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ACP Anhang – Fragebogen ‚Image der Psychotherapie’ 308 / 369<br />

10.15.5 PA (ACP-P) – Unterschiede zwischen IMG+ und IMG-<br />

Tab. 134: PA (ACP-P) – Unterschiede zwischen IMG+ und IMG- (GLM)<br />

N<br />

Parameter der Mittelwert<br />

a,b<br />

Normalverteilung Standardabweichun<br />

Extremste Differenz Absolut<br />

Positiv<br />

Negativ<br />

Kolmogorov-Smirnov-Z<br />

Asymptotische Signifikanz (2-seitig)<br />

a. Die zu testende Verteilung ist eine Normalverteilung.<br />

b. Aus den Daten berechnet.<br />

Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest<br />

A01_P5 A02_P5 A03_P5 A04_P5 A05_P5 A06_P5 A07_P5 A08_P5 A09_P5 A10_P5 A11_P5 A12_P5 A13_P5 A14_P5 A15_P5<br />

259 246 229 211 205 178 170 166 154 142 133 127 119 114 113<br />

4,3378 4,4919 4,6803 4,4787 4,5646 4,1921 4,2276 4,1991 4,3084 4,3926 4,5207 4,3819 4,4790 4,3158 4,4027<br />

1,79544 1,68182 1,69421 1,65853 1,65195 1,72596 1,65533 1,64938 1,72088 1,70663 1,66857 1,66840 1,72641 1,64863 1,65002<br />

,105 ,095 ,105 ,097 ,095 ,096 ,110 ,096 ,117 ,118 ,132 ,126 ,123 ,143 ,120<br />

,079 ,070 ,085 ,068 ,070 ,072 ,066 ,071 ,071 ,063 ,071 ,071 ,072 ,092 ,070<br />

-,105 -,095 -,105 -,097 -,095 -,096 -,110 -,096 -,117 -,118 -,132 -,126 -,123 -,143 -,120<br />

1,688 1,497 1,588 1,413 1,358 1,283 1,434 1,243 1,454 1,405 1,520 1,420 1,340 1,531 1,280<br />

,007 ,023 ,013 ,037 ,050 ,075 ,033 ,091 ,029 ,039 ,020 ,035 ,055 ,018 ,075<br />

Box-Test auf Gleichheit der Kovarianzenmatrizen a<br />

Box-M-Test<br />

F<br />

df1<br />

df2<br />

Signifikanz<br />

178,544<br />

1,103<br />

120<br />

5878,427<br />

,210<br />

Prüft die Nullhypothese, daß die beobachteten<br />

Kovarianzen- matrizen der abhängigen<br />

Variablen über die Gruppen gleich sind.<br />

a.<br />

Design: Intercept+A01_P5B+QCL_2<br />

Innersubjekt-Design: THERAPIE<br />

Maß: MASS_1<br />

Transformierte Variable: Mittel<br />

Quadratsum<br />

Quelle<br />

Intercept<br />

A01_P5B<br />

QCL_2<br />

Fehler<br />

Zwischensubjektfaktoren<br />

QCL_2 2 C<br />

mit ac1_fg<br />

1<br />

2<br />

N<br />

81<br />

24<br />

Tests der Zwischensubjekteffekte<br />

Mittel der<br />

Partielles<br />

me vom Typ III df Quadrate F Signifikanz Eta-Quadrat<br />

1114,280 1 1114,280 95,737 ,000 ,592<br />

501,280 1 501,280 43,069 ,000 ,395<br />

76,292 1 76,292 6,555 ,013 ,090<br />

768,169 66 11,639<br />

A01_P5<br />

A02_P5<br />

A03_P5<br />

A04_P5<br />

A05_P5<br />

A06_P5<br />

A07_P5<br />

A08_P5<br />

A09_P5<br />

A10_P5<br />

A11_P5<br />

A12_P5<br />

A13_P5<br />

A14_P5<br />

A15_P5<br />

Levene-Test auf Gleichheit der Fehlervarianzen a<br />

F df1 df2 Signifikanz<br />

. 1 103 .<br />

1,870 1 103 ,175<br />

,011 1 103 ,915<br />

,129 1 103 ,720<br />

1,996 1 103 ,161<br />

1,245 1 103 ,267<br />

,147 1 103 ,703<br />

,003 1 103 ,953<br />

1,330 1 103 ,251<br />

,016 1 103 ,898<br />

,448 1 103 ,505<br />

2,021 1 103 ,158<br />

,820 1 103 ,367<br />

,170 1 103 ,681<br />

2,883 1 103 ,093<br />

Prüft die Nullhypothese, daß die Fehlervarianz der<br />

abhängigen Variablen über Gruppen hinweg gleich ist.<br />

a.<br />

Design: Intercept+A01_P5B+QCL_2<br />

Innersubjekt-Design: THERAPIE<br />

Multivariate Tests b<br />

Effekt<br />

THERAPIE<br />

THERAPIE * A01_P5B<br />

THERAPIE * QCL_2<br />

a. Exakte Statistik<br />

Pillai-Spur<br />

Wilks-Lambda<br />

Hotelling-Spur<br />

Größte charakteristische<br />

Wurzel nach Roy<br />

Pillai-Spur<br />

Wilks-Lambda<br />

Hotelling-Spur<br />

Größte charakteristische<br />

Wurzel nach Roy<br />

Pillai-Spur<br />

Wilks-Lambda<br />

Hotelling-Spur<br />

Größte charakteristische<br />

Wurzel nach Roy<br />

b.<br />

Design: Intercept+A01_P5B+QCL_2<br />

Innersubjekt-Design: THERAPIE<br />

Partielles<br />

Wert F Hypothese df Fehler df Signifikanz Eta-Quadrat<br />

,627 10,667 a 14,000 89,000 ,000 ,627<br />

,373 10,667 a 14,000 89,000 ,000 ,627<br />

1,678 10,667 a 14,000 89,000 ,000 ,627<br />

1,678 10,667 a 14,000 89,000 ,000 ,627<br />

,650 11,788 a 14,000 89,000 ,000 ,650<br />

,350 11,788 a 14,000 89,000 ,000 ,650<br />

1,854 11,788 a 14,000 89,000 ,000 ,650<br />

1,854 11,788 a 14,000 89,000 ,000 ,650<br />

,206 1,647 a 14,000 89,000 ,082 ,206<br />

,794 1,647 a 14,000 89,000 ,082 ,206<br />

,259 1,647 a 14,000 89,000 ,082 ,206<br />

,259 1,647 a 14,000 89,000 ,082 ,206

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