gibt, wurde eine ANOVA mit Messwiederholung berechnet. Zum einen stellte hierbei die Symbol Redundancy die abhängige Variable und zum anderen stellten die Taktgeschwindigkeit sowie die Tastenanzahl die beiden unabhängigen Variablen dar. Die beiden Haupteffekte stellten sich in der Berechnung als signifikant heraus (Taktgeschwindigkeit: F1;103 = 33.26, p < .001, η²partiell = .24; Tastenanzahl: F1;103 = 42.47, p < .001, η²partiell = .29). Die Interaktion zwischen Taktge-schwindigkeit und Tastenanzahl wurde hingegen nicht signifikant (F_1;103= 2.64, n.s., η²_partiell= .03). Diese Ergebnisse sagen aus, dass es einen Unterschied in Abhängigkeit von der Taktge-schwindigkeit als auch in Abhängigkeit von der Tastenanzahl gibt (zum Überblick über die Mit-telwerte siehe Tabelle 8). Die MitMit-telwerte der beiden Aufgaben mit vier Tasten sind niedriger als in den Aufgaben mit neun Tasten, was bedeutet, dass die UntersuchungsteilnehmerInnen bei den Aufgaben mit vier Tasten mehr Zufälligkeit in den Reihenfolgen erzeugen konnten. Auch die Taktgeschwindigkeit machte einen Unterschied in der Leistung der UntersuchungsteilnehmerIn-nen aus. Hierbei zeigten die PersoUntersuchungsteilnehmerIn-nen höhere Zufälligkeit bei den beiden Aufgaben mit einer Sekunde.

Tabelle 8

Angabe der Mittelwerte und Standardabweichungen der Sym-bol Redundancy für die vier Aufgaben

Aufgabe MW SD

4 Tasten, 0.5 sec .010 .010

4 Tasten, 1 sec. .007 .008

9 Tasten, 0.5 sec .017 .013

9 Tasten, 1 sec. .012 .013

Anmerkungen. Abkürzungen: MW = Mittelwert, SD = Standardabweichung

Auch für die Context Redundancy wurde eine ANOVA mit Messwiederholung berechnet, wobei die abhängige Variable hierbei die Context Redundancy darstellte. Die unabhängigen Va-riablen bildeten wiederum die Taktgeschwindigkeit sowie die Tastenanzahl. Es stellte sich he-raus, dass ebenfalls die beiden Haupteffekte signifikant wurden (Taktgeschwindigkeit: F =

ERGEBNISSE

85.32, p < .001, η²partiell = .45; Tastenanzahl: F_1;103= 89.96, p < .001, η²partiell = .47). Hinzu kam außerdem eine signifikante Interaktion zwischen der Taktgeschwindigkeit und der Tastenanzahl (F1;103 = 29.63, p < .001, η²partiell = .22).

Tabelle 9

Angabe der Mittelwerte und Standardabweichungen der CR₁ -Scores für die vier Aufgaben

Anmerkungen. Abkürzungen: MW = Mittelwert, SD = Standardabweichung

Dabei zeigte sich, dass die Mittelwerte der CR1-Scores (siehe Tabelle 9) in den beiden Auf-gaben mit neun Tasten generell höher waren als in den AufAuf-gaben mit vier Tasten. Dies bedeutet, dass die UntersuchungsteilnehmerInnen bei den Aufgaben mit neun Tasten geringere Zufällig-keit erzeugten als bei den Aufgaben mit vier Tasten (siehe Abbildung 8).

Abbildung 8: Darstellung der Interaktion zwischen Taktgeschwindigkeit und Tastenanzahl für CR1

Ähnlich zeigte sich dies bei den CC1-Scores. Bei der Berechnung einer ANOVA mit Mess-wiederholung und CC₁ als abhängige Variable sowie die Taktgeschwindigkeit und die Tastenan-zahl als unabhängige Variablen wurden ebenfalls die Haupteffekte signifikant

(Taktgeschwin-0

.44). Auch die Interaktion zwischen der Taktgeschwindigkeit und der Tastenanzahl zeigte ein signifikantes Ergebnis (F1,103 = 28.76, p < .001, η²partiell = .22). Bei der Betrachtung der Mittel-werte (siehe Tabelle 10) konnte auch bei den CC1-Scores festgestellt werden, dass in den Aufga-ben mit neun Tasten geringere Zufälligkeit in den Reihenfolgen produziert wurde als in den Aufgaben mit vier Tasten (siehe Abbildung 9).

Tabelle 10

Angabe der Mittelwerte und Standardabweichungen der CC₁ -Scores für die vier Aufgaben

Aufgabe MW SD

4 Tasten, 0.5 sec .159 .077

4 Tasten, 1 sec. .144 .079

9 Tasten, 0.5 sec .245 .085

9 Tasten, 1 sec. .190 .062

Anmerkungen. Abkürzungen: MW = Mittelwert, SD = Standardabweichung

Abbildung 9: Darstellung der Interaktion zwischen Taktgeschwindigkeit und Tastenanzahl für CC₁

Für die weiteren Berechnungen sollte ein Inhibition- sowie ein Updating-Score gebildet werden. Dazu wurden zunächst Faktorenanalysen berechnet, wobei für jede Aufgabe (z. B. die Aufgabe 1 Sekunde und 4 Tasten) extra die SR, CR1-6 und CC1-6 einbezogen wurden. Es sollte überprüft werden, ob die SR, CR und CC-Werte in jeder Aufgabe jeweils eigenständige Faktoren darstellten. Die jeweiligen Komponentenmatrizen für die vier Faktorenanalysen befinden sich in Anhang G.

0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3

0.5 sec 1 sec

CC₁

4 Tasten 9 Tasten

ERGEBNISSE

Die explorative Faktorenanalyse für die Aufgabe mit vier Tasten und einer halben Sekunde ergab nach dem Kaiser-Kriterium zwei Faktoren (K-M-O = .77, Bartlett-Test: χ² = 5924.90, df = 78, p < .001). Die Faktoren wurden nach der Oblimin-Methode rotiert, da sie nicht unabhängig voneinander sind. Die beiden Faktoren klärten eine Gesamtvarianz von 83.73 % auf. Die Kom-munalitäten der Scores erstreckten sich von .71 - .92. Es zeigte sich, dass alle CR- und CC-Werte auf dem ersten Faktor luden (Faktorladungen: .82 - .93) und der SR-Score den zweiten Faktor bildete (Faktorladung: .81). Die beiden Faktoren korrelierten nicht signifikant miteinander (r = .12, n.s). Es ergab sich demnach, dass SR durchaus einen eigenständigen Faktor gegenüber dem CR- und CC-Faktor darstellte.

Bei der Faktorenanalyse für die Aufgabe mit vier Tasten und einer Sekunde zeigten sich nach dem Kaiser-Kriterium hingegen vier Faktoren (K-M-O = .60; Bartlett-Test: χ² = 4847.58, df

= 78, p < .001, Kommunalitäten: .65 - .98), die gemeinsam 81.97 % der Varianz aufklärten.

Wiederum wurden die Faktoren nach der Oblimin-Methode rotiert. Der erste Faktor umfasste dabei die Scores CC₆, CC₁, CR₁, CC₄, CR₆ und CR₄in der genannten Reihenfolge (Faktorladun-gen: .66 - .87). Der zweite Faktor wurde aus den Scores in der Reihenfolge CR₅, CC₅ und SR gebildet (Faktorladungen: .67 - .98). Die Scores CC₂ und CR₂ bildeten den dritten Faktor (Fak-torladungen: CC₂: .79, CR₂: .73). Der vierte Faktor umfasste schließlich CC₃ und CR₃, welche negative Faktorladungen aufwiesen (CC3: -.98, CR3: -.95). Interessanterweise bildete SR bei dieser Aufgabe nicht wie in der vorhergehend beschriebenen Aufgabe einen eigenständigen Fak-tor, sondern bildete gemeinsam mit CR5 und CC5 den zweiten Faktor. Die Faktorinterkorrelatio-nen sind in Tabelle 11 abgebildet. Hierbei fällt auf, dass nicht alle Faktoren miteinander korre-lierten. Der höchste negative Zusammenhang konnte zwischen den Faktoren 2 und 4 festgestellt werden. Auch die Faktoren 1 und 4 korrelierten negativ miteinander.

Tabelle 11

Faktoreninterkorrelationen für die Aufgabe mit 4 Tasten und 1 Sekunde

Die Faktorenanalyse für die Aufgabe mit neun Tasten und einer halben Sekunde ergab nach dem Kaiser-Kriterium wiederum zwei Faktoren (K-M-O = .74, Bartlett-Test: χ² = 5620.67, df = 78, p < .001, Kommunalitäten: .80 - .93). Die beiden Faktoren klärten 84.19 % der Gesamtva-rianz auf. Hierbei ergab sich wie in der Aufgabe mit vier Tasten und einer halben Sekunde, dass alle CR- und CC-Scores auf dem ersten Faktor laden (Faktorladungen: .82 - .93) und SR den zweiten Faktor bildete (Faktorladung: .96). Die beiden Faktoren korrelierten nicht signifikant miteinander (r = .13, n.s.) miteinander, was für einen niedrigen Zusammenhang spricht.

In der vierten Faktorenanalyse für die Aufgabe mit neun Tasten und einer Sekunde ergaben sich nach dem Kaiser-Kriterium schließlich drei Faktoren (K-M-O = .69, Bartlett-Test: χ² = 5034.10, df = 78, p < .001, Kommunalitäten: .66 - .92), die 80.03 % der Varianzaufklärung er-brachten. Den ersten Faktor bildeten die Scores CC3, CR3, CC2, CR2, CC4, CC1, CR4 und CR1 in der genannten Reihenfolge (Faktorladungen: .70 - .92). Den zweiten Faktor bildete der Score SR wiederum eigenständig (Faktorladung: .93) und der dritte Faktor umfasste die Scores CC₆, CR₆, CC₅ und CR₅ (Faktorladungen: .48 – ~ 1.0). Faktor 1 korrelierte mit Faktor 2 zu .19 (p < .05) und mit Faktor 3 zu .58 (p < .01). Die Faktoren 2 und 3 korrelierten nicht signifikant (r = .12, n.s.) miteinander. Der Faktor 2, der durch SR gebildet wurde, zeigte hiermit sehr niedrige Zu-sammenhänge mit den durch CR- und CC-Scores gebildeten Faktoren.

Diese vier Faktorenanalysen zeigten somit auf, dass in drei Aufgaben die Symbol Redun-dancy jeweils einen eigenständigen Faktor bildete. Alle Context RedunRedun-dancy- und Coefficient of Constraint-Scores bildeten in zwei Aufgaben gemeinsam einen Faktor. In den beiden anderen Aufgaben war allerdings ebenfalls zu erkennen, dass jeweils die entsprechenden CR- und CC auf demselben Faktor geladen haben (z.B. CR1 und CC1).

Da nach Schulter et al. (2010) und anhand der Reliabilitäten der Scores für die weiteren Be-rechnungen lediglich die CR1- und CC1-Scores aller Aufgaben herangezogen wurden, sind die Interkorrelationen der Scores SR, CR1 und CC1 aller Aufgaben betrachtet und eine zusätzliche Faktorenanalyse mit den Scores SR, CR1 und CC1 aller Aufgaben berechnet worden. Die Inter-korrelationen aller 12 Scores sind in Tabelle 12 ersichtlich.

ERGEBNISSE

Tabelle 12

Korrelationsmatrix aller SR-, CR₁- und CC₁-Scores

CR1_4

Anmerkungen. Abkürzungen: 9 = 9 Tasten, 4 = 4 Tasten, 05 = 0.5 Sekunden, 10 = 1 Sekunde

* p < .05 (2-seitig), ** p < .01 (2-seitig)

In der Faktorenanalyse über diese 12 Scores ergaben sich nach dem Kaiser-Kriterium drei Faktoren (K-M-O = .51, Bartlett-Test: χ² = 3799.19, df = 66, p < .001; Kommunalitäten: .60 - .91), welche 79.12 % der Varianz aufklärten. Nach einer obliminen Rotation zeigte sich die in Tabelle 13 dargestellte Komponentenmatrix.

Tabelle 13

Komponentenmatrix nach obliminer Rotation für die SR-, CR₁- und CC₁-Scores aller vier Aufgaben

Score 1 2 3

CC₁_9_05 .945

CR₁_9_05 .922

CC1_9_10 .822

CR₁_9_10 .788

SR_4_05 .804

SR_9_05 .763

SR_9_10 .746

SR_4_10 .734

CC₁_4_10 .922

CR₁_4_10 .918

CC1_4_05 .896

CR₁_4_05 .887

Anmerkungen. Abkürzungen: 9= 9 Tasten, 4 = 4 Tasten, 05 = 0.5 Sekunden, 10 = 1 Sekunde, Faktorladungen unter .30 wurden in der Analyse nicht angegeben

Es stellte sich heraus, dass alle SR-Scores einen eigenen Faktor darstellten. Die CR1- und CC1-Scores der beiden Aufgaben mit neun Tasten bildeten zudem einen eigenständigen Faktor, und die CR1- und CC1-Scores der beiden Aufgaben mit vier Tasten stellten einen dritten eigenen Faktor dar. Faktor 1 korrelierte mit Faktor 2 zu r = .25 (p < .05) und mit Faktor 3 zu r = .27 (p <

.05). Die Faktoren 2 und 3 korrelierten nicht signifikant (r = .05, n.s.) miteinander. Demnach zeigte sich, dass der aus den SR-Scores gebildete Faktor mehr gemeinsame Anteile mit dem Fak-tor bestehend aus den CR- und CC-Scores der Aufgaben mit neun Tasten aufwies als mit den Aufgaben mit vier Tasten.

3.1.1. Updating und Inhibition

Da alle SR-Scores untereinander korrelierten (siehe Tabelle 12) und in der Faktorenanalyse gemeinsam einen Faktor bildeten, wurden alle vier Werte zu einem Updating-Score gemittelt, welcher eine Reliabilität von α = .77 ergab.

ERGEBNISSE

Auch die CR₁- und CC₁-Scores korrelierten alle untereinander (siehe Tabelle 12). Da CR₁ und CC1 sehr ähnliche Scores darstellen (Schulter et al., 2010) und in jeder Aufgabe zumindest zu .98 korrelierten, wurden alle CR1- und CC1-Werte zu einem Inhibition-Score zusammenge-fasst (Cronbach α = .91). Im Folgenden wird daher über die Updating- und Inhibition-Scores berichtet. Dabei ist zu beachten, dass beispielsweise ein niedriger CR1-Wert oder CC1-Wert, größere Zufälligkeit bedeutet und somit von einer höheren Inhibitionleistung die Rede ist. Für SR gilt dasselbe. Ein niedriger SR-Wert bedeutet wiederum eine hohe Updatingleistung. Die deskriptive Statistik der Inhibition- und Updating-Scores befindet sich in Tabelle 14.

Tabelle 14

Deskriptive Statistik samt Ergebnissen der Überprüfung der Normalverteilung für Inhibition und Updating

MW Median SD Min Max Schiefe^a Exzess^b K-S

Inhibition .189 .179 .060 .11 .52 2.02 ** 8.36 ** .11 **

Updating .012 .009 .009 .00 .06 2.71 ** 10.81 ** .18 **

Anmerkungen. ^a SESchiefe = .24, ^b SEExzess = .47, Abkürzungen: MW = Mittelwert, SD = Standardabweichung, Min = Minimum, Max = Maxi-mum, K-S = Kolmogorov-Smirnov

** Die Verteilung unterscheidet sich auf dem Niveau von .01 (2-seitig) signifikant von einer Normalverteilung.

Updating wies durchschnittlich einen Wert nahe 0 auf (MW = .012, SD = .009), was bedeu-tet, dass die Abweichung von der Gleichheitsverteilung der gedrückten Tasten sehr gering aus-fiel. Es konnte somit durchschnittlich große Zufälligkeit in den Aufgaben erzeugt werden. Inhi-bition wies hingegen einen etwas höheren Mittelwert auf (MW = .189, SD = .060). Aber auch hier war der Durchschnittswert näher bei 0 als bei 1, was bedeutet, dass die Abweichung von der Häufigkeitsverteilung der Dyaden gering war und somit durchschnittlich ebenfalls große Zufäl-ligkeit erreicht wurde.

Bei der Überprüfung der Normalverteilung zeigte sich sowohl für Inhibition als auch für Updating eine stark linkssteile sowie breitgipfelige Verteilung. Daher wurde versucht, die Ver-teilungseigenschaften dieser beiden Variablen durch Wurzelziehen oder eine Logarithmierung zu verbessern. Es stellte sich heraus, dass eine Logarithmierung beider Variablen jeweils zu einer Normalverteilung führte, weshalb diese Methode schließlich zur Bildung eines neuen Inhibition- bzw. Updating-Scores für die weiteren Berechnungen angewandt wurde. Die veränderte deskrip-tive Statistik befindet sich in Tabelle 15.

Tabelle 15

Deskriptive Statistik samt Ergebnissen der Überprüfung der Normalverteilung für Inhibition und Updating nach Logarithmierung

MW Median SD Min Max Schiefe^a Exzess^b K-S

Inhibition -.74 .-.75 .12 -.97 -.28 .49 .86 .06

Updating -2.02 -2.02 .26 -2.51 -1.22 .44 .04 .06

Anmerkungen. ^a SESchiefe = .24, ^b SEExzess = .47, Abkürzungen: MW = Mittelwert, SD = Standardabweichung, Min = Minimum, Max = Maximum, K-S = Kolmogorov-Smirnov

3.2. Analyse der Kreativitätsmaße

Im Dokument DIE ROLLE DER KOGNITIVEN FLEXIBILITÄT BEIM KREATIVEN DENKEN (Seite 48-58)