III. ERGEBNISSE
III.4 V ORHERSAGE DER K LASSENZUGEHÖRIGKEITEN UND P ERSONENPARAMETER
III.4.3 Vorhersage in der Arena „Medizin“
III.4.3.1 Vorhersage der Klassenzugehörigkeiten: Medizin-Szenarien
Für die Durchführung der multinominal-logistischen Regression zur Vorhersage der Klassenzugehörigkeit wurde die erste Klasse (Indifferenz bis Risikoaversion bei allen Szenarien) als Referenzkategorie ausgewählt. Im ersten Schritt wurden die demographischen Variablen eingegeben (Alter, Geschlecht, experimenteller Bedingung). Dies erbrachte kein signifikantes Modell (χ²(10, N = 269) = 12,09; p = ,28; Pseudo-r²: Cox & Snell = ,04;
Nagelkerke = ,05; McFadden = ,02). Dieses Modell klassifizierte 49,1% der Fälle richtig, wobei in Klasse 3 kein Fall prädiziert wurde und das Modal-Modell 41% richtig klassifizierte (siehe Tabelle 30, Modell 1).
Im zweiten Schritt wurden die demographischen Variablen (Alter, Geschlecht, experimentelle Bedingung) zusammen mit den Persönlichkeitsmerkmalen eingegeben. Dies erbrachte ein marginal signifikantes Modell (χ²(24, N = 253) = 35,78; p = ,06; Pseudo-r²: Cox
& Snell = ,13; Nagelkerke = ,15; McFadden = ,07). Dieses Modell klassifizierte 51,8% der Fälle richtig. Im Gesamtmodell signifikante Prädiktoren sind die Skala des Sensation Seeking Gesamt-Scores und die experimentelle Bedingung (Tabelle 30, Modell 2).
Tabelle 30
Ergebnisse der Likelihood-Quotienten Tests für Modell 1 und Modell 2 („Medizin“)
Modell 1 Modell 2
-2
Log-Likelihood χ² df Signifikanz -2
Log-Likelihood χ² df Signifikanz Konstanter
Term 323,61 ,00 0 . 492,11 ,000 0 .
Alter 323,81 ,20 2 ,90 492,74 ,62 2 ,73
Gewissen-haftigkeit 492,80 ,69 2 ,71
Offenheit 492,30 ,19 2 ,91
SeScore 500,38 8,26 2 ,02
Promotion 495,89 3,78 2 ,15
Prävention 494,31 2,20 2 ,33
Geschlecht,
männlich 324,81 1,20 2 ,55 492,61 ,49 2 ,78
Bedingung 334,50 10,89 6 ,09 507,18 15,06 6 ,02
HLoCTerzil 495,33 3,22 4 ,52
Note SeScore Sensation Seeking Gesamt-Skala; Promotion Promotions-Stolz; Prävention Präventions-Stolz;
Bedingung experimentelle Bedingung; HLoCTerzil Terzile der gesundheitlichen Kontrollüberzeugungs-Skala
Personen, die hohe Ausprägungen in Sensation Seeking aufwiesen, hatten höhere Wahrscheinlichkeiten in der zweiten und dritten Klasse zu sein, die beide ein insgesamt höheres Niveau an Risikoantworten erreichen.
Die Bedingung hat einen deutlichen Einfluss auf die Zugehörigkeit zur dritten statt der ersten Klasse: Personen, die in der Gain-Gain statt der Loss-Loss Bedingung waren, hatten eine verringerte Wahrscheinlichkeit in der dritten Klasse zu sein. Da die dritte Klasse (Risikoaversion bei Klinikwahl-/ Risikoakzeptanz bei Querschnittslähmungs-Szenario) einen insgesamt deutlich höheren Score erreicht, könnte es sein, dass hier ein leichter Effekt im Sinne der PT vorliegt: Personen, die nur Gain Frames im medizinischen Bereich vorgelegt bekamen, wählten weniger Risiko behaftete Wahlen als Personen, die nur Loss Frames vorgelegt bekamen. Dies wäre eine schwache Bestätigung für Hypothese 1b.
Hypothese 3 bestätigt sich nicht: die gesundheitliche Kontrollüberzeugung hat keinen Einfluss auf die Wahlen der Probanden.
Tabelle 31
Regressions-Parameter für die Modelle 1 und 2 der Arena „Medizin“
Modell 1a Modell 2a
B für Klasse2 B für Klasse 3 B für Klasse 2 B für Klasse 3
Konstanter Term -,33 -,63 ,09 -5,51*
Alter ,01 ,01 ,01 ,03
Gewissenhaftigkeit -,01 ,01
Offenheit -,01 ,00
SeScore ,03* ,05**
Promotions-Stolz -,03 ,11
Präventions-Stolz -,07 -,03
Geschlecht, männlich ,33 ,19 -,12 -,29
Bedingung, Gain-Gain -,44 -1,59** -,64 -2,17***
Bedingung, Gain-Loss -,42 -,67 -,33 -,74
Bedingung, Loss-Gain -,08 -,63 -,35 -,73
HLoC, 1.Terzil ,19 ,65
HLoC, 2.Terzil ,08 ,80
Note. a Die Referenzkategorie lautet: Indifferenz bis Risikoaversion bei allen Szenarien / Klasse 1
* p ≤ ,05; ** p ≤ ,01; *** p ≤ ,001
SeScore Sensation Seeking Gesamt-Skala; Bedingung experimentelle Bedingung; HLoC gesundheitliche Kontrollüberzeugung
III.4.3.2 Vorhersage der Personenparameter: Medizin-Szenarien
In der Arena Medizin erreichte die erste Klasse eine akzeptable Teilstichprobengröße zur Bestimmung einer Regression; die anderen beiden erreichten akzeptable Größen zur Bestimmung von Korrelationen zur Überprüfung der Hypothesen (II.6.3; Tabelle 20) Für die drei Klassen sind in Tabelle 32 die Personenparameter zusammengestellt. Wie bereits oben festgehalten, zeigte keine der Klassen ein PT-konformes Verhalten. Doch ergab sich ein Effekt für die Bedingung in den multinominal-logistsichen Regressionsmodellen. Hypothese 5 wird daher bei den beiden Klassen, die zu geringe Teilstichprobenzahlen zur Berechnung einer Regression erreichen, über ANOVAs für die Terzile HLoC und die Bedingung berechnet.
Die Betrachtung der Personenparameter in der ersten Klasse, Indifferenz bis Risikoaversion bei allen Szenarien, zeigte eine rechtsschiefe Verteilung; die Scores 5 und 6 kamen empirisch gar nicht vor. Diese Klasse enthält genügend Personen, so dass dasselbe
Modell, das zur Überprüfung der Hypothesen bei der Vorhersage der Klassenzugehörigkeit (III.4.3.1) auch hier bestimmt werden konnte. Es wurden die Kontrollvariablen (Bedingung, Geschlecht und Alter) in einem ersten Schritt aufgenommen. Weder das Gesamtmodell noch ein einzelner Prädiktor wurden signifikant (df1 = 5; df2 = 115; F-Ratio = ,40; p = ,85). Das zweite Modell enthielt zusätzlich die thematischen Prädiktoren (gesundheitliche Kontrollüberzeugung, Promotions- und Präventions-Stolz, Gewissenhaftigkeit, Offenheit und Sensation Seeking Gesamt-Skala) und wurde ebenfalls nicht signifikant (df1 = 12; df2 = 108;
F-Ratio = ,62; p = ,82).
Tabelle 32
Mittels Warm’s Likelihood (WL) Methode geschätzte Personenparameter in den drei Klassen der Arena „Medizin“
erreichter Score Klasse1 Klasse2 Klasse3
0 -4,14 (n = 45) -2,70 (n = 0) -5,12 (n = 0)
1 -2,57 (n = 39) -1,40 (n = 8) -3,52 (n = 0)
2 -1,25 (n = 29) -,64 (n = 20) -1,98 (n = 13)
3 ,05 (n = 8) -,01 (n = 24) -,28 (n = 10)
4 1,28 (n = 7) ,63 (n = 17) 1,48 (n = 14)
5 2,52 (n = 0) 1,40 (n = 8) 3,75 (n = 18)
6 4,08 (n = 0) 2,72 (n = 13) 6,05 (n = 0)
Mittlere WL Schätzer -1,54 -,30 ,19
SD WL Schätzer 2,37 ,95 3,67
empirischer mittlerer
Personenparameter -2,45 ,37 1,09
empirischer SD WL 1,58 1,21 2,24
n 128 90 55
Note. Mittlere WL Estimate und SD WL resultieren aus MiRa-Analyse ohne manifeste Zuordnungen; die empirischen Werte sind die Werte der Stichprobe
Empirische Häufigkeiten der Scores in Klammern
Die zweite Klasse, Indifferenz bei Nervenkrankheits-Szenario, zeigte eine breite Scoreverteilung, bei der lediglich der Score von 0 empirisch nicht auftrat. Der einzige signifikant mit den Personenparametern korrelierende Prädiktor ist Gewissenhaftigkeit: höher Ausprägungen gingen mit höheren Personenparametern einher, was Hypothese 6 widerspricht.
Der Zusammenhang mit den Terzilen der gesundheitlichen Kontrollüberzeugung wird nicht signifikant (ANOVA, N = 89; df1 = 2; df2 = 86; F-Ratio = ,29; p = ,75; r²adj < ,01). Der Zusammenhang mit der experimentellen Bedingung war ebenfalls nicht signifikant (ANOVA, N = 90; df1 = 3; df2 = 86; F-Ratio = ,43; p = ,73; r²adj < ,01).
Die dritte Klasse, Risikoaversion bei Klinikwahl-/ Risikoakzeptanz bei Querschnittslähmungs-Szenario, zeigte eine Scoreverteilung, die keine Extremwerte belegte, aber insgesamt den höchsten Mittelwert erreichte. Die Korrelation mit keinem der Prädiktoren wird signifikant. Der Zusammenhang mit der experimentellen Bedingung war signifikant (ANOVA, N = 55; df1 = 3; df2 = 51; F-Ratio = 2,91; p = ,04; r²adj < ,10); die Loss-Gain- und Loss-Loss-Bedingungen erreichen zwar im Mittel einen höheren Personenparameter, doch differenzierte der Post-hoc-Test (Tukey-HSD, α = ,05) nicht zwischen den Bedingung.
Tabelle 33
Korrelationen der Personenparameter in den Klassen 2 und 3 des MiRa-Modells für die Medizin-Szenarien
Medizin, Klasse 2a Medizin, Klasse 3b
Promotion ,06 (p = ,59) -,18 (p = ,20)
Prävention ,13 (p = ,22) ,02 (p = ,88)
Gewissenhaftigkeit ,27 (p = ,01)** -,14 (p = ,34)
Offenheit ,12 (p = ,29) ,004 (p = ,98)
SeScore -,06 (p = ,57) -,08 (p = ,57)
a85 < N < 91 für alle Korrelationen
bN = 52 für alle Korrelationen