Abstract
Zusammenfassung. Zur Frage der Erfassung von intraindividuellen Therapieeffekten auf der Basis von Prä- und Post-Messungen liegt eine Reihe von Lösungsvorschlägen vor. Grawe und Braun (1994) schlugen als deskriptiven Kennwert die standardisierte Post-Prä-Differenz vor. Mit der Kritischen Differenz nach Lienert (1961) bzw. deren Umformulierung als Reliable Change Index (Jacobson & Truax, 1991), existieren weit verbreitete inferenzielle Kennwerte. Diese etablierten Kennwerte werden von Steyer, Hannöver, Telser und Kriebel (1997) mit dem Argument kritisiert, dass die Unreliabilität der Messinstrumente sowie Regressionseffekte nicht adäquat berücksichtigt seien. Stattdessen werden dort alternative Kennwerte zur Erfassung intraindividueller Veränderung vorgeschlagen. Der vorliegende Beitrag untersucht diese Alternativen und vergleicht sie mit den etablierten Kennwerten. Es zeigt sich, dass die alternativen Kennwerte mit großen Problemen sowohl hinsichtlich der Einhaltung des α-Fehlers als auch bei der Berücksichtigung des Regressionseffektes behaftet sind, so dass von einer Verwendung abzuraten ist.
Abstract. A number of proposals have been put forward about how to calculate intra-individual therapy effects based on pre-post measurement. As a descriptive statistic, Grawe and Braun (1994) proposed the standardized pre-post difference. The Critical Difference according to Lienert (1961) as well as its reformulation as Reliable Change Index (Jacobson & Truax, 1991) are widely used inferential statistics. Steyer, Hannöver, Telser, and Kriebel (1997) criticized these established statistics, arguing that they do not account appropriately for the unreliability of measurement instruments as well as for the problem of regression towards the mean, and provided alternative statistics to measure intra-individual change. The current article examines these alternatives and compares them with the established statistics. The results show that these alternative statistics have severe shortcomings with respect to type I errors, as well as with respect to the regression effect. Therefore, their application cannot be recommended.
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