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| dokumentation:trail_making_tests [2022/03/07 14:07] – Externe Bearbeitung 127.0.0.1 | dokumentation:trail_making_tests [2026/04/20 18:50] (aktuell) – [Linearisierung der Messskala] res |
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| Die Trail Making Tests, meist im Singular als Trail Making Test (TMT) bezeichnet, tragen diesen Namen seit ihrem Einschluss in die //Army Individual Test Battery// ((Anonymous (1944) Army Individual Test Battery. Manual of Directions and Scoring. Washington, D.C.: War Department, Adjutant General's Office)) im Jahr 1944. Sie waren aber schon vor 1944 unter anderen Namen in Gebrauch, unter anderem als //Pathway-Test//. Die beiden Tests werden meistens als Paar vorgegeben, obwohl sie keineswegs das Gleiche messen. Im Teil A müssen die auf einer DIN-A-4-Seite verstreuten Zahlen von 1 bis 25 so schnell wie möglich in der richtigen Reihenfolge mit einem Bleistift verbunden werden. Teil A erfasst also vor allem visomotorische Geschwindigkeit. Im Teil B wird die Aufgabe dadurch um eine Arbeitsgedächtniskomponente erweitert, dass abwechselnd Zahlen und Buchstaben in der natürlichen Reihenfolge (von 1 nach A, nach 2, nach B, usw. bis zur Zahl 13) verbunden werden müssen. **Abbildung 1** zeigt eine Beispielseite für den Teil A, an Hand derer die Testaufgabe erläutert wird. | Die Trail Making Tests, meist im Singular als Trail Making Test (TMT) bezeichnet, tragen diesen Namen seit ihrem Einschluss in die //Army Individual Test Battery// ((Anonymous (1944) Army Individual Test Battery. Manual of Directions and Scoring. Washington, D.C.: War Department, Adjutant General's Office)) im Jahr 1944. Sie waren aber schon vor 1944 unter anderen Namen in Gebrauch, unter anderem als //Pathway-Test//. Die beiden Tests werden meistens als Paar vorgegeben, obwohl sie keineswegs das Gleiche messen. Im Teil A müssen die auf einer DIN-A-4-Seite verstreuten Zahlen von 1 bis 25 so schnell wie möglich in der richtigen Reihenfolge mit einem Bleistift verbunden werden. Teil A erfasst also vor allem visomotorische Geschwindigkeit. Im Teil B wird die Aufgabe dadurch um eine Arbeitsgedächtniskomponente erweitert, dass abwechselnd Zahlen und Buchstaben in der natürlichen Reihenfolge (von 1 nach A, nach 2, nach B, usw. bis zur Zahl 13) verbunden werden müssen. **Abbildung 1** zeigt eine Beispielseite für den Teil A, an Hand derer die Testaufgabe erläutert wird. |
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| **Abbildung 1: Beispielseite für den TMT A** | **Abbildung 1: Beispielseite für den TMT A** |
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| **Abbildung 2: Häufigkeitsverteilung der Rohwerte des TMT-A in der Gesamtstichprobe (N=1212) von Heaton et al. (2004)** | **Abbildung 2: Häufigkeitsverteilung der Rohwerte des TMT-A in der Gesamtstichprobe (N=1212) von Heaton et al. (2004)** |
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| **Abbildung 3: Häufigkeitsverteilung der Rohwerte des TMT-B in der Gesamtstichprobe (N=1212) von Heaton et al. (2004)** | **Abbildung 3: Häufigkeitsverteilung der Rohwerte des TMT-B in der Gesamtstichprobe (N=1212) von Heaton et al. (2004)** |
| ===== Linearisierung der Messskala ===== | ===== Linearisierung der Messskala ===== |
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| Beim TMT gab es die seltene Gelegenheit, dass für die Linearisierung auf empirische Daten zurückgegriffen werden konnte, wenn auch nur in zusammengefasster Form und mit gewissen Kompromissen. In der [[:tests:trail_making_tests#Verteilungseigenschaften der Rohwerte|oben]] schon erwähnten großen Studie von Heaton et al. (2004)((Heaton,R.K., Miller,S.W., Taylor,M.J., & Grant,I. (2004) Revised Comprehensive Norms for an Expanded Halstead-Reitan Battery: Demographically Adjusted Neuropsychological Norms for African American and Caucasian Adults. Professional Manual. Lutz, FL: Psychological Assessment Resources)) war eine Flächentransformation der Zeitrohwerte in normalverteilte Standardwerte durchgeführt worden. Leider war dies nur über die Gesamtstichprobe erfolgt, was nicht ideal ist, weil sich in dieser heterogenen Stichprobe neben den hier interessierenden Einflüssen der Skala noch weitere Effekte spiegeln, die die Verteilungsform beeinflussen. Insbesondere sind dies Effekte des Alters, gerade bei einem so altersensitiven Test wie dem TMT. Aber immerhin, aus den Daten ließ sich nach Verstetigung und Glättung der Wertpunktskala eine fein gradierte Wertetabelle erstellen, die als Grundlage für die Linearisierung der Leistungswerte dienen konnte. | Beim TMT gab es die seltene Gelegenheit, dass für die Linearisierung auf empirische Daten zurückgegriffen werden konnte, wenn auch nur in zusammengefasster Form und mit gewissen Kompromissen. In der [[:dokumentation:trail_making_tests#Verteilungseigenschaften der Rohwerte|oben]] schon erwähnten großen Studie von Heaton et al. (2004)((Heaton,R.K., Miller,S.W., Taylor,M.J., & Grant,I. (2004) Revised Comprehensive Norms for an Expanded Halstead-Reitan Battery: Demographically Adjusted Neuropsychological Norms for African American and Caucasian Adults. Professional Manual. Lutz, FL: Psychological Assessment Resources)) war eine Flächentransformation der Zeitrohwerte in normalverteilte Standardwerte durchgeführt worden. Leider war dies nur über die Gesamtstichprobe erfolgt, was nicht ideal ist, weil sich in dieser heterogenen Stichprobe neben den hier interessierenden Einflüssen der Skala noch weitere Effekte spiegeln, die die Verteilungsform beeinflussen. Insbesondere sind dies Effekte des Alters, gerade bei einem so altersensitiven Test wie dem TMT. Aber immerhin, aus den Daten ließ sich nach Verstetigung und Glättung der Wertpunktskala eine fein gradierte Wertetabelle erstellen, die als Grundlage für die Linearisierung der Leistungswerte dienen konnte. |
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| Für die Berechnung der Leistungswerte braucht man allerdings die Daten einer jungen gesunden Stichprobe. Die sind im Handbuch von Heaton et al. (2004) nicht separat dargestellt. Die Autoren hatten den Weg gewählt, mittels einer polynomialen Regression die Einflüsse von Alter, Geschlecht und Ausbildungsjahren auf die Rohwerte zu berechnen. Die Ergebnisse sind in Form von alters-, geschlechts- und ausbildungskorrigierten T-Werten tabelliert. Die Ausbildungsdauer der Gesamtstichprobe von Heaton et al. (2004) wich deutlich vom amerikanischen Durchschnitt nach oben ab. Für die Berechnung der Leistungswerte wurde deshalb nur auf die Teilstichprobe mit 12-jähriger Ausbildungsdauer zurückgegriffen(N=114). Dies entsprach damals dem Mittelwert der Ausbildungsdauer der amerikanischen Bevölkerung. Wegen der relativ groben Einteilung wäre eine breitere Bereichsbildung nicht möglich gewesen. Dabei hätte man eine große Abweichung vom Durchschnitt in Kauf nehmen müssen, was als schwererwiegend eingeschätzt wurde. Wie weiter unten dargestellt, entsprach die Leistung der hier gewählte Teilstichprobe relativ gut der Leistung der metaanalytisch verrechneten Stichproben. | Für die Berechnung der Leistungswerte braucht man allerdings die Daten einer jungen gesunden Stichprobe. Die sind im Handbuch von Heaton et al. (2004) nicht separat dargestellt. Die Autoren hatten den Weg gewählt, mittels einer polynomialen Regression die Einflüsse von Alter, Geschlecht und Ausbildungsjahren auf die Rohwerte zu berechnen. Die Ergebnisse sind in Form von alters-, geschlechts- und ausbildungskorrigierten T-Werten tabelliert. Die Ausbildungsdauer der Gesamtstichprobe von Heaton et al. (2004) wich deutlich vom amerikanischen Durchschnitt nach oben ab. Für die Berechnung der Leistungswerte wurde deshalb nur auf die Teilstichprobe mit 12-jähriger Ausbildungsdauer zurückgegriffen(N=114). Dies entsprach damals dem Mittelwert der Ausbildungsdauer der amerikanischen Bevölkerung. Wegen der relativ groben Einteilung wäre eine breitere Bereichsbildung nicht möglich gewesen. Dabei hätte man eine große Abweichung vom Durchschnitt in Kauf nehmen müssen, was als schwererwiegend eingeschätzt wurde. Wie weiter unten dargestellt, entsprach die Leistung der hier gewählte Teilstichprobe relativ gut der Leistung der metaanalytisch verrechneten Stichproben. |