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Skala zu studentischen Besorgtheits-, Vermeidungs- und Aufgeregtheitskognitionen bezüglich statistischer Anforderungen in erziehungswissenschaftlichen Lehr-Lern-Kontexten

 PSYNDEX Tests-Dokument: 9007626
 

BEVAST-EWL - Skala zu studentischen Besorgtheits-, Vermeidungs- und Aufgeregtheitskognitionen bezüglich statistischer Anforderungen in erziehungswissenschaftlichen Lehr-Lern-Kontexten (PSYNDEX Tests Review)

 

Scale for Measuring Education Science Students' Worry, Avoidance, and Emotionality Cognitions Encountering Statistical Demands/author

 Faber, G., Drexler, H., Stappert, A. & Eichhorn, J.
 (2018). Measuring education science students' statistics anxiety. Conceptual framework, methodological considerations, and empirical analyses. In R. V. Nata (Ed.), Progress in education. Volume 51 (in press). New York: Nova Science Publishers.

Online im Internet: https://www.testarchiv.eu/

 Bezugsquelle: Das Verfahren ist im "Elektronischen Testarchiv" des ZPID enthalten und steht unter der Creative Commons-Lizenz "Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)" ; es kann für nichtkommerzielle Forschungs- und Unterrichtszwecke kostenlos eingesetzt werden. ; URL: https://www.testarchiv.eu/ ; Stand: 1.11.2018.
 Adresse(n): o Dr. Günter Faber, Institut für Pädagogische Psychologie, Leibniz Universität Hannover, Schloßwender Straße 1, D-30159 Hannover ; E-Mail: faber@psychologie.uni-hannover.de ; URL: http://www.psychologie.uni-hannover.de/guenter_faber.html ; Stand: 30.8.2016
o Dr. Heike Drexler, Leibniz Universität Hannover, Institut für Psychologie, Schloßwender Straße 1, D-30159 Hannover ; E-Mail: drexler@psychologie.uni-hannover.de ; URL: https://www.psychologie.uni-hannover.de/drexler.html ; Stand: 06.06.2018
o MA Alexander Stappert, Universität Vechta, Arbeitsbereich Sozial- und Erziehungswissenschaften, Driverstraße 22, D-49377 Vechta ; E-Mail: alexander.stappert@uni-vechta.de ; URL: https://www.uni-vechta.de/soziale-arbeit/mitglieder/alexander-stappert/ ; Stand: 06.06.2018
 

Abstract

Diagnostische Zielsetzung:
Die Skala soll das von Studierenden realisierte Ausmaß an subjektiver Besorgtheit und Aufgeregtheit, ebenso an entsprechenden Vermeidungstendenzen im Hinblick auf die Bewältigung statistischer Anforderungen im Kontext erziehungswissenschaftlicher Lehr-Lernkontexte erfassen.


Aufbau:
Die Skala setzt sich aus 17 vierstufigen Schätzitems zusammen. Die Antworten sind im geschlossenen Schätzformat vierstufig vorgegeben: "Stimmt gar nicht" bis "stimmt genau". Die Itemscores (1-4) werden zu einem Summenwert zusammengefasst.


Grundlagen und Konstruktion:
Die Testkonstruktion orientierte sich an den Kriterien der Klassischen Testtheorie. Die Skala wurde im universitären Kontext von Studierenden im 1. bzw. 2. Studiengangssemester bearbeitet. Die Daten wurden zunächst an einer Konstruktionsstichprobe (N = 113; 94 weiblich, 19 männlich), ein Jahr später erneut an einer Validierungsstichprobe (N = 87; 74 weiblich, 13 männlich) erhoben. Die Datenerhebung erfolgte jeweils anonymisiert im Rahmen einer forschungsmethodischen Vorlesung. Das Ergebnis einer Hauptkomponentenanalyse erbrachte für die Konstruktionsstichprobe ein einfaktorielles Ladungsmuster mit 43.44% Varianzaufklärung und sehr hohe Faktorladungen der Items. Die part-whole-korrigierten Trennschärfen liegen in einem guten bis hervorragenden Wertebereich (rit = .44-.70). Auf dieser Basis wurde eine entsprechende Skala mit allen 17 Items gebildet. Ergänzend wurden für die Konstruktionsstichprobe provisorische Analyseskalen für die einzelnen Reaktionskomponenten gebildet. Die Summenwerte dieser Skalen korrelieren erwartungsgemäß ausnehmend hoch (Besorgtheit/Aufgeregtheit r = .80, Besorgtheit/ Vermeidung r = .72, Aufgeregtheit/Vermeidung r = .69, p < .001). In der Validierungsstichprobe ließ sich diese einfaktorielle Skalenstruktur vollends bestätigen, wobei das Ergebnis einer Hauptkomponentenanalyse 52.64% der Itemvarianz aufklären konnte.


Empirische Prüfung und Gütekriterien:
Reliabilität: Die interne Konsistenz (Cronbachs Alpha) fiel für diese Skala in beiden Untersuchungsstichproben zureichend aus (Alpha = .49-.76).
Validität: Die Beziehungen der Skala zu ausgewählt herangezogenen Leistungsmaßen und kognitiv-motivationalen Bezugsvariablen fielen konzeptuell erwartungsgemäß aus. Dabei fand sich lediglich ein geringfügiger Zusammenhang mit dem verbalen Selbstkonzept der Studierenden, was einstweilen für den domänespezifischen Messanspruch der Skala spricht.
Normen: Das Verfahren ist nicht normiert. Es wurden Mittelwerte und Standardabweichungen der Konstruktionsstichprobe als Referenzwerte berechnet.

 

Testkonzept

 

Theoretischer Hintergrund

Als ein hochschuldidaktisch besonders herausfordernder Lernbereich muss seit Längerem die forschungsmethodische, insbesondere die statistische Ausbildung in den sozial- und bildungswissenschaftlichen Studiengängen gelten. Denn von den betroffenen Studierenden scheint die Auseinandersetzung mit statistischen Lernanforderungen zumeist als ernsthaftes Problem wahrgenommen zu werden. So zeigen sich grundlegend aversive Einstellungen gegenüber der Notwendigkeit und Nützlichkeit statistischer Analysemethoden (Heemskerk, 1975; Schulmeister, 2004), Misserfolgsbefürchtungen bezüglich des Verständnisses des Lernstoffs sowie Prüfungsängste hinsichtlich der obligaten Methodenklausur sind verhältnismäßig weit verbreitet und stark ausgeprägt (Abel, 1999; Gruber & Renkl, 1996; Renkl, 1994; Stark & Mandl, 2000). Der Lern- und Prüfungsgegenstand löst offenbar per se schon bei zahlreichen Studierenden erhebliche motivationale und emotionale Vorbehalte aus, die sich absehbar lernabträglich auswirken können. Die konzeptuelle Aufarbeitung und empirische Klärung dieses domänespezifischen Phänomens stellt hochschuldidaktisch daher ein dringendes Erfordernis dar. Entsprechende Forschungsbemühungen haben national wie international mittlerweile eine fortschreitend differenziertere, forschungsmethodisch auch zusehends elaborierte Arbeitsperspektive zur umfassenden Analyse studentischer Statistikangst entwickeln können (Onwuegbuzie & Wilson, 2003).
Konzeptuell lässt sich die Statistikangst von Studierenden als domänespezifische Ausprägung des Leistungsangstkonstrukts fassen (Rost & Schermer, 1989; Schwarzer, 2000). Demgemäß sollte sie sich prinzipiell mehrdimensional durch das komplexe Zusammenspiel kognitiver Besorgtheits-, emotionaler Aufgeregtheits- und physiologischer Erregungskomponenten manifestieren (Hodapp & Benson, 1997; Zeidner, 1991) und in dem Maße verstärkt auftreten, in dem Studierende befürchten müssen, jedwede statistische Anforderung im Kontext ihres Studiengangs nicht oder nicht mehr erfolgreich bewältigen zu können (Cruise, Cash, & Bolton, 1985). Kognitiv-motivational ist mit dem Konstrukt Statistikangst auf die individuelle Entwicklung niedriger Kompetenz- und Kontrollerwartungen, komplementär auch auf die Ausbildung erhöhter Bedrohungserwartungen und die mangelnde Verfügbarkeit adaptiver Copingstrategien verwiesen (Schunk & Zimmerman, 2006; Zeidner, 1998). Vor dem Hintergrund der umfänglichen und konsistenten Befundlage, die in den vergangenen Jahrzehnten in der Leistungsangstforschung aufgelaufen ist, muss davon ausgegangen werden, dass sich in erster Linie die Besorgtheitskognitionen lern- und leistungsbeeinträchtigend auswirken (Embse, Jester, Roy & Post, 2018). Sie gehen in der Regel verstärkt mit aufgabenirrelevanten Gedanken (Schwarzer, 1996) einher, die wiederum die exekutiven Ressourcen der Lerner binden und eine angemessene Aufgabenbearbeitung erschweren können (Schwarzer, 2000; Zeidner & Matthews, 2005).
Die Forschung zur Statistikangst hat die Besorgtheitskognitionen der Studierenden bislang allerdings eher marginal abgehandelt und sich bei der Operationalisierung des Konstrukts mehrheitlich auf emotionale und physiologische, mitunter auch unspezifisch belassene Befindlichkeiten konzentriert. So wird die Statistikangst in der weit verbreiteten "Statistical Anxiety Rating Scale" (Cruise et al., 1985), für die inzwischen auch eine adaptierte deutschsprachige Fassung vorliegt (Macher, Paechter & Papousek, 2015; Papousek et al., 2012), sehr differenziert im Hinblick auf einschlägige Anwendungs- und Anforderungsmomente des universitären Lehr-Lern-Geschehens erfragt - allerdings ohne die möglichen kognitiven, emotionalen oder physiologischen Manifestationsebenen des individuellen Angsterlebens zu unterscheiden. In ähnlicher Weise erfassen das von Zeidner (1991) vorgelegte "Statistics Anxiety Inventory", die "Statistical Anxiety Scale" von Vigil-Colet, Lorenzo-Seva und Condon (2008), das "Statistics Anxiety Measure" von Earp (2007) sowie die "Comprehensive Anxiety Response Evaluation" von Griffith und Kollegen (2014) das Merkmal ausführlich anhand typischer Anwendungs- und Prüfungssituationen, mit denen die alltägliche Begegnung der Studierenden mit Statistik zureichend kontextvalide repräsentiert sein dürfte. Aber auch ihre Operationalisierungen und Antwortformate lassen die verschiedenen Reaktionskomponenten weithin unbeachtet. Zudem dürfte es in Anbetracht entsprechender Untersuchungsbefunde nicht unproblematisch sein, wenn die in diesen Verfahren dargebotenen Antwortformate explizit den Angstbegriff verwenden. Allein dadurch könnten die Angaben ängstlicher Studierender bereits implizit beeinflusst werden, was die Validität der erhaltenen Antworten ernsthaft in Frage stellen dürfte (Bar-Haim, Lamy, Pergamin, Bakermans-Kranenburg & van Ijzendorn, 2007; Mathews & MacLeod, 2002). Demgegenüber finden sich in der klassischen Leistungsangstforschung verschiedene Untersuchungen, die bereits bewährte Instrumente zur Erfassung leistungsängstlicher Besorgtheits- und Aufgeregtheitskognitionen an den Bereich statistischen Lernens angepasst und das Statistikangstkonstrukt reaktionsspezifisch analysiert haben (Benson, Bandalos & Hutchinson, 1994; Finney & Schraw, 2003; Gonzalez, Rodrigez, Failde & Carrera, 2016; Hong & Karstensson, 2002). Obschon ihre Ergebnisse verhältnismäßig hohe Korrelationen zwischen den verwendeten Besorgtheits- und Aufgeregtheitsmaßen belegen, einzelne Studien die betreffenden Subskalen dementsprechend auch zu Summenscores zusammenfassen, reflektieren die zugrundeliegenden Operationalisierungen doch eine explizit kognitive und emotionale Konstruktperspektive. Dabei haben diese Studien aber als potenziell angstauslösende Situation zumeist nur eine bevorstehende statistische Prüfung thematisiert - und die mögliche Bandbreite statistisch kritischer Ereignisse im Studienalltag erheblich vernachlässigt. Somit befassen sich mit dem Konstrukt Statistikangst zwei Forschungslinien, die in jeweils eigener Gewichtung eher eine kontext- oder reaktionsspezifische Differenzierung des Merkmals fokussieren und bislang weitgehend unabhängig voneinander operieren. Konzeptuell riskieren beide Ansätze auf die eine oder andere Art indes unnötige Einschränkungen in der inhaltlichen Validität ihrer Methoden und Befunde (Haynes, Richard & Kubany, 1995). Demnach sollten künftige Forschungsaktivitäten die Stärken beider Forschungslinien zu integrieren versuchen und sich verstärkt um die Entwicklung von Erhebungsinstrumenten bemühen, mit denen die Statistikangst von Studierenden gleichermaßen differenziert im Hinblick auf die typischerweise problematischen Anwendungs- bzw. Prüfungssituationen und die individuell maßgeblichen Manifestationsebenen ihres Leistungsangsterlebens erfasst werden kann.
Darüber hinaus zeichnet sich aber auch noch Entwicklungsbedarf in der konzeptuellen Differenzierung und Operationalisierung der kognitiven Leistungsangstreaktionen ab. Denn bereits in den Anfängen empirischer Leistungsangstforschung haben Mandler und Sarason (1952) auf die Bedeutung individueller Vermeidungsreaktionen hingewiesen. Spätere Untersuchungen konnten diese Annahme wiederholt stützen und nachweisen, dass leistungsängstliche Personen nicht nur in besonderer Weise besorgt auf tatsächliche oder antizipierte Prüfungssituationen reagieren, sondern ebenso in verstärktem Ausmaß vermeidungsbezogene Vorstellungen realisieren - und in einschlägigen Prüfungssituationen insgesamt auch schwächere Leistungsergebnisse erreichen (Elliot & McGregor, 1999; Hagtvet & Benson, 1997; Pekrun, Elliot & Maier, 2009; Putwain & Symes, 2012). Obwohl leistungsängstliche Vermeidungskognitionen längst in verschiedene theoretische Konstruktmodellierungen als mögliche Facetten leistungsängstlicher Besorgtheitskognitionen Eingang gefunden haben und dabei vor allem als Auslöser kognitiver Interferenzen diskutiert werden (Pekrun et al., 2004; Putwain, 2008; Schwarzer & Quast, 1985; Zeidner & Matthews, 2005), stehen in dieser Hinsicht geeignete Erhebungsverfahren in der Leistungsangstforschung noch weithin aus. Entsprechende methodische Zugänge sind bislang vorrangig in der Leistungsmotivationsforschung zur Analyse individueller Zielorientierungen erarbeitet und evaluiert worden (Elliot & Murayama, 2008; Spinath, Stiensmeier-Pelster, Schöne & Dickhäuser, 2002). Die dazu im Einzelnen vorgelegten Forschungsinstrumente und Diagnoseskalen dürften eine hinlängliche Orientierungsgrundlage für die Erfassung leistungsängstlicher Vermeidungskognitionen bieten. Gerade im Hinblick auf die individuell vorliegende Statistikangst von Studierenden sollte die Analyse ihrer Vermeidungskognitionen wichtige Anhaltspunkte für eine differenzierte(re) Klärung der kritischen motivationalen und emotionalen Prozesse erwarten lassen - und auf diese Weise zur fortschreibenden Präzisierung des Konstrukts beitragen können (Benson, 1998).
Vor dem Hintergrund dieser Forschungslage schien es angezeigt, die Statistikangst von Studierenden im Kontext ihrer obligaten Methodenausbildung mittels eines Befragungsinstruments zu erfassen, das eine lehrbegleitende Analyse kognitiv-motivationaler Lernvoraussetzungen (Spinath, Seifried & Eckert, 2014) ermöglicht und dabei die spezifischen Stärken der vorhandenen Diagnoseverfahren und Forschungsskalen nutzen, ihre konzeptuelle Reichweite aber auch noch ergänzen kann. Dementsprechend sollte ein solches Instrument die im Studium typischerweise zu erwartenden Situationen repräsentieren, in denen statistische Anforderungen zu bewältigen sind. Zugleich sollte es ausdrücklich die unterschiedlichen kognitiven und emotionalen Manifestationsebenen möglicher Misserfolgsbefürchtungen thematisieren - und dazu auch die Möglichkeit einschlägiger Vermeidungsvorstellungen einbeziehen. Als ein erster Schritt in diese Richtung ist daher eigens die "Skala zu studentischen Besorgtheits-, Vermeidungs- und Aufgeregtheitskognitionen bezüglich statistischer Anforderungen in erziehungswissenschaftlichen Lehr-Lern-Kontexten" (BEVAST-EWL; Faber, Drexler, Stappert & Eichhorn, 2018) entwickelt worden.
 

Testaufbau

Das Verfahren erfragt das von den Studierenden subjektiv erlebte Ausmaß an Statistikangst mit 17 Items zum subjektiven Erleben eigener Besorgtheit (BES), Aufgeregtheit (AUF) und Vermeidungsvorstellungen (VER). Die Konstruktion der Items erfolgte in weitgehender Anlehnung an die Vorgehensweise der Facettentheorie (Guttman & Greenbaum, 1998; Hox, 1997), indem die wesentlichen Kontext- und Reaktionselemente auftretender Statistikangst anhand eines "mapping sentence" systematisch kombiniert wurden (Zeidner, 1998). Die Items thematisieren typische Anforderungsmomente, wie sie in universitären Lehr-Lern-Kontexten alltäglich erfahrbar sind - im Einzelnen die Prüfung zur Erbringung einer entsprechenden Studienleistung, das Verständnis, die Erklärung und die Anwendung statistischer Verfahren im Studium sowie die Präsentation und Erklärung statistischer Sachverhalte in einer Lehrveranstaltung. Als maßgebliche Reaktionsmomente werden die Besorgtheits-, Aufgeregtheits- und Vermeidungskognitionen erfragt. Die Beantwortung der Items erfolgt durch Ankreuzen eines vierstufigen Schätzformats, das grafisch vorgegeben und verbal wie numerisch verankert ist.
 

Auswertungsmodus

Die Antworten sind im geschlossenen Schätzformat vierstufig vorgegeben: "Stimmt gar nicht" bis "stimmt genau". Die Itemscores (1-4) werden zu einem Summenwert zusammengefasst.
 

Auswertungshilfen

Die Auswertung geschieht mit Hilfe eines standardisierten Kodierungsschlüssels, der bereits im Antwortformat der Items numerisch vorgegeben ist. Als Referenzwerte werden Mittelwerte und Standardabweichungen angegeben (siehe unter "Testkonstruktion", Tabelle 1).
 

Auswertungszeit

Pro Fall beläuft sich die Auswertungszeit auf etwa 5 Minuten.
 

Itembeispiele

"Bei der Ausarbeitung von Präsentationen würde ich alles, was mit Statistik zu tun hat, lieber weglassen."
 

Alle Items

Anmerkung: Die 17 Items zum subjektiven Erleben eigener Besorgtheit (BES), Aufgeregtheit (AUF) und Vermeidungsvorstellungen (VER), die aufgrund der faktorenanalytischen Ergebnisse allesamt für die endgültige Skalenbildung herangezogen worden sind, erscheinen im Fragebogen in der aufgeführten Reihenfolge.

BES 01 Die statistischen Anforderungen im Studium werde ich kaum auf Anhieb schaffen.
AUF 02 Müsste ich eine statistische Aufgabe bearbeiten, wäre mir sehr unwohl.
VER 03 Wenn ich könnte, würde ich anstelle eines Statistikseminars lieber zwei andere Seminare belegen.
VER 04 Bei der Vergabe von Referaten im Seminar würde ich vor allem darauf achten, ein Thema ohne Statistik zu bekommen.
BES 05 Es würde mir schwerfallen, statistische Inhalte in schriftlichen Arbeiten angemessen zu erläutern.
VER 06 Bei der Ausarbeitung von Präsentationen würde ich alles, was mit Statistik zu tun hat, lieber weglassen.
AUF 07 Wenn ich ein Diagramm aus einem Forschungsbericht erklären sollte, würde mich das recht nervös machen.
BES 08 Es fällt mir schwer, statistische Inhalte in einem Seminar zu verstehen.
VER 09 In wissenschaftlichen Texten würde ich statistische Tabellen und Diagramme nach Möglichkeit überblättern.
AUF 10 Müsste ich aus einer Tabelle mit statistischen Werten die relevanten Informationen entnehmen, würde mich das in Bedrängnis bringen.
BES 11 Wenn ich mich in einem Seminar zu statistischen Sachverhalten äußern müsste, wäre ich besorgt, mich zu blamieren.
BES 12 Wenn ich in einem Seminar eine Präsentation mit statistischen Ergebnissen halten müsste, würde ich hoffen, dass niemand nachfragt.
BES 13 Ein Referat über statistische Forschungsergebnisse zu halten, wird mir kaum angemessen gelingen.
AUF 14 Wenn ich eine statistische Formel anwenden müsste, würde ich mich sehr angespannt fühlen.
BES 15 Trotz sorgfältiger Vorbereitung auf eine Statistikklausur muss ich befürchten, sie nicht zu bestehen.
AUF 16 Wenn ich mir vorstelle, einen statistischen Sachverhalt im Seminar erklären zu müssen, fühle ich mich ziemlich angespannt.
BES 17 In Statistik befürchte ich, dass ich alles, was ich gelernt habe, rasch wieder vergesse.
 

Durchführung

 

Testformen

Die Skalen können sowohl in der Einzel- wie auch in der Gruppensituation angewandt werden. Parallelformen liegen nicht vor.
 

Altersbereiche

In Anbetracht der untersuchten Stichprobe empfiehlt sich die Anwendung der Skala in den ersten beiden Fachsemestern erziehungs- bzw. bildungswissenschaftlicher Masterstudiengänge. Grundsätzlich wäre ihre Nutzung aber auch in höheren Mastersemestern, ebenso in entsprechenden Bachelorstudiengängen denkbar.
 

Durchführungszeit

Instruktion und Datenerhebung beanspruchen etwa 10 Minuten.
 

Material

Der Fragebogen zusammen mit dem Kodierungsschlüssel ist im Elektronischen Testarchiv online zugänglich. Daneben wird ein Schreibgerät benötigt.
 

Instruktion

Die Instruktion ist im Elektronischen Testarchiv des ZPID online zugänglich.
 

Durchführungsvoraussetzungen

Der Fragebogen sollte derzeit nur von Personen mit zureichenden methodischen Kenntnissen und Kompetenzen im Kontext entsprechender Forschungsvorhaben verwendet werden.
 

Testkonstruktion

Die Testkonstruktion orientierte sich an den Kriterien der Klassischen Testtheorie.
Die Skala wurde im universitären Kontext von Studierenden der Masterstudiengänge Bildungswissenschaften und Sonderpädagogik/Rehabilitationswissenschaft bearbeitet, die sich zum Zeitpunkt der Datenerhebung mehrheitlich im 1. bzw. 2. Studiengangssemester befanden. Die Daten wurden zunächst an einer Konstruktionsstichprobe, ein Jahr später erneut an einer Validierungsstichprobe erhoben. Die Konstruktionsstichprobe umfasste N = 113 Studierende (94 weiblich, 19 männlich), die Validierungsstichprobe N = 87 Studierende (74 weiblich, 13 männlich). Die Datenerhebung erfolgte jeweils anonymisiert im Rahmen einer forschungsmethodischen Vorlesung. Hinsichtlich des Alters und des Geschlechts unterschieden sich die Teilstichproben beider Studiengänge nicht signifikant (Faber et al., 2018). In Zusammensetzung und Umfang (82% bzw. 89% der Studiengangskohorten) können beide Untersuchungsstichproben lokale Repräsentativität beanspruchen.
Das Ergebnis einer Hauptkomponentenanalyse erbrachte für die Konstruktionsstichprobe ein einfaktorielles Ladungsmuster (Eigenwerteverlauf: e1 = 7.385, e2 = 1.219, e3 = 1.132). Diese Lösung konnte 43.44% der Itemvarianz aufklären. Alle Items weisen sehr hohe Faktorladungen auf und können als Markiervariablen (a > = .40) gelten (Pituch & Stevens, 2016). Die part-whole-korrigierten Trennschärfen liegen in einem guten bis hervorragenden Wertebereich (Tabelle 1). Auf dieser Basis wurde eine entsprechende Skala mit allen 17 Items gebildet. Ergänzend wurden für die Konstruktionsstichprobe provisorische Analyseskalen für die einzelnen Reaktionskomponenten gebildet. Die Summenwerte dieser Skalen korrelieren erwartungsgemäß ausnehmend hoch (Besorgtheit/Aufgeregtheit r = .80, Besorgtheit/ Vermeidung r = .72, Aufgeregtheit/Vermeidung r = .69, p < .001). In der Validierungsstichprobe ließ sich diese einfaktorielle Skalenstruktur vollends bestätigen, wobei das Ergebnis einer Hauptkomponentenanalyse 52.64% der Itemvarianz aufklären konnte (Faber et al., 2018).

Tabelle 1
Arithmetische Mittel (M), Standardabweichungen (SD), z-standardisierte Schiefe- und Kurtosiswerte (zS, zK), Faktorladungen (a) und part-whole-korrigierte Trennschärfen (rit): Ergebnisse der Konstruktionsstichprobe (N = 113)
-------------------------------------------------- 
Item M SD zS zK a rit
--------------------------------------------------
01 BES 2.37 0.82 1.49 -0.67 .49 .44
02 AUF 2.71 0.94 -1.30 -1.69 .69 .65
03 VER 2.74 1.08 -1.33 -2.61** .58 .51
04 VER 2.88 0.97 -2.12* 1.65 .72 .66
05 BES 2.51 0.91 -0.50 -1.68 .73 .66
06 VER 2.50 0.97 -0.21 -2.08* .76 .70
07 AUF 2.17 0.96 1.71 -1.78 .70 .62
08 BES 2.24 0.84 1.49 -0.83 .72 .67
09 VER 2.07 0.87 1.55 -1.52 .49 .44
10 AUF 2.20 0.87 1.59 -1.04 .67 .58
11 BES 2.69 0.93 -1,63 -1.43 .65 .69
12 BES 2.91 0.97 -2.09* -1.75 .74 .68
13 BES 2.26 0.80 1.52 -0.45 .73 .62
14 AUF 2.96 0.93 -1.51 -0.45 .68 .49
15 BES 2.69 1.07 -0.67 -2.18 .55 .47
16 AUF 2.87 0.84 -1.30 -2.77** .53 .63
17 BES 2.75 0.84 -1.45 -0.83 .69 .44
--------------------------------------------------
Gesamtskala (Items 1-17)
42.66 10.20 0.49 -1.34
--------------------------------------------------
Anmerkungen. BES = Besorgtheitskognitionen, VER = Vermeidungskognitionen, AUF = Aufgeregtheitskognitionen. Signifikanz: *p < .05, **p < .001.

Anhand der z-standardisierten Schiefe- und Kurtosiswerte (Field, 2009) war weder in der Konstruktions- noch in der Validierungsstichprobe eine signifikante Abweichung der Skalensummen von der Normalverteilungsannahme festzustellen (Faber et al., 2018).
 

Gütekriterien

 

Objektivität

Die Durchführungs- und Auswertungsobjektivität kann aufgrund verbindlicher Instruktionen und des vorgegebenen Auswertungsmodus als gesichert gelten. Zur Gewährleistung der Interpretationsobjektivität liegen Referenzwerte vor.
 

Reliabilität

Die Reliabilität wurde sowohl über Cronbachs Alpha (interne Konsistenzen) als auch über die nach Spearman-Brown korrigierten Testhalbierungskoeffizienten geschätzt. Sie erreichten insgesamt zulängliche Werte (siehe Tabelle 2).

Tabelle 2
Reliabilitätskoeffizienten (Cronbachs Alpha, Split-half nach Spearman-Brown) und Standardmessfehler (SE)
--------------------------------------------------------------- 
Alpha Split-half SE
---------------------------------------------------------------
Konstruktionsstichprobe (N = 113) .92 .89 2.69
Validierungsstichprobe (N = 87) .94 .91 2.45
---------------------------------------------------------------
 

Validität

Zur Klärung ihrer kriteriumsbezogenen Validität wurden die Zusammenhänge der Skala mit ausgewählten kognitiv-motivationalen Bezugsvariablen und Leistungsmaßen untersucht. Vor dem Hintergrund der einschlägigen Forschungslage (Chiesi & Primi, 2010; Onwuegbuzie & Wilson, 2003) wurden als domänespezifische Motivationsvariablen das mathematische Selbstkonzept (González et al., 2016), die implizite (statische) Fähigkeitstheorie (Lapka et al., 2010) sowie die negative instrumentelle Valenz statistischer Kompetenzen (Emmioglu & Capa-Aydin, 2012) herangezogen. Zur Klärung der Domänespezifität wurde außerdem das verbale Selbstkonzept erfasst. Die Selbstkonzeptitems wurden aus bereits bewährten Fragebogenverfahren und Forschungsskalen übernommen und angepasst (Faber, 2012a; Möller, Streblow, Pohlmann & Köller, 2006; Rost, Sparfeldt & Schilling, 2007). Alle anderen Variablen wurden mittels eigens entwickelter Instrumente untersucht (Faber et al., 2018). Darüber hinaus wurden die letzte schulische Mathematiknote und das Ausmaß an Statistikerfahrung im Bachelorstudium erfragt (Schutz, Drogosz, White & Distefano, 1998).
Die korrelativen Ergebnisse (Tabelle 3) zeigen in beiden Untersuchungsstichproben, dass die Statistikangst substanziell negativ mit der letzten schulischen Mathematiknote und dem mathematischen Selbstkonzept zusammenhängt. Zudem fallen die Korrelationen zwischen der Statistikangst und der impliziten (statischen) Fähigkeitstheorie und der negativen instrumentellen Valenz substanziell positiv aus. Demnach geht ein hohes Ausmaß an individuell erlebter Statistikangst mit schwächeren mathematischen Schulleistungen und einem entsprechend niedrigeren mathematischen Selbstkonzept - zugleich mit einer stärker statischen Fähigkeitstheorie und einer stärkeren negativen Valenzzuschreibung einher. Studierende mit hoher Statistikangst haben folglich niedrigere mathematische Kompetenzerwartungen, schätzen statistische Kompetenzen als weniger nützlich ein und nehmen ihre Fähigkeiten in Statistik weniger als veränderbar war. Darüber hinaus berichten diejenigen Studierenden ein tendenziell geringeres Ausmaß an Statistikangst, die bereits im Bachelorstudium mehr Erfahrungen mit statistischen Lernanforderungen erwerben konnten. Allerdings haben nachgehende multivariate Analysen zeigen können, dass dieser Zusammenhang substanziell von den negativen instrumentellen Valenzzuschreibungen der Studierenden überlagert wird. Bei alledem erweist sich die Beziehung zwischen der Statistikangst und dem verbalen Selbstkonzept als vernachlässigbar gering und zufallskritisch nicht abgesichert - wodurch der domänespezifische Messanspruch der Skala zumindest partiell bestätigt erscheint.

Tabelle 3
Beziehungen der BEVAST-Skala mit ausgewählten Kriteriumsvariablen
---------------------------------------------------------------- 
MZS SKM SKD STERF SIFT NIV
Konstruktions-
stichprobe -.29*** -.43*** .09 -.23* .62*** .49***
Validierungs-
stichprobe -.22* -.38*** -.08 -.21* .80*** .32***
----------------------------------------------------------------
Signifikanz: *p < .05, ***p < .001. MZS = Schulische Mathematiknote, SKM = Selbstkonzept Mathematik, SKD = Selbstkonzept Deutsch, STERF = Statistische Vorerfahrung, SIFT = Statische (implizite) Fähigkeitstheorie, NIV = Negative instrumentelle Valenz. Konstruktionsstichprobe mit N = 113, Validierungsstichprobe mit N = 87.

Die Ergebnisse ergänzend vorgenommener Regressionsanalysen (siehe Tabelle 4) verweisen in beiden Untersuchungsstichproben auf den eigenständigen Beitrag der bisherigen Statistikerfahrungen, der impliziten Fähigkeitstheorie und der negativen instrumentellen Valenz für die Varianzaufklärung individuell erlebter Statistikangst. Dabei wird vor allem der starke prädiktive Stellenwert der impliziten (statischen) Fähigkeitstheorie deutlich. Das Ausmaß an individuell bestehender Statistikangst erscheint somit in besonderer Weise mit der Einschätzung der Studierenden assoziiert, ihre statistischen Fähigkeiten nicht mehr entscheidend verbessern zu können. Die Unterschiede in den standardisierten Beta-Gewichten, die sich zwischen beiden Untersuchungsstichproben für den Stellenwert der vorausgegangenen Statistikerfahrungen sowie die negative instrumentelle Valenz zeigen, sollten in erster Linie auf Unterschiede in der Operationalisierung dieser Variablen zurückgehen - und bedürfen zweifellos der weiteren Klärung (Faber et al., 2018).

Tabelle 4
Multiple Regressionsanalysen
------------------------------------------------------------- 
MZS SKM STERF SIFT NIV R2
-------------------------------------------------------------
Konstruktions-
stichprobe .158 -.031 -.248*** .487*** .313*** .559
Validierungs-
stichprobe .023 .081 -.032 .799*** -.059 .614
-------------------------------------------------------------
Signifikanz: ***p < .001. MZS = Schulische Mathematiknote, SKM = Selbstkonzept Mathematik, STERF = Statistische Vorerfahrung, SIFT = Statische (implizite) Fähigkeitstheorie, NIV = Negative instrumentelle Valenz. Konstruktionsstichprobe mit N = 113, Validierungsstichprobe mit N = 87.

Im Vergleich zu den Studierenden des sonderpädagogischen Studiengangs berichteten die Studierenden des bildungswissenschaftlichen Studiengangs ein signifikant niedrigeres Ausmaß an Statistikangst (t = -2.590, df = 105, p = .011). Dieser Unterschied dürfte wesentlich auf den Umstand zurückzuführen sein, dass die Studierenden des bildungswissenschaftlichen Studiengangs im Rahmen ihres Bachelorstudiums in verhältnismäßig stärkerem Umfang bereits einschlägige Erfahrungen mit statistischen Anforderungen und Prüfungssituationen erwerben konnten.
 

Normierung

Eine Normierung wurde nicht vorgenommen. Es werden Referenzwerte, Mittelwerte und Standardabweichungen angegeben (siehe unter "Testkonstruktion", Tabelle 1), die an N = 113 Studierenden (Konstruktionsstichprobe) gewonnen wurden.
 

Anwendungsmöglichkeiten

Die "Skala zu studentischen Besorgtheits-, Vermeidungs- und Aufgeregtheitskognitionen bezüglich statistischer Anforderungen in erziehungswissenschaftlichen Lehr-Lern-Kontexten" (BeVAST-EWL) sollte sich als Forschungsinstrument zur Analyse hochschulischer Lehr-Lern-Prozesse, insbesondere zur Klärung der kognitiv-motivationalen Lernvoraussetzungen der Studierenden im Kontext forschungsmethodischer Lehr-Lern-Settings nutzen lassen können (Faber, Drexler & Stappert, 2018; Lapka et al., 2010). In Kombination mit anderen Verfahren zur Erfassung weiterer relevanter Motivations- und Kompetenzvariablen sollte sie sich auch für die lehrbegleitende Evaluation forschungsmethodischer Lehrveranstaltungen eignen (Gücker, Nuyken & Vollmers, 2003; Sproesser, Engel & Kuntze, 2016; Wagner, Schober, Reimann, Artia & Spiel, 2007).
 

Bewertung

Die "Skala zu studentischen Besorgtheits-, Vermeidungs- und Aufgeregtheitskognitionen bezüglich statistischer Anforderungen in erziehungswissenschaftlichen Lehr-Lern-Kontexten" (BEVAST-EWL) erfasst das individuell erlebte Ausmaß an domänespezifischen Besorgtheits-, Aufgeregtheits- und Vermeidungskognitionen auf ökonomische und hinreichend reliable wie valide Weise. Allerdings haben sich einzelne Reaktionskomponenten faktoriell nicht separieren lassen. Dieses Ergebnis dürfte im Wesentlichen die starke strukturelle und prozessuale Überlappung der erfragten Besorgtheits-, Vermeidungs- und Aufgeregtheitskognitionen reflektieren, die in einschlägigen Leistungsangststudien immer wieder gefunden worden ist (Cassady & Johnson, 2002; Chin, Williams, Taylor & Harvey, 2017; Deffenbacher, 1980; Hodapp & Benson, 1997; Hong & Karstensson, 2002; Sarason, 1984) - insbesondere im Hinblick auf die Analyse domäne- bzw. anforderungsspezifischer Leistungsangstreaktionen (Faber, 1993, 1995, 2012b, 2015). Konzeptuell erübrigt sich dadurch aber nicht das Erfordernis, die einzelnen Angstkomponenten mittels gesonderter Operationalisierungen zu erheben. Denn erst durch eine solche differenzierende Merkmalserfassung dürfte sich Interpretationsgenauigkeit und die Inhaltsvalidität der erhältlichen Daten erhöhen lassen (Haynes et al., 1995). Überdies haben die Ergebnisse auch belegen können, dass die konzeptuell und empirisch bislang vernachlässigten Vermeidungskognitionen als integrierte Facette des Leistungsangst- bzw. des Statistikangstkonstrukts betrachtet werden können (Putwain, 2008). Bei alledem repräsentiert die vorliegende Fassung der Skala zunächst einmal einen ersten Schritt der Methodenentwicklung. Entsprechende Folgeanalysen zur Replikation der erhaltenen Befunde und zur weiteren Konstruktvalidierung der Skala sind erforderlich. Sie sollten unter anderem auch geeignete Kriteriumsvariablen zur Erfassung der studentischen Statistikkompetenzen einbeziehen (Galli, Chiesi & Primi, 2008) sowie die konkurrente Validität der Skala im Hinblick auf ähnliche Instrumente zur Erfassung studentischer Statistikangst überprüfen (Papousek et al., 2012).
 

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 Autorenbeschreibung: Günter Faber (02.06.2018)
 APA-Schlagworte/PSYNDEX Terms:

Classical Test Theory; Questionnaires; Rating Scales; Personality Measures; Educational Measurement; Performance Anxiety; Academic Achievement; Graduate Students; Higher Education; Statistics

Klassische Testtheorie; Fragebögen; Rating-Skalen; Persönlichkeitstests; Pädagogisches Testen; Leistungsangst; Leistung (Schule und Hochschule); Studierende; Hochschulausbildung; Statistik

 weitere Schlagworte:

2018 (BEVAST-EWL); Open Access; Leistungsangst; Unterrichtliche Lehr-Lern-Prozesse; Kognitiv-motivationale Lernvoraussetzungen; 17 Items; Bereiche: 1 Subjektives Erleben eigener Besorgtheit (BES), 2 Aufgeregtheit (AUF), 3 Vermeidungsvorstellungen (VER); Normierungs-/Untersuchungsjahr: keine Angaben; Stichprobe(n): 113+87
 Klassifikation:

Pädagogische Messung und Beurteilung; Persönlichkeitseigenschaften und Persönlichkeitsprozesse; Motivation und Emotion; Lernen und Leistung
Selbstkonzept- und Selbstbildskalen; Persönlichkeitstests zur Angst
9.9; 9.3
 Anwendungstyp: Research (Tests)
 Art der Publikation: Test; Electronic Resources (90; 94)
 Sprache: German
 Übersetzungen: English
 Land: Germany
 Publikationsjahr: 2018
 Änderungsdatum: 201806
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