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2 der Items wurden negativ codiert

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wieso verwenden sie die Kurzform (PSS-4 statt PSS-10)?

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wurde es übersetzt? wenn ja durch wen?

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Negativ:
-Wie wurde Skala übersetzt?
-Cronbachs Alpha teilweise zu tief
- Prozente machen weniger Sinn bei Antwortitems?

Positiv:
-Scheint eigentlich etabliertes Messinstrument zu sein

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Die Items des hier dokumentierten "Prokrastinationsfragebogen für Studierende" (PFS) sollen Prokrastination im universitären Lernen als situationsübergreifende weitgehend stabile Verhaltensdisposition erfassen, d.h. als Neigung, studienbezogene Aufgaben wie Hausarbeiten, Referate o.ä. später als geplant zu beginnen oder nicht zügig zu Ende zu führen. Im Unterschied zu den meisten existierenden Verfahren sollen die Items also keine inhaltlich verwandten, aber auch unabhängig von Prokrastination auftretenden Phänomene wie Unpünktlichkeit, mangelnde Vorausschau oder Aversivität von Tätigkeiten indizieren. Zu diesem Zweck konstruierte die Münsteraner Prokrastinationsarbeitsgruppe 12 Items, zum Teil auch in Anlehnung an bereits existierende und in das Deutsche übertragene Verfahren wie die Aitken Prokrastination Scale ( ; Helmke & Schrader, 2000) und das Academic Procrastination State Inventory ( ; Helmke & Schrader, 2000).

Auf der Basis der hier berichteten Analysen wurden die sieben trennschärfsten und validesten Items in die Endform übernommen (PFS-7). Eine Kurzform mit nur vier dieser Items (PFS-4) wurde zusätzlich für einen möglichst ökonomischen Einsatz z.B. in Mehrthemenbefragungen oder als Screeninginstrument zusammengestellt und psychometrisch geprüft.
Stichproben
Die Daten für die hier berichteten Analysen stammen aus zwei Studierendenstichproben der Universität Münster, die beide an einer Onlinebefragung zu Prokrastination teilnahmen.
Prozentsatz der Teilnehmer aus verschiedenen Studienstichprobe in der gesamten Stichproben (GS; N = 834) und in der hier analysierten Teilstichprobe (S1; N = 457)
Die Untersuchung erfolgte in zwei Schritten (s.u.). An beiden Befragungsteilen nahmen 473 (56%) der 851 Studierenden teil. Nur die Daten von 457 von diesen wurden jedoch in die hier berichteten Analysen einbezogen (ca. 2.1% der im Sommersemester 2005 in Münster eingeschriebenen Studierenden), da nur diese den PFS und alle zur Validierung herangezogenen Itembatterien hinreichend vollständig beantwortet (mindestens 50% gültige Antworten) und alle demografischen Angaben gemacht haben. 299 (65.2%) von ihnen waren weiblich. Der Anteil weiblicher Studierender in dieser Stichprobe liegt damit über ihrem Anteil an allen Münsteraner Studierenden. Das Alter der Probanden variierte zwischen 20 und 47 Jahren ( M = 24.6; SD = 3.35).

An der zweiten Onlinebefragung (Studierendenstichprobe S2; Frings, 2008) beteiligten sich insgesamt 1264 Studierende unterschiedlicher Studiengänge. Zwar konnten diesmal nur vollständig ausgefüllte Fragebogen abgeschickt werden. Die Daten von 36 Probanden wurden jedoch aufgrund inkonsistenter oder widersprüchlicher Antworten nicht berücksichtigt (vgl. dazu Frings, 2008). Die verbleibenden 1228 Teilnehmer der Stichprobe entsprechen ca. 3% der im Wintersemester 2006/2007 an der Universität Münster immatrikulierten Studierenden.

717 (58.4%) von ihnen waren weiblich. Der etwas höhere Anteil weiblicher Studierender ist anders als der deutlich höhere in der S1 repräsentativ für ihren Anteil an allen Münsteraner Studierenden. Das Alter der Befragten variierte zwischen 19 und 61 Jahren ( M = 23.9; SD = 3.13).
Durchführung der Studien
Um möglichst viele Studierende unterschiedlicher Fachbereiche für die Teilnahme zu gewinnen und dadurch Rückschlüsse auf die Gesamtheit aller Studierender der Uni Münster zu ermöglichen, wurden alle Studierenden der zehn oben erwähnten Studienfächer per Email über das Anliegen der Studie informiert und um eine Teilnahme an der Befragung unter Angabe einer entsprechenden Internetverbindung gebeten.

Der Fragebogen konnte von Juli bis August 2005 bearbeitet werden. Anonymität der Befragung wurde zugesichert. Mit einer ersten Email konnten 560 Studierende zur Teilnahme gewonnen werden. Der größte Teil von ihnen beantwortete den Fragebogen noch am selben Tag. Nach zwei Wochen wurden nur noch vereinzelt Fragebogen zurückgesandt. Auf eine zweite Email hin, in der den bisherigen Teilnehmern gedankt und erneut auf die Untersuchung hingewiesen wurde, beantworteten 291 weitere Studierende den Fragebogen. Insgesamt nahmen also 851 Studierende an der Untersuchung teil. Die Rücklaufquote lag somit bei 10.5 %. Nur 457 (56%) von diesen bearbeiteten jedoch auch den zweiten Teil hinreichend vollständig. Nur ihre Daten werden deshalb hier berücksichtigt.
Variablen und Auswertungsmethode
Für die Beurteilung der allgemeinen Modellpassung werden die üblichen Angaben zur Chi-Quadrat Teststatistik angeführt, obwohl sie wegen ihrer hohen Teststärke bei Stichprobengrößen wie den hier berücksichtigten zu häufig eine Ablehnung von Modellen nahelegt (vgl. u. a. Bollen, 1989). Die Modellbeurteilungen erfolgten deshalb vorrangig gestützt auf deskriptive Anpassungsmaße: Den Comparative Fit Index (CFI), den Tucker Lewis Index (TLI) und den Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA). Nach allgemein üblichen Entscheidungskriterien sprechen Werte von >.90 bzw. >.95 der ersten beiden Indices sowie Werte des RMSEA von < .10 bzw. < .06 für eine akzeptable bzw. gute Passung (vgl. u. a. Bollen, 1989). Zusätzlich wird für konfirmatorische Modelle das unmittelbar aus den Residuen abgeleitete Weighted Root Mean Square Residual (WRMR) berücksichtigt. Ist dieses kleiner als 1, spricht dies für eine hinreichende Kovarianzaufklärung durch ein Modell. Alle Testungen hierarchisch genesteter Modelle erfolgten mit einem von Mplus zur Verfügung gestellten Chi-Quadrat Differenzentest, der korrigierend berücksichtigt, dass Differenzen von Chi-Quadrat Werten, die mit adjustierten Schätzern wie dem WLSMV ermittelt werden, selbst nicht Chi-Quadrat verteilt sind.

Datenaufbereitung: Fehlende Werte einschließlich von "Weiß nicht" Antworten wurden mit einem von Mplus zur Verfügung gestellten Imputationsalgorithmus ersetzt. Er basiert auf Annahmen (missing at random) und statistischen Verfahren (EM-Schätzung) von Little und Rubin (1987; vgl. Muthén & Muthén, 2007). Um eine stabile Schätzung der Chi-Quadrat basierten Parameter zu erzielen, wurden für alle Items die Antwortkategorien so zusammengelegt, dass jede Kategorie mindestens 5% der Antworten enthält.
Itemanalysen
Getrennte nonlineare explorative Faktorenanalysen (EFA; 2 Parameter Normalogivenmodell) der Daten jeweils aus S1 und S2 weisen jeweils nur einen Eigenwert größer als 1 aus (9.00 und 7.60; zweite Eigenwerte: .74 und .95). Sie legen somit eine eindimensionale Strukturierung (Tabelle 2) der Antworten zu allen 12 Prokrastinationsitems des PFS nahe.
Standardisierte Faktorladungen (konfirmatorisches 2 Parameter Normalogivenmodell) bei Einschluss der Antworten zu den ursprünglich 12 PFS Items (12) und für die sieben (7) und vier Item (4) PFS Versionen nach den Daten aus Stichprobe 1 (S1; N = 458), Stichprobe 2 (N = 1686) und von allen Probanden (G; N = 1686) sowie signifikante Chi-Quadrat Differenztestwerte (Chi-Quadrat, df, p) für Items mit unterschiedlichen Schwierigkeiten in S1 und S2
. * Items des PFS-4. Beibehaltene Items: *1. Ich schiebe den Beginn von Aufgaben bis zum letzten Moment hinaus (1). *2. Ich schiebe die Erledigung bestimmter Tätigkeiten vor mir her (2). 3. Auch wenn ich mir vornehme mit einer Arbeit anzufangen, gelingt es mir nicht (3). 4. Ich warte mit dem Beginn einer Arbeit so lange, dass es mir schwer fällt, sie noch rechtzeitig zu beenden (5). *5. Beim Bearbeiten einer Aufgabe merke ich, dass ich sie schon viel früher hätte erledigen können (9). *6. Ich fange mit einer Aufgabe erst an, wenn ich unter Druck gerate (10). 7. Ich schaffe es erst auf den letzten Drücker meine Aufgaben zu erledigen (12). Ausgeschlossene Items: A4. Ich schaffe es nicht, meine Aufgaben in der gesetzten Frist fertig zu stellen (4). A6. Durch mein Aufschieben leiste ich weniger, als ich eigentlich leisten könnte (6). A7. Ich kann mich nur schwer aufraffen mit einer Aufgabe anzufangen (7). A8. Kurz vor Ablauf einer Frist muss ich mich sehr beeilen, um es noch rechtzeitig zu schaffen (8). A11. Durch das späte Anfangen mache ich mir unnötigen Stress (11).

Nach RMSEA (Tabelle 3) Werten von .14 und .13 erklärt dieses einfaktorielle Modell jedoch noch zu wenig Antwortkovarianz. Einem zweiten Faktor ordnen sich jedoch jeweils nur die Items 4 und 5 zu.
Chi-Quadrat Werte (Chi), Freiheitsgrade (df), Signifikanzniveau (p), Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA), Comparative Fit Index (CFI) und Tucker Lewis Index (TLI) für die Passung ein- und zweidimensionaler (1dim, 2dim) EFA Modelle zu den Antworten zu den ursprünglich 12 PFS Items aus den Studierendenstichproben S1 (N = 457) und S2 (N=1228) sowie für die Passung eines eindimensionalen CFA Modells für die 7 und 4 Item PFS Versionen zu denselben Daten
Sein Einbezug reduziert zudem die RMSEA ( ) Werte nicht so, dass sie eine akzeptable Passung für ein zweidimensionales Modell nahelegen würden. Offensichtlich ist eine eindimensionale Lösung für alle 12 PFS-Items also zwar angemessen, nicht aber die zusätzlich durch das EFA Modell angenommene Unabhängigkeit der Residuen für alle 12 Items. Um die Residuenstruktur angemessen beurteilen und spezifizieren zu können, wurden die Daten beider Stichproben deshalb erneut jeweils einer eindimensionalen CFA unterzogen. Da in den EFA derselbe Schätzer (WLSMV) wie in diesen CFA verwendet wurde, führen sie zu denselben faktorenanalytischen Ergebnissen ( ) und Anpassungsschätzungen ( ) wie das eindimensionale EFA Modell. Nur in CFA werden jedoch die aus allen SEM Programmen bekannten Modifikationsindizes (MI) zur Identifizierung potentiell bedeutsamer bivariater Residuenkorrelationen berechnet. Nur diese erlauben es zudem, diese, wenn theoretisch plausibel, als von Null abweichend zu spezifizieren.

Wegen dieser hohen semantischen Redundanz, aber auch wegen Unzulänglichkeiten mehrerer Itemformulierungen wurden zunächst weitere Analysen unter Ausschluss der Antworten zu folgenden durchgeführt: von Item 4, auch wegen seiner im Vergleich zu den anderen Items auffällig geringen formalen Validität, der Items 6 und 11, die anders als alle anderen Items auch Konsequenzen von Prokrastination thematisieren, sowie der Items 7 und 8 wegen der höchsten und meisten Korrelationen ihrer Residuen mit denen anderer Items. CFA ( ) der Antworten zu den verbleibenden sieben Items durch die Studierenden aus S1 und aus S2 bestätigen ( ) ihre Eindimensionalität. Insbesondere der RMSEA ( ) für S1 legt jedoch nahe, dass einzelne Antwortkovarianzen noch besser erklärt werden sollten. Dies kann durch Setzen von drei als signifikant von Null abweichenden Korrelationen der Residuen der 12 und 10 (.31), 12 und 5 (.27) sowie 9 und 1 (-.35) erreicht werden ( ). Diese spezifischen Antwortzusammenhänge sind auch für Stichprobe 2 bedeutsam (.28, .22 und -.21) und ihre Modellierung erhöht auch die Passung ( ) der Daten aus dieser Stichprobe deutlich. Erneut sind sie jedoch offensichtlich nur auf spezifische semantische Überlappungen der Aussagen dieser Items zurückzuführen. Werden deshalb zusätzlich die Antworten zu den 4, 6, und 12 aus einer erneuten Prüfung des eindimensionalen CFA Modells ausgeschlossen, führt dies bei Beibehaltung der Residuenkorrelation für die Items 1 und 9 (-.39 bzw. -.32) zu guten bzw. sehr guten Anpassungswerten ( ) und befriedigenden Faktor-Indikator Assoziationen ( ) für die verbleibenden vier Items. Somit eignet sich nicht nur die auf sieben (PFS-7), sondern auch die auf vier Items gekürzte PFS Version (PFS-4) zur Erfassung zentraler Prokrastinationstendenzen. Letztere könnte besonders dann nützlich sein, wenn z.B. für Mehrthemenbefragungen möglichst ökonomische, d.h. sehr kurze Itembatterien benötigt werden.
Itemkennwerte Häufigkeitsverteilungen (1 = (Fast) nie, 2 = Selten, 3 = Manchmal, 4 = Häufig, 5 = (Fast) immer) und Mittelwerte (M) aller ursprünglich 12 PFS Items für die Studierendenstichproben S1 (N = 457) und S2 (N = 1228)
. * Items des PFS-4. Beibehaltene Items: *1. Ich schiebe den Beginn von Aufgaben bis zum letzten Moment hinaus (1). *2. Ich schiebe die Erledigung bestimmter Tätigkeiten vor mir her (2). 3. Auch wenn ich mir vornehme mit einer Arbeit anzufangen, gelingt es mir nicht (3). 4. Ich warte mit dem Beginn einer Arbeit so lange, dass es mir schwer fällt, sie noch rechtzeitig zu beenden (5). *5. Beim Bearbeiten einer Aufgabe merke ich, dass ich sie schon viel früher hätte erledigen können (9). *6. Ich fange mit einer Aufgabe erst an, wenn ich unter Druck gerate (10). 7. Ich schaffe es erst auf den letzten Drücker meine Aufgaben zu erledigen (12). Ausgeschlossene Items: A4. Ich schaffe es nicht, meine Aufgaben in der gesetzten Frist fertig zu stellen (4). A6. Durch mein Aufschieben leiste ich weniger, als ich eigentlich leisten könnte (6). A7. Ich kann mich nur schwer aufraffen mit einer Aufgabe anzufangen (7). A8. Kurz vor Ablauf einer Frist muss ich mich sehr beeilen, um es noch rechtzeitig zu schaffen (8). A11. Durch das späte Anfangen mache ich mir unnötigen Stress (11)

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ZIS ist ein Open Access Repositorium für sozial- und verhaltenswissenschaftliche Erhebungsinstrumente (Fragebogen, Tests, Items, Skala, Index) von GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Dokumentiert sind Instrumente zu verschiedenen Themen in den Sozialwissenschaften wie Arbeit und Beruf, Gesundheit oder Politik. Beispielsweise sind Kurzskalen zur Erfassung psychologischer Merkmale (Persönlichkeit) und Instrumente zur Erfassung von politischen oder umweltbezogenen Einstellungen verfügbar.

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Social Media Disorder Scale

Information about this study:

Gijsbert Stoet (PsyToolkit)

Contact email: psytoolkit@gmx.com

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