Wolfgang Plaute+ Lebenspraktische Fertigkeiten bei Geistig- und Mehrfachbehinderten

nen Autoren als die beste Methode zur quantitativen Bestimmung von Ergeb­nissen aus Einzelfallstudien angeführt (vgl. Gingerich 1984, White et al. 1989). Die Effekt-Stärke d wird nach folgender Formel berechnet:

d=(X,-X)/SD.

led

In dieser Formel gibt X, den Mittelwert der Treatmentphase, X_ den Mittelwert der Baseline und SD, die gepoolte Standardabweichung zwischen Treat­ment- und Baselinephase an. Die gepoolte Varianz SD, ‚wird nach folgender For­mel berechnet(vgl. Glass 1976):

De [m- 1S)?+(mn,- 1)(S)*/(nm,+n,-2)

Das so berechnete Maß der”Effekt-Stär­ke” ist eine standardisierte Größe und kann als die Anzahl der Standardabwei­chungen interpretiert werden, um die sich Treatment- und Baselinephase un­terscheiden(vgl. White et al. 1989). Die Berechnung der Effekt-Stärke d nach dieser Formel geht davon aus, daß keine besondere Datenstruktur(z.B. Trends) erkennbar ist, was in den vorliegenden Studien auch nicht der Fall ist. Indiesen Studien wird meist ein Multiple­Baseline-Design über Personen oder Si­tuationen verwendet. Um die Anzahl der Meßpunkte zu erhöhen, ist es möglich, verschiedene Baselines zusammenzufas­sen. Die Festlegung, welche Baselines miteinander kombiniert werden können, erfolgt dabei nach theoretischen und inhaltlichen Kriterien. Nach ausführli­chen, inhaltlichen Analysen der Studien (vgl. auch Westling& Floyd 1990) kann zunächst festgestellt werden, daß in je­dem Fall ein hoher Leistungszuwachs erzielt wurde, unabhängig von der Me­thode des Trainings. Es wird daher in dieser Studie darauf verzichtet, jede Trainingsmethode getrennt zu erheben. Als Treatmentvariable wird lediglich er­hoben, ob es sich bei dem jeweiligen Training um a) reines Simulationstrai­ning, b) reines In- Vivo-Training, c) einer Kombination aus a)+ b) oder d) um ”General-Case-Method” handelt.

Bei genügend großer Anzahl an Meß­punkten und ausreichender Varianz der Daten kann auch für jede Baseline die

Effekt-Stärke berechnet werden. Es ist allerdings darauf zu achten, daß die Baselines unabhängig voneinander sind (vgl. White et al. 1989). So werden nur beizwei Studien(McDonnell& Ferguson 1986; Sprague& Horner 1984) je zwei Trainings-Ergebnisse unterschieden, da die beiden Methoden bei verschiedenen Versuchspersonen durchgeführt wurden und zu unterschiedlichen Ergebnissen führten. Für alle anderen Studien wird jeweils nur ein Gesamt-Ergebnis berück­sichtigt.

Einzelne Studien sind nicht als Einzel­fallstudien angelegt(vgl. Marchettietal. 1984; Marchettietal. 1983; Matson 1986) und berichten F-Werte als Ergebnis. Mit Hilfe des Computer-Programms”Meta Analysis Version 5.1"(vgl. Scharzer 1988) können diese F-Werte sehreinfach in Effekt-Stärken umgewandelt werden.

Meta-Analyse

Wie bereits angesprochen, werden die Ergebnisse der Primäruntersuchungen durch Effekt-Stärken ausgedrückt; dar­über hinaus werden verschiedene Varia­blen der einzelnen Untersuchungen er­hoben und statistisch analysiert. Die untersuchten Studien weisen meist drei charakteristische Phasen auf: 1. Baseline-Phase, 2. Trainings-Phase und 3. Generalisations-Phase(nicht in allen Studien).‘ In den meisten Studien liegen für jede dieser drei Phasen Daten-Punkte(in gra­phischer Form) vor, so daß nach der oben beschriebenen Methode drei verschiede­ne Effekt-Stärken berechnet werden. Effekt-Stärke 1(efl): gibt den Effekt zwischen abgeschlossenem Training und der Baseline(Tr-Bl) an. Diese Effekt­Stärke zeigt den eigentlichen Effekt des Trainings. Häufig wurden nach Beendi­gung des Trainings die Leistungen in eigenen Einheiten ermittelt, war dies nicht der Fall, wurden die letzten fünf Meß­punkte des Trainingsprogrammes als Er­gebnis des Trainings gewertet. Effekt-Stärke 2(ef2): stellt den Unter­schied zwischen der Generalisations­phase und der Baseline(Ge-Bl) dar.

HEILPÄDAGOGISCHE FORSCHUNG Band XVIII, Heft 1, 1992

Selbstverständlich istdieses Ergebnis ab­hängig von der Höhe der Trainingslei­stung und spielt in weiteren Untersu­chungen keine besondere Rolle. Die Er­mittlung dieser Leistung ist jedoch Vor­aussetzung, um die Effekt-Stärke 3 be­rechnen zu können.

Effekt-Stärke 3(ef3): beschreibt den Un­terschied zwischen der Trainingssituation und der Generalisationsphase(Tr-Ge). Damit wird ausgedrückt, wieviel der er­lernten Trainingsleistung auf neue, unge­übte Situationen übertragen werden kann.

In Tabelle 2 sind für jede Studie die An­zahl der zur weiteren Berechnung erho­benen Meßpunkte der drei Phasen(Base­line(n), Training(n_,) und Generalisation (n_„)), die drei Effekt-Stärken und die Interrater-Reliabilität für die abhängige Variable angegeben.

Nicht in allen Studien wurde die Lei­stung in Generalisationsphasen getestet bzw. konnte nicht immer klar aus den Daten herausgearbeitet werden, so daß für manche Studien nur die Daten der Trainingsphasen vorliegen und daher auch nur die Effekt-Stärke 1 berechnet werden konnte.

In Tabelle 3 sind die wichtigsten deskrip­tiven Daten(Mittelwert, Modalwert, Mi­nimum, Standardfehler, Standardabwei­chung, Maximum, Median, Varianz und Anzahl der Fälle) der drei Effekt-Stärken dargestellt.

Der Mittelwert der Effekt-Stärke 1 gibt die durchschnittliche Effekt-Stärke für den Erfolg des Trainings an und beträgt 5.279. Danach liegen die Leistungen nach dem Training durchschnittlich mehrals 5 Standardabweichungen über den Leistun­gen der Baselinephase. Die niederste Effekt-Stärke beträgt 0.52(Horner et al. 1986) und die höchste 15.02(Bourbeau et al. 1986). Bei herkömmlichen Effekt­Stärken von 0.3 bis 0.5 in den Sozial­wissenschaften wird dieses Ergebnisnoch ausführlich zu diskutieren sein.

Die Effekt-Stärken bezüglich der Gene­ralisationsphasen korreliert hoch mit den Ergebnissen des Trainings(r=.8843; p=.000). Je höher die Trainingsleistungen sind, umso höher sind auch die Generalisa­tionsleistungen. Durchschnittlich sind die

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