Statistische Datenauswertung

Freude und Anforderungen) und jeweils fünf Items resultierte zusätzlich zur Normalform eine auf 20 Items gekürzte Form des PSQ. Die Kurzform des PSQ erwies sich ebenfalls als valides und reliables Instrument [146, 148]. In dieser Studie wurde die Normalform als „recent“ PSQ angewandt.

sodass hier ein verteilungsfreies Verfahren für die Verlaufsanalyse eingesetzt wurde; es fand der nichtparametrische Wilcoxon-Test Anwendung. Dieser vergleicht zwei abhän-gige Stichproben miteinander, sodass für jede Skala die Veränderungen von T0 zu T1, T1 zu T2 sowie T0 zu T2 auf Signifikanz geprüft wurden.

Um den Einfluss der Parameter, die als mögliche diagnostische Marker eines langfristi-gen Therapieerfolgs untersucht werden sollten, zu überprüfen, wurde jeweils eine ent-sprechende zweifaktorielle univariate Varianzanalyse durchgeführt. Mithilfe dieses Tests konnten zum einen die Haupteffekte jedes Faktors, zum anderen die Wechselwirkung zwischen den Faktoren (= Interaktionseffekt) ermittelt und mithilfe der erstellten Tabel-len und/ oder Grafiken ausgewertet werden.

Die untersuchten festen Faktoren waren (1) die Zeit und das Geschlecht, (2) die Zeit und das Alter, (3) die Zeit und die Tinnitusdauer sowie (4) die Zeit und die prätherapeu-tische Einteilung der Tinnitusbelastung bei dem TF und den VAS, des Stresserlebens beim PSQ und des Ausmaßes depressiver Störungen bei der ADS. Bezüglich der Ein-flussvariablen Alter und Tinnitusdauer wurde die Analyse zusätzlich nach dem Ge-schlecht getrennt durchgeführt. Um eine Aussage bezüglich möglicher Baseline-Unter-schiede in den Fragebögenscores zwischen den Studienteilnehmern unterschiedlicher Gruppen treffen zu können, wurde zusätzlich die einfaktorielle ANOVA für den Mess-zeitpunkt T0 durchgeführt.

Ein signifikanter Haupteffekt ohne Eingrenzung der Messzeit bedeutete, dass die über die Zeit gemittelten Werte der Subgruppen voneinander abwichen. Das Ergebnis eines signifikanten Interaktionseffekts gab den Hinweis, dass sich die Patienten der unter-schiedlichen Kategorien der jeweiligen Einflussvariablen bezüglich der Score-Verände-rungen während des Studienzeitraums unterschieden. Ferner wurde die zweifaktorielle ANOVA angewandt, um geschlechtsspezifische Unterschiede zu ermitteln. Dies erfolg-te, indem jeweils eine Faktorstufe der dreistufigen Faktoren Alter bzw. Tinnitusdauer ausgewählt wurde und Geschlecht sowie Alter bzw. Tinnitusdauer die festen Faktoren darstellten. Die Interpretation eines signifikanten Haupteffekts gelang anhand von Liniendiagrammen. Eine mehrfaktorielle ANOVA mit mehr als zwei Faktoren oder eine zweifaktorielle Analyse mit mehr als einer Trennung durch eine dichotome Variable wa-ren nicht sinnvoll, da in dem Fall der Stichprobenumfang pro Subgruppe zu gering wur-de. Hinsichtlich der Darstellung und Signifikanzprüfung der Veränderungen der sich

je-weils ergebenen Subgruppe wurde eine einfaktorielle ANOVA mit dem entsprechenden Faktor durchgeführt. So wurden zum einen die Differenzen zwischen T0 und T1, T1 und T2 sowie T0 und T2 berechnet, zum anderen konnte bei signifikantem Ergebnis mithilfe des anschließenden Bonferroni-Tests festgestellt werden, wo dieser Unterschied lag.

Bei mehr als zwei Stufen pro Faktor schloss sich ein paarweiser Vergleich an, indem für jede Analyse jeweils eine Kategorie eliminiert wurde und die verbliebenen beiden Kategorien miteinander auf eine Wechselwirkung hin getestet wurden.

Da bezüglich der BSF-Skalen aufgrund fehlender Normalverteilung weder auf Haupt- noch Interaktionseffekte geprüft werden konnte, wurden die Scores unterschiedlicher Alters- und Tinnitusdauer-Kategorien - allgemein sowie getrennt nach dem Geschlecht - für jeden Messzeitpunkt mithilfe des H-Tests nach Kruskal und Wallis verglichen. Bei signifikantem Testergebnis schloss sich der U-Test nach Mann und Whitney an, um festzustellen, welche Gruppen sich im Einzelnen paarweise voneinander unterschieden.

Da das Geschlecht lediglich zwei Stufen hatte, wurde direkt letzterer Test durchgeführt.

Die BSF-Skalen, die entsprechend den drei Datenerhebungen jeweils drei Mal vorla-gen, bildeten die Testvariable. Die Gruppenvariable wurde von den Parametern mit ent-sprechend definiertem Bereich der zu untersuchenden Stufen gebildet. Um Unterschie-de zwischen Unterschie-den Geschlechtern verschieUnterschie-dener Kategorien herauszufinUnterschie-den, wurUnterschie-de je-weils eine Kategorie ausgewählt und anschließend mit Geschlecht als Gruppenvariable gerechnet (U-Test). Letztlich wurden die zeitlichen Veränderungen der Scores für alle Subgruppen mittels des Wilcoxon-Tests analysiert und grafisch in Tabellenform oder als Diagramm dargestellt.

Um den Einfluss der audiologischen Parameter - Hörverlust, Tinnituslautstärke und Tin-nitusfrequenz - auf den Therapieverlauf zu bestimmen, wurde eine paarweise Korrelati-on durchgeführt. Da lediglich die Daten des Hörverlusts normalverteilt vorlagen, wurde mittels der Spearman-Rangkorrelation getestet. Der Therapieverlauf sollte mithilfe des TF, des PSQ und der ADS bewertet werden. Dazu wurden für die Fragebögen zunächst die Differenzen der Scores zwischen T0 und T1 sowie T0 und T2 gebildet. Die Differen-zen der Skala Freude (PSQ) wurden umkodiert, indem sie mit -1 multipliziert wurden, da hohe Werte in dieser Subskala im Gegensatz zu den anderen Skalen auf ein niedri-ges Stresserleben hinwiesen. Eine negative Differenz ließ eine Verschlechterung, eine positive eine Verbesserung im getesteten Intervall erkennen. Pro Fragebogen wurden zwei neue Variablen erhalten. Diese bildeten anschließend jeweils ein Wertepaar mit

einer audiometrischen Variablen, sodass zwischen ihnen der Rangkorrelations- koeffizient (rs) mit zugehöriger Irrtumswahrscheinlichkeit berechnet werden konnte. Das Ergebnis rs > 0 wies auf einen gleichsinnig monotonen Zusammenhang der Merkmale hin, rs < 0 ließ einen gegenläufigen Zusammenhang der Variablen erkennen. In Bezug auf die verbale Beschreibung der Größe des Betrags rs galt eine sehr geringe Korrelati-on für Werte ≤ 0,2 und eine geringe KorrelatiKorrelati-on für Werte 0,2 < rs < 0,5.

Statistische Signifikanz wurde bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit p < 0,05 angenom-men. Die Irrtumswahrscheinlichkeit p < 0,05 wurde als statistisch signifikant (*), p < 0,01 als statistisch hoch signifikant (**) und p < 0,001 als statistisch höchst signifikant (***) bezeichnet. Für alle normalverteilten Daten wurde der Mittelwert und die Standardab-weichung sowie teilweise der Bereich (minimaler Wert bis maximaler Wert) berechnet.

Sie wurden, ausgenommen das Minimum/ Maximum, auf eine Dezimalstelle gerundet dargelegt. Bei nicht normalverteilten Variablen wurde als Lagemaß der Median und als Streuungsmaß das 1. und 3. Quartil beim BSF sowie der Bereich bei den psychoakusti-schen Parametern ermittelt.

Die Tabellen wurden mit Pages ’09 Version 4.0.4 erstellt. Die Grafiken wurden, außer denen, die den Hörverlust der Stichprobe darstellen (Numbers ’09 Version 2.0.4), mit PASW Statistics 18.0 angefertigt.