Die Auswertung der Daten erfolgte mithilfe des Datenauswertungsprogrammes IBM SPSS Sta-tistics 22. Für den PBQ und den ZUF-8 wurde nach Umpolung negativ formulierter Items die erreichte Gesamtpunktezahl (Summe) für die Berechnung einer Gesamtskala und der anschlie-ßenden Hypothesentestung verwendet. Für die im Rahmen dieser Arbeit entworfenen Skalen („Geburtserlebnis“, „negative Gefühle vorher“ und „negative Gefühle nachher“) wurde mit dem Mittelwert gerechnet. Während zuerst alle Häufigkeitsverteilungen sowohl für die Gesamt-stichprobe als auch für wichtige Punkte getrennt für Mütter nach einem Kaiserschnitt
beschrieben werden, folgt im Anschluss die Darstellung einer Interkorrelationsmatrix mit Spe-arman-Korrelation für die Gesamtstichprobe (siehe Tabelle 5). Hierfür wurden einige Variablen dichotomisiert: die Geburtsmethode (0 = Kaiserschnitt, 1 = natürliche Geburt), ob die Geburts-methode dem Wunsch entsprochen hat (0 = nein, 1 = ja), Narkose (0 = PDA, 1 = Vollnarkose), Angebot (0 = Beratung, 1 = Therapie), kindliche Probleme (0 = nein, 1= ja) und alle Anliegen (0 = nein, 1 = ja). Der Zusammenhang zweier dichotomer Variablen wird mit dem Phi-Koef-fizienten angegeben. Die Effektstärken werden nach Cohen (1988) interpretiert, wobei bei r = .10 von einem kleinen, bei r = .30 von einem moderaten und bei r = .50 von einem großen Effekt ausgegangen wird.
Ein Shapiro-Wilk-Test zur Überprüfung auf Normalverteilung zeigte, dass keine der verwen-deten Skalen eine Normalverteilung aufweist, weshalb Nicht-parametrische Tests für die sta-tistische Auswertung sowohl im Rahmen der Hypothesentestung als auch für die Berechnung zusätzlicher Ergebnisse angewendet wurden.
Für die Prüfung der ersten beiden Hypothesen wurde anstelle des gewöhnlichen Chi-Quadrat-Test ein Fisher-Exact-Chi-Quadrat-Test mit Bonferroni-Korrektur für Mehrfachtestung verwendet, da die erwarteten Häufigkeiten sehr gering waren und der Test mehrmals auf die gleichen Stichpro-bendaten angewendet wurde. Dabei wurden in einem ersten Schritt „Wunschkaiserschnitt“,
„geplanter notwendiger Kaiserschnitt“ und „Notkaiserschnitt“ in die Gruppe „Kaiserschnitt (n = 43)“ zusammengefasst und die Häufigkeit der angegebenen Anliegen mit der von Müttern mit natürlicher Geburt (n = 63) verglichen.
Die dritte und vierte Hypothese konnte jeweils mit dem Wilcoxon-Test für gepaarte Stichpro-ben untersucht werden. Dadurch sollten mögliche Unterschiede in „negative Gefühle in Bezug auf die Geburt“ und „Bindung“ vor und nach EEH-Intervention bei Müttern mit Kaiserschnitt berechnet werden.
Im Anschluss folgte ein Fisher-Exact-Test zur Überprüfung der stochastischen Abhängigkeit der Nominalvariablen „Anliegen“ in Bezug auf alle Arten der Geburt (natürliche Geburt, vagi-nal operative Geburt, geplanter notwendiger Kaiserschnitt, Notkaiserschnitt und Wunschkai-serschnitt). In der weiteren Berechnung wurden Unterschiede zwischen den zwei Gruppen
„Kaiserschnitt (n = 45)“ und „natürliche Geburt (n = 68)“ bei mindestens ordinal skalierten Variablen mit einem Mann-Whitney-U-Test berechnet. Für die Feststellung von Unterschieden bezüglich mindestens ordinal skalierter Variablen zwischen mehreren Gruppen (alle Arten der
Geburt) wurde ein Kruskal-Wallis-Test verwendet. Waren die Variablen nur nominal skaliert, wurde ein Exakter Test nach Fisher durchgeführt.
Sowohl für die Hypothesentestung als auch für alle weiteren Berechnungen im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 % (p ≤ .05) angenommen.
Die neu entwickelten Skalen zu Geburtserlebnis, negative Gefühle vorher und negative Gefühle nachher wurden in einem ersten Schritt jeweils mithilfe einer Faktorenanalyse auf Unidimen-sionalität geprüft:
Geburtserlebnis
Zuerst wurden die negativ formulierten Variablen umkodiert. Mit einem Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium von .853 und signifikantem Bartlett-Test auf Sphärizität (p < .001) sind die Voraus-setzungen für die Faktorenanalyse gegeben. Durchgeführt wurde eine Explorative Faktoren-analyse mit HauptkomponentenFaktoren-analyse als Extraktionsmethode. Die Analyse ergab einen Fak-tor mit einem Eigenwert größer als 1, der 58.52 % der Varianz erklärt. Auch der Screeplot (siehe Abbildung 3) deutet auf lediglich einen Faktor hin. Es kann demnach von Unidimensio-nalität der Skala ausgegangen werden. Aus den Items wurde der Mittelwert berechnet. Die neu entwickelte Skala „Geburtserlebnis“ hat eine Reliabilität von α = .895 und die interne Konsis-tenz kann auch durch das Löschen eines Items nicht mehr verbessert werden.
Abbildung 3
Screeplot Geburtserlebnis
Negative Gefühle vorher
Auch hier wurde eine Explorative Faktorenanalyse mit Hauptkomponentenanalyse als Extrak-tionsmethode durchgeführt, da die Voraussetzung für die Faktorenanalyse mit einem Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium von .868 und einem signifikanten Bartlett-Test auf Sphärizität (p <
.001) gegeben ist. Die Analyse ergab auch hier einen Faktor mit einem Eigenwert größer als 1 und auch das Screeplot-Ergebnis spricht dafür (Abbildung 4). Dieser Faktor erklärt 67.61 % der Varianz. Auch hier kann auf Unidimensionalität geschlossen werden. Aus den Items wurde der Mittelwert gebildet und die entstandene Skala zu „negative Gefühle vorher“ weist eine in-terne Konsistenz von α = .919 auf, ohne Verbesserung, wenn ein Item gelöscht wird.
Abbildung 4
Screeplot negative Gefühle vorher
Negative Gefühle nachher
Ebenso sind hier die Voraussetzungen für die Faktorenanalyse gegeben (Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium von .793 und signifikanter Bartlett-Test auf Sphärizität von p < .001), so dass eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt werden kann. Wieder spricht der Screeplot für einen zu Grunde liegenden Faktor (Abbildung 5) und ein Faktor mit Eigenwert größer 1 kann ermittelt werden. Dieser klärt 46.45 % der Varianz auf. Dies spricht für Unidimensionalität der Skala.
Aus den einzelnen Items wurde der Mittelwert berechnet. Die Skala „negative Gefühle nach-her“ hat eine Reliabilität von α = .801.
Abbildung 5
Screeplot negative Gefühle nachher
5 Ergebnisse
In diesem Kapitel folgt die Darstellung der Ergebnisse in folgender Reihenfolge: Deskriptive Statistik mit Beschreibung der Häufigkeitsverteilung bei den einzelnen Variablen für die Ge-samtstichprobe und bei relevanten Variablen auch getrennt für die Teilstichprobe der Mütter mit Kaiserschnitt. Im Anschluss folgt die Darstellung der Interkorrelationen der einzelnen Va-riablen, gefolgt von den Tests zur Überprüfung der Hypothesen. Im Anschluss werden zusätz-liche relevante Ergebnisse dargestellt.