der einfluss von musik auf intelligenz, aufmerksamkeit und
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Der Einfluss von Musik auf
Intelligenz, Aufmerksamkeit und Kreativität
Diplomarbeit
Zur Erlangung des akademischen Grades einer Magistra
an der Naturwissenschaftlichen Fakultät
der Karl-Franzens-Universität Graz
eingereicht von:
Wieser Mareike
Angefertigt am
Institut für Psychologie, Arbeitsbereich Allgemeine Psychologie
Betreuerin:
Priv.-Doz. Mag.rer.nat. Dr.phil. Annemarie Seither-Preisler
Arbeitsbereich Allgemeine Psychologie
Graz, August 2011
Diese Diplomarbeit wurde im Rahmen des vom deutschen Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten JEKI-Begleitforschungsprojektes AMSEL (www.am-sel.org) erstellt.
Die Arbeit wurde vom Dekanat der Naturwissenschaftlichen Fakultät der Karl-Franzens-Universität Graz durch ein Förderstipendium finanziell unterstützt.
II
Ehrenwörtliche Erklärung
Ich erkläre ehrenwörtlich, dass ich die vorliegende Arbeit selbstständig und ohne
fremde Hilfe verfasst, andere als die angegebenen Quellen nicht benutzt und die
den benutzten Quellen wörtlich oder inhaltlich entnommenen Stellen als solche
kenntlich gemacht habe. Ich habe diese Diplomarbeit bisher weder im In- noch im
Ausland in irgendeiner Form als Prüfungsarbeit vorgelegt.
Bärnbach, September 2011
III
Danksagung
Mein besonderer Dank gilt meiner Betreuerin Frau Priv.-Doz. Mag. Dr. Annemarie
Seither-Preisler, die mir immer freundlich und hilfsbereit zur Seite gestanden ist
und sich für dieses Projekt außerordentlich engagiert hat.
Eine große Hilfe und Motivation war Frau Mag. Silvia Höllmüller, die ich mit viel
Freude auf den Forschungsreisen begleiten durfte. Danke auch all jenen Kindern,
die an diesem Projekt geduldig und kreativ mitwirkten.
Ein großes Dankeschön auch dem Dekanat der Naturwissenschaftlichen Fakultät,
das mir die Forschungsreisen mit einem Förderstipendium ermöglicht hat.
Besonderen Dank möchte ich auch gegenüber meinen Eltern zum Ausdruck
bringen, die mir immer Vertrauen in meine Fähigkeiten schenken und mir den
nötigen Rückhalt geben. Für sein Verständnis und seine Unterstützung möchte ich
mich bei meinem Freund bedanken. Ebenso besten Dank an meine Freundinnen,
die immer für mich da sind.
IV
Zusammenfassung
Die vorliegende Untersuchung befasst sich mit den Auswirkungen von
Instrumentalunterricht auf kognitive Leistungen (Intelligenz, Aufmerksamkeit und
Kreativität) von Grundschulkindern. Als besondere Gruppe wurden Kinder mit
einer Aufmerksamkeits-/Hyperaktivitätsstörung (AD(H)S) bezüglich ihrer
kognitiven Leistungen untersucht. Zur Erfassung der Intelligenz wurde der Culture
Fair Intelligence Test (CFT, Weiß & Osterland 1992), zur Erfassung der
Aufmerksamkeit der computergestützte Continuous Attention Performance Test
(CAPT, Nubel, Starzacher und Grohmann 2006) und zur Erfassung der Kreativität
der Torrance Test of Creative Thinking (TTCT, Torrance 1974) durchgeführt. Zur
Erhebung von Verhaltensauffälligkeiten wurde die Checkliste für hyperkinetische
Störungen (DCL-HKS, Döpfner & Lehmkuhl 2000) und für zusätzliche
personenbezogene Informationen ein Eltern- und Schülerfragebogen, sowie bei
Vorliegen von AD(H)S ein selbst zusammengestellter AD(H)S-
Anamnesefragebogen, vorgegeben. Die Stichprobe bestand aus 76 SchülerInnen
aus Deutschland, die zum Messzeitpunkt die zweite oder dritte Grundschulklasse
besuchten. Für die Untersuchung wurden drei Subgruppen gebildet: (a) aktiv
musizierende SchülerInnen ohne schulischen Auffälligkeiten (N=28), (b) nicht
musizierende SchülerInnen ohne schulischen Auffälligkeiten (N=34) und (c)
SchülerInnen mit einer AD(H)S- Diagnose, die nicht aktiv musizierten (N=14).
Es zeigte sich kein signifikanter Unterschied zwischen den drei Gruppen
bezüglich des sozioökonomischen Status der Eltern und der Intelligenz der Kinder.
Bezüglich der Kreativität konnten Unterschiede zwischen den Gruppen hinsichtlich
der Skalen Originalität und Flexibilität festgestellt werden, wobei sich eine
V
Tendenz zu einer höheren Originalität der AD(H)S Gruppe gegenüber der intensiv
musizierenden Gruppe und der Standard-Gruppe zeigte. Im Aufmerksamkeitstest
(CAPT) ergaben sich signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen hinsichtlich
der Impulsivität. Hier zeigte die Standardgruppe, die nicht aktiv musizierte, mehr
Impulsivitätsfehler als die Gruppe der aktiv Musizierenden. Überraschenderweise
unterschieden sich die Kinder der AD(H)S- Gruppe nicht von den anderen beiden
Gruppen.
Korrelative Analysen zeigten, dass Kinder mit höheren Werten im Intelligenztest
auch im Aufmerksamkeitstest bessere Leistungen erbrachten und weniger visuelle
Impulsivitätsfehler machten. Des Weiteren korrelierten kreative Leistungen mit
bestimmten Aspekten der Aufmerksamkeit. Zudem korrelierte die Dauer des
Instrumentalspiels negativ mit der Anzahl der visuellen und auditiven
Impulsivitätsfehler, d.h. die Aufmerksamkeitsleistungen verbesserten sich mit dem
Ausmaß an musikalischer Praxis. Anhand der vorliegenden Ergebnisse lässt sich
ableiten, dass aktives Musizieren auf Aufmerksamkeitsleistungen einen positiven
Einfluss hat und Kinder mit AD(H)S sehr gute Ergebnisse in kreativen Leistungen
zeigen.
VI
Abstract
The current study investigates the effects of playing a musical instrument on
cognitive abilities, like intelligence, attention, and creativity. Additionally children
with Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (AD(H)D) were explored in terms of
their skills in these achievements. The required tests for the assessment of
cognitive abilities were the Culture Fair Intelligence Test (CFT, Weiß & Osterland
1992), a computerized Continuous Attention Performance Test (CAPT, Nubel,
Starzacher and Grohmann 2006) and the Torrance Test of Creative Thinking
(TTCT, Torrance 1974). For further investigations the checklist for the attention
deficit/-hyperactivity disorder (DCL-HKS, Döpfner & Lehmkuhl 2000), a
questionnaire for parents and students, and in case of AD(H)D a custom-made
questionnaire for case history were given. The sample consisted of 76 students
from Germany who attended second and third grade. The sample was divided into
three subgroups: (a) children without academic difficulties playing a musical
instrument (N= 28), (b) children without academic difficulties, not playing a musical
instrument (N= 34) and (c) children with AD(H)D, not playing a musical instrument
(N= 14).
There was no evidence for differences in socioeconomic status or intelligence
between the three groups. Results of creative performance indicated that the three
groups differed in originality and flexibility, with a tendency of the AD(H)D group to
score higher than the music and the control group. Results also indicated that
children who did not play a musical instrument made more impulsivity mistakes
than children who played a musical instrument. Surprisingly, the children with the
diagnosis AD(H)D did not differ from the other two groups.
VII
Correlation analyses revealed that children who scored high in the intelligence test
also exhibited a better performance in the visual impulsivity computerized attention
test, showing that reactive performance is related to some areas of attention. In
addition, the months of playing a musical instrument correlated negatively with the
number of visual and auditory impulsivity mistakes, thus showing that this aspect
depends on the amount of musical practice. The results of the present study allow
the conclusion that actively playing a musical instrument has a positive influence
on attention. Moreover, they suggest that children with AD(H)D have specific skills
in creative expression.
VIII
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung .......................................................................................................... 1
2 Theoretische Grundlagen ................................................................................ 4
2.1 Intelligenz .................................................................................................. 4
2.1.1 Das Intelligenzmodell von Spearman ............................................. 4
2.1.2 Das Intelligenzmodell von Burt und Vernon .................................... 5
2.1.3 Das Intelligenzmodell von Thurstone .............................................. 5
2.1.4 Das Intelligenzmodell von Catell ..................................................... 6
2.1.5 Das Intelligenzmodell von Guilford ................................................. 6
2.1.6 Das Berliner Intelligenzstrukturmodell ............................................ 8
2.1.7 Intelligenz und Musik ...................................................................... 9
2.2 Aufmerksamkeit ....................................................................................... 11
2.2.1 Modelle früher und später Selektion ............................................. 12
2.2.2 Modelle der unspezifischen und spezifischen Kapazität ............... 13
2.2.3 Mehrdimensionale Modelle ........................................................... 14
2.2.4 AD(H)S- Epidemiologie und Symptome ....................................... 15
2.2.5 AD(H)S und ihre Ätiologie............................................................. 20
2.2.6 AD(H)S und ihre Komorbiditäten .................................................. 22
2.2.7 AD(H)S und ihre Behandlung ....................................................... 23
2.2.8 Aufmerksamkeitsleistungen und Musik ........................................ 26
2.3 Kreativität ................................................................................................ 28
2.3.1 Der kreative Prozess .................................................................... 29
2.3.2 Der kreative Mensch ..................................................................... 30
2.3.3 Kreativität und ihr Umfeld ............................................................. 31
IX
2.3.4 Das kreative Produkt .................................................................... 32
2.3.5 Kreativität und Musik .................................................................... 33
2.3.6 Kreativität und AD(H)S ................................................................. 33
3 Fragestellungen und Hypothesen ................................................................ 36
3.1 Unterschiedshypothesen ......................................................................... 36
3.2 Zusammenhangshypothesen .................................................................. 37
4 Methode .......................................................................................................... 38
4.1 Untersuchungsplanung ............................................................................ 39
4.1.1 Untersuchungsdesign ................................................................... 40
4.2 Geplante Stichprobe ................................................................................ 40
4.2.1 Stichprobe der vorliegenden Untersuchung ................................. 42
4.3 Untersuchungsmaterial ............................................................................ 43
4.3.1 Culture Fair Intelligence Test (CFT) ............................................. 43
4.3.2 Culture Fair Intelligence Test 20-R ............................................... 46
4.3.3 Torrance Test of Creative Thinking (TTCT) .................................. 48
4.3.4 Continuous Attention Performance Test (CAPT) .......................... 49
4.3.5 Diagnose–Checkliste für hyperkinetische Störungen (DCL-HKS) 51
4.3.6 Elternfragebogen .......................................................................... 52
4.3.7 Schülerfragebogen ....................................................................... 54
4.3.8 Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von AD(H)S-Kindern ... 54
4.3.9 Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von LRS - Kindern....... 55
4.3.10 Sozialindex ................................................................................... 55
4.4 Untersuchungsablauf ............................................................................... 56
4.5 Datenaufbereitung ................................................................................... 58
5 Ergebnisse ...................................................................................................... 60
X
5.1 Überprüfung der Voraussetzungen ......................................................... 60
5.1.1 Ausschluss von Versuchspersonen .............................................. 60
5.1.2 Überprüfung der Alters- und Klassenverteilung ............................ 61
5.1.3 Überprüfung der Normalverteilungen ........................................... 61
5.1.4 Überprüfung von möglichen konfundierenden Variablen .............. 62
5.2 Überprüfung der kognitiven Variable Intelligenz ...................................... 62
5.3 Überprüfung der kognitiven Variable Kreativität ...................................... 63
5.4 Beurteilung der Kinder durch die Eltern bezüglich Aufmerksamkeit,
Hyperaktivität und Impulsivität ................................................................. 66
5.5 Vergleich der Aufmerksamkeitsleistungen zwischen den Gruppen ......... 67
5.6 Aufmerksamkeitsleistungen und kognitive Tests ..................................... 69
5.7 Dauer des Instrumentalspiels .................................................................. 70
6 Diskussion ...................................................................................................... 71
6.1 Einfluss von aktivem Musizieren ............................................................. 71
6.2 Limitationen ............................................................................................. 79
6.3 Ausblick ................................................................................................... 79
7 Literaturverzeichnis ....................................................................................... 81
8 Anhang A: Fragebögen ................................................................................. 87
8.1 Elternfragebogen allgemein ..................................................................... 87
8.2 Elternfragebogen Freizeitverhalten und musikalische Aktivitäten .......... 101
8.3 Schülerfragebogen ................................................................................ 112
8.4 Sozialindex ............................................................................................ 122
8.5 Anamnese- Fragebogen zu AD(H)S ...................................................... 123
8.6 CFT 1 .................................................................................................... 151
8.7 TTCT ..................................................................................................... 164
XI
9 Anhang B: Statistische Berechnungen ...................................................... 167
9.1 Überprüfung der Klassen- und Altersverteilung ..................................... 167
9.2 Normalverteilungsprüfung ..................................................................... 170
9.3 Überprüfung möglicher konfundierender Variablen ............................... 176
9.4 Überprüfung der Hypothesen ................................................................ 182
9.4.1 Überprüfung der Hypothese 1 .................................................... 182
9.4.2 Überprüfung der Hypothese 2 .................................................... 189
9.4.3 Überprüfung der Hypothese 3 .................................................... 191
9.4.4 Überprüfung der Hypothese 4 .................................................... 204
9.4.5 Überprüfung der Hypothese 5 .................................................... 205
9.4.6 Angaben der AD(H)S Subgruppe im Anamnesefragebogen ...... 209
10 Abkürzungsverzeichnis ............................................................................... 212
Einleitung
1
1 Einleitung
Musik ist für viele ein ständiger Wegbegleiter durch alle Lebensabschnitte. Sie
kann berühren, mit Glück und Trauer erfüllen, Erinnerungen wieder ins
Bewusstsein rufen, aufwühlen, besänftigen. Musik kann wütend oder aggressiv
machen. Es steht außer Zweifel, dass Musik eine emotionale Wirkung auf
Menschen hat, dass sie Stimmungsüberträger ist. Sie kann - hält man sich das
Bild der Massen von Festivalbesuchern vor Augen - große Menschenmengen
zugleich emotional berühren und mobilisieren.
Wie weit reicht der Einfluss der Musik, ist ihre Wirkung mehr und nachhaltiger
als nur das flüchtige Erzeugen von Euphorie? Gehen die Spuren von
musikalischer Betätigung tiefer? Hat Musik Einfluss, ja möglicherweise sogar
messbaren positiven Einfluss auf die menschliche Entwicklung? Diesen Fragen
wird die vorliegende Diplomarbeit nachgehen.
Oft werden Überlegungen angestellt, ob man Kinder, wenn man ihre
musikalische Ausbildung fördert, auch in anderen Bereichen, wie Intelligenz,
Aufmerksamkeit oder Kreativität stärkt. Dies wirft die Frage auf, auf welche Weise
man solche Wirkungen gezielt hervorrufen und wissenschaftlich fundiert
untersuchen kann.
Dahinter steht nicht selten das Bemühen um eine Art Erfolgsrezept für
scheinbar müheloses Lernen, das man sich von der Wissenschaft erhofft. Es wäre
doch einfach und verlockend, nur ein wenig Musik zu hören und dann plötzlich zu
höheren Leistungen fähig zu sein. Ja, wer möchte nicht gerne etwas lernen ohne
sich anstrengen zu müssen?
Einleitung
2
Es ist also nicht überraschend, dass eine im Jahr 2008 erschienene Studie
über eine Steigerung der Intelligenz durch Musik geradezu für einen Knalleffekt
sorgte. Der in der Studie beschriebene Effekt wurde als “Mozart-Effekt“ weltweit
bekannt. Behauptet wurde nicht weniger als dass sich bereits das zehnminütige
Hören einer Mozart-Sonate (KV 448) positiv auf die Intelligenz auswirkt (Jäncke,
2008).
Rauscher, Shaw und Ky (1993) ließen dafür 36 Studierende einen Abschnitt
aus einer Mozart- Sonate (für 2 Klaviere, D-Moll, K448) sowie ein Musikstück aus
einer Entspannungs-CD für die Dauer von zehn Minuten hören, danach folgte eine
Ruhephase. Nach jeder von drei Bedingungen (Mozart, Entspannungsmusik,
Stille) hatten die Studierenden eine räumliche Aufgabe anhand der Stanford Binet
Skala für Intelligenz zu lösen. Es zeigte sich, dass jene Studierende, welche die
Mozart-Sonate gehört hatten im Vergleich zu jenen unter der Bedingung
Entspannungsmusik (mittlerer IQ-Wert: 110) und dem Ruhezustand (mittlerer IQ-
Wert: 110) einen signifikant höheren Intelligenzwert erreichten (mittlerer IQ-Wert:
119). Dies forderte natürlich weitere wissenschaftliche Studien heraus.
Einige WissenschaftlerInnen taten bzw. tun diese Ergebnisse als
wissenschaftliche Legende ab, wohl auch, weil man den oben geschilderten Effekt
wegen seines Unterhaltungswertes häufig in populärwissenschaftlichen Zeitungen
zitierte. So wurde im Laufe der Zeit der ursprünglich seriösen Studie einiges
hinzugefügt bzw. wurden nicht haltbare Verallgemeinerungen vorgenommen.
Dies lag wohl auch daran, dass es zu diesem Zeitpunkt erst wenige weitere
Studien zu dem Thema gab, die ein differenzierteres Bild ermöglicht hätten
(BMBF, 2006). Hier sei auf die Studie von Bangerter und Heath (2004) über die
Wirkung des Hörens von Musik auf die kognitive Entwicklung verwiesen.
Einleitung
3
Wesentlich zur Überprüfung des Mozart-Effekts hat der Neuropsychologe Lutz
Jäncke beigetragen, der diese These näher untersuchte. Er konnte zwar keinen
spezifischen Effekt durch kurzzeitiges Hören von Mozartmusik feststellen, aber
Effekte durch Ruhe- und Entspannungsübungen nachweisen. Zusätzlich konnte
eine Wirkung anderer akustischer Ereignisse, welche als angenehm
empfundenen wurden, nachgewiesen werden. So zeigten sich eine Wirkung
bestimmter positiv erlebter Stimuli auf die Stimmung und das Lösen räumlicher
Aufgaben (Jäncke, 2008).
Inwieweit trifft es nun tatsächlich zu, dass Musik kognitive Leistungen steigern
kann? Ist dies nur kurzzeitig oder möglicherweise auch längerfristig möglich? Wie
wirkt sich aktives Musizieren, von dem eine stärkere Wirkung im Vergleich zum
rein passiven Hören erwartet wird, aus? Sind Kinder besonders sensibel für
auditives Lernen und treten bei ihnen Transfereffekte in verschiedene kognitive
Domänen (Aufmerksamkeit, Intelligenz, Kreativität) auf?
In der vorliegenden Arbeit wurde versucht, auf diese Thematik näher
einzugehen.
Theoretische Grundlagen
4
2 Theoretische Grundlagen
In den folgenden Kapiteln wird auf die wichtigsten Grundlagen zu Intelligenz,
Aufmerksamkeit und Kreativität und deren Verknüpfungen untereinander näher
eingegangen.
2.1 Intelligenz
Es gibt viele verschiedene Definitionen von Intelligenz und ihren Merkmalen
und es wird immer wieder versucht, diese in ihrer Ganzheit zu erfassen. Intelligenz
wird nach Wechsler (1964) folgendermaßen definiert: „Intelligenz ist die
zusammengesetzte oder globale Fähigkeit des Individuums, zweckvoll zu handeln,
vernünftig zu denken und sich mit seiner Umgebung wirkungsvoll
auseinanderzusetzen“ (Wechsler, 1964, zitiert nach Neubauer, 2003).
Nach Boring (1923, zitiert nach Neubauer, 2003) ist Intelligenz das, “ was der
Intelligenztest misst.“
Es gibt keine eindeutige Begriffserklärung sondern viele verschiedene Modelle,
auf die im Überblick nachfolgend eingegangen wird.
2.1.1 Das Intelligenzmodell von Spearman
Spearman (1904) geht von einem 2-Faktoren-Modell aus (siehe Abbildung
1) Er unterscheidet zwischen „general intelligence“ (g) und einem „specfic
factor“(s), deren Korrelationen immer durch g bedingt werden. Dieses Modell wird
als Strukturmodell definiert (zit. n. Neubauer, 2003).
Theoretische Grundlagen
5
Abbildung 1: Zwei-Faktoren-Theorie der Intelligenz nach Spearman (1904, aus Hofstätter,1980, S.190)
2.1.2 Das Intelligenzmodell von Burt und Vernon
Burt (1949) und Vernon (1950, 1965) gehen von einem Gruppenfaktoren-
Modell aus, das eine hierarchische Ordnung der Intelligenzfaktoren beinhaltet. Im
unteren Bereich des Modells stehen die spezifische Untergruppenfaktoren (minor
group factors), die mit breiteren Hauptgruppenfaktoren (major group factors)
erweitert werden, wobei an oberster Stelle der Hierarchie g als allgemeine
Intelligenz steht (zit. n. Neubauer, 2003).
2.1.3 Das Intelligenzmodell von Thurstone
Thurstone (1938) konnte in seinen Analysen zur Intelligenz die Annahme
eines general factor nicht unterstützen und konzipierte daraufhin eine multiple
Faktorenanalyse. Diese ging von sieben unabhängigen Faktoren (primary mental
abilities) aus, welche sich laut Spearman in folgende Gruppen gliederten:
1. Erkennen von Definitionen von Wörtern (verbal comprehension)
2. schnelle Wortproduktion (word fluency)
Theoretische Grundlagen
6
3. Rechnen, mathematische Problemlösungen (number)
4. gedankliches Rotieren von Bildern oder Objekten (space)
5. Wörter, Bilder oder Nummernfolge erlernen (memory)
6. schnelles Erkennen von Stimuli (perceptual speed)
7. Ähnlichkeiten bzw. Lösungen finden (induction)
Diese primary mental abilities beeinflussen in unterschiedlichen
Zusammensetzungen die Testleistungen in verschiedenen Aufgaben (zit. n.
Neubauer, 2003).
2.1.4 Das Intelligenzmodell von Catell
Catell (1943, 1963) postulierte zwei Hauptfaktoren, den Generalfaktor fluide
Intelligenz (gf) und den Generalfaktor kristalline Intelligenz (gc). Die fluide
Intelligenz betrifft die Fähigkeit, sich neuen Situationen und Problemen
anzupassen, während die kristalline Intelligenz Kenntnisse und Wissensinhalte
betrifft, welche bereits erlernt wurden. Auch dieses Modell zählt zu den
Gruppenfaktorenmodellen bzw. den hierarchischen Modellen (zit. n. Sternberg,
2000). Dieses Modell ist für die vorliegende Studie besonders von Bedeutung, da
hier die fluide Intelligenz getestet wird.
2.1.5 Das Intelligenzmodell von Guilford
Guilford (1967) erstellte ein Modell, welches auf theoretischen Analysen
und faktorenanalytischen Befunden beruht. Hier lassen sich Intelligenzaspekte in
drei Variablen aufteilen (Eberwein, 1996).
1. Operationen: Kognition (Erkennen), Gedächtnis, konvergente
Produktion, divergente Produktion und Evaluation.
Theoretische Grundlagen
7
2. Produkte: Einheiten, Klassen, Beziehungen, Systeme, Transformationen
und Implikationen.
3. Inhalte: Figurale, symbolische, semantische und verhaltensbezogene
(verhaltensmäßige) Inhalte.
Guilford entwickelte, wie in Abbildung 2 gezeigt, ein S-O-R Modell
(Stimulus, Operation, Response) mit drei Variablen: Input-, Operations- und
Output- Variablen (Neubauer, 2003). Dies ergibt einen Würfel mit 5 x 6 x 4 = 120
Zellen, die eigenständig und als separate Fähigkeiten erklärt werden können.
Guilford und Hoepfner (1976, zitiert nach Eberwein, 1996) sehen ungefähr 100
davon als wissenschaftlich bestätigt an.
Abbildung 2: Guilfords Strukturmodell der Intelligenz (Funke, 2000)
Theoretische Grundlagen
8
2.1.6 Das Berliner Intelligenzstrukturmodell
Das Berliner Intelligenzstrukturmodell (Jäger, 1972) beschreibt sechs
Hauptfaktoren der Intelligenz, die sich durch Faktorenanalysen
herauskristallisierten. Diese Hauptfaktoren wurden in entsprechende
Komponenten nach einer hierarchischen Struktur aufgeteilt, die sich in folgende
Faktoren unterteilen:
1. Anschauungsgebundenes Denken
2. Einfallsreichtum und Produktivität
3. Konzentrationskraft und Tempo-Motivation (speziell bei einfach
strukturierten Aufgaben)
4. Verarbeitungskapazität, formallogisches Denken und
Urteilsfähigkeit
5. Zahlengebundenes Denken
6. Sprachgebundenes Denken
Zusammenfassend kann zu den verschiedenen Intelligenzmodellen gesagt
werden, dass deren bedeutendster Unterschied in der Beurteilung des
Generalfaktors liegt. Dieser erscheint bei manchen Modellen als tragend, bei
anderen Modellen (z.B.: Thurstone) hingegen als nicht notwendig. Allerdings gibt
es auch eine Gemeinsamkeit zwischen verschiedenen Ansätzen: so gibt es auch
bei Thurstone einen Faktor zweiter Ordnung, welcher als allgemeine Fähigkeit
bezeichnet wird (zit.n. Eberwein, 1991).
Jäger erklärte schon im Jahre 1973 (S.172):
„Eine Integration der verschiedenen Forschungsrichtungen steht (...) noch
in den Anfängen und von einer tragfähigen allgemeinen Theorie des intelligenten
Verhaltens sind wir noch weit entfernt" (zit.n. Eberwein, 1991).
Theoretische Grundlagen
9
2.1.7 Intelligenz und Musik
In der Zeitschrift Nature wurde eine Studie von Gardiner, Fox, Knowles und
Jeffrey (1996) veröffentlicht, in der an zwei Schulen je zwei Schulklassen
untersucht wurden. Über sechs Monate hinweg erhielten zwei Versuchsgruppen
ein Musiktraining nach der Kodaly-Methode, die auch die Wahrnehmungs- sowie
Konzentrationsleistung schulen soll. Diese Methode umfasst ein komplexes
Programm bestehend aus Singen und Intonation, Hören, Notation und visuelle
Darstellung. Die Kinder wurden per Zufall den vier Versuchsgruppen (2
Versuchsgruppen: Kodaly- Methode, 2 Kontrollgruppen: Standardunterricht)
zugeteilt. Im Längsschnittdesign konnten in den Versuchsgruppen wesentliche
Leistungsverbesserungen beobachtet werden. Insbesondere verbesserten sich die
Rechen- und Leseleistungen der Kinder eindeutig (zit.n. Jäncke, 2008).
In der so genannten Bastian-Studie (Bastian, 2001) wurde untersucht, ob
aktives Musizieren zu einer Intelligenzsteigerung beitragen kann. Die zwei
getesteten Schülergruppen (mit und ohne erweiterte Musikerziehung) entwickelten
sich anfangs nicht unterschiedlich hinsichtlich ihrer IQ- Mittelwerte. Deutlicher fiel
der Vergleich allerdings nach fünf Jahren Schulzeit aus. Hier konnte bei Kindern
mit erweitertem Musikunterricht ein signifikanter IQ- Zuwachs festgestellt werden.
Auch bei sozial benachteiligten Kindern und bei Kindern mit kognitiven
Schwierigkeiten zeigten sich Langzeit-Fördereffekte. Bei Kindern, die bereits zu
Beginn der Studie einen überdurchschnittlichen IQ- Wert zeigten, steigerte sich
der IQ-Wert mit dem Instrumental- und Ensemblespiel weiter.
Rauscher et al. (1997) untersuchten 4-Jährige über einen Zeitraum von 6-8
Monaten, um festzustellen, ob sich die räumliche Verarbeitungsleistung durch
Klavierunterricht verbessert. Die Experimentalgruppe erhielt ein- bis zweimal pro
Theoretische Grundlagen
10
Woche ein zehnminütiges Klaviertraining, während die Kontrollgruppe am
Computer spielte, wobei das präsentierte Material der Förderung der Lese- und
Rechenfähigkeit dienen sollte. Jene Kinder, die das Klaviertraining absolvierten,
erreichten signifikant höhere Werte in den räumlichen Funktionen als jene Kinder,
die mit dem Computerprogramm arbeiteten. Die Autoren brachten ihre Ergebnisse
in Zusammenhang mit dem bereits zitierten Mozart-Effekt und wiesen auf die
Verbesserung der räumlichen Orientierungsfunktionen hin (Jäncke, 2008).
Schellenberg (2004) publizierte eine Längsschnittstudie, in der es galt, die
Kritik an früheren Querschnittstudien bezüglich der Unangemessenheit der
verwendeten Kontrollgruppen zu umgehen. Dazu wurden insgesamt 144 Kinder in
vier Versuchsgruppen per Zufall aufgeteilt. Zwei davon durften ein Jahr lang einen
Klavier- oder Gesangsunterricht besuchen, eine Gruppe nahm
Schauspielunterricht und einer Gruppe wurde kein weiterführender Unterricht
erteilt. Alle Gruppen mussten sich einem Standard- Intelligenztest und einem Test
zur sozialen Kompetenz unterziehen. Alle Versuchspersonen wiesen nach einem
Jahr eine statistisch höhere Intelligenzleistung auf, was aufgrund der
Alterszunahme zu erklären ist. Allerdings zeigten jene Kinder, welche den
Musikunterricht (Klavier und Gesang) besuchten, einen höheren Anstieg der
Intelligenzleistungen als die Schauspielgruppe und die Versuchsgruppe ohne
zusätzlichen Unterricht. Die Kinder der Musikgruppe zeigten einen
durchschnittlichen IQ-Anstieg von rund 7 Punkten, während die anderen
Versuchsgruppen nur einen Anstieg von rund 4 Punkten aufwiesen. Bezüglich der
sozialen Kompetenz profitierte besonders die Schauspielgruppe, die eine
Reduktion von ungünstigen sozialen Verhaltensweisen zeigte (z.B.: Reduktion von
Hyperaktivität, Angst, Aggression etc.; Jäncke, 2008).
Theoretische Grundlagen
11
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Musik einen positiven
Einfluss auf Intelligenzleistungen haben kann.
2.2 Aufmerksamkeit
In der Aufmerksamkeitsforschung entwickelte die Psychologie eine Reihe
von Modellvorstellungen und Theorien. Diese gingen aus verschiedenen
Bereichen, wie der introspektiven Psychologie, der experimentell allgemeinen
Psychologie, der Neuropsychologie und der differentiellen Psychologie hervor
(Schweizer 2006).
Van der Heijden (2004) postuliert zwei Richtungen der
Aufmerksamkeitspsychologie, die der introspektiven Aufmerksamkeit um 1900 und
eine „moderne“ Richtung ab den 1950er Jahren, welche sich auf den
Informationsverarbeitungsansatz konzentriert. Die frühe
Aufmerksamkeitspsychologie bezog sich auf Introspektion und führte
Aufmerksamkeit auf das Selbst, den Willen oder das Bewusstsein zurück.
Die „moderne“ Psychologie erklärt die Aufmerksamkeit mittels
Subsystemen, welche der Bildung von Repräsentationen, deren Speicherung und
Übertragung dienen.
Neumann versuchte 1996, die „moderne“ Aufmerksamkeitspsychologie in vier
Phasen einzuteilen:
Broadbents (1958) Filtermodell war wegweisend für die erste Phase. Diese betont
die begrenzte Kapazität sensorischer Übertragungskanäle und die Notwendigkeit
einer sinnvollen Selektion als Mechanismus zur Reduzierung des
Informationsflusses.
Theoretische Grundlagen
12
Die zweite Phase wird durch Kahnemanns (1973) Konzept der unspezifischen
Kapazität definiert, wobei Kapazität als begrenzte kognitive Ressource („Vorrat“)
verstanden wird, die durch Selektionsprozesse verteilt wird.
Die dritte Phase bezieht sich auf multiple, spezifische Ressourcen, besonderes
Interesse galt der der Differenzierbarkeit von Ressourcen (Wickens, 1980; Navon
& Gopher, 1979).
In der vierten Phase wird wieder Bezug auf die erste Phase genommen, allerdings
wird näher auf die Idee der Selektions-, sowie Integrationsfunktion eingegangen.
Im folgenden Abschnitt 2.2.1 werden verschiedene Modelle der Aufmerksamkeit
näher vorgestellt.
2.2.1 Modelle früher und später Selektion
Zu den Modellen der frühen Selektion gehört das Filtermodell von Broadbent
(1958), sowie das Attenuator-Modell von Treisman (1964), welche auf der
experimentellen Untersuchung des Cocktail-Party-Phänomens basieren (Cherry
1953; Moray 1959; zitiert nach Schweizer 2006). Das Cocktail-Party-Phänomen
beruht auf zwei aufmerksamkeitspsychologischen Beobachtungen. Zum einen
konzentriert man sich in einer Umgebung mit vielen gleichzeitigen SprecherInnen
in der Regel auf die Stimme der GesprächspartnerIn, zum anderen reagiert man
auf die Erwähnung des eigenen Namens, und zwar auch dann, wenn dieser von
einer zunächst nicht beachteten Person in akustischer Reichweite ausgesprochen
wird. Aus diesem Verhalten wurde geschlossen, dass Informationen auf
verschiedenen Stufen verarbeitet werden. Auf einer frühen Stufe, auf der
elementare physikalische Eigenschaften (Tonhöhe, Ort etc.) erfasst werden,
können noch mehrere Nachrichten gleichzeitig verarbeitet werden. Auf einer
späteren Stufe, auf der die Nachricht nach ihrem semantischen Gehalt analysiert
Theoretische Grundlagen
13
wird, kann hingegen zu einem bestimmten Zeitpunkt nur noch eine Nachricht
verarbeitet werden (Lund, 2001).
Das Abschwächungsmodell („attentuator model“) von Treisman (1964)
beschreibt einen hypothetischen Filter, der unbeachtete Information nicht komplett
eliminiert, sondern nur dämpft. Dabei sollen lexikalische Einheiten aktiviert
werden, welche je nach Bedeutung unterschiedliche Aktivierungsschwellen
aufweisen und Informationen einer früheren Verarbeitungsstufe auswählen oder
hemmen.
Im Gegensatz zum Abschwächungsmodell lokalisieren Deutsch und
Deutsch (1963) die Informationsverarbeitung erst auf einer späteren Stufe. Alle
Informationen werden zunächst unselektiv aufgenommen, äquivalent analysiert,
ohne Begrenzung erkannt und kategorisiert. Bei diesem Modell wird von
semantischen Eigenschaften ausgegangen, die begrenzte selektive Verarbeitung
erfolgt erst bei Eintritt der Information in das Bewusstsein, das Gedächtnis oder in
Output-Prozessen. Es wird angenommen, dass man nur auf einen von mehreren
Reizen eine Reaktion initiieren kann, dementsprechend wird bei Output-Prozessen
der wichtigste herausgefiltert.
2.2.2 Modelle der unspezifischen und spezifischen Kapazität
Kahneman (1973) ging von einer begrenzten, unspezifischen
Verarbeitungskapazität aus, welche durch einen zentralen Prozessor auf mehrere
Aufgaben verteilt werden kann, für welche Aufmerksamkeit notwendig ist.
Kahneman spricht von einer parallelen Verarbeitung, deren Kapazität sich mit dem
Grad der aktuellen physiologischen Aktivierung („arousal“) ändert. Bei der
mentalen Anstrengung („effort“) für eine bestimmte Aufgabe werden
Anforderungen, Schwierigkeit, der Grad der Übung, Intention und bisherige
Theoretische Grundlagen
14
Lernerfahrungen berücksichtigt und in die Aufmerksamkeitssteuerung mit
einbezogen (zit.n. Schweizer, 2006).
Norman und Bobrow postulierten 1975 ebenso eine begrenzte Kapazität
der Aufmerksamkeit, welche zentral kontrolliert wird. In diesem Modell wird
zwischen kapazitätsbegrenzten („ressource-limited“) und datenbegrenzten („data-
limited“) Prozessen unterschieden. Wenn die Aufmerksamkeit von der aktuellen
Verarbeitungskapazität abhängt, wird dies als “ressource-limited“ bezeichnet. Ist
jedoch die Informationsqualität selbst unzureichend, so sprechen Norman und
Bobrow von „data-limitation“.
Bei den Modellen der spezifischen Kapazität sind die Modelle von Allports
(1980) und Navon und Gopher (1979) zu nennen. Allports (1980) geht davon aus,
dass die Aufmerksamkeit von einer Reihe von spezialisierten
Verarbeitungsmodulen abhängt. Diese Module sind kapazitätsbegrenzt und bei
gleichzeitiger Beanspruchung, die dieselben Ressourcen erfordert, kommt es zu
einer Interferenz.
Navon und Gopher (1979) postulierten ein Modell multipler Ressourcen,
wobei diverse mentale Ressourcen unterschieden werden. Ähnlich wie in der
Theorie von Allports wird eine begrenzte Kapazität von Ressourcen angenommen,
wobei eine Aufgabe bei Defiziten einer bestimmten Ressource auch von
anderen Ressourcen unterstützt werden kann.
2.2.3 Mehrdimensionale Modelle
In der Wissenschaft gibt es viele AutorInnen, die der Meinung sind, dass
Aufmerksamkeit sich nicht durch ein eindimensionales Konzept erklären lässt. Sie
weisen daher auf eine Mehrdimensionalität der Aufmerksamkeit hin. Es gibt eine
große Anzahl an diversen Modellen zu Aufmerksamkeitskomponenten aus
Theoretische Grundlagen
15
neuropsychologischer und handlungsorientierter Sicht, sowie aus der Perspektive
des Arbeitsgedächtnisses, auf die in der vorliegenden Untersuchung aufgrund der
großen Bandbreite nicht weiter eingegangen werden kann (z.B.: Posner und Boies
1971, Posner und Rafal 1987, Neumann 1992; Cohen 1993; van Zomeren u.
Brouwer 1994; Coull 1998; Mirsky et al.1999; Sturm u. Zimmermann 2000; zit.n.
Schweizer 2006).
2.2.4 AD(H)S- Epidemiologie und Symptome
In diesem Abschnitt wird näher auf das Aufmerksamkeits-Defizit-
(Hyperaktivitäts-)Syndrom (AD(H)S) eingegangen, da ein Teil der in dieser Studie
getesteten Kinder von dieser Störung betroffen war. Dieses Syndrom hat in der
Forschung in den letzten Jahren stetig an Beachtung zugenommen. Welche
Ursachen zu diesem Syndrom führen, ist nicht eindeutig geklärt, die
wissenschaftlichen Meinungen gehen diesbezüglich auseinander (Brugger 2006).
Die Begriffe zur Umschreibung der Aufmerksamkeits-
/Hyperaktivitätsstörung wechselten im Laufe der Jahre stetig ihre Namen. Im
deutschsprachigen Raum wird manchmal die Bezeichnung „Hyperkinetische
Störung“ verwendet und in der Medizin die etwas urtümliche Bezeichnung
„Minimale Cerebrale Dysfunktion“ (MCD).
Die Kurzform ADS steht für Aufmerksamkeitsdefizit-Störung und ist von
ADD (Attention-Deficit-Disorder) aus dem angloamerikanischen Raum
übernommen worden. Es bestehen zwei unterschiedliche Formen der
Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung. Zum einen ohne Hyperaktivität
(ADS) und zum anderen mit Hyperaktivität (ADHS; Geißler, 2008).
In den medizinischen Manualen des ICD - 10 (WHO, 1999) sowie des
DSM-IV (APA, 1994) wird AD(H)S heute als Syndrom definiert, das charakterisiert
Theoretische Grundlagen
16
ist durch Einschränkungen und eine dem Entwicklungsalter nicht entsprechende
Ausprägung von Unaufmerksamkeit, Impulsivität und Hyperaktivität, welche
bereits im Kindesalter beginnt.
Mit einer Prävalenz von 3-5% gehört AD(H)S zu den häufigsten Kinder- und
jugendpsychiatrischen Störungen, de facto wird keine andere Diagnose im Kindes-
und Jugendalter so häufig gestellt (Barkley et al., 2001). Damit ist dieses
Syndrom, welches mit einem hohen Risiko an psychiatrischer Komorbidität
einhergeht, von weitaus größerer Bedeutung als bis dato angenommen. Die
defizitäre Steuerungsfähigkeit von Impulsen und Emotionen kann zu schulischen
und sozialen Problemen führen (Brugger, 2006; Sobanski & Alm, 2004). In Tabelle
1 werden nachfolgend die Symptomkriterien der hyperkinetischen Störung nach
ICD – 10 und AD(H)S nach DSM – IV – TR näher erläutert.
Tabelle 1: Symptomkriterien der hyperkinetischen Störung nach ICD-10 (Forschungskriterien) und von AD(H)S nach DSM-IV-TR (Döpfner et al.2009), {Im DSM-IV-TR unter Hyperaktivität subsumiert.}; { } = nur DSM-IV; [ ] = nur ICD-10
A. Unaufmerksamkeit
1. Beachtet häufig Einzelheiten nicht oder macht Flüchtigkeitsfehler bei den
Schularbeiten, bei der Arbeit oder bei anderen Tätigkeiten.
2. Hat oft Schwierigkeiten, längere Zeit die Aufmerksamkeit bei Aufgaben
oder Spielen aufrechtzuerhalten.
3. Scheint häufig nicht zuzuhören, wenn andere ihn ansprechen.
4. Führt häufig Anweisungen anderer nicht vollständig durch und kann
Schularbeiten, andere Arbeiten oder Pflichten am Arbeitsplatz nicht zu
Theoretische Grundlagen
17
Ende bringen (nicht aufgrund von oppositionellem Verhalten oder
Verständnisschwierigkeiten).
5. Hat häufig Schwierigkeiten, Aufgaben und Aktivitäten zu organisieren.
6. Vermeidet häufig, hat eine Abneigung gegen oder beschäftigt sich häufig
nur widerwillig mit Aufgaben, die länger andauernde geistige
Anstrengungen erfordern (wie Mitarbeit im Unterricht oder Hausaufgaben).
7. Verliert häufig Gegenstände, die er/sie für Aufgaben oder Aktivitäten
benötigt (z. B. Spielsachen, Hausaufgabenhefte, Stifte, Bücher oder
Werkzeug).
8. Lässt sich oft leicht durch äußere Reize ablenken.
9. Ist bei Alltagstätigkeiten häufig vergesslich.
B. Hyperaktivität
1. Zappelt häufig mit Händen oder Füßen oder rutscht auf dem Stuhl herum.
2. Steht {häufig} in der Klasse oder in anderen Situationen auf, in denen
Sitzenbleiben erwartet wird.
3. Läuft häufig herum oder klettert exzessiv in Situationen, in denen dies
unpassend ist (bei Jugendlichen oder Erwachsenen kann dies auf ein
subjektives Unruhegefühl beschränkt bleiben).
4. Hat häufig Schwierigkeiten, ruhig zu spielen oder sich mit
Freizeitaktivitäten ruhig zu beschäftigen.
5. {Ist häufig „auf Achse“ oder handelt oftmals als wäre er „getrieben.“}
6. [Zeigt ein anhaltendes Muster exzessiver motorischer Aktivität, das durch
die soziale Umgebung oder durch Aufforderungen nicht durchgreifend
beeinflussbar ist.]
Theoretische Grundlagen
18
C. Impulsivität
1. Platzt häufig mit der Antwort heraus, bevor die Frage zu Ende gestellt ist.
2. Kann häufig nur schwer warten, bis er/sie an der Reihe ist [bei Spielen
oder in Gruppensituationen].
3. Unterbricht und stört andere häufig (platzt z. B. in Gespräche oder in
Spiele anderer hinein).
4. Redet häufig übermäßig viel [ohne angemessen auf soziale
Beschränkungen zu reagieren].
Es gibt Gemeinsamkeiten zwischen den beiden Klassifikationssystemen ICD
10 und DSM IV und Unterschiede in der Kombination der Symptome. In folgenden
Punkten stimmen sie überein:
Einige Symptome der Hyperaktivität - Impulsivität oder Unaufmerksamkeit
sollten bereits vor dem Alter von sieben Jahren auftreten
Die Störungen beeinträchtigen das Kind und ihr Umfeld bereits seit sechs
Monaten
die Beeinträchtigungen sollten sich in zwei oder mehr Bereichen (Schule,
zu Hause,…) zeigen
Hinweise auf klinische Beeinträchtigungen in sozialen, beruflichen oder
schulischen Funktionsbereichen sollten bestehen
Die Unterschiede bestehen in den bereits erwähnten Kombinationen der
Symptomkriterien. Nach dem ICD-10 müssen für die Aktivitäts- und
Aufmerksamkeitsstörung (F90.0) sechs von neun Kriterien zutreffen, sowie
Symptome der Impulsivität (eines von vier Symptomkriterien) in mindestens zwei
Lebensbereichen auftreten.
Theoretische Grundlagen
19
Nach dem DSM IV (APA, 1994) gibt es drei Subtypen, die wie folgt aufgeteilt sind:
1. Patienten, bei denen sowohl Hyperaktivität, Impulsivität als auch eine
Aufmerksamkeitsstörung vorliegt: (F 314.01)
sogenannter Mischtypus (Hyperaktiv-Impulsiver Typ)
2. Patienten, die vorwiegend Symptome aus dem Bereich
Aufmerksamkeitsstörung aufweisen: (F 314.01)
vorwiegend unaufmerksamer Typus
3. Patienten mit vorwiegend hyperaktiv-impulsiven Verhaltensweisen: (F
314.00)
hyperaktiv-impulsiver Typus
Im Klassifikationssystem des ICD-10 müssen Symptome bei allen Kriterien
erfüllt sein, welche im DSM IV nicht vorliegen müssen (Hyperaktivität und
Impulsivität können fehlen). Die Kriterien des ICD-10 umfassen somit eine enger
definierte und schwerer ausgeprägte Gruppe als die Kriterien des DSM IV
(Steinhausen, 2010).
Der Vergleich der jeweiligen Diagnosekriterien ist besonders interessant, wenn
Angaben zur Prävalenz, Inzidenz oder Unterschiede zwischen AD(H)S- Gruppen
und Kontrollgruppen erfasst werden, die in den USA vs. Europa rekrutiert wurden
(Geißler, 2008).
Über den Verlauf von AD(H)S bis ins Erwachsenenalter ist sehr wenig
bekannt, allerdings ist aus Einzelfallschilderungen ersichtlich, dass AD(H)S in den
Altersgruppen der 50- bis 60- Jährigen noch auftritt und zu bestimmten
Funktionsstörungen führen kann (Sobanski & Alm, 2004).
Drei Verlaufstypen sind bekannt:
1. Remission bis zur Adoleszenz
Theoretische Grundlagen
20
2. Fortbestehen des klinischen Vollbildes oder einer residualen AD(H)S mit
Abnahme der Hyperaktivität im Entwicklungsverlauf
3. Fortbestehen der AD(H)S mit häufigen komorbiden psychiatrischen
Störungen wie z.B.: Depression, Persönlichkeitsstörungen und
Abhängigkeitserkrankungen.
2.2.5 AD(H)S und ihre Ätiologie
Genetik
Familien-, Adoptions- und Zwillingsstudien haben eine extreme Ausprägung in
Richtung genetisch determinierter Verhaltensdimension festgestellt. In
Zwillingsstudien wird eine Verhaltensvarianz von 80 % aufgeführt (Faraone &
Biedermann 1998; Thapar et al. 1999, Todd 2000, zit.n. Banaschweski et al.
2004).
Kinder mit AD(H)S haben eine viermal höhere Anzahl an Verwandten mit
AD(H)S als gesunde Kinder (Faraone et al.1998). Das Vorkommen dieser Gene
wird laut Banaschewski et al. (2004) durch mehrere Faktoren bedingt. Viele
Studien konzentrieren sich auf den Dopaminstoffwechsel. Besonders die
Wiederaufnahme des Dopamins durch die präsynaptische Membran gilt als erhöht
und die Sensitivität der Dopaminrezeptoren scheint auf der postsynaptischen
Membran erniedrigt zu sein (Denney, 2001; Faraone & Biederman, 1998;
Himelstein et al., 2000; Levy & Swanson, 2001; Sagvolden & Sergeant, 1998;
Swanson et al., 1998; zit.n. Geißler, 2008).
Exogene Risikofaktoren
Zu den exogenen Faktoren zählen Schwierigkeiten in der Schwangerschaft,
Einnahme- bzw. Aufnahme von Toxinen (chronische Bleiintoxikation, pränataler
Benzodiazepin-, Nikotin-, und Alkoholkonsum), Infektionen, ein niedriges
Theoretische Grundlagen
21
Geburtsgewicht und ungünstige psychosoziale Faktoren (Max et al., 2002; Mick et
al., 1996; Milberger et al., 1997; Thapar et al., 2003, zit.n. Geißler, 2008).
Neuropsychologie
Diese Konzepte gehen davon aus, dass mehrere exekutive Funktionen eine
Aufmerksamkeitsstörung verursachen können (Barkeley 2000, 1997; zit.n.
Sobanski & Alm, 2004).
Dazu werden verschiedenste Teilfunktionen zusammengefasst:
Selektive Aufmerksamkeit: die Aufmerksamkeit wird auf relevante Stimuli
gerichtet und unwesentliche Reize können ausgeblendet werden
Geteilte Aufmerksamkeit: die Fähigkeit, zwei oder mehrere Anforderungen
gleichzeitig zu bewältigen
Aufmerksamkeitsfokus (Set Shifting): die Fähigkeit, zwischen den
Aufmerksamkeitsschwerpunkten zu wechseln und entsprechend den
Reizanforderungen zu gewichten
Daueraufmerksamkeit: die Fähigkeit die gerichtete Aufmerksamkeit über
eine längere Zeitspanne einem Sachverhalt zuzuwenden
Impulskontrolle: zielgerichtet und vorausschauend reagieren, ohne
interferierende Verhaltensweisen zuzulassen
Arbeitsgedächtnis: visuelle, verbal - auditive Information so lange
beibehalten, bis eine mentale oder motorische Reaktion darauf folgt
(Sobanski & Alm, 2004).
Strukturelle und funktionelle Bildgebung
In Untersuchungen mit strukturellen und funktionellen Bildgebungen wurde bei
Kindern mit AD(H)S Volumenverkleinerungen im anterioren Corpus callosum, in
der weißen Substanz der rechten Hemisphäre und im Kleinhirn festgestellt.
Theoretische Grundlagen
22
Zusätzlich wurde ein erniedrigter Blutfluss und ein verringerter Energieumsatz im
präfrontalen Cortex und im Striatum erkannt (vgl. Paule et al. 2000; zit.n.
Petermann & Hampel, 2004).
Bei der Bearbeitung von Aufgaben konnte beobachtet werden, dass es zu
Abweichungen bei den ereigniskorrelierten Potenzialen (EKP) kommt. Kinder mit
AD(H)S zeigen hier Abweichungen bei aufmerksamkeitsabhängigen Parametern
und weisen Schwierigkeiten bei der Fokussierung von aufgabenbezogenen
hirnelektrischen Aktivitäten auf (Dumais-Huber & Rothenberger, 1992;
Rothenberger, 1995, zit.n. Geißler, 2008).
Psychosoziale Faktoren
Durch die häufigen neuropsychologischen Auffälligkeiten (z.B.: der exekutiven
Funktionen) wird die Entwicklung von unpassenden Interaktionen mit den Eltern,
den Lehrenden oder anderen Personen provoziert und endet mit einer Zunahme
der AD(H)S Symptomatik. Zusätzliche psychosoziale Faktoren sind der
Fernsehkonsum, Deprivation und Traumatisierungen, die in Betracht gezogen
werden sollten (Döpfner et al., 2007a, Döpfner & Steinhausen, 2010).
2.2.6 AD(H)S und ihre Komorbiditäten
Bei bis zu zwei Dritteln der Kinder mit einer AD(H)S treten komorbide
Störungen auf, die eine zusätzliche Erschwernis für das Kind darstellen. Diese
Komorbiditätsraten treten nicht nur in klinischen, sondern auch in
epidemiologischen Stichproben auf. Die folgende Tabelle soll einen Überblick über
die Ergebnisse von verschiedenen komorbiden Störungen zusammenfassen
(Döpfner, Fröhlich, Lehmkuhl, 2000).
Theoretische Grundlagen
23
Tabelle 2: Häufigkeit komorbider Störungen bei Kindern und Jugendlichen mit AD(H)S
2.2.7 AD(H)S und ihre Behandlung
Die Behandlung von AD(H)S setzt eine gründliche Diagnostik voraus und
sollte multimodal erfolgen. Hierzu zählen Psychoedukation,
verhaltenstherapeutische Methoden und eine medikamentöse Behandlung
(Haubold, 2009). Die Psychoedukation beinhaltet die Aufklärung und die Beratung
des Kindes und seiner Eltern oder Erziehungsberechtigten. Auch die Schule sollte
mit einbezogen werden. Unter den verhaltenstherapeutischen Interventionen hat
sich, neben dem Training des betroffenen Kindes, auch die Elternarbeit als sehr
nützlich erwiesen (Fröhlich et al. 2002, zit.n. Haubold 2009).
An Medikamenten werden im allgemeinen Psychostimulanzien verwendet.
Hierzu zählen Amphetamine und die kurzwirksamen Methylphenidat-Präparate
(immediate-release-MPH-Präparate, IRMPH), zu denen Ritalin®, Equasym® und
Medikinet® gehören. Methylphenidat ist am wirksamsten und am weitesten
verbreitet, seine chemische Struktur ist den Neurotransmittern Dopamin und
Noradrenalin sehr ähnlich und es wirkt dopamin-agonistisch. Bereits nach 20
50% Oppositionelle Störung des Sozialverhaltens
30 – 50% Störung des Sozialverhaltens (ohne oppositionelle Verhaltensstörung)
10 – 40% Affektive, vor allem depressive Störungen
20 – 25% Angststörungen
10 – 25% Lernstörungen, Teilleistungsschwächen
Bis 30% Tic – Störungen oder Tourette-Syndrom
Theoretische Grundlagen
24
Minuten setzt der Effekt ein und bleibt über drei bis vier Stunden auf hohem
Niveau. Bei Ritalin® SR treten Effekte nach ein bis zwei Stunden ein und halten
ungefähr acht Stunden an (Pelham et al., 1990, zit.n.Döpfner et al.2000). In
Österreich sind die Methylphenidate Ritalin®, Methylin®, Concerta® und Ritalin® LA
verschreibungspflichtig. Von den Nicht-Stimulanzien (Atomoxetin®) sind Strattera®
und Attentin® erhältlich (Österreichische Gesellschaft für
Neuropsychopharmakologie u. Biologische Psychiatrie, Stand 06/2010).
Bei den Stimulanzien kommt es zu folgenden Kurzzeiteffekten (Döpfner et al.
2000):
1. Verminderung der hyperkinetischen Symptomatik (häufig)
- Reduktion von hyperkinetischen, störendem und impulsiven
Verhalten
- Verbesserung der Handschrift
- Verbesserung der Konzentrationsfähigkeit und Ausdauer
- Verminderung der Ablenkbarkeit
2. Verminderung der oppositionellen und aggressiven Symptomatik
(manchmal)
- Verminderung von oppositionellen Verhalten gegenüber
Erwachsenen
- Verminderung von aggressivem Verhalten gegenüber Gleichaltrigen
3. Verbesserung der Beziehungen (manchmal)
- Verbesserung der Eltern-Kind Beziehung
- Verbesserung der Lehrer-Kind Beziehung
- Verbesserung der Beziehungen zu Gleichaltrigen
- Verbesserung der soziometrischen Position in der Klasse
Theoretische Grundlagen
25
4. Verbesserung schulischer Leistungen (manchmal)
- Verbesserung der Genauigkeit bei Schulaufgaben
- Verminderung der Flüchtigkeitsfehler
- Steigerung des Anteils vollendeter Aufgaben
Leider gibt es noch sehr wenige und zudem oft methodisch mangelhafte
Langzeitstudien über Stimulanzien. Allerdings sind die Effekte der Medikation,
nach Absetzen der Medikation über zwölf bis 24 Monaten nachzuweisen (Gillberg
et al., 1997; MTA Cooperation Group, 1999; zit.n. Döpfner et al.2000).
Psychostimulanzien sind im Allgemeinen gut verträglich, bei einer Dosierung von
weniger als 1 mg/kg Körpergewicht treten selten am Beginn der Behandlung
Nebenwirkungen auf (Calis et al. 1990, zit.n. Döpfner et al. 2000). In Studien
wurden Nebenwirkungen in vier bis zehn Prozent der Fälle angegeben (Greenhill
et al. 1999; MTA Cooperative Group, 1999; zit.n. Döpfner et al.2000). Außerdem
kann auf die meisten Nebenwirkungen durch Veränderungen der Einnahme, gut
reagiert werden. Die am häufigsten auftretenden Symptome bei Nebenwirkungen
unter Psychostimulanzien sind (Döpfner et al. 2000): Appetitminderung, Übelkeit,
Schlafprobleme, Kopf- und Bauchschmerzen, dosisabhängige Puls- und
Blutdruckerhöhung, Schwindel, Rebound-Hyperaktivität bei Nachlassen der
Wirkung, Irritierbarkeit, Dysphorie, Weinerlichkeit und sozialer Rückzug, Blässe
und Ringe unter den Augen, Auslösung oder Verschlechterung bestehender Tic-
Störungen und vorübergehende Wachstumsverlangsamung bei normaler
Endgröße.
Zusammengefasst kann zu den Aufmerksamkeitsstörungen gesagt werden,
dass es viele verschiedene Erklärungen und Ursachenforschungen in diesem
Bereich gibt. Allerdings wird manchmal zu schnell diagnostiziert und zu wenig
Theoretische Grundlagen
26
beachtet, dass die Medikamenteneinnahme oft eine große Veränderung für das
Kind - in positiver wie auch negativer Weise - bedeuten kann. Hier gilt es,
multimodal zu diagnostizieren und folglich das ganze System (Familie, Schule,
Umfeld usw.) in die Therapie mit einzubeziehen.
2.2.8 Aufmerksamkeitsleistungen und Musik
Laut Schellenberg (2001) gibt es Langzeiteffekte, die zeigen, dass sich
musikalisches Training und Musik bei ProbandInnen, die vor der Studie keine
Instrumente erlernten, positiv auf kognitive Leistungen auswirkt. Es existieren
einige Studien, die sich bereits mit dem Thema Musik und kognitive Fähigkeiten
sowie Aufmerksamkeit beschäftigt haben.
Davidson und Powell (1986) untersuchten, ob sich Hintergrundmusik bei
SchülerInnen der fünften Schulstufe auf Aufmerksamkeit und
Teilnahmebereitschaft am Unterricht auswirkt. Hierzu wurden 26 SchülerInnen
über 42 Stunden im Klassenzimmer beobachtet, wobei alle drei Minuten
Aufzeichnungen gemacht wurden. In den ersten 15 Minuten wurde der Unterricht
ohne Hintergrundmusik gestaltet, danach wurde 15 Minuten Hintergrundmusik in
Form von klassischer Musik gespielt. In den letzten 15 Minuten wurde der
Unterricht ohne Musik fortgeführt. Die Aufmerksamkeit und Teilnahmebereitschaft
der SchülerInnen steigerten sich signifikant unter der Bedingung
„Hintergrundmusik“.
Cohen, Evans, Horowitz und Wolfe (2011) untersuchten MusikerInnen und Nicht-
MusikerInnen im Hinblick auf ihre auditive und visuelle Wiedererkennung in
Verbindung mit Musik. In der Untersuchung wurden verschiedene Stimuli
vorgeben (auditiv: bekannte und unbekannte Musik, Sprachlaute und
Umweltgeräusche, visuell: 258 verschiedene Objekte auf einer weißen Leinwand,
Theoretische Grundlagen
27
99 Bilder mit abstrakter Kunst). Jedes der Experimente erfasste die
Gedächtnisleistung des Wiedererkennens und eine semantische
Klassifikationsleistung. Dabei wurde festgestellt, dass MusikerInnen eine
signifikant höhere Leistung beim auditiven Wiedererkennen zeigten als Nicht-
MusikerInnen. Bei der visuellen Wiedererkennung gab es allerdings keine
Unterschiede zwischen den Gruppen.
In den Untersuchungen von Brochard, Dufour und Despres (2004) wurden die
räumliche Wahrnehmung und Vorstellung von MusikerInnen und Nicht-
MusikerInnen näher erforscht. Dazu sollten die 20 VersuchsteilnehmerInnen im
ersten Teil des Experiments die Lage eines Punktes relativ zu einer vertikalen
oder horizontalen Linie einschätzen. Von den ProbandInnen waren die Hälfte
MusikstudentInnen, die seit mindestens acht Jahren Musikunterricht erhalten
hatten und mindestens vier Stunden in der Woche aktiv musizierten. In der
Bedingung der räumlichen Vorstellung verschwand die Linie, in der
Wahrnehmungsbedingung war sie weiterhin sichtbar. Insgesamt hatten die
MusikerInnen signifikant kürzere Reaktionszeiten und zeigten besonders bei der
vertikalen Dimension schnellere Reaktionen als dies bei Nicht-MusikerInnen der
Fall war. Diese Fähigkeit könnte durch das Notenlesen erklärbar sein, das mehr
Anforderungen an die vertikale Informationsverarbeitung stellt als das alltägliche
Lesen.
Die Studien von Hurwitz et al. (1975, zit.n. Maier-Karius 2009) konnten einen
positiven Zusammenhang zwischen aktivem Musizieren und Aufmerksamkeit
finden. Hierzu wurde mit Kindern der Stroop-Test (1935) durchgeführt, in welchem
Farbwörter gezeigt werden, wobei Farbe und Farbwort nicht übereinstimmen (z.B.:
das Wort „rot“ in grüner Schrift). Die SchülerInnen sollten auf eine Bedingung
Theoretische Grundlagen
28
(z.B.: „Farbwort“) mittels Tastendruck reagieren und gleichzeitig die andere,
irrelevante Bedingung (z.B.: „Farbe“) ignorieren. Die Kinder mit dem
siebenwöchigen Musikunterricht zeigten signifikant bessere visuelle selektive
Aufmerksamkeitsleistungen als jene Kinder, die keinen Musikunterricht erhalten
hatten.
Es kann festgehalten werden, dass verschiedene Untersuchungen gezeigt
haben, dass ein gewisser Zusammenhang zwischen passivem Musikhören oder
musikalischer Aktivität einerseits und verschiedenen Aufmerksamkeitsleistungen
andererseits besteht.
Um die Effekte von Musik umfassend zu interpretieren, konzentriert sich die
vorliegende Untersuchung auch auf eine weitere kognitive Fähigkeit, nämlich die
Kreativität, welche im folgenden Kapitel erläutert wird.
2.3 Kreativität
Kreativität ist bis heute äußerst schwierig zu definieren. Jeder wäre gerne
kreativ oder hat sich zumindest mit Kreativität auseinandergesetzt.
Wer oder was ist kreativ? Gibt es eine bestimmte Art, kreativ zu denken
oder geht es mehr um Inspiration, Intuition und Imagination? Es wurden
Grundmodelle der Kreativität formuliert, die versuchen, den Begriff einzugrenzen.
Eine klare Definition von Kreativität zu finden erweist sich allerdings nach wie vor
als schwierig (Preiser 1986).
Barron (1965) versuchte es mit der folgenden Definition: „Kreativität kann
als die Fähigkeit definiert werden, etwas Neues zu schaffen“ (zitiert nach Amelang
und Bartussek, 2001).
Theoretische Grundlagen
29
Amelang und Bartussek (2001) stellten fest, dass der Aspekt des Neuen
häufig in Versuchen zur Definition der Kreativität auftaucht. Besonders häufig wird
in der Literatur auf die Nützlichkeit und Brauchbarkeit des neuen Produktes
hingewiesen (Feist & Barron, 2003; Stein, 1953; Sternberg & Lubart, 1996; zit.n.
Steinmetz 2009).
Nach Preiser (1986) wird eine Idee in einem sozialen System als kreativ
akzeptiert, wenn sie in einer bestimmten Situation neu ist oder neuartige Elemente
enthält und wenn ein sinnvoller Beitrag zu einer Problemlösung gesehen wird.
2.3.1 Der kreative Prozess
Nach Funke (2000) können mindestens fünf Punkte genannt werden, die den
kreativen Prozess charakterisieren:
1. Vorbereitung
Die Beschäftigung mit dem fraglichen Gebiet erscheint als äußerst wichtig,
kreative ErfinderInnen, WissenschaftlerInnen oder auch Künstlerlnnen,
haben sich auf das jeweilige Themengebiet intensiv vorbereitet und
dadurch eine gewisse Expertise erlangt (vgl. Ericsson, 1996, zitiert nach
Funke 2000).
2. Inkubation
In Ruhephasen arbeitet das Gehirn weiter, was als Inkubationsphase für
den kreativen Prozess dienen kann. Es werden assoziative Verbindungen
zwischen Ideen und Vorstellungen geschaffen und diese werden durch
neue Informationen überlagert (vgl. Finke, Ward& Smith 1992, zit.n. Funke
2000). Dieser Prozess ist unbewusst und kann nicht aktiv beeinflusst
werden.
Theoretische Grundlagen
30
3. Einsicht
Verschiedene kombinierte Assoziationen bilden die Schwelle zum
Bewusstsein und führen zum sogenannten „Aha–Effekt“, welcher auch als
Illumination bezeichnet wird.
4. Bewertung
Normen und Werte werden einbezogen, um zu überprüfen, ob der neue
Gedanke sinnvoll erscheint oder ob er nicht weiter verfolgt wird.
5. Ausarbeitung
An diesem Punkt werden Kräfte benötigt, die zur Umsetzung des
Sachverhalts notwendig sind.
In diesem Zusammenhang ist auch das Modell von Guilford (1967) zu nennen,
das bereits kurz beschrieben wurde (S. 6). Guilford unterteilte das Denken in
konvergente und divergente Prozesse. Unter konvergentem Denken verstand
Guilford ein logisches Vorgehen, das auf eine bestimmte Lösung zielt. Bei
divergentem Denken, das besonders bei kreativen Prozessen zur Anwendung
kommt, handelt es sich hingegen um besondere Assoziationen, die das Wechseln
von Perspektiven und eine Erweiterung des Denkens erfordern. Zunächst wird
divergent eine größere Menge von Ideen generiert, aus diesen können
nachfolgend eine oder mehrere Alternativen ausgewählt werden, was wiederum
einem konvergenten Prozess entspricht (Funke, 2000).
2.3.2 Der kreative Mensch
Eine Person benötigt einige Merkmale um als kreativ zu gelten. Sternberg
und Lubart (1995) postulierten sechs Komponenten, die als maßgebend für
Kreativität erscheinen: Intelligenz, Wissen, Denkstil, Persönlichkeit, Motivation und
Umwelt. Guilford forderte bereits 1973, klassische Intelligenzmodelle um kreative
Theoretische Grundlagen
31
Aspekte zu erweitern und inspirierte damit nachfolgende WissenschaftlerInnen. So
nimmt Jäger (1984) in seinem „Berliner Intelligenzstrukturmodell (BIS)“
beispielsweise einen g-Faktor der allgemeinen Intelligenz an, der mit kognitiven
Ressourcen gleichgesetzt wird. Es werden vier operative Fähigkeiten
(Verarbeitungskapazität, Einfallsreichtum, Merkfähigkeit,
Bearbeitungsgeschwindigkeit) und drei inhaltsgebundene Fähigkeiten
(sprachgebundenes, zahlengebundenes und anschauungsgebundenes Denken)
angenommen (Funke, 2000).
Barron und Harrington (1981; zitiert nach Feist und Barron, 2003) nahmen
folgende Korrelate für Kreativität an: ästhetisches Empfinden, breites Interesse,
Interesse für Komplexität, unabhängiges Urteilen, Autonomie, Selbstvertrauen,
Intuition, ein hohes Energiepotential und ein kreatives Selbstkonzept. Feist (1999)
stellte Listen von Merkmalen zusammen, in denen sich KünstlerInnen von Nicht-
KünstlerInnen, sowie kreative WissenschaftlerInnen von weniger kreativen
unterscheiden sollten. Aus diesem Merkmalspool filterten sie drei wesentliche
Merkmale heraus: Neugier als Ausrichtung auf Wissens- und
Erkenntnisinteressen, Konflikt- und Frustrationstoleranz als Bereitschaft Konflikte
zu ertragen sowie Unabhängigkeit, welche sich durch selbstsicheres Denken
äußert.
2.3.3 Kreativität und ihr Umfeld
Die Umgebung erscheint als wichtiges Kriterium für die Entstehung und
Förderung von Kreativität (vgl. Rindermann, 2002). Urban (2000) postulierte, dass
jedes normal entwickelte Kind kreative Fähigkeiten in sich trägt, welche durch die
eigene Familie und den Kindergarten oder die Schule gestärkt und gefördert
werden können. Studien haben gezeigt, dass Kreativität in der Schule, im Studium
Theoretische Grundlagen
32
oder am Arbeitsplatz durch verschiedene Faktoren begünstigt werden kann
(Preiser u. Buchholz 2004). Es handelt sich dabei um kreativitätsfördernde oder
stimulierende Bedingungen, den Abbau von Hemmungen und Blockaden, welche
durch äußere Einschränkungen oder innere Selbstzensur entstanden sind, sowie
Kreativitätstechniken und Methoden, die anregende Situationen schaffen, innere
Blockaden minimieren und helfen, flexibel und systematisch mit Situationen
umzugehen. Das Lernklima in der Klasse oder im Beruf kann wesentlich zu einem
kreativen Prozess beitragen oder diesen blockieren (Preiser & Buchholz 2004).
2.3.4 Das kreative Produkt
Damit eine kreative Idee, ein Produkt oder eine Problemlösung auch als
solche geltend gemacht werden kann, gibt es drei Hauptfaktoren, die erfüllt sein
sollten (vgl. Funke 2000, Preiser 2006):
1. Die Neuartigkeit der Idee, zumindest für den jeweiligen Zeitpunkt und
die Person.
2. Die Sinnhaftigkeit der Idee, welche eine Lösung ersichtlich macht oder
einen wissenschaftlichen, wirtschaftlichen oder gesellschaftlichen
Fortschritt auch als solche erkennen lässt.
3. Die gesellschaftliche Akzeptanz, durch die eine kreative Idee erst
Gültigkeit erlangt. Ohne diese soziale Akzeptanz des Neuen gäbe es
niemanden, der die Idee bestätigen und ihr so zur allgemeinen
Gültigkeit verhelfen würde.
Diese drei Kriterien von Funke wurden von Lubart (1994, S.291) durch
weitere Punkte ergänzt. Lubart nannte zusätzlich Qualität, Bedeutung und
Theoretische Grundlagen
33
Entstehungsgeschichte, um mit diesen Kriterien eine Bewertung eines kreativen
Produktes vornehmen zu können.
2.3.5 Kreativität und Musik
Kiehn führte 2003 eine Untersuchung mit SchülerInnen der zweiten, vierten
und sechsten Schulstufe durch, um die Kreativität in der musikalischen
Improvisation zu erforschen. Dazu verwendete Kiehn den Vaughan Test of
Musical Creativity (TMC, Kiehn 2003) mit zwei unabhängigen Juroren und den
Torrance Test of Creative Thinking (TTCT, Torrance 1974), welcher 89 Kindern
schriftlich vorgegeben wurde. In dieser Untersuchung erzielten die Jungen (M =
29,36) bessere Werte im Vaughn Test als die Mädchen (M = 27,59) und es konnte
ein signifikanter Zusammenhang zwischen musikalischer Kreativität und figuraler
Kreativität festgestellt werden (r = .22). Leider gibt es noch sehr wenige Studien in
diesem Bereich, weshalb es auch ein Anliegen ist, in der vorliegenden
Untersuchung auf diese Thematik näher einzugehen und entsprechende
Zusammenhänge zu erforschen.
2.3.6 Kreativität und AD(H)S
Die primären Symptome von AD(H)S sind Unaufmerksamkeit,
Hyperaktivität und Impulsivität, welche in der Literatur auch häufig als
Eigenschaften für Kreativität geltend gemacht werden (Frick & Lahey, 1991, zit.n.
Cramond 1995), nur mit dem Unterschied, dass das eine Verhalten sozial
erwünscht ist und das andere Verhalten als unerwünscht und pathologisch gilt
(Brugger, 2006). Es gibt auffällige Überschneidungen in den
Charaktereigenschaften von AD(H)S-Betroffenen und Kreativen: Hohe Neugierde,
Impulsivität, Risikobereitschaft, gesteigertes Aktivitätsniveau, Intuition und hohe
Theoretische Grundlagen
34
Emotionalität, defokussierte Aufmerksamkeit und Reizfilterschwäche (Foss & Ross
1982, Shaw & Brown 1990, Martindales 1990, Cramond 1994 a, b, zit.n. Brugger
2006). Hierzu gab es einige Forschungen, die auf diesen Zusammenhang näher
eingehen.
Shaw und Brown (1990) untersuchten 16 SchülerInnen im Alter von zehn
bis dreizehn Jahren mit und ohne AD(H)S, welche alle überdurchschnittlich
intelligent waren. Es wurde der Torrance Test of Creative Thinking (TTCT)
vorgegeben. Im verbalen Test unterschieden sich die SchülerInnen mit AD(H)S
nicht signifikant von jenen ohne AD(H)S, allerdings schnitten Kinder mit AD(H)S
im figuralen Untertest deutlich besser ab (p< .002). Die Gruppe mit AD(H)S
erzielte bessere Werte in den Bereichen Flexibilität und Originalität, unterschied
sich aber nicht von der Vergleichsgruppe im Bereich Ideenflüssigkeit. Shaw und
Brown postulierten daraufhin, dass Kinder mit AD(H)S eine stärker visuelle
Denkweise besitzen und somit vermehrt in Bildern denken.
Wenn es einen positiven Zusammenhang zwischen dem Auftreten von
Kreativität und AD(H)S gibt, so sollte AD(H)S auch unter Menschen häufiger sein,
die als besonders kreativ gelten.
Cramond versuchte 1994, diesen Zusammenhang in einer Studie näher zu
überprüfen. Dazu führten 34 Kinder und Jugendliche, bei denen AD(H)S
festgestellt worden war, den Torrance Test of Creative Thinking (TTCT) durch. 76
hoch kreative SchülerInnen aus dem Torrance Creative Scholar Program
absolvierten die Swanson, Nolan and Pelham Checklist (SNAP, Pelham, Atkins &
Murphy 1981), die zur Erfassung von AD(H)S-Symptomen dient. Zusätzlich
wurden die LehrerInnen mittels SNAP befragt. Außergewöhnliche Kreativität
wurde bei Werten im TTCT mit einem Prozentrang über 90 diagnostiziert. Die
Theoretische Grundlagen
35
AD(H)S-Gruppe erreichte im Kreativitätstest zwar generell Leistungen im
Normbereich, allerdings konnte man beim genaueren Betrachten einige
Besonderheiten erkennen. Von den 34 SchülerInnen der AD(H)S-Gruppe schaffte
rund ein Drittel (N=11) im Kreativitätstest den 90. bis 99. Prozentrang, der hoch
genug für eine Aufnahme in das Torrance Creative Scholar Program ist. Etwa die
Hälfte der AD(H)S-Gruppe (N=17) erreichte den 70-Prozentrang, nur 15% der
Gruppe (N=6) erreichte Punkte unter dem 30. Prozentrang.
Umgekehrt wurden in der Gruppe der Hochkreativen bei 26% die Kriterien von
AD(H)S nach DSM-III (APA, 1980) diagnostiziert, wobei hier ein Prozentsatz von
3% im Altersvergleich zu erwarten gewesen wäre (χ2= 137.72, df=1, p<.001). Die
LehrerInnen der hochkreativen SchülerInnen konnten bei keinem der Kinder die
Anzeichen von Hyperaktivität, Unaufmerksamkeit oder Impulsivität bestätigen. Von
den elf SchülerInnen der AD(H)S-Gruppe, die sich besonders kreativ zeigten,
gingen sechs Kinder bereits in eine Klasse für besonders Begabte. Für die
restlichen fünf Kinder gab es zwar Aufzeichnungen über ihre Defizite, wobei
allerdings nichts über ihre „kreative Ader“ ausgesagt wurde. Dies deutet auf einen
Labeling-Effekt hin, der von Cramond (1994) wie folgt beschrieben wurde:
„Once a diagnosis is made, it is likely that behaviour will be seen through that filter
and so attributed…is there more that differentiates these children than chance?”
Fragestellungen und Hypothesen
36
3 Fragestellungen und Hypothesen
Die Fragestellungen der vorliegenden Untersuchung konzentrieren sich auf
aktives Musizieren in Bezug auf kognitive Fähigkeiten, wie Intelligenz,
Aufmerksamkeit und Kreativität.
Hierfür werden die Leistungen von aktiv musizierenden Kindern mit denen von
schulisch unauffälligen, nicht musizierenden und aufmerksamkeitsgestörten,
ebenfalls nicht musizierenden Kindern verglichen. Des Weiteren werden
sozioökonomische Faktoren anhand eines sogenannten Sozialindex (KESS 2004,
IGLU 2006) berücksichtigt, um eventuelle Leistungsunterschiede in den Bereichen
Intelligenz, Kreativität und Aufmerksamkeit besser interpretieren zu können. Von
besonderem Interesse ist die Subgruppe der Kinder mit AD(H)S und deren
Fähigkeiten in den Bereichen Kreativität und Intelligenz.
3.1 Unterschiedshypothesen
Hypothese 1
Es ist anzunehmen, dass intensiv musizierende Kinder bessere Werte in den
kognitiven Tests erreichen.
Hypothese 2
Es ist anzunehmen, dass Kinder mit einer AD(H)S in den Symptomgruppen
Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität von ihren Eltern als auffälliger
beschrieben werden als Kinder die keine AD(H)S aufweisen.
Fragestellungen und Hypothesen
37
Hypothese 3
Es ist davon auszugehen, dass Kinder, die aktiv musizieren, bessere und Kinder
mit einer AD(H)S schlechtere Leistungen im Aufmerksamkeitstest erbringen als
Kinder, die nicht musizieren und keine AD(H)S aufweisen.
3.2 Zusammenhangshypothesen
Hypothese 4
Es ist davon auszugehen, dass der Grad der Aufmerksamkeit positiv mit den
Leistungen der kognitiven Tests zusammenhängt.
Hypothese 5
Es ist davon auszugehen, dass die Dauer des Instrumentalspiels positiv mit den
Leistungen in den kognitiven Tests (Intelligenz, Aufmerksamkeit und Kreativität)
zusammenhängt.
Methode
38
4 Methode
Die vorliegende Arbeit wurde im Rahmen des Verbundprojektes AMSEL
(„Audio- und Neuroplastizität des Musikalischen Lernens“; www.am-sel.org)
erstellt, welche Teil des BMBF-Begleitforschungsprogramms zu dem deutschen
kulturellen Bildungsprogramm JEKI („Jedem Kind ein Instrument“;
www.jedemkind.de/) ist. Das JEKI-Programm in NRW wird von der Kulturstiftung
des Bundes, der Zukunftsstiftung Bildung in der GLS Treuhand e.V. unter
Beteiligung der Kommunen des Ruhrgebiets, sowie von privaten Förderern und
den teilnehmenden Familien unterstützt. In Hamburg wird das Programm von der
Behörde für Schule und Berufsbildung (BSB) gefördert (http://www.li-
hamburg.de/jeki). Jedem Grundschulkind wird hier die Möglichkeit geboten, ein
Musikinstrument zu erlernen.
Das Verbundprojekt AMSEL der Universitäten Heidelberg und Graz
untersucht, wie sich regelmäßiges aktives Musizieren im Schulunterricht auf die
Sensibilisierung des Gehörs, auf allgemeine kognitive Fähigkeiten und auf
Verarbeitungsprozesse des Nervensystems auswirkt. Der Zeitraum des Projekts
erstreckt sich über insgesamt drei Jahre, wobei Querschnittuntersuchungen und
Längsschnittuntersuchungen (zwei Messzeitpunkte mit Abstand von einem Jahr)
durchgeführt werden. Bei den Testungen werden psychoakustische und
psychologische Tests, verschiedene Fragebögen, sowie neurologische
Messungen (Magnetencephalographie/MEG und strukturelle
Magnetresonanztomographie/MRI) angewandt.
Im ersten Teilprojekt, das vom Heidelberger Team betreut wird, liegt der
Schwerpunkt auf der Projektorganisation und den neurologischen Messungen
Methode
39
(MRI und MEG). Im zweiten Teilprojekt, das in Graz beheimatet ist, werden die
psychologischen und psychoakustischen Tests ausgewertet sowie Fragebögen
erstellt und analysiert. Außerdem werden spezielle Hörtests zur Diagnostik von
auditiven Problemen bei Legasthenie entwickelt.
In der vorliegenden Arbeit wurden die kognitiven Fähigkeiten der untersuchten
Kinder (Intelligenz, Aufmerksamkeit und Kreativität) näher analysiert.
In dem AMSEL-Projekt werden neben AD(H)S- auch LRS-Kinder untersucht,
um zu erforschen, wie sich musikalische Aktivität bei verschiedenen schulischen
Problemen auswirkt. In die vorliegende Arbeit werden nur die Ergebnisse der
AD(H)S-Kinder einbezogen, da es sich um Zwischenergebnisse der Studie
handelt und zum Zeitpunkt der Auswertungen (Stand Nov. 2010) der Pool an
rekrutierten LRS-Kindern noch zu klein für eine gesonderte Auswertung war (vgl.
Kapitel 4.2.1).
Das folgende Kapitel beschreibt die Untersuchungsplanung, die
Stichprobenzusammenstellung, das Untersuchungsmaterial und den
Untersuchungsablauf.
4.1 Untersuchungsplanung
Ziel der vorliegenden Untersuchung ist es, mögliche Effekte aktiven
Musizierens auf die höheren kognitiven Fähigkeiten festzustellen. Zu diesem
Zweck wurden die Intelligenz, die Aufmerksamkeit und die Kreativität der Kinder
näher untersucht. Zusätzliches Interesse galt den AD(H)S Kindern, um deren
kognitive Kompetenzen im Vergleich zu den beiden anderen schulisch
unauffälligen Subgruppen näher zu charakterisieren.
Methode
40
4.1.1 Untersuchungsdesign
Die vorliegende Untersuchung basiert auf einem Vergleich dreier
Untersuchungsgruppen (einfaktorielles Design mit einem dreistufigen
Zwischensubjektfaktor)
Tabelle 3: Verglichene Gruppen der vorliegenden Untersuchung
Schulisch unauffällig Außerschulisch nicht musizierend
AD(H)S Außerschulisch nicht musizierend
Schulisch unauffällig Außerschulisch intensiv musizierend
4.2 Geplante Stichprobe
Die Stichprobe setzt sich aus Kindern im Grundschulalter zusammen, die
aus dem Ruhrgebiet, aus Heidelberg und aus Hamburg stammen. Das
musikpädagogische Förderprogramm „JEKI“ („Jedem Kind ein Instrument“) gibt
Kindern die Möglichkeit, während der Grundschule sehr kostengünstig
(Ruhrgebiet) oder kostenlos (Hamburg) ein Instrument ihrer Wahl zu erlernen.
JeKi startete im Ruhrgebiet im Schuljahr 2007/2008 und in Hamburg im Schuljahr
2009/2010. Beide Programme beginnen spielerisch in der ersten Schulstufe,
wobei in NRW bereits ab der 2. Klasse auf einem selbst gewählten Instrument
musiziert wird. In Hamburg ist dies erst ab der 3. Klasse der Fall.
Die Kontrollgruppe besteht aus Kindern aus der Umgebung von Heidelberg
und Mannheim, wo ein solches Programm nicht läuft. Die unterschiedliche
regionale Herkunft der Kinder ist zwar im Sinne der Vergleichbarkeit nicht optimal,
wurde aber angesichts der Tatsache, dass sich die beiden neurologischen
Methode
41
Messphasen jeweils über ein ganzes Wochenende erstrecken und nur in
Heidelberg durchführbar sind, aus Kostengründen in Kauf genommen.
Ursprünglich wurden die JEKI-Kinder und die Kontrollgruppen in jeweils vier
Gruppen aufgeteilt. Die erste Subgruppe bilden schulisch unauffällige Kinder, die
in ihrer Freizeit nicht musizieren („Standard“), die zweite Subgruppe bilden
schulisch unauffällige Kinder, die in ihrer Freizeit privaten Musikunterricht erhalten
(„Intensiv musizierend“), die dritte Subgruppe stellen Kinder mit einer Lese-
Rechtschreibschwäche dar, die in ihrer Freizeit nicht musizieren („LRS“) und die
vierte Subgruppe sind Kinder mit einer AD(H)S-Diagnose, die in ihrer Freizeit
ebenfalls nicht musizieren („AD(H)S“).
Es gab für die Stichprobenzusammenstellung einige Vorbedingungen, um
etwaige Fehlinterpretationen auszuschließen. Die Muttersprache musste Deutsch
sein um Lese-Rechtschreibschwierigkeiten durch fehlende Sprachkenntnisse
ausschließen zu können. Die Standardgruppe durfte nicht aktiv musizieren, sie
sollte aber vergleichbare, nicht musikbezogene, Freizeitaktivitäten ausführen.
Damit sollte sichergestellt sein, dass nicht allgemeine Förder- und
Zuwendungseffekte, sondern musikspezifische Effekte untersucht werden (Kritik
an der Bastian-Studie, 2000). Außerdem sollte AD(H)S offiziell von berechtigten
Personen (Kinderärzte, psychologische Beratungsstellen etc.) diagnostiziert
worden sein. Eine Fremddiagnose wurde bei Legasthenie nicht gefordert, da
entsprechende Lese- Rechtschreibtests in der Studie direkt durchgeführt wurden.
Die Kinder und deren Eltern wurden auf die Studie an Schulen, über
Zeitungsartikel, Flyer, über Lerninstitute und über die AMSEL-Webseite akquiriert.
Methode
42
4.2.1 Stichprobe der vorliegenden Untersuchung
In der vorliegenden Arbeit werden die Daten der ProbandInnen der AMSEL-
Stichprobe von Frühjahr bis Herbst 2010 berücksichtigt. Bis November 2010 lagen
die Daten von 109 Kindern (49 Mädchen, 60 Jungen) vor. In Tabelle 4 ist die
Stichprobe, wie sie zu diesem Zeitpunkt vorlag, veranschaulicht.
Tabelle 4: Zusammensetzung der Gesamtstichprobe im November 2010 (Zwischenstand)
JEKI Kontrollgruppe Total
AD(H)S 8 9 17
Intensiv-
musizierend 13 26 39
Legasthenie 3 7 10
Standard 24 19 43
Total 48 61 109
Die ProbandInnen besuchten die zweite und dritte Klasse der Grundschule,
wobei etwas mehr Kinder in der zweiten Schulstufe waren. In wenigen
Ausnahmefällen besuchten Kinder bereits die vierte Klasse; diese wurden in den
Gruppenvergleichen der vorliegenden Diplomarbeit nicht berücksichtigt.
Zum ersten Messzeitpunkt waren die Kinder durchschnittlich 8,06 Jahre alt
(SD = .797). An den psychologischen Gruppentests nahmen 96 der 106 Kinder
teil, die übrigen 13 Kinder hatten zwar schon die neurologischen Untersuchen, die
Hörtests und den Aufmerksamkeitstest (CAPT) abgeschlossen, allerdings fehlte
zu diesem Zeitpunkt die psychologische Gruppentestung noch. Aufgrund der
zeitlichen Beschränkung der Stichprobenentnahmen von Frühjahr bis Herbst 2010
Methode
43
wurden nachträglich Veränderungen der Stichprobenzusammenstellung
vorgenommen. So konnte die ursprünglich geplante Einteilung in JEKI - und Nicht-
JEKI-Kinder für die vorliegende Untersuchung noch nicht verwirklicht werden, da
zum einen der Großteil der JeKi-Kinder zu diesem Zeitpunkt noch nicht mit dem
Instrumentalspiel (Beginn in Hamburg erst ab der dritten Klasse) begonnen hatte,
weshalb noch keine musikspezifischen Effekte zu erwarten waren. Insgesamt
waren bis November 2010 nur 18 JeKi-Kinder in der Stichprobe, die bereits aktiv
zu musizieren begonnen hatten. Um Konfundierungen mit privatem Musizieren
auszuschließen, wurden diese 18 Kinder nicht in die vorliegenden Analysen
einbezogen. Außerdem war zu diesem Zeitpunkt die Größe der Subgruppe der
LRS-Kinder kritisch, weshalb diese Bedingung nicht mit ausgewertet wurde.
4.3 Untersuchungsmaterial
4.3.1 Culture Fair Intelligence Test (CFT)
Der Test zur Bestimmung der Grundintelligenz ermöglicht es,
Denkprobleme in neuartigen Situationen mittels sprachfreiem, figuralem Material
zu erfassen, Beziehungen herzustellen, Regeln zu erkennen, sowie Merkmale zu
identifizieren und zügig wahrzunehmen (Cattell, Weiß & Osterland 1997, 5.revid.
Auflage). Dieser Intelligenztest ermittelt, inwieweit ein Kind in der Lage ist,
nonverbale Problemstellungen zu erfassen und zu lösen.
Der CFT 1 gliedert sich in fünf Untertests mit fünf verschiedenen
Aufgabenstellungen, wobei es zwei verschiedene Testformen gibt, die sich nur in
ihrer Reihenfolge unterscheiden, um ein Abschreiben zu erschweren. Die
jeweiligen Subtests sind in die Aufgaben „Substitutionen“, „Labyrinthe“,
„Klassifikationen“, „Ähnlichkeiten“ und „Matrizen“ aufgeteilt. Anhand von zwei
Methode
44
Übungsbeispielen kann man die Aufgabenstellungen ausführlich erklären. Bei
„Substitutionen“ wird die Fähigkeit erfasst, passende Symbole zu erkennen und
den Darstellungen richtig zuzuordnen.
Abbildung 3: Beispielitem des Subtests „Substitutionen“ aus dem Culture FairIntelligence Test von Weiß & Osterland (1997)
In der Aufgabenstellung „Labyrinthe“ werden der optische
Wahrnehmungsumfang und die Wahrnehmungsgeschwindigkeit erfasst, wobei die
Untersuchungsperson insgesamt 12 Einzellabyrinthe in der vorgegebenen Zeit
durchfährt.
Methode
45
Abbildung 4: Beispielitem des Subtests „Labyrinth“ aus dem Culture Fair Intelligence Test von Weiß & Osterland (1997)
Bei den „Klassifikationen“ gilt es, eine Figur von vier merkmalsähnlichen
Figuren abzugrenzen. Auf diese Weise wird die Fähigkeit zum figuralen Denken
erfasst.
Abbildung 5: Beispielitem des Subtests „Klassifikationen“ aus dem Culture Fair Intelligence Test von Weiß & Osterland (1997)
Methode
46
Anhand von Ähnlichkeiten unter fünf Zeichnungen soll verzeichnet werden, bis
zu welchem Komplexitätsgrad figurale Vorgaben wiedererkannt werden.
Abbildung 6: Beispielitem des Subtests „Ähnlichkeiten“ aus dem Culture Fair Intelligence Test von Weiß & Osterland (1997)
Zusätzlich wird bei den „Matrizen“ die Fähigkeit erfasst, Regeln und
Zusammenhänge bei figuralen Problemstellungen zu erkennen (Weiß und
Osterland, 1997).
Abbildung 7: Beispielitem des Subtests „Matrizen“ aus dem Culture Fair Intelligence Test von Weiß & Osterland (1997)
4.3.2 Culture Fair Intelligence Test 20-R
Der Culture Fair Intelligence Test 20-R ist die revidierte Fassung des von
Weiß (2006) entwickelten Intelligenztests, welcher denjenigen SchülerInnen
vorgegeben wurde, die bereits außerhalb der Alters- und Klassennorm des CFT 1
lagen.
Methode
47
Der CFT 20-R ist ebenso eine sprachfreie Variante. Er ist in zwei
Testhälften eingeteilt, welche die vier Subtests „Reihen fortsetzen“,
„Klassifikationen“, „Matrizen“ und „topologische Schlussfolgerungen“ umfassen. In
jedem der vier Subtests werden jeweils acht bis fünfzehn Aufgaben vorgegeben
und es stehen je fünf Antwortalternativen zur Auswahl.
Beim Subtest „Reihen fortsetzen“ werden drei Bilder gezeigt, die durch ein
viertes Bild logisch fortgesetzt werden sollen. Somit soll das Erfassen von Regeln
und Zusammenhängen geklärt werden. Bei dem Subtest „Klassifikationen“ wird
ein Bild ausgesucht, das nach logischem Verständnis nicht zu den anderen
Bildern als passend erscheint. Auf diese Weise soll das beziehungsstiftende
Denken bei figuralem Material erfasst werden. Im Subtest „Matrizen“ werden
Quadrate gezeigt, die vier oder neun Bilder enthalten. Es gibt ein Bild, das aus
den Antwortvarianten logisch ergänzt werden soll. Damit soll das Finden von
Regeln und Zusammenhängen bei figuralen Problemstellungen erfasst werden.
Beim letzten Subtest handelt es sich um „topologische Schlussfolgerungen“. Hier
wird die Fähigkeit erfasst, Inhalte mit Unterstützung von Ortsvorstellungen zu
erkennen, indem ein Bild vorgegeben wird, welches einen oder mehrere Punkte
enthält. Diese sollen an eine andere Stelle gesetzt werden, welche mit den
gleichen Worten beschrieben werden könnte (z.B.: „der Punkt ist innerhalb des
Kreises, aber außerhalb des Quadrates“).
Abbildung 8: Beispielitem des Subtests „topologische Schlussfolgerungen“ aus dem Culture Fair Intelligence Test (Weiß 2006)
Methode
48
4.3.3 Torrance Test of Creative Thinking (TTCT)
Der Torrance Test of Creative Thinking (TTCT) wurde 1974 von Torrance
entwickelt und enthält sieben verbale und drei figurale Aufgaben. Die Subskala
„ask and guess“ umfasst drei verbale Aufgaben, in welchen man ein Bild sieht, in
dem ein Clown sein Spiegelbild im Wasser betrachtet. Zuerst sollen möglichst
viele Fragen dazu ausgedacht werden, danach möglichst viele Ursachen
gefunden werden, um daraufhin möglichst viele Folgen zu nennen, die dieses Bild
auslösen könnte. Zur nächsten Aufgabe, genannt „product improvement“, sollte
man Verbesserungsvorschläge für die Gestaltung eines Spielzeugs (für einen
Affen oder Elefanten) angeben und bei der „unusual uses“ sollten möglichst viele
Verwendungsmöglichkeiten für einen Alltagsgegenstand (z.B. Konservendose)
vorgeschlagen werden. Des Weiteren soll bei den „unusual questions“ möglichst
viele ungewöhnliche Fragen zu einem Gegenstand gestellt werden. Bei der letzten
verbalen Aufgabe „just suppose“ sind mögliche Folgen einer gegebenen Situation
zu nennen.
Der figurale Teil besteht aus drei Aufgaben. Bei der ersten Aufgaben sollen
Bilder gezeichnet werden („picture construction“), bei der zweiten vorgegebene
Bildteile vervollständigt werden („picture completion“) und bei der dritten figuralen
Aufgabe („lines“) soll aus Linien eine Zeichnung erstellt werden.
In der vorliegenden Untersuchung wurde die „picture completion“ Aufgabe
ausgewählt, wobei den Kindern zehn Minuten zur Verfügung standen, um aus
unvollständigen Bildern (siehe Abbildung 9) Zeichnungen anzufertigen und
entsprechende Titel beizufügen.
Methode
49
Abbildung 9: Beispielitems aus der „Picture completion“-Aufgabe des Torrance Test of Creative Thinking (Torrance, 1974)
Bei dieser figuralen Aufgabe werden fünf Kennwerte ausgewertet: die
Ideenflüssigkeit (Anzahl der vervollständigten Bilder), die Flexibilität (Anzahl der
unterschiedlichen Kategorien, in die die Zeichnungen eingeteilt werden können),
sowie die Originalität (statistische Seltenheit des Zeichnungsinhaltes).
Zusätzlich werden die Titel nach ihrer statistischen Seltenheit bewertet und die
Elaboration wird als Maß der Differenziertheit und Vielfältigkeit der Zeichnungen
mit einbezogen.
Die Elaboration erwies sich als schwer auswertbar, da im Test keine klaren
Kriterien für die Differenziertheit der Darstellungen angegeben werden. Die Titel
wurden ebenfalls nicht ausgewertet, da die Zeichnungen manchmal von den
Kindern nicht beschriftet wurden. Um einen Deckeneffekt bezüglich des Faktors
Flüssigkeit zu vermeiden, wurden in der vorliegenden Studie nur die Flexibilität
und die Originalität ausgewertet.
4.3.4 Continuous Attention Performance Test (CAPT)
Der Continuous Attention Performance Test (CAPT) von Nubel, Starzacher
und Grohmann (2006) ist ein sprachfreier, computergestützter
Methode
50
Aufmerksamkeitstest für Kinder ab dem Vorschulalter. Dieser ermöglicht eine
getrennte Messung der visuellen und auditiven Aufmerksamkeit. Es werden die
selektive Aufmerksamkeit, die Daueraufmerksamkeit und das impulsive Verhalten
des Kindes ermittelt. Hierzu werden fünf verschiedene, leicht voneinander
abzugrenzende Tierzeichnungen und dementsprechende Tierlaute dargeboten.
Bei richtiger Zielsequenz soll per Knopfdruck reagiert werden. Bei der Auswertung
werden die Art, die Anzahl und das zeitliche Auftreten der Fehler, sowie die
Reaktionszeiten eruiert. Zu Anfang wird eine Übungssequenz präsentiert, in
welcher vom Computerprogramm Rückmeldungen bei Falschantworten gegeben
werden. Wenn die Aufgabe verstanden wurde, geht es weiter zur Testung.
Beide Subtests (visuell, auditiv) dauern insgesamt neun Minuten und werden
nach der Hälfte der Zeit durch eine einminütige Pause unterbrochen. In beiden
Subtests muss das Kind nach der Sequenz “Pferd-Hund” auf die Leertaste
drücken. Wird bei einer Sequenz nicht reagiert, handelt es sich um einen
Auslassungsfehler (“omission error”), wenn auf eine andere Sequenz reagiert wird
als auf die Zielsequenz, handelt es sich um einen Aktionsfehler (“commission
error”). Darüber hinaus werden mit dem CAPT die Reaktionsgeschwindigkeit, die
Variabilität, die Anzahl der falsch positiven Antworten (“commission errors”) und
der Auslassungen (“omission errors”) getrennt für den auditiven und visuellen
Bereich ermittelt. Insgesamt werden zwölf Kennwerte erfasst (Tab. 5).
Methode
51
Tabelle 5: Darstellung der zwölf Kennwerte des Continuous Attention Performance
Test (CAPT)
Reaktionszeit Variabilität Auslassungen
(omission errors)
Falsch positive Antworten
(commission errors)
Gesamt Gesamt Gesamt Gesamt
Visuell Visuell Visuell Visuell
Auditiv Auditiv Auditiv Auditiv
Für die vorliegende Untersuchung wurden getrennt für den visuellen und
auditiven Subtest die Reaktionszeit, Variabilität, die Anzahl der Auslassungen und
die Anzahl der falsch positiven Antworten ausgewertet. Laut empirischen
Untersuchungen werden Auslassungsfehler in Verbindung mit Unaufmerksamkeit
und Aktionsfehler in Verbindung mit Impulsivität gebracht.
Besonders hilfreich ist der Test im Bereich der Diagnostik von
Teilleistungsstörungen wie Auditive Verarbeitungs- und Wahrnehmungsstörungen
(AVWS) und LRS (Nubel, Starzacher & Grohmann, 2006).
4.3.5 Diagnose–Checkliste für hyperkinetische Störungen (DCL-HKS)
Die Checkliste für hyperkinetische Störungen (DCL-HKS) wurde von den
Eltern der teilnehmenden Kinder ausgefüllt. Dieser Fragebogen dient zur
Erfassung von psychischen Störungen bei Kindern und Jugendlichen (DISYPS-
KJ) nach den ICD-10 und DSM IV Diagnosekriterien. Hierbei werden
hyperkinetische Störungen, Störungen des Sozialverhaltens, Angststörungen,
depressive Störungen, tiefgreifende Entwicklungsstörungen, Tic-Störungen,
Bindungsstörungen und Autismus im Kindes- und Jugendalter erfasst. Anhand des
Fremdbeurteilungsbogens werden Einschätzungen durch Eltern, LehrerInnen oder
Methode
52
ErzieherInnen durchgeführt. Der DCL-HKS besteht aus 20 Items, aus welchen
Summenscores für die jeweiligen Symptomgruppen (Aufmerksamkeitsstörungen,
Hyperaktivität und Impulsivität) gebildet werden. Es wird um Einschätzungen auf
einer 4-stufigen Ratingskala bezüglich verschiedenster Verhaltensweisen gebeten.
Die Problemstärke und der Schweregrad der Verhaltensweisen werden pro Item
getrennt eingeschätzt (Döpfner & Lehmkuhl, 2000). Die Summenscores der Items
wurden in dieser Untersuchung pro Symptomgruppe durch die Anzahl der Items
dividiert.
4.3.6 Elternfragebogen
Den Eltern wurden ein allgemeiner Fragebogen und ein Fragebogen für
Freizeitverhalten und musikalische Aktivitäten übermittelt. Die Versuchsleiterinnen
versahen die erste Seite des Fragebogens mit dem anonymisierten
TeilnehmerInnen-Code, den Gruppenzuordnungen, dem Messdurchgang und dem
Messdatum.
Elternfragebogen allgemein
Zuerst wurde mittels einer Instruktion erklärt, worum es sich bei dem
AMSEL–Projekt handelt. Es wurde auf die Freiwilligkeit der Angaben im
Fragebogen, sowie den vertraulichen Umgang mit den Daten hingewiesen.
Ermittelt werden in dem Fragebogen soziodemographische Daten, welche das
Einkommen, die höchste abgeschlossene Bildung, Beruf der Eltern und den
Geburtsort der Familienmitglieder betreffen. Des Weiteren wird die Sprache, die
zu Hause gesprochen wird, Alter, Klasse, Geburtsort und die Schule des Kindes
abgefragt. Auch die familiäre häusliche Situation („Wie viele Personen leben in
Ihrem Haushalt?“ etc.) wird eruiert. Ebenso werden Fragen zu Freizeitaktivitäten
Methode
53
mit dem Kind und zur intellektuellen Anregung gestellt („Wie viele Bücher gibt es in
Ihrem Haushalt?“). Um eine eindeutige Gruppenzuteilung vorzunehmen, werden
auch in den allgemeinen Fragbögen eventuelle Teilleistungsschwächen (LRS,
Rechenschwäche) abgefragt, wobei hier fast alle Antworten durch Ankreuzen von
Kästchen beantwortet werden können.
Elternfragebogen Freizeitverhalten und musikalische Aktivitäten
Bei diesem Fragebogen wird speziell auf das Freizeitverhalten und die
musikalischen Aktivitäten eingegangen. Zunächst werden verschiedene Aktivitäten
(Ballet, Theater, musikalische Aktivitäten etc.) aufgelistet und erfragt, wie häufig
diese durchgeführt werden. Danach werden Fragen zum aktiven Musizieren, wie
Zeitaufwand und Art des Unterrichts, gestellt. Des Weiteren werden die Eltern
gebeten, Angaben zu gemeinsamen Tätigkeiten mit den Kindern bezüglich
Musikhören, Fernsehen und Lesen zu machen. Auch wird gefragt, ob das Kind im
Besitz von Radio, MP3-Playern oder eigenen Musikinstrumenten ist. Darüber
hinaus wird auch auf die Neigung zu Gesang näher eingegangen und gefragt, ob
die Familienmitglieder selbst musisch aktiv sind.
Die Fragen 15 bis 22 sind von den Eltern nur bei Teilnahme der Kinder an
dem JEKI-Unterricht auszufüllen, wobei diese Angaben über das Programm
machen sollen (Angaben zu Jahr des JEKI-Unterrichts, Gefallen an der Teilnahme,
Zufriedenheit mit dem Programm, ausgewähltes Instrument, Übungszeit, mögliche
Veränderungen in der Schule und andere Veränderungen). Zum Abschluss
können die Eltern persönliche Kommentare bezüglich des JEKI-Programms
einfließen lassen und es wird um die Angabe von Kontaktdaten der JEKI-LehrerIn
gebeten.
Methode
54
Bis auf die abschließenden offenen Fragen zu dem JEKI-Projekt sind wieder
alle Fragen durch Ankreuzen zu beantworten.
4.3.7 Schülerfragebogen
Die Kinder bekommen einen speziellen Schülerfragebogen, der dem des
Elternfragebogen sehr ähnelt, um sowohl die Sichtweise der Eltern als auch der
Kinder zu erfassen. Auch in dem Schülerfragebogen werden Geschlecht, Alter,
Geburtsort des Kindes und der Eltern, und wer im Haushalt gemeinsam lebt,
abgefragt. Außerdem wird auch hier die Frage nach der Anzahl der Bücher gestellt
und erhoben, ob Gebrauchsgegenstände wie Computer, Tageszeitung,
Fernseher, Internet usw. zur Verfügung stehen. Die Kinder werden gefragt, ob sie
mit ihren Eltern über Bücher, Filme und schulische Angelegenheiten diskutieren
und die Eltern sich für diese Themenbereiche interessieren. Die Fragen 12 bis 15
werden nur von den JEKI- Kindern ausgefüllt, in denen sie frei über das Projekt
schreiben dürfen, um zum Schluss in einer fünfstufigen Skala („sehr gut“ bis „sehr
schlecht“) anzukreuzen, ob sie Gefallen an Musikspielen, Tanz und Bewegung
gefunden haben.
4.3.8 Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von AD(H)S-Kindern
Bei dem Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von AD(H)S handelt es
sich um eine Reihe von Fragen bezüglich des privaten Hintergrundes des Kindes,
und der Lebensumstände. Es wird gefragt, wo das Kind lebt, es werden Angaben
zu den Eltern und Geschwistern und - wenn vorhanden- Angaben zu deren
Erkrankungen oder Behinderungen gemacht. Zusätzlich werden Informationen zu
Schwangerschaft und Geburt sowie zur Entwicklungen des Kindes gesammelt.
Darüber hinaus werden auch Situationen in der Schule, Freizeitaktivitäten und
Methode
55
etwaige Auffälligkeiten erfragt. Außerdem werden Angaben zu einer eventuellen
Medikation gemacht.
4.3.9 Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von LRS - Kindern
Im Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von LRS – Kindern beziehen
sich die meisten Fragen auf die gleichen Themen wie im Anamnesefragebogen
der AD(H)S Kinder. Im letzten Teil wird auf die Lese-Rechtschreibschwäche näher
eingegangen. Es werden Fragen zu dem zeitlichen Auftreten der Lese-
Rechtschreibstörung, zu einer möglichen offiziellen Diagnose, zu verschiedenen
Leistungen im Lesen und Rechtschreiben, sowie zur Anteilnahme der Eltern bei
Hausaufgaben und Übungen gestellt. Außerdem werden Schwächen beim
Auswendiglernen von Gedichten und Liedern oder beim auditiven Verständnis
eruiert. Auch weitere Betroffene in der Familie, der zeitliche Beginn der LRS und
mögliche feinmotorische Schwächen sind anzugeben. Zum Schluss werden noch
eventuelle Trainingsbesuche zur Behandlung der Lese-Rechtschreibschwäche,
sowie der Verlauf dieser Förderungen und beobachtete Veränderungen beim Kind
erfragt.
4.3.10 Sozialindex
Der Sozialindex ergibt sich aus insgesamt 28 Einzelvariablen des
Elternfragebogens. Er stellt ein kombiniertes Maß aus diversen Größen dar, um
die soziale Förderung von Kindern im privaten Kreise zu quantifizieren. Dabei
werden die Herkunft und der höchste Bildungsabschluss sowie Berufstätigkeit und
Einkommen der Eltern berücksichtigt. Außerdem werden Zuwendungen, wie
Vorlesen, bei den Schulaufgaben helfen, über Probleme und Anderes sprechen
etc. in das Maß einbezogen. Zusätzlich fließen in den Sozialindex Auskünfte über
Methode
56
Besuche von Theater, Oper, Sportveranstaltungen, Zoo, Ausstellungen, Kino,
sowie die ungefähre Anzahl der Bücher mit ein (KESS 2004, IGLU 2006).
4.4 Untersuchungsablauf
Für die psychologischen Testungen, die in Kleingruppen am Heimatort der
Kinder durchgeführt wurden, mussten Mitarbeiterinnen des AMseL-Projektes aus
Graz nach Deutschland (Heidelberg, Hamburg, Nordrhein-Westfahlen) reisen.
In der Neurologischen Klinik der Universität Heidelberg wurden die
neurologischen Messungen (MRT, MEG) sowie alle PC-Tests
(Aufmerksamkeitstest CAPT, alle Hörtests) durchgeführt.
Für die psychologischen Testungen wurden Räume in der Jugendherberge
Heidelberg1, im Hamburger Landesinstitut für Lehrerbildung und
Schulentwicklung2, sowie in dem westfälischen Lernförderinstitut Studienkreis
Bottrop3 angemietet, um eine gute Testsituation herstellen zu können. Pro
Durchgang waren zwischen zwei und zehn Kinder anwesend, die innerhalb von
ca. zwei Stunden getestet wurden. Es waren zwei bis drei Testleiterinnen
anwesend. Es wurde darauf geachtet, dass verschiedene Testformen (wenn
vorhanden) ausgewählt wurden und die Kinder nicht voneinander abschreiben
konnten. Bei Tests mit Zeitbegrenzung wurde die Zeit von den Testleiterinnen
gestoppt.
Zu Beginn wurde die Testsituation näher gebracht, indem den Kindern die
Testungen als „spannende Rätselaufgaben“ beschrieben wurden. Jeder Test
wurde mündlich erklärt. Als erstes wurde das Salzburger Lese Screening (SLS)
1 http://heidelberg.jugendherberge-bw.de/
2 http://www.li-hamburg.de/jeki
3 http://www.studienkreis.de/
Methode
57
vorgelegt (Form A1 oder A2), später der Culture Fair Intelligence Test (CFT; Form
A oder Form B) oder der Culture Fair Intelligence Test 20-R für die älteren
Schulkinder. Kurz vor der Pause wurde der Torrance Test of Creative Thinking
(TTCT) vorgegeben. Nach einer Erfrischung mit Getränken und einem kleinen
Snack ging es mit dem Rechentest (RT1, RT2, RT3, nach jeweiligen Schulstufen
eingeteilt) und der Hamburger Rechtschreibprobe (HSP), die jeweils in
verschiedenen Schulstufen vorgelegt wurde (HSP 2 für die abgeschlossene zweite
Stufe, HSP 3 für die dritte abgeschlossene Schulstufe und HSP 4 für die vierte
abgeschlossene Schulstufe) weiter. Danach durften die Kinder ein kleines
Abschlussgeschenk mitnehmen.
Während die Kinder die Testbögen ausfüllten, konnten die Eltern in der
Wartezeit den Fremdbeurteilungsfragebogen der Diagnose-Checkliste für
hyperkinetische Störungen (DCL-HKS) aus dem Diagnostischen System für
psychische Störungen im Kinder und Jugendalter (DISYPS-JK) ausfüllen.
Zusätzlich wurde ihnen der Eltern- und Anamnesefragebogen (für die Subgruppen
AD(H)S und LRS) mitgegeben. Die Fragebögen konnten entweder gleich
beantwortet werden oder erst zu Hause mit anschließender Rücksendung auf dem
Postweg oder direkt via Internet über die Online-Fragebogen-Plattform Global
Park. Die Schülerfragebögen wurden ebenso vor oder nach der Testung ausgefüllt
und abgegeben oder per Internet bearbeitet.
Danach wurden die Aufwandsentschädigungen an die Eltern ausbezahlt
(€ 50; bei vollständigem Erscheinen zu den beiden neurologischen und den
beiden psychologischen Testterminen: € 300) und eine Bestätigung des Erhalts
des Geldes eingefordert.
Methode
58
Zum Schluss wurden noch etwaige offene Fragen beantwortet und die Kinder und
Eltern verabschiedet.
4.5 Datenaufbereitung
In den folgenden Kapiteln werden die statistischen Auswertungen, die in dieser
Untersuchung zur Hypothesenprüfung verwendet wurden, dargestellt. Zur
Berechnung wurden einerseits multivariate Varianzanalysen“ (MANOVAs)
berechnet, um den Einfluss der unabhängigen Variable „Untersuchungsgruppe“
auf eine Kombination mehrerer inhaltlich zusammenhängender abhängiger
Variablen (verschiedene Aufmerksamkeitsmaße; zwei Kreativitätsmaße) zu
bestimmen. Zusätzlich wurden univariate einfaktorielle Varianzanalysen
(ANOVAs) berechnet, um den Einfluss der unabhängigen Variable
„Untersuchungsgruppe“ auf die einzelnen abhängigen Variablen zu prüfen.
Ziel der ersten Berechnungen war es festzustellen, ob sich die 3 Gruppen
(Standard vs. Intensiv musizierend vs. AD(H)S) in ihrer Intelligenz, ihrem Alter, der
Schulstufe und im Sozialindex unterscheiden. Sollte dies nicht der Fall sein, so
wären diese Größen bei den nachfolgenden Analysen ggfs. als Kovariaten zu
berücksichtigen.
Die jeweiligen Verteilungen der besuchten Schulstufe wurden mittels Chi-Quadrat
(χ²)-Tests berechnet, die anderen Vergleiche wurden mittels Varianzanalyse
durchgeführt.
Des Weiteren wurden die ermittelten Werte der Kreativität für die beiden Rater
vorab mittels t-Test verglichen. So wurde geprüft, ob sich die Urteile der beiden
Rater voneinander unterscheiden.
Methode
59
Um verschiedene Beziehungen oder etwaige Zusammenhänge zwischen allen
Testkennwerten (CFT, TTCT, DCL - HKS, CAPT) zu eruieren, wurde eine
Korrelationsmatrix erstellt. Außerdem wurde mit Hilfe einer Regressionsanalyse
geprüft, ob die Intelligenz durch bestimmte Variablen der Aufmerksamkeit
vorhergesagt werden kann.
Zur Überprüfung der Normalverteilung und um Schiefe und Exzess auf einem
1%igen Signifikanzniveau festzulegen, wurde der Kolmogorov-Smirnov-Test
verwendet. Es ergaben sich überwiegend normalverteilte Werte, die im Folgenden
nicht mehr explizit erwähnt werden. Bei Abweichungen von der Normalverteilung
wird an entsprechender Stelle darauf hingewiesen.
Als Maß der Effektstärke wurde das partielle Eta-Quadrat (η²) bestimmt. Die
vorliegende Untersuchung wurde mit der Statistiksoftware SPSS 17.0. für
Windows berechnet.
Ergebnisse
60
5 Ergebnisse
5.1 Überprüfung der Voraussetzungen
Vorab wurde die Zellbesetzung in den Subgruppen geprüft, eventuelle
Kovariaten ermittelt und Normalverteilungsprüfungen durchgeführt.
5.1.1 Ausschluss von Versuchspersonen
Die Subgruppe der Kinder mit einer LRS konnte wegen der zum
Erhebungszeitpunkt noch zu geringen Zellbesetzung nicht ausgewertet werden.
Außerdem wurden Kinder, die bereits im Rahmen des JEKI-Programms
aktiv musizierten, aus den Berechnungen genommen, um eine Konfundierung mit
Wirkungen durch privates Musizieren zu vermeiden. JeKi-spezifische Effekte
werden erst im Längsschnittvergleich beim Vorliegen von zwei Messzeitpunkten
analysierbar sein.
Außerdem wurden alle Viertklässler (N=5; alle Kontrollgruppe) aus den
Auswertungen ausgeschlossen, um die sonst ungleiche Verteilung der
Schulstufen auszugleichen. Beim Kreativitätstest (TTCT) konnte die
Voraussetzung der Homogenität der Varianz-Kovarianzmatrix für die multivariate
Varianzanalyse (MANOVA) anhand des Box-Tests (F(6,15849)= 3,847, p= .001) und
die Voraussetzung der Varianzhomogenität für die univariaten Varianzanalysen
durch den Levene-Test (p< .05) erst durch eine zusätzliche Erstellung von
Boxplots und eine dadurch mögliche Herausnahme von drei Extremfällen (Fälle
54, 56, 70) erfüllt werden (siehe Anhang B, Abbildung 18).
Ergebnisse
61
5.1.2 Überprüfung der Alters- und Klassenverteilung
Die Altersverteilung wurde mittels ANOVA über die drei Subgruppen
berechnet. Die Verteilung der Altersstufen ist nicht signifikant (F (2,73)= 1,869, p =
.162; siehe Anhang B, Tabelle 14). Dies bedeutet, dass die Kinder in Bezug auf
ihr Alter auf die Subgruppen etwa gleich verteilt sind.
Ebenso ist die Verteilung über die verschiedenen Schulstufen nicht
signifikant (χ² (01; 2, N=76)= 4,258, p=.119; siehe Anhang B, Tabelle 11).
Tabelle 6: Mittelwerte der Subgruppen
Mittelwert Standardfehler Untergrenze Obergrenze
AD(H)S 113,154 3,939 105,285 121,023
Intensiv musizierend 114,304 2,961 108,388 120,221
Standard 111,355 2,551 106,259 116,451
5.1.3 Überprüfung der Normalverteilungen
Um die Normalverteilungen der einzelnen abhängigen Variablen zu
überprüfen, wurde der Kolmogorov – Smirnov Test verwendet. Die Tests ergaben
bis auf vier Ausnahmen, dass Normalverteilung vorlag (p > .05). Diese
Ausnahmen waren: CAPT omission auditiv (Z= 1,46, p= .029, siehe Anhang B,
Tabelle 19: Normalverteilung von CAPT Omission und Commission), CAPT
Commission visuell (Z= 1,42, p= .035, siehe Anhang B, Tabelle 19); beim DISYPS
waren die Skalen Hyperaktivität (Z= 1,89, p= .002), und Impulsivität (Z=1,70, p=
.006, siehe Anhang B, Tabelle 17) nicht normalverteilt. Die Varianzanalyse ist
relativ robust gegenüber Verletzungen der Normalverteilung, auch wenn die
empirische Verteilungen von der Normalverteilung abweichen.
Laut Papousek (2003) kann die Normalverteilungsvoraussetzung vernachlässigt
werden, da es sich nicht um Rohwert- Verteilungen, sondern um Random-
Ergebnisse
62
Sampling Verteilungen geht. Bei größeren Stichproben ist die Normalverteilung
aufgrund des Zentralen Grenzwerttheorems gewährleistet (Stevens 1999).
5.1.4 Überprüfung von möglichen konfundierenden Variablen
Laut Schellenberg (2006) sind Kovariaten, wie sozioökonomische Faktoren
oder Intelligenz, in musikpsychologischen Studien unbedingt mit zu
berücksichtigen. Deshalb wurde in der vorliegenden Untersuchung überprüft, ob
der Sozialindex und die Intelligenzquotienten der Altersnorm (IQ-Altersnorm) und
der Klassennorm (IQ-Klassennorm) einen konfundierenden Einfluss auf die
abhängigen Variablen haben. Um zu überprüfen, ob sich die Subgruppen
bezüglich der drei erwähnten Variablen unterscheiden, wurden drei ANOVAs
berechnet. In keiner der drei Analysen zeigten sich Unterschiede zwischen den
Subgruppen in Bezug auf die jeweilige abhängige Variable. Es ergaben sich keine
signifikanten Unterschiede für den Sozialindex (F(2,66)= .786, p= .460; siehe
Anhang B, Tabelle 22: Zwischensubjekteffekte des Sozialindexes), die IQ-
Altersnorm (F (2,64)=.493, p= .613; siehe Anhang B, Tabelle 30) und die IQ-
Klassennorm (F (2,64)= .292, p= .747; siehe Anhang B, Tabelle 26:
Zwischensubjekteffekte der IQ Klassennorm). Somit war es nicht erforderlich,
diese Größen als Kovariaten zu berücksichtigen, um etwaige konfundierende
Effekte auszuschließen.
5.2 Überprüfung der kognitiven Variable Intelligenz
Zu Beginn wurde die Varianzhomogenität mittels eines Levene-Tests
überprüft. Der Test ergab homogene Varianzen, womit diese Voraussetzung für
Ergebnisse
63
die nachfolgende Varianzanalyse erfüllt war (F (2,64) = 0,367, p = .694; siehe
Anhang B, Tabelle 33).
Für die ANOVA wurde die Gruppenzugehörigkeit als unabhängige Variable und
die Intelligenz (Klassennorm) als abhängige Variable verrechnet. Diese Analyse
zeigte keinen signifikanten Unterschied (F(2,64)= 0,292, p= .747, η²= .009; siehe
Anhang B, Tabelle 34). Dies bedeutet, dass keine Unterschiede zwischen den
Subgruppen (Standard, Intensiv musizierend, AD(H)S) hinsichtlich Intelligenz
vorlagen.
5.3 Überprüfung der kognitiven Variable Kreativität
Die Varianzhomogenität konnte durch den Levene Test (n.s.) und den
Boxtest (F (6,8549)= .523, p= .792, siehe Anhang B, Tabelle 40) bestätigt werden.
Die MANOVA für die unabhängige Variable Gruppenzugehörigkeit und die beiden
Kreativitäts-Subskalen Originalität und Flexibilität ergab auf multivariater Ebene
einen eben nicht mehr signifikanten Einfluss der Gruppenzugehörigkeit (Pillai-
Spur: F (4,134)= 2,269, p= .063).
Tabelle 7: Multivariate Analysen zur Kreativität
Effekt
Wert F
Hypothese
df Fehler df Sig.
Partielles
Eta-Quadrat
Konstanter
Term
Pillai-Spur ,967 978,139 2,000 66,000 ,000 ,967
Wilks-Lambda ,033 978,139 2,000 66,000 ,000 ,967
Hotelling-Spur 29,641 978,139 2,000 66,000 ,000 ,967
Untergruppe Pillai-Spur ,127 2,269 4,000 134,000 ,065 ,063
Wilks-Lambda ,873 2,311 4,000 132,000 ,061 ,065
Hotelling-Spur ,145 2,352 4,000 130,000 ,057 ,067
Zusätzlich wurden zwei univariate einfaktorielle ANOVAs mit den
abhängigen Variablen Originalität und Flexibilität berechnet. Auf univariater Ebene
Ergebnisse
64
zeigte sich, dass sich die Subgruppen bezüglich Originalität unterscheiden, wobei
dieser Unterschied allerdings knapp die Signifikanzgrenze verfehlte (F(2,67)= 2,849,
p= .065, η²= .078). Für die Flexibilität konnte hingegen kein Gruppenunterschied
festgestellt werden.
Tabelle 8: Univariate Analysen zur Kreativität
Quelle
Abhängige Variable
Quadratsumme
vom Typ III Df
Mittel
d.Quadrate F Sig.
Partielles
Eta-
Quadrat
Korrigiertes
Modell
Torrance_Orig._Mittel 3994,935 2 1997,467 2,849 ,065 ,078
Torrance_Flex.Mittelwert 458,893 2 229,447 1,023 ,365 ,030
Konstanter Term Torrance_Orig._Mittel 606012,750 1 606012,750 864,316 ,000 ,928
Torrance_Flex._Mittelwert 345345,186 1 345345,186 1540,191 ,000 ,958
Untergruppe Torrance_Orig.Mittel 3994,935 2 1997,467 2,849 ,065 ,078
Torrance_Flex._Mittelwert 458,893 2 229,447 1,023 ,365 ,030
Fehler Torrance_Orig._Mittel 46976,851 67 701,147
Torrance_Flex._Mittelwert 15022,892 67 224,222
Gesamt Torrance_Orig._Mittel 747975,000 70
Torrance_Flex._Mittelwert 454725,000 70
Korrigierte
Gesamtvariation
Torrance_Orig._Mittel 50971,786 69
Torrance_Flex._Mittelwert 15481,786 69
Post-hoc Tests ergaben, dass sich die AD(H)S Kinder von den Intensiv
Musizierenden (p= .091), sowie die AD(H)S Kinder von der Standardgruppe (p=
.096) marginal unterschieden. Die Gruppe der AD(H)S Kinder war origineller (M=
117,27; SD= 31,09) als die Gruppe der Intensiv Musizierenden (M=96,25;
SD=26,51) und origineller als die Standardgruppe (M= 96,27; SD= 24,72).
Ergebnisse
65
Abbildung 10: Mittelwerte und Standardabweichungen der Originalität im Kreativitätstest TTCT
Abbildung 11: Mittelwerte und Standardabweichungen der Flexibilität im Kreativitätstest TTCT
0
20
40
60
80
100
120
140
160
AD(H)S, N=11 Intensiv musizierend, N=23 Standard, N=31
Originalität
Untergruppen
0
20
40
60
80
100
120
AD(H)S, N=11 Intensiv musizierend, N=23 Standard, N=31
Flexibilität
Untergruppen
Ergebnisse
66
5.4 Beurteilung der Kinder durch die Eltern bezüglich
Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität
Hypothese 2 nimmt an, dass Kinder mit einer AD(H)S in den
Symptomgruppen Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität von ihren Eltern
als auffälliger beschrieben werden als Kinder, die keine AD(H)S aufweisen.
Vor der Hauptanalyse wurden Korrelationen für Aufmerksamkeit, Hyperaktivität
und Impulsivität zwischen der jeweiligen Problemstärke und dem Schweregrad
berechnet. Es konnten hohe Korrelationen zwischen allen Skalen festgestellt
werden. Zwischen der Problemstärke und dem Schweregrad der drei Subskalen
gab es besonders hohe Korrelationen (Aufmerksamkeit: r= .854, p= .000;
Hyperaktivität: r= .698, p= .000; Impulsivität: r= .865, p= .000, siehe Anhang B,
Tabelle 45). Um die Komplexität der Skalen zu vereinfachen, die - wie aus den
hohen Korrelationen ersichtlich ist - offenbar fast dasselbe messen, wurden in den
Folgeanalysen nur mehr die Schweregrad-Skalen in die Berechnungen mit
einbezogen.
Bei den Skala des Schweregrades (Hyperaktivität und Impulsivität) lagen
Verletzungen der Normalverteilung vor, wobei sich linkssteile Verteilungen zeigten
(siehe Anhang B, Abbildung 12 - Abbildung 15).
Deshalb wurde als verteilungsfreies Verfahren der Kruskal-Wallis Test berechnet.
Dabei fungierten als unabhängige Variable die Gruppenzugehörigkeit und als
abhängige Variable jeweils eine der drei HKS-Skalen (Schweregrad der
Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität).
Ergebnisse
67
Tabelle 9: Mittlere Ränge nach dem Kruskal-Wallis Test
Untergruppe
(1=Standard, 2=Intensiv musizierend, 3=AD(H)S) N Mittlerer Rang
DISY_Aufm.1 1,00 29 25,69
2,00 22 27,52
3,00 12 55,46
Total 63
DISY_Hyper.1 1,00 29 26,09
2,00 22 29,98
3,00 12 50,00
Total 63
DISY_Imp.1 1,00 29 27,84
2,00 22 29,50
3,00 12 46,63
Total 63
Die Analysen ergaben zwischen den Gruppen bei allen DISYPS-Variablen ein
signifikantes Ergebnis. Die Subgruppe AD(H)S erreichte, wie erwartet, eine
deutlich höhere Punkteanzahl in den Schweregraden Aufmerksamkeit,
Hyperaktivität und Impulsivität.
5.5 Vergleich der Aufmerksamkeitsleistungen zwischen den Gruppen
Zur Hypothese 3, die annimmt, dass gesunde musizierende Kinder bessere
Aufmerksamkeitsleistungen erbringen als gesunde Kinder, die nicht aktiv
musizieren, wurde eine weitere MANOVA berechnet. Die unabhängige Variable
war wiederum die Gruppenzugehörigkeit, als abhängige Variablen wurden die
Skalen des CAPT herangezogen, welche mit folgenden Kennwerten bezeichnet
wurden: Reaktionszeit – Visuell, Reaktionszeit – Auditiv, Variabilität – Visuell,
Ergebnisse
68
Variabilität – Auditiv, Omission – Visuell, Omission – Auditiv, Commission –
Visuell und Commission – Auditiv.
Anhand der MANOVA wurde mittels des Pillai-Spur-Kriteriums ein nicht
signifikantes Ergebnis über alle Kennwerten festgestellt (F(16,122)= 0,810, p= .672,
siehe Anhang B, Tabelle 50). Der Post-hoc-Test zeigte allerdings bei den visuellen
Impulsivitätsfehlern (Commission visuell) einen signifikanten Unterschied
zwischen den Gruppen (F(2,67)= 3,515, p= .035). Bei den anderen Kennwerten
zeigten sich keine Signifikanzen.
Tabelle 10: Post-Test visuelle Impulsivitätsfehler (Commission visuell)
Quelle Abhängige Variable Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles
Eta-
Quadrat
Korrigiertes
Modell
a_CAPT_Commission
Visuell gesamt
(C-Werte zwischen 0 und 10)
30,848 2 15,424 3,515 ,035 ,095
Anhand des Posttests Tukey HSD wurde der Unterschied der CAPT-Variable
„Commission visuell“ zwischen den Subgruppen näher spezifiziert. Es konnte ein
signifikanter Unterschied zwischen der Gruppe der Intensiv Musizierenden und der
Standardgruppe festgestellt werden (p=.046, siehe Anhang B, Tabelle 53). Das
bedeutet, dass intensiv musizierende Kinder niedrigere Werte in der Skala der
visuellen Impulsivitätsfehler (M= 5,41, SD= 2,135) aufwiesen als die
Standardgruppe (M= 6,81, SD= 2,056). Die Annahme, dass sich die AD(H)S-
Gruppe von den anderen zwei Gruppen unterscheidet, konnte nicht bestätigt
werden (siehe Anhang B, Tabelle 48).
Ergebnisse
69
5.6 Aufmerksamkeitsleistungen und kognitive Tests
Die vierte Hypothese besagt, dass der Grad der Aufmerksamkeit positiv mit
den Leistungen der kognitiven Tests zusammenhängt. Um diese Zusammenhänge
darstellen zu können, wurde eine Pearson Produkt-Moment Korrelationsanalyse
berechnet. Dazu wurde folgende Variablen in die Korrelation mit einbezogen:
IQ Altersnorm und IQ Klassennorm (CFT), Originalität und Flexibilität
(TTCT), alle Variablen des CAPT (Reaktionszeit - visuell, Reaktionszeit – auditiv,
Variabilität – visuell, Variabilität – auditiv, Omission – visuell, Omission – auditiv,
Commission – visuell, Commission – auditiv), sowie die Schweregrad-Skalen des
DCL - HKS (Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität).
Es konnten Zusammenhänge zwischen der Intelligenz (Altersnorm) und der
Leistung im CAPT bezüglich der Variable Commission visuell ermittelt werden (r= -
.361, p< 0.01). Die Variablen des CFT der Alters- und der Klassennorm
korrelierten – wie zu erwarten - hoch miteinander (r= .921; p< 0.01). Auf einem
fünfprozentigen Signifikanzniveau korrelierten außerdem die Werte IQ- Altersnorm
mit der Variable CAPT Commission auditiv (r= -.253) und IQ Klassennorm mit der
Variable CAPT Omission visuell (r= -.283). Das bedeutet, dass Kinder mit einem
höheren IQ- Wert bessere Aufmerksamkeitsleistungen erbringen als weniger
intelligente Kinder. Bei den Werten des TTCTs zeigten sich Zusammenhänge
zwischen der Flexibilität und der Aufmerksamkeit (r= -.283) auf einem
einprozentigen Signifikanzniveau. Das bedeutet, dass flexiblere Kinder
aufmerksamer sind. Die Variablen des CAPT korrelierten auch miteinander,
ebenso gab es Zusammenhänge des DCL - HKS Skalen miteinander (siehe
Anhang, Tabelle 54).
Ergebnisse
70
5.7 Dauer des Instrumentalspiels
Hypothese 5 nimmt einen Zusammenhang zwischen der Dauer des
Instrumentalspiels und den kognitiven Fähigkeiten (Intelligenz, Aufmerksamkeit
und Kreativität) an. Dazu wurde eine Pearson-Korrelation mit folgenden Variablen
berechnet: IQ Altersnorm und IQ Klassennorm (CFT); Originalität und Flexibilität
(TTCT); alle Variablen des CAPT (Reaktionszeit - visuell, Reaktionszeit – auditiv,
Variabilität – visuell, Variabilität – auditiv, Omission – visuell, Omission – auditiv,
Commission – visuell, Commission – auditiv); Skalen des DISYPS
(Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität) und Dauer des
Instrumentalspiels in Semestern. Es konnte ein Zusammenhang zwischen der
Dauer des Instrumentalspiels und der Variable CAPT Commission gesamt
festgestellt werden (r= -.496; p= .016). Im Speziellen zeigte sich, dass es einen
negativen Zusammenhang zwischen der Dauer des Instrumentalspiels und der
Anzahl der visuellen Impulsivitätsfehler (r= -.486; p= .019) sowie der Anzahl der
auditiven Impulsivitätsfehler (r= -.506; p= .014) gibt (siehe Anhang, Tabelle 57).
Zwischen den anderen Variablen konnte kein Zusammenhang mit der Dauer des
Instrumentalspiels festgestellt werden (siehe Anhang B, Tabelle 58, Tabelle 59,
Tabelle 60, Tabelle 62).
Diskussion
71
6 Diskussion
Im folgenden Abschnitt werden die Resultate dieser Untersuchung kritisch
diskutiert und mit den Erkenntnissen der Literatur in Verbindung gebracht.
Zusätzlich wird auf die Stichprobe und die genaue Durchführung nochmals näher
eingegangen. Zum Abschluss werden Limitationen der aktuellen Studie, die einen
Zwischenstand mit eingeschränkter Stichprobengröße beschreibt, angeführt und
ein Ausblick für die weiterführenden Analysen sowie für eventuelle Folgestudien
dargestellt.
6.1 Einfluss von aktivem Musizieren
Die Erwartung, dass es einen Einfluss von aktivem Musizieren auf kognitive
Fähigkeiten gibt, konnte hinsichtlich der Intelligenz nicht bestätigt werden. Es
konnten keine Unterschiede zwischen den Subgruppen festgestellt werden.
Nach der Veröffentlichung des Mozart-Effektes (Rauscher, Shaw und Ky,
1993) gab es zahlreiche WissenschaftlerInnen, die sich in ihren Studien auf Musik
und ihre Auswirkungen in verschiedenen kognitiven Leistungsbereichen
konzentrierten (Stanley & Hughes 1997, Chan, Ho & Cheung 1998, Bastian 2002,
Schellenberg 2005).
McKelvie und Low (2002) ließen ihre ProbandInnen einen Papierfalt- und
Schnitttest durchführen. In der Untersuchung wurde bei 55 (Experiment 1) und 48
(Experiment 2) Zwölfjährigen überprüft, ob es bei passiver Musikpräsentation
zwischen einem Vor- und einem Nachtest zu einer Leistungssteigerung kommt.
Bei den Musikstücken handelte es sich um die besagte Mozart-Sonate, ein Stück
von Aqua („Cartoon Heroes“) und Entspannungsmusik (Debussy & Gershwin). Es
Diskussion
72
konnten keine Steigerungen in den Leistungen zwischen dem Vor- und Nachtest
festgestellt werden. Allerdings bezieht sich diese Studie, wie auch die
Originalstudie zum Mozart-Effekt, auf eine kurzfristige Darbietung eines
Musikstückes und nicht auf jahrelanges aktives Musizieren.
Auch Steele, Bass und Crook (1999) untersuchten das Phänomen des
Mozart-Effektes, indem sie 125 Studierenden anhand eines Prä- und Postdesigns
entweder zehn Minuten die Mozart-Sonate vorspielten, Philipp Glass-Musik
präsentierten, oder die Studierenden in Stille pausieren ließen. Obwohl eine
Leistungssteigerung ersichtlich war, war diese zwischen dem Vor- und Nachtest in
allen Gruppen etwa gleich groß und somit unabhängig von Art der Musik bzw. der
Stille. Das Ergebnis kann somit als unspezifischer Erregungs- bzw.
Entspannungseffekt interpretiert werden.
Jansen- Osmann (2006) versuchte, 29 Studien über den Mozart-Effekt
zusammenzufassen. Er kam zu dem Schluss, dass es sich bei dem postulierten
Effekt um eine wissenschaftliche Legende handelt. Von den 29 untersuchten
Studien konnten nur sechs den Effekt bestätigen. Die Autorin geht von einem
unspezifischen Erregungseffekt aus, der weder auf das Hören von Musik noch auf
das Lösen von räumlichen Aufgaben zu beschränken ist.
In Abgrenzung zu den Studien über den Mozart-Effekt, der ein kurzzeitiges
Phänomen des passiven Hörens betrifft, gibt es mehrere Studien im Bereich des
aktiven Musizierens, die eine Steigerung der Leistungen nach Jahren der
Musikerfahrung ermitteln konnten (Rauscher et al. 1997, Bastian, 2001).
In einer Untersuchung von Cheek und Smith (1999) wurden mathematische
Fähigkeiten von musizierenden Kindern und nicht musizierenden Kindern
verglichen. Hier konnten nur signifikante Unterschiede bei jenen Kindern
Diskussion
73
festgestellt werden, die bereits seit zwei Jahren privaten Musikunterricht
bekommen hatten. Diejenigen Kinder, die seit mindestens zwei Jahren privaten
Musikunterricht erhalten hatten, konnten bessere mathematische Leistungen
erbringen als die Vergleichsgruppe.
Bastian (2001) untersuchte, ob aktives Musizieren für die Intelligenz
förderlich ist. Hierzu untersuchte er zwei Schülergruppen, eine mit und eine ohne
erweiterte Musikerziehung, welche sich hinsichtlich ihrer Intelligenzsteigerung
anfangs nicht voneinander unterschieden. Erst nach fünf Jahren konnte man von
einer bedeutenden Veränderung sprechen, wobei Kinder mit erweitertem
Musikunterricht einen signifikante Intelligenzsteigerung zeigten. Bei sozial
benachteiligten Kindern und Kindern mit kognitiven Schwierigkeiten konnte bei
musikalischer Förderung ein fortdauernder IQ- Zuwachs festgestellt werden.
Im Hinblick auf die Interpretation der vorliegenden Ergebnisse ist zu beachten,
dass diese einen Zwischenstand der AMseL-Studie darstellen, wobei sich sowohl
die Querschnittsergebnisse in Bezug auf die Gruppe der privat intensiv
musizierenden Kinder bei einer erweiterten Stichprobengröße noch ändern
können, als auch im Längsschnittvergleich mit zwei Messphasen JeKi-spezifische
Musikeffekte denkbar sind. Gleiches gilt auch für die anderen in der Studie
eingesetzten Verfahren.
Im Kreativitätstest konnten die intensiv musizierenden Kinder im Bereich der
Flexibilität keine höheren Werte erreichen als die nicht musizierenden Kinder. Für
die Originalität wurde die statistische Signifikanz knapp verfehlt. Kinder mit einer
AD(H)S waren tendenziell origineller als die intensiv musizierenden Kinder und die
Standardgruppe. Wie bereits im Literaturteil erwähnt wurde, gibt es einige Studien,
Diskussion
74
die in dieser Richtung bereits geforscht haben (Shaw & Brown 1990, Martindales
1990, Cramond 1994 etc.).
Eisen (1989, zit.n. Brugger 2006) versuchte, zwischen verbaler und figuraler
Kreativität zu unterscheiden, um einen Hinweis auf die verschiedenen Denkstile zu
erhalten. Dazu wurden 16 Kinder mit und ohne Lernstörungen untersucht. Zuerst
mussten die Kinder in fünf Minuten aus 15 vorgegebenen Formen möglichst viele
unterschiedliche Bilder legen, um anschließend einen Namen dafür zu finden.
Dies sollte dem räumlichen Vorstellungsvermögen dienen, wobei die
Ideenflüssigkeit (Anzahl der Bilder), die Originalität (statistische Häufigkeit des
Bildes) und die Anzahl verwendeter Formen als Maße für die Quantität und
Qualität der Ideen dienten. Für die zweite Aufgabe galten die gleichen
Anweisungen, allerdings sollten nun mit vorgegebenen Buchstaben möglichst
viele Wörter gebildet werden. Hier wurde also die sprachliche Dimension der
Kreativität erfasst. Kinder mit Lernstörungen erzielten im figuralen Kreativitätstest
deutlich bessere (figurale Originalität: MLD=.446, MKontr. = .206, p < .000) und
ausgefallenere Leistungen (figurale Ausgefallenheit: MLD= 1.74, MKontr. = 1.06, p <
.000) als Kinder ohne Lernstörung. Kinder ohne Lernbehinderung konnten aus den
vorgegeben Buchstaben doppelt so viele Wörter zusammenlegen als Kinder mit
einer Lernstörung (verbale Flüssigkeit: MKontr. = 12.8, MLD = 6.3, p < .000).
Interessanterweise gab es zwischen der verbalen und der figuralen Kreativität
sogar eine negative Beziehung: je origineller und ausgefallener die figuralen
Ergebnisse, desto schlechter die Anagramme. Dies könnte ein Hinweis auf einen
anderen kognitiven Stil sein, wobei Kinder mit Lernschwierigkeiten mehr im
bildlichen, räumlichen Denken veranlagt sind, während in der Schule eher ein
analytisch-verbaler Denkstil von Vorteil ist.
Diskussion
75
Die zweite in dieser Arbeit formulierte Hypothese geht davon aus, dass Kinder
mit einer AD(H)S in den Symptomgruppen Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und
Impulsivität von ihren Eltern als auffälliger beschrieben werden als Kinder die
keine AD(H)S aufweisen.
Diese Hypothese konnte bestätigt werden. In den drei Schweregrad- und
Problemstärkeskalen Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität ergab sich
eine linkssteile Verteilung. Dies bedeutet, dass die meisten Eltern ihre schulisch
unauffälligen Kinder als nicht verhaltensauffällig beschrieben. Die Subgruppe der
Kinder mit AD(H)S unterschied sich signifikant von den beiden schulisch
unauffälligen Gruppen. Somit konnte der DCL-HKS als ein sehr gutes Verfahren
für die Erkennung einer Aufmerksamkeits-/ Hyperaktivitätsstörung geltend
gemacht werden. Es ist durchaus möglich, dass Eltern von Kindern der beiden als
schulisch unauffällig definierten Gruppen vorsichtig mit der Beantwortung dieser
Fragen waren, um zu verhindern, dass diese wider Erwarten als „auffällig“
dokumentiert werden.
In der dritten Hypothese wird davon ausgegangen, dass Kinder, die aktiv
musizieren, bessere und Kinder mit einer AD(H)S schlechtere Leistungen im
Aufmerksamkeitstest erbringen als Kinder, die nicht musizieren und keine AD(H)S
aufweisen. Diese Hypothese konnte nur zum Teil bestätigt werden. In der Gruppe
der intensiv musizierenden Kinder wurden niedrigere Werte bei der Skala visuelle
Impulsivitätsfehler erreicht als in der Standardgruppe. Dementsprechend wirkt
Musizieren der visuellen Impulsivität (Omission) entgegen, ein Ergebnis, das für
weitere Forschungen sowie für die Langzeitstudie, als wertvoller Anhaltspunkt
dient. Zusätzlich war eine entsprechende Tendenz in der auditiven Skala
(Commission) erkennen.
Diskussion
76
Die Annahme, dass sich die ADHS-Gruppe von den anderen zwei Gruppen
unterscheidet, konnte hingegen nicht bestätigt werden. Hier könnte es eine
Beeinflussung der Aufmerksamkeit durch die Einnahme von Medikamenten
gegeben haben (siehe Anhang B, Tabelle 62).
Die intensiv musizierenden Kinder machten hypothesenkonform weniger
Impulsivitätsfehler als die Standardgruppe. Das könnte auf eine verbesserte
Aufmerksamkeit und/oder auf eine schnellere Wahrnehmungsgeschwindigkeit der
musizierenden Kinder zurückzuführen sein.
In einer Studie von George und Coch (2010) wurden erwachsene
MusikerInnen und Nicht- MusikerInnen bezüglich ihres Arbeitsgedächtnisses und
ihrer Aufmerksamkeit untersucht. Dazu wurden ein auditiver sowie ein visueller
Test durchgeführt. Die UntersuchungsteilnehmerInnen sollten wahrgenommene
Abweichungen der Töne und Zeichen durch einen Tastendruck markieren. Hier
zeigten MusikerInnen signifikant bessere Leistungen in der auditiven Bedingung
als Nicht-MusikerInnen. Auch im Bereich des visuellen und phonologischen
Gedächtnisses konnten bessere Leistungen von MusikerInnen erbracht werden.
Dazu mussten die UntersuchungsteilnehmerInnen sich die Lokalisation von Stimuli
merken, sowie Zahlen und Buchstaben in der richtigen Reihenfolge angeben.
Helmbold und Kollegen (2005) untersuchten verschiedenste Effekte von Musik
auf MusikerInnen und Nicht-MusikerInnen. Unter anderem wurden Unterschiede in
der Wahrnehmungsgeschwindigkeit gefunden, wobei MusikerInnen signifikant
bessere Werte erzielten als Nicht-MusikerInnen.
Die in der vorliegenden Arbeit formulierte Hypothese 4 besagt, dass der Grad
der Aufmerksamkeit positiv mit den Leistungen der kognitiven Tests
zusammenhängen sollte. Dies konnte zum Teil bestätigt werden. Es wurde ein
Diskussion
77
negativer Zusammenhang zwischen der Intelligenz und der Anzahl visueller
Auslassungsfehler und auditiver Impulsivitätsfehler gefunden.
In Untersuchungen von Brochard, Dufour und Despres (2004) wurden die
räumliche Wahrnehmung und Vorstellung bei MusikerInnen und Nicht-
MusikerInnen näher erforscht. Besonders in der vertikalen Dimension zeigten
MusikerInnen schnellere Reaktionen als dies bei Nicht- MusikerInnen der Fall war.
Dieser Vorteil ist vermutlich dem Notenlesen zuzuschreiben, denn hier werden
zusätzliche Anforderungen an die vertikale räumliche Objekterkennung gestellt.
Hurwitz und Kollegen (1975, zit.n. Maier-Karius 2009) stellten in einer Studie
fest, dass Kinder, die einen siebenwöchigen Musikunterricht erhalten hatten,
signifikant bessere Leistungen im Bereich der selektiven visuellen Aufmerksamkeit
erreichten als Kinder, die nicht aktiv musizierten. Dieser Effekt könnte auf das
Notenlesen zurückzuführen sein, da dieses ein höheres Maß an visueller
Aufmerksamkeit erfordert als es bei normalem Lesen der Fall ist.
Bei den kreativen Leistungen konnte ein Zusammenhang zwischen der
Aufmerksamkeit und der Flexibilität der Ideenproduktion ermittelt werden. Je
aufmerksamer die Kinder im CAPT waren, desto flexibler waren sie auch im
Kreativitätstest.
Csikzentmihalyi (1996) beschreibt die Beziehung zwischen Aufmerksamkeit
und Kreativität wie folgt:
„ Kreative Entwicklungen in einer bestimmten Domäne sind nur möglich, wenn ein
Überschuss an Aufmerksamkeit vorhanden ist.“
Cramond (1994) untersuchte bei Kindern mit AD(H)S die kreative Leistung
anhand des TTCT. Zusätzlich wurden die LehrerInnen über eventuelle
Aufmerksamkeitsdefizite mittels der Swanson, Nolan and Pelham Checklist
Diskussion
78
(SNAP, Pelham, Atkins & Murphy 1981) befragt. Hier konnte ein Drittel der
AD(H)S – Gruppe im Kreativitätstest den 90. -99. Prozentrang erreichen, der hoch
genug ist, um in das Torrance Creative Scholar Program aufgenommen zu
werden. Bei 26% dieser Kinder wurde AD(H)S nach DSM III (APA, 1990)
festgestellt. Von diesen elf Kindern gingen bereits sechs in eine Klasse für
besonders Begabte, allerdings konnten LehrerInnen, keine Anzeichen von
Hyperaktivität, Unaufmerksamkeit oder Impulsivität erkennen. Die anderen
SchülerInnen wurden von den LehrerInnen nur auf ihre Defizite hingewiesen, was
nach Cramond ein Labeling-Effekt ist.
In Hypothese 5 wurde davon ausgegangen, dass die Dauer des
Instrumentalspiels positiv mit den Leistungen der kognitiven Fähigkeiten
(Intelligenz, Aufmerksamkeit und Kreativität) zusammenhängt. Diese Hypothese
konnte für den Bereich der Aufmerksamkeit bestätigt werden, hier konnten
signifikante Zusammenhänge mit dem CAPT bei den Skalen Commission visuell
und Commission auditiv festgestellt werden. Es wird interessant werden zu
untersuchen, ob sich derartigen Effekte im Längsschnittvergleich des AMSEL
Projekts aufgrund der steigenden Stichprobengröße und der längeren Dauer des
Instrumentalspiels weiter verstärken.
Zusammengefasst kann anhand der vorliegenden Ergebnisse gesagt
werden, dass sich Musik positiv im Bereich Impulsivität auswirkt und sich mit der
Anzahl der Monate des aktiven Instrumentalspiels der Effekt der visuellen und
auditiven Impulsivitätskontrolle vergrößert. Damit könnte eine neue Richtung der
ADHS – Therapie in die Wege geleitet werden, um durch aktives Musizieren die
Impulskontrolle bei ADHS – Kindern zu verbessern.
Diskussion
79
6.2 Limitationen
Generell sind für die vorliegende Untersuchung einige Einschränkungen in
Bezug auf die Interpretation der Ergebnisse zu beachten. Zum einen ist die
Stichprobengröße, da es sich um Zwischenergebnisse handelt, relativ gering. Es
wäre von Vorteil gewesen, wenn die AD(H)S- Gruppe zum Zeitpunkt der Analysen
eine größere Anzahl an Kindern umfasst hätte. Vermutlich wäre die Tendenz der
besseren kreativen Leistung und somit die Signifikanz stärker ausgefallen. Zum
anderen konnte die vorliegende Untersuchung die Leistungen der Kinder nur im
Querschnitt vergleichen. Es bleibt daher offen, ob die interessierenden kognitiven
Effekte (Intelligenz, Kreativität, Aufmerksamkeit) im bevorstehenden
Längsschnittsvergleich stärker ausfallen werden, als hier für den
Querschnittsvergleich beschrieben.
6.3 Ausblick
Für weitere Untersuchungen im Rahmen des AMSEL- Projekts wird die
größere Stichprobe mit Sicherheit von Vorteil sein. Dann sollten auch die LRS-
Kinder in die Untersuchungen mit einbezogen werden können. Das Erbringen
eines Nachweises einer Leistungssteigerung bei musikalischer Aktivität könnte für
den zukünftigen Unterricht mit lerngestörten Kindern hilfreich sein. In der
vorliegenden Untersuchung konnte bereits eine verstärkte Kontrolle der
Impulsivität in Folge von musikalischer Aktivität nachgewiesen werden. Dies
könnte in der Arbeit mit AD(H)S und LRS-Kindern in Zukunft eine bedeutende
Rolle spielen.
Im Rahmen des AMSEL-Projekts wird die Stichprobe über einen längeren
Zeitraum beobachtet, hier könnte laut Cheek und Smith (1999) und Bastian (2001)
Diskussion
80
die Dauer des Instrumentalspiels eine Auswirkung auf mehreren Ebenen haben.
Zusätzlich zur vorliegenden Untersuchung werden noch mögliche Effekte des
außerschulischen und schulischen Instrumentalspiels auf die Sensibilisierung des
Gehörs, auf Lesen, Rechtschreiben und Mathematikleistungen, sowie auf
anatomische Merkmale und auf Verarbeitungsprozesse des Gehirns untersucht.
Das JEKI Programm ist ein tolles Angebot für Kinder, um in die Welt der Musik
einzutauchen und für die Zukunft ein wertvoller Ansatz, um wissenschaftliche
Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen und den Weg für weiterführende Studien
zu ebnen.
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81
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Anhang A: Fragebögen
87
8 Anhang A: Fragebögen
8.1 Elternfragebogen allgemein
Anhang A: Fragebögen
88
Anhang A: Fragebögen
89
Anhang A: Fragebögen
90
Anhang A: Fragebögen
91
Anhang A: Fragebögen
92
Anhang A: Fragebögen
93
Anhang A: Fragebögen
94
Anhang A: Fragebögen
95
Anhang A: Fragebögen
96
Anhang A: Fragebögen
97
Anhang A: Fragebögen
98
Anhang A: Fragebögen
99
Anhang A: Fragebögen
100
Anhang A: Fragebögen
101
8.2 Elternfragebogen Freizeitverhalten und musikalische Aktivitäten
Anhang A: Fragebögen
102
Anhang A: Fragebögen
103
Anhang A: Fragebögen
104
Anhang A: Fragebögen
105
Anhang A: Fragebögen
106
Anhang A: Fragebögen
107
Anhang A: Fragebögen
108
Anhang A: Fragebögen
109
Anhang A: Fragebögen
110
Anhang A: Fragebögen
111
Anhang A: Fragebögen
112
8.3 Schülerfragebogen
Anhang A: Fragebögen
113
Anhang A: Fragebögen
114
Anhang A: Fragebögen
115
Anhang A: Fragebögen
116
Anhang A: Fragebögen
117
Anhang A: Fragebögen
118
Anhang A: Fragebögen
119
Anhang A: Fragebögen
120
Anhang A: Fragebögen
121
Anhang A: Fragebögen
122
8.4 Sozialindex
Anhang A: Fragebögen
123
8.5 Anamnese- Fragebogen zu AD(H)S
Anhang A: Fragebögen
124
Anhang A: Fragebögen
125
Anhang A: Fragebögen
126
Anhang A: Fragebögen
127
Anhang A: Fragebögen
128
Anhang A: Fragebögen
129
Anhang A: Fragebögen
130
Anhang A: Fragebögen
131
Anhang A: Fragebögen
132
Anhang A: Fragebögen
133
Anhang A: Fragebögen
134
Anhang A: Fragebögen
135
Anhang A: Fragebögen
136
Anhang A: Fragebögen
137
Anhang A: Fragebögen
138
Anhang A: Fragebögen
139
Anhang A: Fragebögen
140
Anhang A: Fragebögen
141
Anhang A: Fragebögen
142
Anhang A: Fragebögen
143
Anhang A: Fragebögen
144
Anhang A: Fragebögen
145
Anhang A: Fragebögen
146
Anhang A: Fragebögen
147
Anhang A: Fragebögen
148
Anhang A: Fragebögen
149
Anhang A: Fragebögen
150
Anhang A: Fragebögen
151
8.6 CFT 1
Anhang A: Fragebögen
152
Anhang A: Fragebögen
153
Anhang A: Fragebögen
154
Anhang A: Fragebögen
155
Anhang A: Fragebögen
156
Anhang A: Fragebögen
157
Anhang A: Fragebögen
158
Anhang A: Fragebögen
159
Anhang A: Fragebögen
160
Anhang A: Fragebögen
161
Anhang A: Fragebögen
162
Anhang A: Fragebögen
163
Anhang A: Fragebögen
164
8.7 TTCT
Anhang A: Fragebögen
165
Anhang A: Fragebögen
166
Anhang B: Statistische Berechnungen
167
9 Anhang B: Statistische Berechnungen
9.1 Überprüfung der Klassen- und Altersverteilung
Tabelle 11: Untergruppe*Klassenverteilung
Untergruppe (S=Standard, I=intensiv musizierend, L=Legastheniker, A=AD(H)S) * Schulstufe
Crosstabulation
Schulstufe Total
2 3
Untergruppe
(S=Standard, I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
AD(H)S Count 9 5 14
Expected Count 10,9 3,1 14,0
% within Untergruppe
(S=Standard, I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
64,3% 35,7% 100,0%
% within Schulstufe 15,3% 29,4% 18,4%
% of Total 11,8% 6,6% 18,4%
Intensiv musizierend Count 20 8 28
Expected Count 21,7 6,3 28,0
% within Untergruppe
(S=Standard, I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
71,4% 28,6% 100,0%
% within Schulstufe 33,9% 47,1% 36,8%
% of Total 26,3% 10,5% 36,8%
Standard Count 30 4 34
Expected Count 26,4 7,6 34,0
% within Untergruppe
(S=Standard, I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
88,2% 11,8% 100,0%
Anhang B: Statistische Berechnungen
168
% within Schulstufe 50,8% 23,5% 44,7%
% of Total 39,5% 5,3% 44,7%
Total Count 59 17 76
Expected Count 59,0 17,0 76,0
% within Untergruppe
(S=Standard, I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
77,6% 22,4% 100,0%
% within Schulstufe 100,0% 100,0% 100,0%
% of Total 77,6% 22,4% 100,0%
Tabelle 12: Chi-Quadrat-Test für Untergruppe*Schulstufe
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 4,258a 2 ,119
Likelihood Ratio 4,410 2 ,110
N of Valid Cases 76
a. 1 cells (16,7%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is 3,13.
Tabelle 13: Voraussetzung für ANOVA Altersverteilung
Levene's Test of Equality of Error Variancesa
Dependent Variable:Alter
F df1 df2 Sig.
,701 2 73 ,499
Tests the null hypothesis that the error variance
of the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + Untergruppe
Anhang B: Statistische Berechnungen
169
Tabelle 14: ANOVA für Altersverteilung
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable:Alter
Source Type III Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Partial Eta
Squared
Corrected Model 1,694a 2 ,847 1,869 ,162 ,049
Intercept 4098,582 1 4098,582 9044,105 ,000 ,992
Untergruppe 1,694 2 ,847 1,869 ,162 ,049
Error 33,082 73 ,453
Total 4693,000 76
Corrected Total 34,776 75
a. R Squared = ,049 (Adjusted R Squared = ,023)
Tabelle 15: Post-hoc Test für Alter
Multiple Comparisons
Dependent Variable:Alter
(I) Untergruppe
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
(J) Untergruppe
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
Mean
Difference (I-
J)
Std.
Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
Scheffe AD(H)S Intensiv
musizierend ,39 ,220 ,211 -,16 ,94
Standard ,38 ,214 ,216 -,16 ,91
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,39 ,220 ,211 -,94 ,16
Standard -,01 ,172 ,996 -,44 ,41
Standard AD(H)S -,38 ,214 ,216 -,91 ,16
Intensiv
musizierend ,01 ,172 ,996 -,41 ,44
Tamhane AD(H)S Intensiv
musizierend ,39 ,256 ,367 -,28 1,06
Standard ,38 ,257 ,401 -,29 1,05
Anhang B: Statistische Berechnungen
170
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,39 ,256 ,367 -1,06 ,28
Standard -,01 ,158 1,000 -,40 ,37
Standard
AD(H)S -,38 ,257 ,401 -1,05 ,29
Intensiv
musizierend ,01 ,158 1,000 -,37 ,40
Based on observed means.
The error term is Mean Square(Error) = ,453.
9.2 Normalverteilungsprüfung
Tabelle 16: Normalverteilungsprüfung IQ und Kreativität
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
CFT1_IQ_Altersnnor
m_gesamt
CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt Torrance_Originalität_Mittel Torrance_Flexibility_Mittelwert
N 67 67 68 68
Normal Parametersa,,b
Mean 109,56 112,72 9,478 7,779
Std. Deviation 14,490 14,049 3,0228 2,0026
Most Extreme Differences
Absolute ,075 ,092 ,088 ,132
Positive ,075 ,092 ,061 ,119
Negative -,061 -,078 -,088 -,132
Kolmogorov-Smirnov Z ,613 ,754 ,728 1,089
Asymp. Sig. (2-tailed) ,846 ,620 ,665 ,186
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Anhang B: Statistische Berechnungen
171
Tabelle 17: Normalverteilungsprüfung von DISYPS
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
DISY_Aufm.1 DISY_Hyper.1 DISY_Imp.1
N 63 63 63
Normal Parametersa,,b
Mean ,8881 ,4568 ,6454
Std. Deviation ,71989 ,55102 ,72506
Most Extreme Differences Absolute ,127 ,238 ,214
Positive ,127 ,238 ,214
Negative -,109 -,204 -,187
Kolmogorov-Smirnov Z 1,008 1,889 1,702
Asymp. Sig. (2-tailed) ,262 ,002 ,006
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Abbildung 12: Häufigkeit von Problemstärke Aufmerksamkeit
Anhang B: Statistische Berechnungen
172
Abbildung 13: Häufigkeitsverteilung von Schweregrad Aufmerksamkeit
Abbildung 14: Häufigkeitsverteilung von Problemstärke Hyperaktivität
Anhang B: Statistische Berechnungen
173
Abbildung 15: Häufigkeitsverteilung von Schweregrad Hyperaktivität
Abbildung 16: Häufigkeitsverteilung von Problemstärke Impulsivität
Anhang B: Statistische Berechnungen
174
Abbildung 17: Häufigkeitsverteilung von Schweregrad Impulsivität
Tabelle 18: Normalverteilungsprüfung vom CAPT Reaktionszeit und Variabilität
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
a_CAPT_Reaktionsze
it Visuell
(Mean)_NORM_Norm
stichprobe, gesamt
(C-Werte zwischen 0
und 10)
a_CAPT_Reaktions
zeit Auditiv
(Mean)_NORM_Nor
mstichprobe,
gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
a_CAPT_Variabilit
ät Visuell (%)
(scalar)_NORM_N
ormstichprobe,
gesamt (C-Werte
zwischen 0 und
10)
a_CAPT_Variabilität Auditiv
(%)
(scalar)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
N 70 70 70 70
Normal
Parametersa,,b
Mean 4,57 5,03 6,03 6,29
Std. Deviation 2,184 1,744 2,119 1,927
Most Extreme
Differences
Absolute ,146 ,154 ,131 ,116
Positive ,146 ,117 ,131 ,105
Negative -,101 -,154 -,110 -,116
Kolmogorov-Smirnov Z 1,222 1,289 1,094 ,970
Asymp. Sig. (2-tailed) ,101 ,072 ,182 ,303
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Anhang B: Statistische Berechnungen
175
Tabelle 19: Normalverteilung von CAPT Omission und Commission
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
a_CAPT_Omission
Visuell
(scalar)_NORM_Norms
tichprobe, gesamt (C-
Werte zwischen 0 und
10)
a_CAPT_Omission
Auditiv
(scalar)_NORM_Norms
tichprobe, gesamt (C-
Werte zwischen 0 und
10)
a_CAPT_Commissi
on Visuell
(N)_NORM_Normsti
chprobe, gesamt (C-
Werte zwischen 0
und 10)
a_CAPT_Commissi
on Auditiv
(N)_NORM_Normsti
chprobe, gesamt (C-
Werte zwischen 0
und 10)
N 70 70 70 70
Normal
Paramete
rsa,,b
Mean 5,24 5,81 6,24 7,14
Std.
Deviat
ion
1,974 1,627 2,170 1,804
Most
Extreme
Differenc
es
Absol
ute ,136 ,174 ,170 ,154
Positiv
e ,136 ,140 ,106 ,117
Negati
ve -,122 -,174 -,170 -,154
Kolmogorov-
Smirnov Z 1,141 1,456 1,420 1,290
Asymp. Sig. (2-
tailed) ,148 ,029 ,035 ,072
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Anhang B: Statistische Berechnungen
176
9.3 Überprüfung möglicher konfundierender Variablen
Tabelle 20: Deskriptive Statistik des Sozialindexes
Deskriptive Statistik
Abhängige Variable:Sozialindex
Untergruppe (S=Standard, I=intensiv musizierend,
L=Legastheniker, A=AD(H)S) Mittelwert Standardabweichung N
AD(H)S ,0683208 ,34334100 13
Intensiv musizierend -,0865465 ,33590571 26
Standard -,0259853 ,39620129 30
Gesamt -,0310377 ,36374111 69
Tabelle 21: Überprüfung der Varianzhomogenität
Levene-Test auf Gleichheit der
Fehlervarianzena
Abhängige Variable:Sozialindex
F df1 df2 Sig.
,647 2 66 ,527
Prüft die Nullhypothese, daß die Fehlervarianz
der abhängigen Variablen über Gruppen hinweg
gleich ist.
a. Design: Konstanter Term + Untergruppe
Anhang B: Statistische Berechnungen
177
Tabelle 22: Zwischensubjekteffekte des Sozialindexes
Tests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:Sozialindex
Quelle Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles Eta-
Quadrat
Korrigiertes Modell ,209a 2 ,105 ,786 ,460 ,023
Konstanter Term ,013 1 ,013 ,099 ,754 ,001
Untergruppe ,209 2 ,105 ,786 ,460 ,023
Fehler 8,788 66 ,133
Gesamt 9,063 69
Korrigierte Gesamtvariation 8,997 68
a. R-Quadrat = ,023 (korrigiertes R-Quadrat = -,006)
Tabelle 23: Post- hoc Test des Sozialindexes
Multiple Comparisons
Abhängige Variable:Sozialindex
(I)Untergruppe
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
(J)Untergruppe
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
Mittlere
Differenz (I-
J)
Standardfehler Sig.
95%-Konfidenzintervall
Untergrenze Obergrenze
Scheffé AD(H)S Intensiv
musizierend ,1548673 ,12394803 ,462 -,1555436 ,4652782
Standard ,0943061 ,12116232 ,740 -,2091284 ,3977406
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,1548673 ,12394803 ,462 -,4652782 ,1555436
Standard -,0605612 ,09777152 ,826 -,3054166 ,1842942
Standard AD(H)S -,0943061 ,12116232 ,740 -,3977406 ,2091284
Intensiv
musizierend ,0605612 ,09777152 ,826 -,1842942 ,3054166
Tamhane AD(H)S Intensiv
musizierend ,1548673 ,11579138 ,476 -,1426038 ,4523384
Standard ,0943061 ,11958445 ,822 -,2106307 ,3992429
Anhang B: Statistische Berechnungen
178
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,1548673 ,11579138 ,476 -,4523384 ,1426038
Standard -,0605612 ,09783779 ,902 -,3016419 ,1805195
Standard AD(H)S -,0943061 ,11958445 ,822 -,3992429 ,2106307
Intensiv
musizierend ,0605612 ,09783779 ,902 -,1805195 ,3016419
Grundlage: beobachtete Mittelwerte.
Der Fehlerterm ist Mittel der Quadrate(Fehler) = ,133
Tabelle 24: Deskriptive Statistik für die IQ Klassennorm
Deskriptive Statistiken
Abhängige Variable:CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt
Untergruppe (S=Standard, I=intensiv
musizierend, L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
Mittelwert Standardabweichung N
AD(H)S 113,15 11,082 13
Intensiv musizierend 114,30 14,233 23
Standard 111,35 15,252 31
Gesamt 112,72 14,049 67
Tabelle 25: Überprüfung der Varianzhomogenität
Levene-Test auf Gleichheit der
Fehlervarianzena
Abhängige
Variable:CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt
F df1 df2 Sig.
,367 2 64 ,694
Prüft die Nullhypothese, daß die Fehlervarianz
der abhängigen Variablen über Gruppen hinweg
gleich ist.
a. Design: Konstanter Term + Untergruppe
Anhang B: Statistische Berechnungen
179
Tabelle 26: Zwischensubjekteffekte der IQ Klassennorm
Tests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt
Quelle Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles Eta-
Quadrat
Korrigiertes Modell 117,953a 2 58,977 ,292 ,747 ,009
Konstanter Term 751963,321 1 751963,321 3727,880 ,000 ,983
Untergruppe 117,953 2 58,977 ,292 ,747 ,009
Fehler 12909,659 64 201,713
Gesamt 864262,000 67
Korrigierte Gesamtvariation 13027,612 66
a. R-Quadrat = ,009 (korrigiertes R-Quadrat = -,022)
Tabelle 27: Post- hoc Test der IQ Klassennorm
Multiple Comparisons
Abhängige Variable:CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt
(I)Untergruppe
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
(J)Untergruppe
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
Mittlere
Differenz (I-
J)
Standardfehler Sig.
95%-Konfidenzintervall
Untergrenze Obergrenze
Scheffé AD(H)S Intensiv
musizierend -1,15 4,928 ,973 -13,50 11,20
Standard 1,80 4,693 ,929 -9,96 13,56
Intensiv
musizierend
AD(H)S 1,15 4,928 ,973 -11,20 13,50
Standard 2,95 3,909 ,753 -6,85 12,75
Standard AD(H)S -1,80 4,693 ,929 -13,56 9,96
Intensiv
musizierend -2,95 3,909 ,753 -12,75 6,85
Tamhane AD(H)S Intensiv
musizierend -1,15 4,273 ,991 -11,95 9,64
Standard 1,80 4,117 ,962 -8,59 12,19
Intensiv
musizierend
AD(H)S 1,15 4,273 ,991 -9,64 11,95
Standard 2,95 4,039 ,850 -7,03 12,93
Anhang B: Statistische Berechnungen
180
Standard AD(H)S -1,80 4,117 ,962 -12,19 8,59
Intensiv
musizierend -2,95 4,039 ,850 -12,93 7,03
Grundlage: beobachtete Mittelwerte.
Der Fehlerterm ist Mittel der Quadrate(Fehler) = 201,713
Tabelle 28: Deskriptive Statistik Altersnorm
Deskriptive Statistiken
Abhängige Variable:CFT1_IQ_Altersnnorm_gesamt
Untergruppe (S=Standard,
I=intensiv musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
Mittelwert Standardabweich
ung N
AD(H)S 108,85 13,158 13
Intensiv musizierend 111,98 13,669 23
Standard 108,06 15,769 31
Gesamt 109,56 14,490 67
Tabelle 29: Prüfung auf Varianzhomogenität der IQ-Altersnorm
Levene-Test auf Gleichheit der
Fehlervarianzena
Abhängige
Variable:CFT1_IQ_Altersnnorm_gesamt
F df1 df2 Sig.
,446 2 64 ,642
Prüft die Nullhypothese, daß die Fehlervarianz
der abhängigen Variablen über Gruppen hinweg
gleich ist.
a. Design: Konstanter Term + Untergruppe
Anhang B: Statistische Berechnungen
181
Tabelle 30: Zwischensubjekteffekte der Altersnorm
Tests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:CFT1_IQ_Altersnnorm_gesamt
Quelle Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles Eta-
Quadrat
Korrigiertes Modell 210,459a 2 105,229 ,493 ,613 ,015
Konstanter Term 708557,267 1 708557,267 3322,708 ,000 ,981
Untergruppe 210,459 2 105,229 ,493 ,613 ,015
Fehler 13647,802 64 213,247
Gesamt 818081,250 67
Korrigierte
Gesamtvariation 13858,261 66
a. R-Quadrat = ,015 (korrigiertes R-Quadrat = -,016)
Tabelle 31: Post-hoc Test der IQ-Altersnorm
Multiple Comparisons
Abhängige Variable:CFT1_IQ_Altersnnorm_gesamt
(I)Untergruppe
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
(J)Untergruppe
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
Mittlere
Differenz (I-
J)
Standardfehler Sig.
95%-Konfidenzintervall
Untergrenze Obergrenze
Scheffé AD(H)S Intensiv
musizierend -3,13 5,067 ,827 -15,83 9,57
Standard ,78 4,825 ,987 -11,31 12,87
Intensiv
musizierend
AD(H)S 3,13 5,067 ,827 -9,57 15,83
Standard 3,91 4,019 ,625 -6,16 13,99
Standard AD(H)S -,78 4,825 ,987 -12,87 11,31
Intensiv
musizierend -3,91 4,019 ,625 -13,99 6,16
Tamhane AD(H)S Intensiv
musizierend -3,13 4,631 ,879 -14,95 8,69
Standard ,78 4,620 ,998 -10,98 12,54
Anhang B: Statistische Berechnungen
182
Intensiv
musizierend
AD(H)S 3,13 4,631 ,879 -8,69 14,95
Standard 3,91 4,018 ,705 -6,01 13,84
Standard AD(H)S -,78 4,620 ,998 -12,54 10,98
Intensiv
musizierend -3,91 4,018 ,705 -13,84 6,01
Grundlage: beobachtete Mittelwerte.
Der Fehlerterm ist Mittel der Quadrate(Fehler) = 213,247
9.4 Überprüfung der Hypothesen
9.4.1 Überprüfung der Hypothese 1
Tabelle 32: Deskriptive Statistiken der Intelligenz
Deskriptive Statistiken
Abhängige Variable:CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt
Untergruppe (S=Standard,
I=intensiv musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
Mittelwert Standardabweich
ung N
AD(H)S 113,15 11,082 13
Intensiv musizierend 114,30 14,233 23
Standard 111,35 15,252 31
Gesamt 112,72 14,049 67
Tabelle 33: Überprüfung der Varianzhonogenität
Levene-Test auf Gleichheit der
Fehlervarianzena
Abhängige
Variable:CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt
F df1 df2 Sig.
,367 2 64 ,694
Anhang B: Statistische Berechnungen
183
Tabelle 34: Zwischensubjekteffekt der Intelligenz
Tests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt
Quelle Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles Eta-
Quadrat
Korrigiertes Modell 117,953a 2 58,977 ,292 ,747 ,009
Konstanter Term 751963,321 1 751963,321 3727,880 ,000 ,983
Untergruppe 117,953 2 58,977 ,292 ,747 ,009
Fehler 12909,659 64 201,713
Gesamt 864262,000 67
Korrigierte Gesamtvariation 13027,612 66
a. R-Quadrat = ,009 (korrigiertes R-Quadrat = -,022)
Tabelle 35: Post-hoc Test der Intelligenz
Multiple Comparisons
Abhängige Variable:CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt
(I)Untergruppe
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
(J)Untergruppe
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
Mittlere
Differenz
(I-J)
Standardfehler Sig.
95%-Konfidenzintervall
Untergrenze Obergrenze
Scheffé AD(H)S Intensiv
musizierend -1,15 4,928 ,973 -13,50 11,20
Standard 1,80 4,693 ,929 -9,96 13,56
Intensiv
musizierend
AD(H)S 1,15 4,928 ,973 -11,20 13,50
Standard 2,95 3,909 ,753 -6,85 12,75
Standard AD(H)S -1,80 4,693 ,929 -13,56 9,96
Intensiv
musizierend -2,95 3,909 ,753 -12,75 6,85
Tamhane AD(H)S Intensiv
musizierend -1,15 4,273 ,991 -11,95 9,64
Standard 1,80 4,117 ,962 -8,59 12,19
Intensiv
musizierend
AD(H)S 1,15 4,273 ,991 -9,64 11,95
Standard 2,95 4,039 ,850 -7,03 12,93
Anhang B: Statistische Berechnungen
184
Standard AD(H)S -1,80 4,117 ,962 -12,19 8,59
Intensiv
musizierend -2,95 4,039 ,850 -12,93 7,03
Grundlage: beobachtete Mittelwerte.
Der Fehlerterm ist Mittel der Quadrate(Fehler) = 201,713
Tabelle 36: Deskriptive Statistik mit Extremfällen der Kreativität
Deskriptive Statistiken
Untergruppe (S=Standard,
I=intensiv musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
Mittelwert Standardabweich
ung N
Torrance_Originalität_Mittel AD(H)S 9,962 5,1618 13
Intensiv musizierend 9,022 2,0915 23
Standard 9,609 2,4618 32
Gesamt 9,478 3,0228 68
Torrance_Flexibility_Mittelwe
rt
AD(H)S 6,385 2,9023 13
Intensiv musizierend 8,152 1,5033 23
Standard 8,078 1,6710 32
Gesamt 7,779 2,0026 68
Tabelle 37: Verletzung der Gleichheit der Kovarianzenmatrizen
Box-Test auf Gleichheit der
Kovarianzenmatrizena
Box-M-Test 24,376
F 3,847
df1 6
df2 15849,949
Sig. ,001
Anhang B: Statistische Berechnungen
185
Tabelle 38: Verletzung der Gleichheit der Fehlervarianzen
Levene-Test auf Gleichheit der Fehlervarianzena
F df1 df2 Sig.
Torrance_Originalität_Mittel 9,258 2 65 ,000
Torrance_Flexibility_Mittelwe
rt 3,819 2 65 ,027
Prüft die Nullhypothese, daß die Fehlervarianz der abhängigen Variablen über
Gruppen hinweg gleich ist.
a. Design: Konstanter Term + Untergruppe
Abbildung 18: Boxplot der Extremfälle
Anhang B: Statistische Berechnungen
186
Tabelle 39: Deskriptive Statistik der Kreativität ohne Extremfälle
Deskriptive Statistiken
Untergruppe (S=Standard,
I=intensiv musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
Mittelwert Standardabweich
ung N
Torrance_Originalität_Mittel AD(H)S 117,273 31,0937 11
Intensiv musizierend 96,250 26,5143 28
Standard 96,774 24,7167 31
Gesamt 99,786 27,1794 70
Torrance_Flexibility_Mittelwe
rt
AD(H)S 73,636 18,0404 11
Intensiv musizierend 81,250 13,7857 28
Standard 79,355 14,8740 31
Gesamt 79,214 14,9791 70
Tabelle 40: Überprüfung auf Gleichheit der Kovarianzenmatrizen
Box-Test auf Gleichheit
der Kovarianzenmatrizena
Box-M-Test 3,324
F ,523
df1 6
df2 8548,915
Sig. ,792
Tabelle 41: Prüfung auf Varianzenhomogenität
Levene-Test auf Gleichheit der Fehlervarianzena
F df1 df2 Sig.
Torrance_Originalität_Mittel ,441 2 67 ,645
Torrance_Flexibility_Mittelwe
rt 1,080 2 67 ,345
Anhang B: Statistische Berechnungen
187
Tabelle 42: Multivariater Test der Kreativität
Multivariate Testsc
Effekt Wert F
Hypothese
df Fehler df Sig.
Partielles
Eta-Quadrat
Konstanter
Term
Pillai-Spur ,967 978,139a 2,000 66,000 ,000 ,967
Wilks-Lambda ,033 978,139a 2,000 66,000 ,000 ,967
Hotelling-Spur 29,641 978,139a 2,000 66,000 ,000 ,967
Größte
charakteristische
Wurzel nach Roy
29,641 978,139a 2,000 66,000 ,000 ,967
Untergruppe Pillai-Spur ,127 2,269 4,000 134,000 ,065 ,063
Wilks-Lambda ,873 2,311a 4,000 132,000 ,061 ,065
Hotelling-Spur ,145 2,352 4,000 130,000 ,057 ,067
Größte
charakteristische
Wurzel nach Roy
,143 4,787b 2,000 67,000 ,011 ,125
a. Exakte Statistik
b. Die Statistik ist eine Obergrenze auf F, die eine Untergrenze auf dem Signifikanzniveau ergibt.
c. Design: Konstanter Term + Untergruppe
Tabelle 43: Test der Zwischensubjekteffekte der Kreativität
Tests der Zwischensubjekteffekte
Quelle Abhängige Variable Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles
Eta-
Quadrat
Korrigiertes
Modell
Torrance_Originalität_Mittel 3994,935a 2 1997,467 2,849 ,065 ,078
Torrance_Flexibility_Mittelwert 458,893b 2 229,447 1,023 ,365 ,030
Konstanter Term Torrance_Originalität_Mittel 606012,750 1 606012,750 864,316 ,000 ,928
Torrance_Flexibility_Mittelwert 345345,186 1 345345,186 1540,191 ,000 ,958
Untergruppe Torrance_Originalität_Mittel 3994,935 2 1997,467 2,849 ,065 ,078
Torrance_Flexibility_Mittelwert 458,893 2 229,447 1,023 ,365 ,030
Fehler Torrance_Originalität_Mittel 46976,851 67 701,147
Torrance_Flexibility_Mittelwert 15022,892 67 224,222
Gesamt Torrance_Originalität_Mittel 747975,000 70
Torrance_Flexibility_Mittelwert 454725,000 70
Anhang B: Statistische Berechnungen
188
Korrigierte
Gesamtvariation
Torrance_Originalität_Mittel 50971,786 69
Torrance_Flexibility_Mittelwert 15481,786 69
a. R-Quadrat = ,078 (korrigiertes R-Quadrat = ,051)
b. R-Quadrat = ,030 (korrigiertes R-Quadrat = ,001)
Tabelle 44: Post-hoc Test der Kreativität
Multiple Comparisons
Abhängige Variable (I)Untergrupp
e
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheni
ker,
A=AD(H)S)
(J)Untergrupp
e
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheni
ker,
A=AD(H)S)
Mittlere
Differen
z (I-J)
Standardf
ehler Sig.
95%-
Konfidenzintervall
Untergr
enze
Obergren
ze
Torrance_Originalität_M
ittel
Scheffé AD(H)S Intensiv
musizierend 21,023 9,4224 ,091 -2,566 44,612
Standard 20,499 9,2929 ,096 -2,766 43,763
Intensiv
musizierend
AD(H)S -21,023 9,4224 ,091 -44,612 2,566
Standard -,524 6,9035 ,997 -17,807 16,759
Standard AD(H)S -20,499 9,2929 ,096 -43,763 2,766
Intensiv
musizierend ,524 6,9035 ,997 -16,759 17,807
Tamha
ne
AD(H)S Intensiv
musizierend 21,023 10,6301 ,184 -7,295 49,340
Standard 20,499 10,3730 ,188 -7,416 48,413
Intensiv
musizierend
AD(H)S -21,023 10,6301 ,184 -49,340 7,295
Standard -,524 6,6944 1,000 -17,007 15,958
Standard AD(H)S -20,499 10,3730 ,188 -48,413 7,416
Intensiv
musizierend ,524 6,6944 1,000 -15,958 17,007
Torrance_Flexibility_Mitt
elwert
Scheffé AD(H)S Intensiv
musizierend
-7,614 5,3284 ,366 -20,953 5,726
Standard -5,718 5,2552 ,556 -18,875 7,438
Intensiv
musizierend
AD(H)S 7,614 5,3284 ,366 -5,726 20,953
Standard 1,895 3,9040 ,889 -7,878 11,669
Anhang B: Statistische Berechnungen
189
Standard AD(H)S 5,718 5,2552 ,556 -7,438 18,875
Intensiv
musizierend -1,895 3,9040 ,889 -11,669 7,878
Tamha
ne
AD(H)S Intensiv
musizierend -7,614 6,0311 ,537 -23,832 8,605
Standard -5,718 6,0600 ,738 -21,976 10,539
Intensiv
musizierend
AD(H)S 7,614 6,0311 ,537 -8,605 23,832
Standard 1,895 3,7315 ,942 -7,284 11,075
Standard AD(H)S 5,718 6,0600 ,738 -10,539 21,976
Intensiv
musizierend -1,895 3,7315 ,942 -11,075 7,284
Grundlage: beobachtete Mittelwerte.
Der Fehlerterm ist Mittel der Quadrate(Fehler) = 224,222
9.4.2 Überprüfung der Hypothese 2
Tabelle 45: Korrelationen der Schweregrad- und Problemstärkeskalen des DISYPS
Correlations
DISY_Aufm.
1
DISY_Aufm.
2
DISY_Hyper.
1
DISY_Hyper.
2
DISY_Imp.
1
DISY_Imp.
2
DISY_Aufm.1 Pearson
Correlatio
n
1 ,854** ,573
** ,562
** ,533
** ,483
**
Sig. (2-
tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
N 86 86 86 86 85 84
DISY_Aufm.2 Pearson
Correlatio
n
,854** 1 ,484
** ,352
** ,629
** ,534
**
Sig. (2-
tailed) ,000 ,000 ,001 ,000 ,000
N 86 86 86 86 85 84
DISY_Hyper.
1
Pearson
Correlatio
n
,573** ,484
** 1 ,698
** ,565
** ,588
**
Anhang B: Statistische Berechnungen
190
Sig. (2-
tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
N 86 86 86 86 85 84
DISY_Hyper.
2
Pearson
Correlatio
n
,562** ,352
** ,698
** 1 ,395
** ,558
**
Sig. (2-
tailed) ,000 ,001 ,000 ,000 ,000
N 86 86 86 86 85 84
DISY_Imp.1 Pearson
Correlatio
n
,533** ,629
** ,565
** ,395
** 1 ,865
**
Sig. (2-
tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
N 85 85 85 85 85 84
DISY_Imp.2 Pearson
Correlatio
n
,483** ,534
** ,588
** ,558
** ,865
** 1
Sig. (2-
tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
N 84 84 84 84 84 84
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Tabelle 46: Deskriptive Statistik des DISYPS
Descriptive Statistics
N Mean Std.
Deviation Minimum Maximum
Percentiles
25th
50th
(Median) 75th
DISY_Aufm.1 63 ,8881 ,71989 ,00 2,56 ,3300 ,6700 1,3300
DISY_Hyper.1 63 ,4568 ,55102 ,00 2,25 ,0000 ,2500 ,7500
DISY_Imp.1 63 ,6454 ,72506 ,00 2,75 ,0000 ,2900 1,0000
Untergruppe_numerisch
(1=Standard, 2=intensiv
musizierend,
3=AD(H)S,
4=Legastheniker)
76 1,7368 ,75487 1,00 3,00 1,0000 2,0000 2,0000
Anhang B: Statistische Berechnungen
191
Tabelle 47: Mittlere Ränge nach dem Kruskal- Wallis Test
Ranks
Untergruppe_numerisch (1=Standard, 2=intensiv
musizierend, 3=AD(H)S, 4=Legastheniker) N Mean Rank
DISY_Aufm.1 1,00 29 25,69
2,00 22 27,52
3,00 12 55,46
Total 63
DISY_Hyper.1 1,00 29 26,09
2,00 22 29,98
3,00 12 50,00
Total 63
DISY_Imp.1 1,00 29 27,84
2,00 22 29,50
3,00 12 46,63
Total 63
9.4.3 Überprüfung der Hypothese 3
Tabelle 48: Deskriptive Daten der CAPT-Werte
Deskriptive Statistiken
Untergruppe (S=Standard,
I=intensiv musizierend,
L=Legastheniker,
A=AD(H)S)
Mittelwert Standardabweich
ung N
a_CAPT_Reaktionszeit
Visuell
(Mean)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
AD(H)S 4,58 2,021 12
Intensiv musizierend 4,93 2,303 27
Standard 4,26 2,160 31
Gesamt 4,57 2,184 70
a_CAPT_Reaktionszeit AD(H)S 5,25 1,545 12
Anhang B: Statistische Berechnungen
192
Auditiv
(Mean)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Intensiv musizierend 5,07 1,685 27
Standard 4,90 1,904 31
Gesamt 5,03 1,744 70
a_CAPT_Variabilität Visuell
(%)
(scalar)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
AD(H)S 5,58 1,564 12
Intensiv musizierend 5,78 2,154 27
Standard 6,42 2,262 31
Gesamt 6,03 2,119 70
a_CAPT_Variabilität Auditiv
(%)
(scalar)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
AD(H)S 6,50 1,883 12
Intensiv musizierend 6,22 1,888 27
Standard 6,26 2,033 31
Gesamt 6,29 1,927 70
a_CAPT_Omission Visuell
(scalar)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
AD(H)S 5,42 2,466 12
Intensiv musizierend 4,89 1,888 27
Standard 5,48 1,860 31
Gesamt 5,24 1,974 70
a_CAPT_Omission Auditiv
(scalar)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
AD(H)S 6,08 2,151 12
Intensiv musizierend 5,63 1,690 27
Standard 5,87 1,360 31
Gesamt 5,81 1,627 70
a_CAPT_Commission Visuell
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0
und 10)
AD(H)S 6,67 2,103 12
Intensiv musizierend 5,41 2,135 27
Standard 6,81 2,056 31
Gesamt 6,24 2,170 70
a_CAPT_Commission Auditiv
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0
und 10)
AD(H)S 7,25 2,094 12
Intensiv musizierend 6,59 1,927 27
Standard 7,58 1,478 31
Gesamt 7,14 1,804 70
Anhang B: Statistische Berechnungen
193
Tabelle 49: Überprüfungn auf Gleichheit der Kovarianzmatrizen
Box-Test auf Gleichheit
der Kovarianzenmatrizena
Box-M-Test 126,215
F 1,358
df1 72
df2 3828,198
Sig. ,025
Tabelle 50: Multivariate Tests der CAPT-Werte
Multivariate Testsc
Effekt Wert F
Hypothese
df Fehler df Sig.
Partielles
Eta-Quadrat
Konstanter
Term
Pillai-Spur ,979 348,578a 8,000 60,000 ,000 ,979
Wilks-Lambda ,021 348,578a 8,000 60,000 ,000 ,979
Hotelling-Spur 46,477 348,578a 8,000 60,000 ,000 ,979
Größte
charakteristische
Wurzel nach Roy
46,477 348,578a 8,000 60,000 ,000 ,979
Untergruppe Pillai-Spur ,192 ,810 16,000 122,000 ,672 ,096
Wilks-Lambda ,815 ,809a 16,000 120,000 ,673 ,097
Hotelling-Spur ,219 ,807 16,000 118,000 ,675 ,099
Größte
charakteristische
Wurzel nach Roy
,170 1,297b 8,000 61,000 ,262 ,145
a. Exakte Statistik
b. Die Statistik ist eine Obergrenze auf F, die eine Untergrenze auf dem Signifikanzniveau ergibt.
c. Design: Konstanter Term + Untergruppe
Anhang B: Statistische Berechnungen
194
Tabelle 51: Überprüfung auf Gleichheit der Fehlervarianzen
Levene-Test auf Gleichheit der Fehlervarianzena
F df1 df2 Sig.
a_CAPT_Reaktionszeit
Visuell gesamt (C-Werte
zwischenn 0 und 10)
,388 2 67 ,680
a_CAPT_Reaktionszeit
Auditiv (gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
,339 2 67 ,714
a_CAPT_Variabilität Visuell
(%) gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
1,333 2 67 ,271
a_CAPT_Variabilität Auditiv
(%)gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
,207 2 67 ,813
a_CAPT_Omission Visuell
gesamt (C-Werte zwischen 0
und 10)
,796 2 67 ,455
a_CAPT_Omission Auditiv
gesamt (C-Werte zwischen 0
und 10)
2,539 2 67 ,087
a_CAPT_Commission Visuell
gesamt (C-Werte zwischen 0
und 10)
,200 2 67 ,819
a_CAPT_Commission Auditiv
gesamt (C-Werte zwischen 0
und 10)
,875 2 67 ,422
Prüft die Nullhypothese, daß die Fehlervarianz der abhängigen Variablen über
Gruppen hinweg gleich ist.
a. Design: Konstanter Term + Untergruppe
Anhang B: Statistische Berechnungen
195
Tabelle 52: Tests der Zwischensubjekteffekte der Kennwerte des CAPT
Tests der Zwischensubjekteffekte
Quelle Abhängige Variable Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles
Eta-
Quadrat
Korrigiertes
Modell
a_CAPT_Reaktionszeit Visuell
(Mean (C-Werte zwischen 0 und
10)
6,439a 2 3,219 ,668 ,516 ,020
a_CAPT_Reaktionszeit Auditiv
(C-Werte zwischen 0 und 10) 1,131
b 2 ,566 ,182 ,834 ,005
a_CAPT_Variabilität Visuell (%)
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
8,811c 2 4,406 ,980 ,381 ,028
a_CAPT_Variabilität Auditiv (%)
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
,684d 2 ,342 ,090 ,914 ,003
a_CAPT_Omission Visuell
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
5,546e 2 2,773 ,706 ,497 ,021
a_CAPT_Omission Auditiv
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
1,889f 2 ,944 ,350 ,706 ,010
a_CAPT_Commission Visuell
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
30,848g 2 15,424 3,515 ,035 ,095
a_CAPT_Commission Auditiv
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
14,255h 2 7,127 2,271 ,111 ,063
Konstanter Term a_CAPT_Reaktionszeit Visuell
(Mean)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
1241,834 1 1241,834 257,830 ,000 ,794
Anhang B: Statistische Berechnungen
196
a_CAPT_Reaktionszeit Auditiv
(Mean)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
1519,184 1 1519,184 487,451 ,000 ,879
a_CAPT_Variabilität Visuell (%)
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
2071,337 1 2071,337 460,860 ,000 ,873
a_CAPT_Variabilität Auditiv (%)
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
2360,316 1 2360,316 618,700 ,000 ,902
a_CAPT_Omission Visuell
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
1633,418 1 1633,418 415,604 ,000 ,861
a_CAPT_Omission Auditiv
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
2025,800 1 2025,800 751,140 ,000 ,918
a_CAPT_Commission Visuell
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
2335,569 1 2335,569 532,212 ,000 ,888
a_CAPT_Commission Auditiv
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
3007,009 1 3007,009 957,934 ,000 ,935
Untergruppe a_CAPT_Reaktionszeit Visuell
(Mean)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
6,439 2 3,219 ,668 ,516 ,020
a_CAPT_Reaktionszeit Auditiv
(Mean)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
1,131 2 ,566 ,182 ,834 ,005
a_CAPT_Variabilität Visuell (%)
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
8,811 2 4,406 ,980 ,381 ,028
Anhang B: Statistische Berechnungen
197
a_CAPT_Variabilität Auditiv (%)
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
,684 2 ,342 ,090 ,914 ,003
a_CAPT_Omission Visuell
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
5,546 2 2,773 ,706 ,497 ,021
a_CAPT_Omission Auditiv
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
1,889 2 ,944 ,350 ,706 ,010
a_CAPT_Commission Visuell
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
30,848 2 15,424 3,515 ,035 ,095
a_CAPT_Commission Auditiv
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
14,255 2 7,127 2,271 ,111 ,063
Fehler a_CAPT_Reaktionszeit Visuell
(Mean)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
322,704 67 4,816
a_CAPT_Reaktionszeit Auditiv
(Mean)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
208,812 67 3,117
a_CAPT_Variabilität Visuell (%)
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
301,132 67 4,495
a_CAPT_Variabilität Auditiv (%)
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
255,602 67 3,815
a_CAPT_Omission Visuell
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
263,325 67 3,930
Anhang B: Statistische Berechnungen
198
a_CAPT_Omission Auditiv
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
180,697 67 2,697
a_CAPT_Commission Visuell
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
294,024 67 4,388
a_CAPT_Commission Auditiv
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
210,317 67 3,139
Gesamt a_CAPT_Reaktionszeit Visuell
(Mean)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
1792,000 70
a_CAPT_Reaktionszeit Auditiv
(Mean)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
1980,000 70
a_CAPT_Variabilität Visuell (%)
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
2854,000 70
a_CAPT_Variabilität Auditiv (%)
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
3022,000 70
a_CAPT_Omission Visuell
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
2193,000 70
a_CAPT_Omission Auditiv
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
2549,000 70
a_CAPT_Commission Visuell
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
3053,000 70
Anhang B: Statistische Berechnungen
199
a_CAPT_Commission Auditiv
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
3796,000 70
Korrigierte
Gesamtvariation
a_CAPT_Reaktionszeit Visuell
(Mean)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
329,143 69
a_CAPT_Reaktionszeit Auditiv
(Mean)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
209,943 69
a_CAPT_Variabilität Visuell (%)
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
309,943 69
a_CAPT_Variabilität Auditiv (%)
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
256,286 69
a_CAPT_Omission Visuell
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
268,871 69
a_CAPT_Omission Auditiv
(scalar)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
182,586 69
a_CAPT_Commission Visuell
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
324,871 69
a_CAPT_Commission Auditiv
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0 und
10)
224,571 69
a. R-Quadrat = ,020 (korrigiertes R-Quadrat = -,010)
b. R-Quadrat = ,005 (korrigiertes R-Quadrat = -,024)
c. R-Quadrat = ,028 (korrigiertes R-Quadrat = -,001)
d. R-Quadrat = ,003 (korrigiertes R-Quadrat = -,027)
Anhang B: Statistische Berechnungen
200
e. R-Quadrat = ,021 (korrigiertes R-Quadrat = -,009)
f. R-Quadrat = ,010 (korrigiertes R-Quadrat = -,019)
g. R-Quadrat = ,095 (korrigiertes R-Quadrat = ,068)
h. R-Quadrat = ,063 (korrigiertes R-Quadrat = ,036)
Tabelle 53: Post- hoc Test des CAPT
Multiple Comparisons
Abhängige Variable (I)Untergrupp
e
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheni
ker,
A=AD(H)S)
(J)Untergrup
pe
(S=Standard,
I=intensiv
musizierend,
L=Legastheni
ker,
A=AD(H)S)
Mittler
e
Differe
nz (I-J)
Standardfe
hler Sig.
95%-
Konfidenzintervall
Untergre
nze
Obergre
nze
a_CAPT_Reaktionszeit
Visuell
(Mean)_NORM_Normstic
hprobe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Scheff
é
AD(H)S Intensiv
musizierend -,34 ,761 ,904 -2,25 1,56
Standard ,33 ,746 ,909 -1,54 2,19
Intensiv
musizierend
AD(H)S ,34 ,761 ,904 -1,56 2,25
Standard ,67 ,578 ,516 -,78 2,11
Standard AD(H)S -,33 ,746 ,909 -2,19 1,54
Intensiv
musizierend -,67 ,578 ,516 -2,11 ,78
Tamha
ne
AD(H)S Intensiv
musizierend -,34 ,733 ,955 -2,22 1,54
Standard ,33 ,701 ,956 -1,49 2,14
Intensiv
musizierend
AD(H)S ,34 ,733 ,955 -1,54 2,22
Standard ,67 ,589 ,598 -,78 2,12
Standard AD(H)S -,33 ,701 ,956 -2,14 1,49
Intensiv
musizierend -,67 ,589 ,598 -2,12 ,78
a_CAPT_Reaktionszeit
Auditiv
(Mean)_NORM_Normstic
hprobe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Scheff
é
AD(H)S Intensiv
musizierend ,18 ,612 ,960 -1,36 1,71
Standard ,35 ,600 ,847 -1,16 1,85
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,18 ,612 ,960 -1,71 1,36
Standard ,17 ,465 ,935 -,99 1,33
Anhang B: Statistische Berechnungen
201
Standard AD(H)S -,35 ,600 ,847 -1,85 1,16
Intensiv
musizierend -,17 ,465 ,935 -1,33 ,99
Tamha
ne
AD(H)S Intensiv
musizierend ,18 ,551 ,985 -1,24 1,60
Standard ,35 ,562 ,904 -1,09 1,79
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,18 ,551 ,985 -1,60 1,24
Standard ,17 ,471 ,978 -,99 1,33
Standard AD(H)S -,35 ,562 ,904 -1,79 1,09
Intensiv
musizierend -,17 ,471 ,978 -1,33 ,99
a_CAPT_Variabilität
Visuell (%)
(scalar)_NORM_Normstic
hprobe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Scheff
é
AD(H)S Intensiv
musizierend -,19 ,736 ,966 -2,04 1,65
Standard -,84 ,721 ,514 -2,64 ,97
Intensiv
musizierend
AD(H)S ,19 ,736 ,966 -1,65 2,04
Standard -,64 ,558 ,520 -2,04 ,76
Standard AD(H)S ,84 ,721 ,514 -,97 2,64
Intensiv
musizierend ,64 ,558 ,520 -,76 2,04
Tamha
ne
AD(H)S Intensiv
musizierend -,19 ,613 ,985 -1,75 1,36
Standard -,84 ,607 ,447 -2,37 ,70
Intensiv
musizierend
AD(H)S ,19 ,613 ,985 -1,36 1,75
Standard -,64 ,581 ,617 -2,07 ,79
Standard AD(H)S ,84 ,607 ,447 -,70 2,37
Intensiv
musizierend ,64 ,581 ,617 -,79 2,07
a_CAPT_Variabilität
Auditiv (%)
(scalar)_NORM_Normstic
hprobe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Scheff
é
AD(H)S Intensiv
musizierend ,28 ,678 ,920 -1,42 1,97
Standard ,24 ,664 ,936 -1,42 1,90
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,28 ,678 ,920 -1,97 1,42
Standard -,04 ,514 ,998 -1,32 1,25
Standard AD(H)S -,24 ,664 ,936 -1,90 1,42
Intensiv
musizierend ,04 ,514 ,998 -1,25 1,32
Anhang B: Statistische Berechnungen
202
Tamha
ne
AD(H)S Intensiv
musizierend ,28 ,654 ,966 -1,42 1,97
Standard ,24 ,655 ,977 -1,45 1,94
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,28 ,654 ,966 -1,97 1,42
Standard -,04 ,515
1,00
0 -1,30 1,23
Standard AD(H)S -,24 ,655 ,977 -1,94 1,45
Intensiv
musizierend ,04 ,515
1,00
0 -1,23 1,30
a_CAPT_Omission Visuell
(scalar)_NORM_Normstic
hprobe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Scheff
é
AD(H)S Intensiv
musizierend ,53 ,688 ,746 -1,19 2,25
Standard -,07 ,674 ,995 -1,75 1,62
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,53 ,688 ,746 -2,25 1,19
Standard -,59 ,522 ,525 -1,90 ,71
Standard AD(H)S ,07 ,674 ,995 -1,62 1,75
Intensiv
musizierend ,59 ,522 ,525 -,71 1,90
Tamha
ne
AD(H)S Intensiv
musizierend ,53 ,799 ,888 -1,59 2,64
Standard -,07 ,786
1,00
0 -2,16 2,03
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,53 ,799 ,888 -2,64 1,59
Standard -,59 ,494 ,549 -1,81 ,62
Standard AD(H)S ,07 ,786
1,00
0 -2,03 2,16
Intensiv
musizierend ,59 ,494 ,549 -,62 1,81
a_CAPT_Omission
Auditiv
(scalar)_NORM_Normstic
hprobe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Scheff
é
AD(H)S Intensiv
musizierend ,45 ,570 ,729 -,97 1,88
Standard ,21 ,558 ,930 -1,19 1,61
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,45 ,570 ,729 -1,88 ,97
Standard -,24 ,432 ,856 -1,32 ,84
Standard AD(H)S -,21 ,558 ,930 -1,61 1,19
Intensiv
musizierend ,24 ,432 ,856 -,84 1,32
Anhang B: Statistische Berechnungen
203
Tamha
ne
AD(H)S Intensiv
musizierend ,45 ,701 ,894 -1,40 2,31
Standard ,21 ,667 ,985 -1,59 2,01
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,45 ,701 ,894 -2,31 1,40
Standard -,24 ,407 ,912 -1,25 ,76
Standard AD(H)S -,21 ,667 ,985 -2,01 1,59
Intensiv
musizierend ,24 ,407 ,912 -,76 1,25
a_CAPT_Commission
Visuell
(N)_NORM_Normstichpro
be, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Scheff
é
AD(H)S Intensiv
musizierend 1,26 ,727 ,230 -,56 3,08
Standard -,14 ,712 ,981 -1,92 1,64
Intensiv
musizierend
AD(H)S -1,26 ,727 ,230 -3,08 ,56
Standard -1,40* ,551 ,046 -2,78 -,02
Standard AD(H)S ,14 ,712 ,981 -1,64 1,92
Intensiv
musizierend 1,40
* ,551 ,046 ,02 2,78
Tamha
ne
AD(H)S Intensiv
musizierend 1,26 ,733 ,272 -,64 3,16
Standard -,14 ,711 ,996 -1,99 1,71
Intensiv
musizierend
AD(H)S -1,26 ,733 ,272 -3,16 ,64
Standard -1,40* ,552 ,042 -2,76 -,04
Standard AD(H)S ,14 ,711 ,996 -1,71 1,99
Intensiv
musizierend 1,40
* ,552 ,042 ,04 2,76
a_CAPT_Commission
Auditiv
(N)_NORM_Normstichpro
be, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Scheff
é
AD(H)S Intensiv
musizierend ,66 ,615 ,567 -,88 2,20
Standard -,33 ,602 ,860 -1,84 1,18
Intensiv
musizierend
AD(H)S -,66 ,615 ,567 -2,20 ,88
Standard -,99 ,466 ,114 -2,16 ,18
Standard AD(H)S ,33 ,602 ,860 -1,18 1,84
Intensiv
musizierend ,99 ,466 ,114 -,18 2,16
Tamha
ne
AD(H)S Intensiv
musizierend ,66 ,709 ,744 -1,19 2,51
Standard -,33 ,660 ,947 -2,10 1,44
Intensiv AD(H)S -,66 ,709 ,744 -2,51 1,19
Anhang B: Statistische Berechnungen
204
musizierend Standard -,99 ,456 ,102 -2,12 ,14
Standard AD(H)S ,33 ,660 ,947 -1,44 2,10
Intensiv
musizierend ,99 ,456 ,102 -,14 2,12
Grundlage: beobachtete Mittelwerte.
Der Fehlerterm ist Mittel der Quadrate(Fehler) = 3,139
*. Die mittlere Differenz ist auf dem ,05-Niveau signifikant.
9.4.4 Überprüfung der Hypothese 4
Tabelle 54: Korrelationsanalyse über alle Variablen mit einer Sginifikanz von * 0.01 Level, und
** 0.05 Level
IQ Kreativität Reak Var Omis. Com. DISY
Alter Klasse Orig. Flex. visuell Auditiv Visuell additiv Visuell Auditiv Visuell Auditiv Aufm.1 Hyper.1 Imp.1
IQ
Alter 1 ,921** ,045 -,024 -,155 -,099 -,025 -,057 -,361
** -,237 -,059 -,253
* ,141 -,082 -,017
Klasse
1 ,117 ,007 -,204 -,114 ,072 ,042 -,283* -,195 ,029 -,144 ,216 -,054 ,033
Kreativität
Orig.
1 ,166 -,208 -,003 ,149 ,093 ,032 ,139 ,045 ,016 ,217 ,167 ,068
Flex
1 ,000 -,174 ,144 ,064 -,066 ,012 ,084 ,010 -,283* -,161 -,018
Reak
Visuell
1 ,627** -,085 -,466
** -,023 ,096 -,412
** -,161 -,060 ,008 -,064
Auditiv
1 ,035 -,546** -,057 ,252
* -,270
* -,024 ,046 ,099 ,114
Var
Visuell
1 ,140 ,206 ,321** ,310
** ,253
* ,114 ,010 ,084
Auditiv
1 ,172 ,267* ,441
** ,426
** ,047 -,023 ,006
Omis
Visuell
1 ,285* ,301
* ,206 ,095 ,296
* -,136
Auditiv
1 ,235 ,394** -,011 -,079 ,151
Com
Visuell
1 ,532** ,011 -,026 ,021
Auditiv
1 -,125 -,110 -,061
DISY
Aufm.
1 ,630** ,521
**
Hyper.
1 ,570**
Impuls.
1
Anhang B: Statistische Berechnungen
205
Tabelle 55: Regression ANOVA
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 28,776 3 9,592 3,777 ,015a
Residual 142,207 56 2,539
Total 170,983 59
a. Predictors: (Constant), Torrance_Flexibility_Mittelwert, CFT1_IQ_Altersnnorm_gesamt,
Torrance_Originalität_Mittel
b. Dependent Variable: a_CAPT_Omission Visuell (scalar)_NORM_Normstichprobe, gesamt (C-
Werte zwischen 0 und 10)
Tabelle 56: Die Koeffizienten der Regression
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Correlations Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Zero-
order Partial Part Tolerance VIF
(Constant)
CFT1_IQ_Altersnnorm_gesamt
Torrance_Originalität_Mittel
Torrance_Flexibility_Mittelwert
10,412 1,805
5,769 ,000
-,042 ,014 -,364 -2,984 ,004 -,367 -,370 -,364 ,999 1,001
,054 ,073 ,097 ,738 ,464 ,033 ,098 ,090 ,855 1,169
-,162 ,109 -,196 -1,490 ,142 -,161 -,195 -,182 ,856 1,169
a. Dependent Variable: a_CAPT_Omission Visuell (scalar)_NORM_Normstichprobe, gesamt
(C-Werte zwischen 0 und 10)
9.4.5 Überprüfung der Hypothese 5
Tabelle 57: Korrelationsanalyse CAPT mit Dauer des Instrumentalspiels
dauer_privater_
musikunterricht_
semester
dauer_privater_musikunterric
ht_semester
Pearson Correlation 1
Sig. (2-tailed)
N 24
Anhang B: Statistische Berechnungen
206
a_CAPT_Gesamt-
Reaktionszeit
(Mean)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Pearson Correlation -,128
Sig. (2-tailed) ,561
N
23
a_CAPT_Reaktionszeit
Visuell
(Mean)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Pearson Correlation -,172
Sig. (2-tailed) ,432
N
23
a_CAPT_Reaktionszeit
Auditiv
(Mean)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Pearson Correlation -,077
Sig. (2-tailed) ,727
N
23
a_CAPT_Variabilität Gesamt
(%)
(scalar)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Pearson Correlation -,003
Sig. (2-tailed) ,989
N
23
a_CAPT_Variabilität Visuell
(%)
(scalar)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Pearson Correlation -,283
Sig. (2-tailed) ,190
N
23
a_CAPT_Variabilität Auditiv
(%)
(scalar)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Pearson Correlation ,127
Sig. (2-tailed) ,564
N
23
a_CAPT_Omission Fehler
Gesamt (Auslassungen)
(scalar)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Pearson Correlation -,033
Sig. (2-tailed) ,882
N
23
a_CAPT_Omission Visuell
(scalar)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Pearson Correlation -,236
Sig. (2-tailed) ,278
N 23
a_CAPT_Omission Auditiv Pearson Correlation -,010
Anhang B: Statistische Berechnungen
207
(scalar)_NORM_Normstichpr
obe, gesamt (C-Werte
zwischen 0 und 10)
Sig. (2-tailed) ,964
N 23
a_CAPT_Commission Fehler
Gesamt (Ergänzungen)
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0
und 10)
Pearson Correlation -,496*
Sig. (2-tailed) ,016
N
23
a_CAPT_Commission
Visuell
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0
und 10)
Pearson Correlation -,486*
Sig. (2-tailed) ,019
N
23
a_CAPT_Commission
Auditiv
(N)_NORM_Normstichprobe,
gesamt (C-Werte zwischen 0
und 10)
Pearson Correlation -,506*
Sig. (2-tailed) ,014
N
23
Tabelle 58: Korrelationsanalyse IQ mit Dauer des Instrumentalspiels
Correlations
dauer_privater_
musikunterricht_
semester
CFT1_IQ_Klasse
nnorm_gesamt
CFT1_IQ_Alters
nnorm_gesamt
dauer_privater_musikunterric
ht_semester
Pearson Correlation 1 ,222 ,155
Sig. (2-tailed) ,409 ,553
N 24 16 17
CFT1_IQ_Klassennorm_ges
amt
Pearson Correlation ,222 1 ,912**
Sig. (2-tailed) ,409 ,000
N 16 82 82
CFT1_IQ_Altersnnorm_gesa
mt
Pearson Correlation ,155 ,912** 1
Sig. (2-tailed) ,553 ,000
N 17 82 83
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Anhang B: Statistische Berechnungen
208
Tabelle 59: Korrelationsanalyse Kreativität mit Dauer des Instrumentalspiels
Correlations
dauer_privater_
musikunterricht_
semester
Torrance_Origin
alität_Mittel
Torrance_Flexibil
ity_Mittelwert
dauer_privater_musikunterric
ht_semester
Pearson Correlation 1 ,035 ,046
Sig. (2-tailed) ,886 ,852
N 24 19 19
Torrance_Originalität_Mittel Pearson Correlation ,035 1 ,361**
Sig. (2-tailed) ,886 ,000
N 19 91 91
Torrance_Flexibility_Mittelwe
rt
Pearson Correlation ,046 ,361** 1
Sig. (2-tailed) ,852 ,000
N 19 91 91
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Tabelle 60: Korrelationsanalyse DISYPS mit Dauer des Instrumentalspiels
Correlations
dauer_privater_m
usikunterricht_se
mester
DISY_Aufm.1 DISY_Hyper.1 DISY_Imp.1
dauer_privater
_musikunterric
ht_semester
Pearson Correlation 1 ,081 -,122 ,070
Sig. (2-tailed) ,733 ,609 ,769
N 24 20 20 20
DISY_Aufm.1 Pearson Correlation ,081 1 ,573** ,533
**
Sig. (2-tailed) ,733 ,000 ,000
N 20 86 86 85
DISY_Hyper.1 Pearson Correlation -,122 ,573** 1 ,565
**
Sig. (2-tailed) ,609 ,000 ,000
N 20 86 86 85
DISY_Imp.1 Pearson Correlation ,070 ,533** ,565
** 1
Sig. (2-tailed) ,769 ,000 ,000
N 20 85 85 85
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Anhang B: Statistische Berechnungen
209
9.4.6 Angaben der AD(H)S Subgruppe im Anamnesefragebogen
Tabelle 61: Häufigkeiten der AD(H)S Kinder
Detail_Diagnose
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid Diagnose ADS
(Aufmerksamkeitsdefizitstöru
ng)
3 18,8 20,0 20,0
Diagnose ADHS
(Aufmerksamkeitsdefizit- und
Hyperaktivitätss
10 62,5 66,7 86,7
Verdacht auf ADS 1 6,3 6,7 93,3
Verdacht auf ADHS 1 6,3 6,7 100,0
Total 15 93,8 100,0
Missing -77 1 6,3
Total 16 100,0
Tabelle 62: Medikamenteneinnahme
Medikamente_momentan_ja_nein
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid Ja 10 62,5 66,7 66,7
Nein 5 31,3 33,3 100,0
Total 15 93,8 100,0
Missing -77 1 6,3
Total 16 100,0
Tabelle 63: Medikamentendosis
984Medik_Dosis
Anhang B: Statistische Berechnungen
210
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid -66 6 37,5 37,5 37,5
1 Tablette je Tag 1 6,3 6,3 43,8
1 Tablette x pro Tag 1 6,3 6,3 50,0
1 x 20mg 1 6,3 6,3 56,3
1x 30mg morgens 1 6,3 6,3 62,5
2 x täglich 20mg 1 6,3 6,3 68,8
20 mg retard, morgens 1 6,3 6,3 75,0
Equasym Retard 40 mg 1-0-
0, Medikinet 20 mg 0-1-0 1 6,3 6,3 81,3
morgens 20mg 1 6,3 6,3 87,5
Ritalin LA 30 mg morgen
(retardiert) 1 6,3 6,3 93,8
tägl. 25 mg 1 6,3 6,3 100,0
Total 16 100,0 100,0
Tabelle 64: Zeitpunkt der Einnahme der Medikamente
981Medik_seit
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid -66 6 37,5 37,5 37,5
2 Jahre 1 6,3 6,3 43,8
2009 1 6,3 6,3 50,0
3 Jahre 3 18,8 18,8 68,8
4 Jahre 1 6,3 6,3 75,0
ca. 6 Monate 2 12,5 12,5 87,5
seit Frühjahr 2008 1 6,3 6,3 93,8
seit Mai 2010 1 6,3 6,3 100,0
Total 16 100,0 100,0
Anhang B: Statistische Berechnungen
211
Tabelle 65: Kinder mit besonderer Begabung
BesondereBegabung
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid Ja 1 6,3 6,7 6,7
Nein 14 87,5 93,3 100,0
Total 15 93,8 100,0
Missing -77 1 6,3
Total 16 100,0
Abkürzungsverzeichnis
212
10 Abkürzungsverzeichnis
Abkürzung Erklärung
APA American Psychiatric Association
ADS Aufmerksamkeitsdefizitsstörung
ADHS Aufmerksamkeitsdefizit-
/Hyperaktivitätsstörung
AMSEL Audio- und Neuroplastizität des
musikalischen Lernens
CAPT Continuous Performance Test
DCL- HKS Diagnose-Checkliste für
hyperkinetische Störungen
DISYPS- KJ
Diagnostik- System zur Erfassung
psychischer Störungen bei Kindern und
Jugendlichen
DSM Diagnostisches und statistisches
Manual psychischer Störungen
ICD International Classification of Deseases
JEKI „Jedem Kind ein Instrument“
LRS Lese- Rechtschreibstörung
TTCT Torrance Test of Creative Thinking