Abstract
Zusammenfassung.Hintergrund: Bislang werden im Bereich der klinischen Psychologie zur Analyse von Längsschnittdaten vor allem Varianzanalysen mit Messwiederholung (RM-ANOVA) verwendet. Mehrebenenmodelle für Längsschnittdaten sind demgegenüber in ihren Voraussetzungsannahmen weniger restriktiv und in ihren Analysemöglichkeiten weitaus flexibler. Fragestellung: Wie können Mehrebenenmodelle für Längsschnittdaten in der Psychotherapieforschung sinnvoll eingesetzt werden? Methode: Aufbauend auf dem Beitrag von Keller (2003) werden Probleme klassischer Verfahren der Datenauswertung am Beispiel der Wirksamkeitsevaluation einer kognitiv-verhaltenstherapeutischen Gruppentherapie erläutert und alternativen Modellen gegenübergestellt. Ergebnisse: Es wird gezeigt, wie lineare und nichtlineare Veränderungen beschrieben und getestet sowie eine zusätzliche Analyseebene im Gesamtmodell integriert werden können. Schlussfolgerung: Mehrebenenmodelle für Längsschnittdaten bieten eine adäquate Strategie, um typischen Anwendungsfällen der klinisch-psychologischen Forschung in optimaler Weise Rechnung zu tragen.
Abstract.Background: In clinical research, repeated-measures analysis of variance (RM-ANOVA) is the most commonly used tool for the analysis of multiple occasions. In contrast, multilevel models for longitudinal data make less restrictive assumptions and are more flexible. Objective: How can multilevel models be used for analyzing longitudinal data in psychotherapy research? Method: Based on a previous article by Keller (2003) and a study on the outcomes of a cognitive-behavioral therapy, problems of classical methods for repeated measures will be discussed and compared to the advantages of multilevel models. Results: Treatment effects, the fitting of discontinuous and non-linear change trajectories and the addition of a further level of analysis will be discussed in detail. Conclusions: Multilevel models provide a powerful frame-work for studies in the field of clinical research.
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