Validierung eines Fragebogens zur umfassenden Operationalisierung von Wohlbefinden
Die deutsche Version des Comprehensive Inventory of Thriving (CIT) und die Kurzversion Brief Inventory of Thriving (BIT)
Abstract
Zusammenfassung. Die Komponenten subjektives Wohlbefinden (SWB), Beziehungen, Sinn, Engagement, Können, Optimismus und Autonomie tragen zu umfassendem Wohlbefinden bei. Das Comprehensive Inventory of Thriving (CIT) und die Kurzversion Brief Inventory of Thriving (BIT) von Su, Tay und Diener (2014) messen dieses mit nur einem Instrument. Ziel der Studie war die Validierung des CIT und BIT in einer deutschsprachigen Stichprobe (N = 1 040). Gesundheits- und Wohlbefindensfragebögen wurden zur Bestimmung der Konstruktvalidität miterhoben. Verschiedene Faktorenmodelle des CIT wurden mittels konfirmatorischer Faktorenanalysen getestet und verglichen. Das Modell mit den 18 CIT-Skalen als Faktoren erster Ordnung sowie SWB und psychologischem Wohlbefinden (PWB) als Faktoren zweiter Ordnung wies die beste Modellgüte auf und bestätigte die traditionelle Differenzierung von Wohlbefinden in SWB und PWB. Zudem bestätigte sich das Einfaktorenmodell des BIT. Beide Fragebögen wiesen eine gute Reliabilität und Konstruktvalidität auf und können im deutschsprachigen Raum zur Messung des umfassenden Wohlbefindens empfohlen werden.
Abstract. The components subjective well-being (SWB), relationships, meaning, engagement, mastery, optimism, and autonomy contribute to comprehensive well-being. The Comprehensive Inventory of Thriving (CIT) and the short version Brief Inventory of Thriving (BIT) of Su, Tay, and Diener (2014) assess well-being comprehensively. The aim of this study was to analyze the psychometric properties of the questionnaires in a German-speaking sample (N = 1 040). Construct validity was determined using several questionnaires measuring health and well-being. Different models of the CIT were tested with confirmatory factor analyses and compared. A model with 18 first-order factors including SWB and psychological well-being (PWB) as higher-order factors showed the best model fit and replicated the traditional distinction of well-being in SWB and PWB. Furthermore, the single factor model of the BIT was confirmed. Both questionnaires demonstrated good reliability and construct validity. They can be recommended for the use in a German-speaking population to measure comprehensive well-being.
In der Forschung zu Wohlbefinden gibt es eine Vielzahl an Definitionen und Forschungssträngen (für eine Übersicht siehe Ryff & Keyes, 1995). All den Theorien gemeinsam ist die Frage: Was ist Wohlbefinden? Diesen unterschiedlichen Theorien folgend wird eine Vielzahl an Fragebögen verwendet, welche verschiedene Komponenten von Wohlbefinden messen. Für eine umfassende Erhebung war es bislang nötig, mehrere Messinstrumente gemeinsam einzusetzen. Su, Tay und Diener (2014) entwickelten den Fragebogen Comprehensive Inventory of Thriving (CIT) inklusive Kurzversion Brief Inventory of Thriving (BIT), welche den Anspruch erheben die zentralen theoretisch begründeten Aspekte von Wohlbefinden zu messen.
Ziel der vorliegenden Studie war es, das CIT und BIT für den deutschen Sprachraum zu validieren.
Aspekte von Wohlbefinden und deren Messung
Die Forschung zum Thema Wohlbefinden lässt sich in zwei Forschungsstränge unterteilen (Keyes, Shmotkin & Ryff, 2002). Nach hedonistischer Tradition wird subjektives Wohlbefinden (SWB) im Allgemeinen als die Präsenz von positiven Affekten, weitgehende Abwesenheit von negativen Affekten und Lebenszufriedenheit definiert. Nach eudaimonischer Tradition hingegen wird psychologisches Wohlbefinden (PWB) deutlich breiter konzeptualisiert. Hier geht es nicht nur um das Erleben von Glück, sondern auch darum, das Leben auf eine umfassende und zutiefst befriedigende Weise zu erleben oder seine Potenziale zu verwirklichen (Deci & Ryan, 2008). In Tabelle 1 werden etablierte Theorien zum Wohlbefinden (Diener, 1984; Ryan & Deci, 2000; Ryff, 1995; Scheier & Carver, 1985; Seligman, 2011) und entsprechende Messinstrumente dem CIT und BIT gegenübergestellt. Die Autorinnen und Autoren des CIT und BIT erhoben den Anspruch diese unterschiedlichen theoretischen Konzeptualisierungen von Wohlbefinden zu integrieren und legten ein umfassendes Messinstrument zur Analyse von Wohlbefinden vor.
Diener (1984) gab einen umfassenden Überblick über SWB, welches Glück, Lebenszufriedenheit und positive Affekte beinhaltet. Zusammenhänge von SWB mit Gesundheit und einer höheren Lebenserwartung konnten inzwischen empirisch mehrfach bestätigt werden (Diener & Chan, 2011).
Gemäß der Selbstbestimmungstheorie von Ryan und Deci (2000) entwickeln sich Menschen in Folge ihrer sozialen Umweltbedingungen. Ryan und Deci postulierten drei grundlegende psychologische Bedürfnisse: Kompetenz, Autonomie und soziale Eingebundenheit. Werden diese befriedigt, werden Aspekte wie Selbstmotivation, Selbstregulation und mentale Gesundheit gefördert, welche die Basis für PWB und Persönlichkeitsintegration darstellen. Su et al. (2014) postulierten, dass die besagten Grundbedürfnisse drei der CIT-Faktoren (zweiter Ordnung) – Kontrolle, Autonomie und Beziehung – abbilden (vgl. Tabelle 1).
Ryff (1995) definierte sechs theoriegeleitete Dimensionen von Wohlbefinden: Selbstakzeptanz (positive Einstellung gegenüber sich selbst), positive Beziehungen mit anderen Menschen (warme, zufriedenstellende und vertrauensvolle Beziehungen), Autonomie (Selbstbestimmtheit und Unabhängigkeit), Kontrolle der Umwelt (Kompetenz im Bewältigen der Umwelteinflüsse), Sinn (bzw. Ziele im Leben) und persönliches Wachstum (Gefühl einer kontinuierlichen Entwicklung). Die genannten sechs Faktoren wurden von Su et al. (2014) den Dimensionen SWB, Beziehung, Autonomie, Kontrolle, Sinn und Optimismus zugeordnet.
Seligman (2002, 2011) entwickelte das PERMA-Modell des Wohlbefindens. Es besteht aus den fünf Komponenten positive Emotionen, Engagement, Beziehung, Sinn und Erfolg. Die positiven Emotionen umfassen Lebenszufriedenheit, Glück und positive Erfahrungen; Engagement lässt sich mit dem Konzept des Flows (Csikszentmihalyi, 1985) vergleichen und positive zwischenmenschliche Beziehungen sowie Sinn und Bedeutung im Leben zu haben, sind ebenso Teil des Wohlbefindens wie Erfolge, resultierend aus einer Beharrlichkeit für längerfristige Ziele (Seligman, 2002, 2011).
Als weiteren wichtigen Aspekt von Wohlbefinden identifizierten Scheier und Carver bereits in den 80er Jahren Optimismus, welcher sich darüber hinaus als wichtiger Prädiktor für physische Gesundheit zeigte (Scheier & Carver, 1985).
All diese verschiedenen Aspekte von Wohlbefinden werden von Su et al. (2014) unter dem Begriff Thriving subsummiert. Thriving wird als „state of positive functioning as its fullest range – mentally, physically and socially“definiert (Su et al., 2014, S. 6). Es besteht aus sieben Komponenten, die sich in 18 Bereiche aufteilen: Beziehung (Unterstützung, Gemeinschaft, Vertrauen, Respekt, Einsamkeit, Zugehörigkeit), Engagement, Können (Fähigkeit, Lernen, Vollbringung, Selbstwirksamkeit, Selbstwert), Autonomie (Steuerung), Sinn (Zweck), Optimismus und SWB (Lebenszufriedenheit, positive und negative Gefühle). Damit ergänzen Su et al. (2014) die fünf Komponenten des PERMA-Modells (Seligman, 2002, 2011) um Optimismus (Scheier & Carver, 1985) und Autonomie (Pearlin & Schooler, 1978; Ryan & Deci, 2000; Ryff, 1995). Die den Theorien inhärenten Aspekte stellen die Kerndimensionen des Wohlbefindens und damit verwandten Konstrukten in der positiven Psychologie dar. Su et al. (2014) entwickelten daraus das CIT und die Kurzversion BIT als zeitsparende Alternative für die Messung von Wohlbefinden.
Die Entwicklung der englischsprachigen Instrumente ist im Originalartikel von Su et al. (2014) beschrieben. Die deutsche Version des CIT bzw. BIT sowie der Übersetzungsprozess sind auf Ed Dieners Homepage zu finden (Diener, 2014). Für die englische Version konnte eine theoriekonsistente Faktorenstruktur im Rahmen von Kreuzvalidierungsverfahren, gute interne Konsistenzen der Subskalen (CIT: .71 bis .96 und BIT: > .90) sowie unidimensionale und diskriminante Subskalen für die 54 Items (18 Subskalen mit je drei Items) des CIT und die 10 Items des BIT nachgewiesen werden. Die Items sind auf einer fünfstufigen Skala zu bewerten und rangieren zwischen 1 = stimme gar nicht zu und 5 = stimme völlig zu. Konvergente, diskriminante und inkrementelle Validität konnten demonstriert werden.
Ziele und Hypothesen
Ziel dieser Studie war die erstmalige Überprüfung der deutschen Versionen der Fragebögen CIT und BIT hinsichtlich ihrer (a) Reliabilität, (b) Faktorenstruktur und (c) Validität.
(a) Es wurde davon ausgegangen, dass sowohl die 18 Einzelfaktoren als auch die sieben Faktoren zweiter Ordnung in sich konsistent sind.
(b) Neben ökonomischen Vorteilen ist es vor allem die konzeptuelle Überlegung, welche den Fragebogen interessant macht und einen Mehrwert darstellt. Eine vielschichtige Analyse verschiedener Modelle mit einer Differenzierung der 18 Faktoren, der sieben Faktoren zweiter Ordnung sowie dem Superfaktor Thriving, welche verglichen und theoretisch begründet wurden, dienten als Basis für die Strukturgleichungsmodelle. Da Wohlbefinden traditionell in SWB und PWB unterteilt wird (Keyes et al., 2002; Ring, Höfer, McGee, Hickey & O’Boyle, 2007), bestand zusätzlich die Hypothese, dass ein Modell mit zwei Faktoren zweiter Ordnung (SWB und PWB) die zugrundeliegenden Strukturen besser darstellen würde, als nur mittels einem Faktor zweiter Ordnung (Thriving). Konzeptuell wurde SWB aus den drei Faktoren Lebenszufriedenheit, positive und negative Emotionen konstituiert und PWB aus den verbleibenden 15 Faktoren.
(c) Positive Korrelationen von mit Wohlbefinden verwandten Konstrukten (Selbstwirksamkeitsüberzeugung, Flourishing, Lebenszufriedenheit, Optimismus) und negative Korrelationen mit psychopathologischen Zuständen (wie Angst, Depression und Pessimismus) wurden angenommen. Außerdem wurde eine zusätzliche Varianzaufklärung gegenüber bereits bestehenden Fragebögen erwartet, welche nur die eben genannten einzelnen Facetten von Wohlbefinden abbilden, während sie im CIT bzw. BIT umfassend gemessen werden.
Methodik
Stichprobe
Die Gesamtstichprobe setzte sich aus drei deutschsprachigen Teilstichproben zusammen:
Stichprobe 1 (n = 317): Gelegenheitsstichprobe
Stichprobe 2 (n = 217): Akademikerinnen und Akademiker in Gesundheitsberufen
Stichprobe 3 (n = 506): Studierende
Stichprobe 1 entstand durch Beiträge in Foren und sozialen Netzwerken sowie durch E-Mails an Kolleginnen und Kollegen und Bekannte. Stichprobe 2 wurde durch Rundmails an Fachhochschulen für Gesundheitsberufe, Assistenzärzte und Assistenzärztinnen innerhalb Österreichs und Psychologen und Psychologinnen sowie Ärzte und Ärztinnen im gesamten deutschsprachigen Raum rekrutiert. Zur Generierung von Stichprobe 3 wurden E-Mails an einen Studierendenverteiler aller Fakultäten einer österreichischen Universität verschickt.
Die Gesamtstichprobe bestand zu 65 % aus Frauen zwischen 16 und 76 Jahren. Das Durchschnittsalter lag bei 31 Jahren (SD = 12.9), 40 % waren zwischen 16 und 24 Jahren alt, 35 % zwischen 25 und 39, 18 % zwischen 40 und 59 und 4 % 60+. 57 % der Personen hatten eine österreichische, 26 % eine deutsche, 9 % eine italienische und 3 % eine sonstige Staatsbürgerschaft. In einer Partnerschaft oder Ehe lebten 52 %, die andere Hälfte war alleinstehend. 22 % hatten ein bis zwei Kinder. 96 % machten Angaben über ihren höchsten Bildungsstatus: 39 % hatten ein Reifezeugnis, 36 % einen Universitätsabschluss, 8 % einen Pflichtschulabschluss, 7 % hatten ihre Berufsausbildung/Lehre abgeschlossen, 6 % gaben einen Fachhochschulabschluss an und die restlichen 1 % verfügten entweder über keinen oder einen oben nicht genannten Abschluss. 4 % der Personen machten keine Angaben zur Demographie. (Details zur Demographie finden sich im Elektronischen Supplement 1).
Die Gesamtstichprobe bestand nach Eliminierung statistischer Ausreißer (z ± 3.29; N = 8) aus 1 040 Personen. Die Stichprobengröße basiert auf den Empfehlungen von Tabachnick und Fidell (2007), welche 1 000 Probanden für Faktorenanalysen empfehlen, sowie von Bentler, der ein Verhältnis der Teilnehmenden mit den zu schätzenden Parametern in konfirmatorischen Faktorenanalysen (CFA) von 5:1 empfiehlt (Bentler & Chou, 1987). Für die CFA wurden die drei Stichproben zusammengelegt, um die oben genannten Voraussetzungen zu erfüllen. Für die Berechnung der Validierungen variierten die Stichprobengrößen.
Weder Alter noch Geschlecht nahmen Einfluss auf die Ergebnisse. Jedoch unterschied sich der Zusammenhang von Pessimismus und Wohlbefinden in Bezug auf den Bildungsstand: Pessimismus und Wohlbefinden korrelierten nur in den Stichproben 2 und 3 signifikant negativ miteinander.
Erhebungsinstrumente
Neben dem CIT und BIT wurden zur Bestimmung der Validität folgende Messinstrumente eingesetzt:
Zur Messung der Lebenszufriedenheit wurde die deutsche Satisfaction with Life Scale (SWLS) verwendet, welche fünf Items auf einer siebenstufigen Likertskala beinhaltet (Diener, Emmons, Larsen & Griffin, 1985; Glaesmer, Grande, Braehler & Roth, 2011). Die Reliabilität der Gesamtstichprobe lag bei α = .87.
Die Flourishing Scale (FS) misst Aspekte des PWB mit acht Items auf einer siebenstufigen Skala (Diener et al., 2010). Die Reliabilität lag bei α = .91.
Der Life-Orientation-Test (LOT-R) erfasst mit 10 Items Optimismus vs. Pessimismus auf einer fünfstufigen Likertskala (Glaesmer et al., 2012; Scheier, Carver & Bridges, 1994). Basierend auf den Empfehlungen von Herzberg, Glaesmer & Hoyer (2006) wurden Optimismus und Pessimismus getrennt analysiert. Die Reliabilität für Optimismus (LOT-R-O) lag bei α = .77 und für Pessimismus (LOT-R-P) bei α = .85.
Die Core Self-Evaluations Scale (CSES) besteht aus 12 Items, welche auf einer fünfstufigen Skala eingeschätzt werden. Sie misst die zentrale Selbstbewertung, welche die Charaktereigenschaft beschreibt, wie eine Person sich selbst und ihren Bezug zur Umwelt einschätzt (Albrecht, Paulus, Dilchert, Deller & Ones, 2013; Judge, Erez, Bono & Thoresen, 2003). Die Reliabilität lag bei α = .88.
Einschränkungen der Gesundheit wurden mit dem Patient Health Questionnaire (PHQ-9) (Gräfe, Zipfel, Herzog & Löwe, 2004) und der Generalized Anxiety Disorder Scale (GAD-7) (Löwe et al., 2008; Spitzer, Kroenke, Williams & Löwe, 2006) erhoben. Die Reliabilität lag bei α = .85 für den PHQ-9 und α = .87 für die GAD-7.
Alle verwendeten Instrumente gelten im internationalen und deutschsprachigen Raum als etabliert und entsprechen den psychometrischen Standards.
Datenanalyse
Die Daten wurden mittels IBM SPSS Statistics 22 und IBM SPSS AMOS 22 analysiert. Häufigkeiten, Mittelwerte, Standardabweichung, Schiefe und Kurtosis wurden zur Beschreibung der Populationscharakteristika bestimmt. Reliabilität (interne Konsistenzanalysen), Faktorenstruktur (CFA in AMOS), Konstruktvalidität (Pearson-Korrelationen) und Kriteriumsvalidität (Überprüfung der zusätzlichen Varianzaufklärung des CIT bzw. BIT gegenüber bereits bestehenden Messinstrumenten mittels hierarchischer Regressionsanalysen) wurden ermittelt. Unterschiede hinsichtlich der Modellgüte wurden mittels χ2-Differenztest auf Signifikanz geprüft.
Ergebnisse
Reliabilität
Die internen Reliabilitätskoeffizienten (Cronbachs α) der Thriving-Gesamtscores erwiesen sich als sehr gut für das CIT mit .96 und als gut für das BIT mit .85. Die Werte der 18 Subskalen des CIT befanden sich in einem ähnlich zufriedenstellenden bis sehr guten Bereich (von .72 für Gemeinschaft bis .95 für negative Gefühle) wie im englischsprachigen Original. Die Reliabilitätskoeffizienten der sieben Komponenten lagen zwischen .78 für Steuerung und .95 für SWB. Bei der deskriptiven Analyse ergab sich in der Betrachtung der 18 Subskalen hinsichtlich Schiefe und Kurtosis eine rechtsgipflige Tendenz. Insbesondere bei der Skala Unterstützung fielen die Werte dahingehend sehr deutlich aus. Die befragten Personen berichteten also im Mittel über vermehrtes Wohlbefinden, was sich tendenziell mit der Originalstudie (Su et al., 2014) deckt. In Tabelle 2 finden sich neben den Reliabilitätskoeffizienten auch die Mittelwerte, Schiefe und Kurtosis.
Faktorenstruktur
Zur Untersuchung der dem Konstrukt zugrundeliegenden Strukturen wurden CFA berechnet. Die Modellidentifikation sowie die resultierenden Kennwerte wurden nach den Empfehlungen von Byrne (2001) vorgenommen und eingeschätzt. Fünf theoriegeleitete Modelle wurden für das CIT berechnet und miteinander verglichen. Modell 1 bestand aus 18 Faktoren, Modell 2 aus 18 Faktoren und den sieben Faktoren zweiter Ordnung, Modell 3 umfasste 18 Faktoren und Thriving als Faktor zweiter Ordnung, Modell 4 wurde mittels 18 Faktoren, den sieben Faktoren zweiter Ordnung sowie Thriving als Superfaktor konstituiert und Modell 5 aus 18 Faktoren und SWB sowie PWB als zwei distinkte aber verwandte Faktoren zweiter Ordnung. In Modell 5 wurden Kovarianzen zwischen den Fehlervarianzen der 18 Faktoren eingefügt, um die sieben Faktoren zweiter Ordnung indirekt mit einzubeziehen. Beispielsweise wurden die Faktoren 1 – 6 (Unterstützung, Gemeinschaft, Vertrauen, Respekt, Einsamkeit, Zugehörigkeit) mittels 15 Fehlerkovarianzen verbunden, um den Faktor zweiter Ordnung (in diesem Beispiel Beziehung) darzustellen. 15 Faktoren (45 Items) sind dem PWB zugehörig, 3 Faktoren (9 Items) dem SWB.
Zunächst wurde das originale Modell 1 überprüft. Die sieben Komponenten wurden mittels Kovarianzen realisiert. Die Kennwerte erwiesen sich als nicht zufriedenstellend (Tabelle 3). Anschließend wurde Modell 2 realisiert. Dieses Modell konnte gute Kennwerte vorweisen (RMSEA = .046, TLI = .911; CFI = .917; χ2 = 4 336.366; df = 1 342). Aufgrund der theoretischen Konzeption, welche Thriving als Überbegriff für allgemeines Wohlbefindens subsummiert (Su et al., 2014), wurden zum Vergleich noch zwei weitere Modelle berechnet. Zunächst wurde Modell 3 überprüft, in welchem Thriving als Faktor zweiter Ordnung hinzukam. Die sieben Komponenten wurden in Form von Kovarianzen umgesetzt. Das Modell erzielte ebenfalls zufriedenstellende Kennwerte (RMSEA = .046, TLI = .913; CFI = .919; χ2 = 4 240.676; df = 1 336). Anschließend wurde dieses Modell noch um die sieben Komponenten in Form von Faktoren zweiter Ordnung ergänzt: Modell 4 wies keine bessere Modellgüte auf (RMSEA = .047, TLI = .908; CFI = .913; χ2 = 4 251.4; df = 1 356). Im Vergleich passte Modell 3 am besten auf die Daten, dann folgten Modell 2, Modell 4 und zuletzt mit Abstand Modell 1. Alle Modelle unterschieden sich signifikant (χ2-Differenztest; p < .001).
Das neu entwickelte Modell 5 mit den 18 Faktoren, Kovarianzen entsprechend den sieben theoretischen Komponenten und SWB sowie PWB als Faktoren zweiter Ordnung, erzielte den signifikant besten Modellfit: RMSEA = .045; TLI = .915; CFI = .921; χ2 = 4 159.26; df = 1 331. Alle Faktoren (bis auf den Faktor Zugehörigkeit mit .32) hatten substanzielle Ladungen zwischen .44 (Lernen) und .95 (Lebenszufriedenheit) auf SWB und PWB (Tabelle 4). Die Interkorrelation von SWB und PWB lag bei r = .92 (standardisiert). Die kleinsten Ladungen (< .5) erzielten die Faktoren Zugehörigkeit, Lernen, Steuerung und Gemeinschaft auf PWB.
Auch das BIT mit seiner unidimensionalen Struktur zeigte einen guten Modellfit (RMSEA = .050; TLI = .969; CFI = .977; χ2 = 117.90; df = 33). Darüber hinaus wurde für das BIT eine Kreuzvalidierung durchgeführt. Anhand der Gelegenheitsstichprobe wurde das Modell entwickelt und anschließend am restlichen Datensatz überprüft. In beiden Stichproben resultierte ein zufriedenstellender Modellfit. Details zu den Modellen sind in Tabelle 3 dargestellt.
Die χ2-Teststatistiken aller Modelle waren signifikant. Dies ist jedoch aufgrund der großen Stichprobe ein häufiges Phänomen in der Testung von Strukturgleichungsmodellen und lässt die anderen Kennwerte an Bedeutung für die Einschätzung der Modellgüte gewinnen (Byrne, 2001).
Validität
Zur Bestimmung der konvergenten Validität wurden das CIT bzw. BIT mit bereits etablierten, das Wohlbefinden (FS, LOT-R, CSES) und die Lebenszufriedenheit (SWLS) messenden Fragebögen korreliert. Die divergente Validität wurde mittels Korrelationen mit einem Angst- (GAD-7) und Depressionsscreening (PHQ-9) berechnet. Alle Interkorrelationen erwiesen sich als höchst signifikant (p < .001). Zudem ließ sich eine sehr hohe Interkorrelation der Kurz- mit der Langversion (r = .94; p = .001) konstatieren. Tabelle 4 bietet einen Überblick über die Koeffizienten.
Mittels hierarchischer schrittweiser Regressionsanalysen wurde die zusätzliche Varianzaufklärung des CIT bzw. BIT bestimmt. Das CIT klärte alleine für sich genommen 28 % der Varianz des GAD-Score (BIT: 26 %) und 39 % des PHQ-Score (BIT: 35 %) auf. Hinsichtlich der bereits bestehenden Fragebögen zeigte sich darüber hinaus eine signifikante zusätzliche Varianzaufklärung. Gegenüber dem LOT-R-P klärte das CIT beispielsweise 24 % und gegenüber der FS 8 % zusätzliche Varianz auf. Die geringste Varianzaufklärung wurde in Bezug auf die CSES (1 %) festgestellt. Details finden sich in Tabelle 5.
Diskussion
Ziel der vorliegenden Studie war eine ausführliche Überprüfung des CIT und BIT hinsichtlich psychometrischer Gütekriterien und theoretischer Modelle für eine Anwendung im deutschen Sprachraum. Die Ergebnisse zeigen, dass es sich auch bei den deutschsprachigen Versionen des CIT und BIT um zwei ökonomische, reliable und valide Fragebögen handelt, welche für ein breites Anwendungsspektrum genutzt werden können.
Die Reliabilitätskennwerte waren rundum zufriedenstellend und zeigten eine verlässliche Messung aller Faktoren und Skalen: Die sieben Aspekte des Wohlbefindens wiesen bis auf Steuerung (.78) gute Werte > .8 bis sehr gute Werte > .9 (SWB) auf. Die Interkorrelationen fielen wie erwartet aus. Die niedrigsten Interkorrelationen waren mit dem LOT-R zu verzeichnen. Die zusätzliche Varianzaufklärung des CIT gegenüber dem LOT-R zeigte ebenso, dass Optimismus und Pessimismus nur einen verhältnismäßig kleinen Teilaspekt des Wohlbefindens abbilden.
Ein Hauptaugenmerk der Validierungsstudie lag auf dem Vergleich verschiedener Strukturgleichungsmodelle. Mittels CFA konnte eine gute Passung der Daten auf die adaptierten Modelle gezeigt werden. Das in der Originalversion angenommene 18-Faktoren Modell 1 wies die signifikant geringste Modellgüte auf. Zur Optimierung der Darstellung des theoretischen Modells sowie zur Differenzierung des Einflusses des Superfaktors und der sieben Komponenten wurde ein weiteres Modell 3, mit den 18 Faktoren und Thriving als Faktor zweiter Ordnung, gerechnet. Aufgrund der signifikanten Überlegenheit gegenüber Modell 2 lässt sich schlussfolgern, dass der Einzelfaktor Thriving die Gegebenheiten besser abbildet als die sieben Komponenten. Aufbauend auf die theoretische Zweigliederung des Wohlbefindens in SWB und PWB (Keyes et al., 2002; Ring et al., 2007) wurde die Hypothese geprüft, ob die Zuordnung der 18 Faktoren zu zwei Faktoren (SWB und PWB) zweiter Ordnung eine weitere Verbesserung der Modellgüte bewirken würde. Modell 5 erwies sich tatsächlich als signifikant besser als die anderen Modelle, sodass trotz der hohen Interkorrelation von SWB und PWB die Zweiteilung des Wohlbefindens zu einer besseren Abbildung der Gegebenheiten führte, als mittels dem Einzelfaktor Thriving (Modell 3).
Auch die einfaktorielle Kurzversion BIT zeigte sehr zufriedenstellende Kennwerte. TLI und CFI waren noch höher als die des CIT. Die Kurzversion ist aufgrund des Modellfits sowie einer hohen Interkorrelation mit dem CIT eine empfehlenswerte Alternative, wenn man nicht auf die Inhalte der Subskalen zurückgreifen möchte, sondern auf einen allgemeinen Wohlbefindensindikator. Insbesondere als Alternative zur FS (zusätzliche Varianzaufklärung von 8 %) wäre das BIT zu empfehlen. In Bezug auf die niedrige zusätzliche Varianzaufklärung des CIT bzw. BIT gegenüber der CSES muss bei der Auswahl des geeigneteren Instruments der Inhalt des interessierenden Bereichs spezifiziert werden. Vorteil des CIT sind auch hier die differenzierten 18 Aspekte von Wohlbefinden, welche sich darüber hinaus nicht nur einzeln, sondern auch als sieben umfassendere Komponenten oder als allgemeinen Wohlbefindensindikator analysieren lassen. Das CIT lässt somit mehr Spielraum in Ergebnisauswertung und Interpretation und bringt durch die Vereinigung der Subskalen in nur einem Messinstrument zudem ökonomische Vorteile gegenüber den anderen Messinstrumenten.
Eine Limitation des unidimensionalen BIT besteht darin, dass seine Items nur 10 der theoretisch abgeleiteten 18 Dimensionen von Wohlbefinden abbilden (Tabelle 1). Alle sieben Komponenten bis auf Autonomie/Steuerung (Faktor zweiter Ordnung im CIT) werden im BIT durch ein oder mehrere Items erhoben. Eine dahingehende Reflexion, ob eine Ergänzung oder Substitution von Items sinnvoll wäre, könnte Thema künftiger Forschung sein. Bezogen auf das CIT bzw. BIT sind hinsichtlich der Item- und Skalenkonstruktion außerdem kulturelle Unterschiede zu reflektieren. Die Faktoren Gemeinschaft und Zugehörigkeit enthalten einige Items, welche die Nachbarschaft bzw. den Wohnort betreffen. Diese Thematik ist möglicherweise im deutschen Sprachraum für das Wohlbefinden nicht so bedeutsam, wie es im amerikanischen Sprachraum der Fall ist. Beispielitems dieser Skalen sind: „Ich lade Nachbarn zu mir nach Hause ein“ (Gemeinschaft); „Ich fühle mich meiner Gemeinde/meinem Viertel zugehörig“ (Zugehörigkeit). Möglicherweise liegen hierin auch die verhältnismäßig niedrigen Faktorladungen (Gemeinschaft mit .46 und Zugehörigkeit mit .32) begründet.
Einschränkend muss erwähnt werden, dass die Stichprobe vermehrt Frauen und höher gebildete Personen umfasste, welche zu einem gewissen Teil aus Gesundheitsberufen stammten. Wir gehen jedoch davon aus, dass in der Stichprobe genügend Varianz vorhanden ist, um die Stabilität der Faktorenanalyse gewährleisten zu können.
Einen wichtigen Diskussionspunkt stellt die theoretische Konzeption des Wohlbefindens dar. Während die eine Konzeption von einer Zweigliederung des Wohlbefindens in SWB und PWB ausgeht und beide Teilaspekte als gleich bedeutsam erachtet, gibt es eine andere Form der Interpretation, welche SWB als eine Teilkomponente von PWB betrachtet. In letzterer trägt SWB zusammen mit den anderen Komponenten (Beziehung, Sinn, etc.) zu PWB bei. Su et al. (2014) sprechen nicht explizit von der Summation der sechs Teilaspekte zu PWB und der Differenzierung des SWB. Es wird davon ausgegangen, dass (einige der) Faktoren des PWB gleichzeitig auch auf SWB laden, und hohe Interkorrelationen bestehen (Keyes et al., 2002; Ring et al., 2007). Allerdings erwies sich in vorliegender Studie das Modell 5 mit der Zweigliederung in SWB und PWB trotz der hohen Interkorrelation von .92 als signifikant besser als alle anderen getesteten Modelle. Insofern scheint die traditionelle Konzeption der Trennung in SWB und PWB im deutschsprachigen Raum passend. Sowohl aus konzeptueller als auch aus faktorenanalytischer Sicht ist die Differenzierung von Wohlbefinden in SWB und PWB gerechtfertigt. Künftige Studien sind dennoch angehalten zu prüfen, inwiefern sich das Modell 5 replizieren lässt.
Mit dem CIT und BIT stehen nun auch im deutschsprachigen Raum zwei wissenschaftlich fundierte und vielschichtige Messinstrumente zur Verfügung, welche das Wohlbefinden umfassend erheben. Die beiden Fragebögen sind reliable und valide Messinstrumente und verfügen über sehr gute psychometrische Kennwerte. Mit drei Items pro 18 Faktoren (CIT) bzw. 10 Items insgesamt (BIT) kann Thriving differenziert und ökonomisch erfasst werden.
Elektronische Supplemente (ESM)
Die elektronischen Supplemente sind mit der Online-Version dieses Artikels verfügbar unter http://dx-doi.org/10.1026/0012-1924/a000174
Die Finanzierung des Forschungsprojekts erfolgte durch den Austrian Science Fund (FWF): Projektnummer P27228-G22.
Literatur
(2013). Construct- and criterion-related validity of the German Core Self-Evaluations Scale: A multi-study investigation. Journal of Personnel Psychology, 12, 85 – 91.
(1987). Practical issues in structural modeling. Sociological Methods & Research, 16, 78 – 117.
(2001). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates Publishers.
(1985). Das flow-Erlebnis: Jenseits von Angst und Langeweile: Im Tun aufgehen. Stuttgart: Klett-Cotta.
(2008). Hedonia, eudaimonia, and well-being: an introduction. Journal of Happiness Studies, 9, 1 – 11.
(1984). Subjective well-being. Psychological Bulletin, 95, 542 – 575.
(2014). Comprehensive Inventory of Thriving (CIT) and Brief Inventory of Thriving (BIT). Retrieved May 1, 2015, from http://internal.psychology.illinois.edu/~ediener/CIT_BIT.html
(2011). Happy people live longer: Subjective well‐being contributes to health and longevity. Applied Psychology: Health and Well-Being, 3, 1 – 43.
(1985). The satisfaction with life scale. Journal of Personality Assessment, 49, 71 – 75.
(2010). New well-being measures: Short scales to assess flourishing and positive and negative feelings. Social Indicators Research, 97, 143 – 156.
(2011). The German version of the Satisfaction With Life Scale (SWLS). Psychometric properties, validity, and population-based norms. European Journal of Psychological Assessment, 27, 127 – 132.
(2012). Psychometric properties and population-based norms of the Life Orientation Test Revised (LOT-R). British Journal of Health Psychology, 17, 432 – 445.
(2004). Screening psychischer Störungen mit dem „Gesundheitsfragebogen für Patienten (PHQ-D)“: Ergebnisse der deutschen Validierungsstudie. Diagnostica, 50, 171 – 181.
(2006). Separating optimism and pessimism: A robust psychometric analysis of the revised Life Orientation Test (LOT-R). Psychological Assessment, 18, 433 – 438.
(2003). The Core Self-Evaluatons Scale: Development of a measure. Personnel Psychology, 56, 303 – 331.
(2002). Optimizing well-being: The empirical encounter of two traditions. Journal of Personality and Social Psychology, 82, 1007 – 1022.
(2008). Validation and standardization of the Generalized Anxiety Disorder Screener (GAD-7) in the general population. Medical Care, 46, 266 – 274.
(1978). The structure of coping. Journal of Health and Social Behavior, 19, 2 – 21.
(2007). Individual quality of life: can it be accounted for by psychological or subjective well-being? Social Indicators Research, 82, 443 – 461.
(2000). Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being. American Psychologist, 55, 68 – 78.
(1995). Psychological well-being in adult life. Current Directions in Psychological Science, 4, 99 – 104.
(1995). The structure of psychological well-being revisited. Journal of Personality and Social Psychology, 69, 719 – 727.
(1985). Optimism, coping, and health: Assessment and implications of generalized outcome expectancies. Health Psychology, 4, 219 – 247.
(1994). Distinguishing optimism from neuroticism (and trait anxiety, self-mastery, and self-esteem): A reevaluation of the Life Orientation Test. Journal of Personality and Social Psychology, 67, 1063 – 1078.
(2002). Authentic happiness: Using the new positive psychology to realize your potential for lasting fulfillment. New York, NY: Free Press.
(2011). Flourish: A visionary new understanding of happiness and well-being. New York, NY: Free Press.
(2006). A brief measure for assessing generalized anxiety disorder: The GAD-7. Archives of Internal Medicine, 166, 1092 – 1097.
(2014). The development and validation of the Comprehensive Inventory of Thriving (CIT) and the Brief Inventory of Thriving (BIT). Applied Psychology: Health & Well-Being, 6, 251 – 279.
(2007). Using multivariate statistics (5th ed.). Boston, MA: Allyn & Bacon/Pearson Education.
