Abstract
Item-non-Response kann die Gültigkeit von Studienergebnissen erheblich beeinträchtigen. Am Beispiel der Subskala Somatisierung der SCL-90-R postulieren wir ein Antwortmuster („Listenfragen-Effekt”), bei dem die Probanden bei Beschwerdefreiheit statt der vorgesehenen „Überhaupt-nicht”-Kategorie keine Antwortkategorie markieren. Die vorliegende Studie analysiert Ausmaß und Bedeutung dieses Listenfragen-Effekts. Als Analysegrundlage dient eine postalische Befragung von n = 228 Versicherten einer Arbeiterrentenversicherung mit Antrag auf medizinische Rehabilitation (A1-Studie). Zum Vergleich werden zwei weitere Datensätze herangezogen. Der Listenfragen-Effekt wurde operationalisiert durch Antwortmuster mit (1.) mindestens einem fehlenden Wert und (2.) mindestens einem gültigen Wert und (3.) Fehlen von „Überhaupt-nicht”-Antworten. Die Häufigkeit des Listenfragen-Effekts in den drei Surveys ist sehr unterschiedlich. In der A1-Studie hatten 75 % der Befragten komplette Daten, 16,2 % einen postulierten Listenfragen-Effekt. Durch Imputation der fehlenden Werte unter der Annahme des Listenfragen-Effekts reduzierte sich der Anteil fehlender Skalenwerte von 12,3 % auf 0,4 %. Die Nichtberücksichtigung des Listenfragen-Effekts führt zu einer Überschätzung der Symptomausprägung bzw. zu einer systematischen Exklusion gering belasteter Probanden. Mögliche Gründe für das Phänomen werden diskutiert. Das tatsächliche Auftreten des Effekts muss in weiteren methodischen Studien überprüft werden.
| Titel in Übersetzung | Missing data in the somatisation Subscale of the SCL-90-R due to a 'checklist effect': Occurrence in different surveys and results of various imputation methods |
|---|---|
| Originalsprache | Deutsch |
| Zeitschrift | Gesundheitswesen |
| Jahrgang | 67 |
| Ausgabenummer | 2 |
| Seiten (von - bis) | 155-158 |
| Seitenumfang | 4 |
| ISSN | 0941-3790 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 02.2005 |
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Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Fehlende werte in der somatisierungsskala des SCL-90-R durch "listenfragen-effekt": Häufigkeit in verschiedenen surveys und vergleich unterschiedlicher imputationsmethoden“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Zitieren
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