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Empirische Studie 69

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al., 1998). Die Selbstbeurteilungsversion hat eine gute interne Konsistenz (Cronbach

Alpha .86) und korreliert signifikant mit anderen Messinstrumenten zur Erfassung der

Angst (Bandelow, 2000).

Aus diesen drei Fragebogenmaßen wurde bei der Berechnung des Pfadana-

lysemodells die latente Variable „Therapieergebnis“ gebildet. Zur Bestimmung des

Therapieergebnisses wurden die Differenzen aus Post-Messung und dem jeweils

ersten Messzeitpunkt gebildet.

Statistische Datenanalyse

Die statistischen Analysen wurden mit den Softwareprogrammen SPSS 19 (SPSS

Inc., Chicago, IL, USA) und SmartPLS (Ringle, et al., 2006) durchgeführt. Die „Partial

Least Squares“ (PLS) Pfadanalyse ist ein statistisches Verfahren zur Schätzung von

Kausalmodellen. Dabei wird versucht, die tatsächlichen Fallwerte für ein Kausal-

modell mit Hilfe der Least-Squares-Schätzung genau zu prognostizieren. Durch die

Verknüpfung hypothetischer Konstrukte mit direkt messbaren Größen, die als deren

Indikatoren bezeichnet werden, können latente Variablen gebildet werden. PLS kann

dann Kausalketten zwischen diesen latenten Variablen überprüfen, was wiederum

Rückschlüsse auf Zusammenhänge mit den entsprechenden Indikatoren erlaubt.

Nachdem Schätzwerte für die latenten Variablen feststehen, erfolgt die Bestimmung

der Faktorladungen und Pfadkoeffizienten mittels der Kleinste-Quadrate-Regression.

Danach werden Mittelwerte und Parameter der Regressionsfunktionen geschätzt.

Das Partial-Least-Squares-Verfahren wurde der Kovarianzstrukturanalyse vorge-

zogen, da aufgrund der partiellen Schätzung einzelner Elemente des Kausalmodells

weniger empirisch erhobene Fälle benötigt werden (Chin & Newsted, 1999). Eine

Limitierung von PLS ist jedoch, dass die anhand dieser Analysen getroffenen

Aussagen nur auf die hier aufgestellten Kausalmodelle bezogen werden dürfen,

wodurch die Generalisierbarkeit der Ergebnisse eingeschränkt ist.

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