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56 Empirische Studie

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3.1.2 Methode

Zur Operationalisierung der Fragestellung wurden in SmartPLS (Ringle, Wende &

Will, 2006) Pfadanalysemodelle erstellt, an denen eine Mediatoranalyse und Signifi-

kanztests durchgeführt wurden. Ziel war, eine mögliche kausale Verkettung der oben

beschriebenen Variablen zu entschlüsseln, die zu einem besseren Therapieergebnis

führt. SmartPLS hat gegenüber gängigen Statistikprogrammen den Vorteil, dass für

die Herleitung von Signifikanzaussagen keine Verteilungsannahmen getroffen

werden müssen, da p-Werte mit Hilfe von Bootstrapping ermittelt werden.

Als Mediatormodell wurde der McArthur Approach (Kraemer, Kiernan, Essex &

Kupfer 2008; Kraemer, Wilson, Fairburn & Agras, 2002) eine Weiterentwicklung von

Baron und Kenny (1986) herangezogen. Der Vorteil von McArthur gegenüber Baron

und Kenny ist, dass genauere Forderungen an die Reihenfolge für einen Moderator

bzw. Mediator gestellt werden und somit die zeitliche Abfolge und deren Zusammen-

hang mit O (Outcome/Therapieergebnis) klar festgelegt sind. Demnach sind

Mediatoren Ereignisse oder Veränderungen während des laufenden Therapiepro-

zesses und korrelieren mit dem Therapieerfolg (z.B. Therapeutenbegleitung,

kognitive Veränderungen). Eine Variable wird als Mediator bezeichnet, wenn die

Behandlung/unabhängige Variable nicht nur direkt auf das Outcome wirkt, sondern

auch ein indirekter Effekt über den Mediator vorliegt. Je nachdem, wie stark der

direkte Effekt der Behandlung durch den Einbezug des Mediators reduziert wird,

spricht man von vollständiger oder partieller Mediation. Ein Moderator hingegen

korreliert nicht mit der Behandlung, sondern beschreibt die Umstände, unter denen

eine Behandlung durchgeführt wird, beispielsweise die unterschiedliche Ausgangs-

lage von Patienten zu Therapiebeginn (z.B. Geschlecht, Alter, Ausmaß des Vermei-

dungsverhaltens zu Therapiebeginn). Diese können personenbezogen oder kontext-

bezogen sein. Moderatoren können folglich eine Aussage darüber treffen, unter

welchen Eingangsbedingungen eine Behandlung besonders positive Effekte erzielt.

Grundlage für die Berechnungen des Mediatormodells war die Methode von

Preacher und Hayes (2004), die ein spezielles Vorgehen, den sog. „bootstrapping

approach“ für die Testung eines indirekten Effekts vorschlagen. „Bootstrapping“ ist

ein nichtparametrisches Verfahren zur Schätzung von Modellparametern und

Hypothesentestung, wobei keine Annahmen über die Variablen- bzw. Stichproben-

verteilung gemacht werden. Deshalb ist es prädestiniert für die Anwendung auf kleine

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