Die PANAS-Skala dient zur globalen Erfassung positiver und negativer Empfindungen und Gefühle. Die Facetten Positiver Affekt und Negativer Affekt werden dabei nicht als entgegengesetzte Pole einer Dimension betrachtet, sondern als diskriminierbare Dimensionen desselben Konstrukts. Während Positiver Affekt einen enthusiastischen, aktiven und wachen Zustand bezeichnet, beschreibt Negativer Affekt das Ausmaß negativer Anspannung durch Niedergeschlagenheit, Ärger und Angst (Watson & Tellegen, 1985; Watson, Clark, & Tellegen, 1988). Es liegen Zusammenhänge von positivem Affekt mit sozialer Aktivität, Zufriedenheit und der Anzahl angenehmer Ereignisse vor, während bei negativem Affekt Korrelationen mit Stress, Gesundheitsproblemen und der Anzahl unangenehmer Ereignisse festgestellt wurden (ebd.). Zudem gibt es zahlreiche Hinweise auf Zusammenhänge der PANAS mit Persönlichkeitsmerkmalen, insbesondere Extraversion (Positiver Affekt) und Neurotizismus (Negativer Affekt; z.B. Costa & McCrae, 1980; DeNeve & Cooper, 1998; Quevedo & Abella, 2011; Steel, Schmidt, & Schultz, 2008).

Itemkonstruktion und Itemselektion

Die englischsprachige Original-Skala der Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) wurde 1988 von Watson, Clark und Tellegen entwickelt. Aus einem umfangreichen Itempool, bestehend aus 20 Kategorien mit Stimmungsitems, wurden zunächst aus jeder Kategorie drei Items ausgewählt. Daraus ergab sich ein Set bestehend aus 60 Items, die einer exploratorischen Faktorenanalyse unterzogen wurden. Die Stichprobe zur Überprüfung der Faktorstruktur bestand aus n = 649 (momentane Gefühlslage) beziehungsweise n = 1,002 (Gefühlslage während der letzten Tage) Collegestudenten, Collegeangestellten und collegeexternen Erwachsenen. Die Teilnehmer und Teilnehmerinnen beantworteten die Items auf einer Skala von „very slightly or not at all“ über „a little“, „moderately“ und „quite a bit“ bis zu „very much“. Das Ziel der Faktorenanalyse bestand darin, diejenigen Items auszuwählen, die möglichst stark auf nur einen der Faktoren Positiver Affekt oder Negativer Affekt luden. Daher wurden im nächsten Schritt alle Items eliminiert, die eine Faktorladung < .40 aufwiesen. Weiterhin wurden alle Items aus der Skala entfernt, die eine Faktorladung von ≥ │.25│ auf den jeweils anderen Faktor aufwiesen. Unter zusätzlicher Berücksichtigung von Reliabilitätsanalysen wurden schließlich 10 Begriffe für die Skala Positiver Affekt ausgewählt. Bei der Skala Negativer Affekt wurden auf Grundlage der Faktorladungskriterien 14 Items ausgewählt. Zusätzlich wurden 4 Items zu Verachtung (contempt) und Ekel (revulsion) entfernt, da sie nicht zur Erhöhung der Reliabilität und Validität der Skala beitrugen und weniger salient für die TeilnehmerInnen waren, was an der niedrigeren Antwortrate ersichtlich wurde. Daraus ergab sich die endgültige Struktur der englischsprachigen PANAS mit 10 Items zu Positiver Affekt und 10 Items zu Negativer Affekt.

Die deutsche Adaptation der englischsprachigen PANAS wurde 1996 von Krohne, Egloff, Kohlmann und Tausch veröffentlicht. Für einige der 20 Originaladjektive wurden unterschiedliche Übersetzungen getestet, bevor die endgültigen Begriffe für die deutschen Items festgelegt wurden. Die fünfstufige Antwortskala wurde mit den Abstufungen „gar nicht“, „ein bisschen“, „einigermaßen“, „erheblich“ und „äußerst“ übernommen. Die psychometrischen Kennwerte und die Faktorstruktur wurden an einer Stichprobe von insgesamt n = 647 Personen (w = 56%, m = 44%) mit unterschiedlichen Instruktionen („im Allgemeinen“, „im Moment“) überprüft. Einem Teil der Stichprobe (n = 198) wurde die Skala nach einer Woche erneut vorgelegt, um die Retest-Reliabilität zu bestimmen. Für beide Instruktionen ergab die Faktorenanalyse eine klare zweifaktorielle Struktur, wobei die Zuordnung der Adjektive zu den beiden Faktoren exakt der Struktur der englischsprachigen PANAS entsprach. Die Skala wies eine sehr hohe interne Konsistenz (α ≥ .84) und etwas niedrigere Retest-Reliabilitäten (r_tt ≤ .66) auf. Die psychometrische Qualität der Deutschen Version der PANAS wurde insgesamt als gesichert bewertet.

Stichproben

Die hier verwendeten Daten stammen aus dem GESIS Panel, einer deutschlandweiten Umfrage  in zweimonatigen Abständen mit jeweils 20 Minuten Dauer. Die Daten der deutschsprachigen PANAS wurden in der zweiten Welle des Jahres 2014 von (Mitte April bis Mitte Juni) entweder als Online- oder Offline-Fragebogen (per E-Mail) erhoben. Bei der Gesamtstichprobe des Panels handelt sich um eine repräsentative Stichprobe der deutschsprachigen Bevölkerung zwischen 18 und 70 Jahren mit dauerhaftem Wohnsitz in Deutschland (n = 4,854 zu Beginn im Jahr 2014, Rücklaufquote 86,40%). Aus den folgenden Analysen wurden alle Personen ausgeschlossen, die zwar am GESIS Panel teilgenommen haben, die PANAS jedoch nicht bearbeitet haben (44,9% der Gesamtstichprobe). Die endgültige Stichprobe umfasst n = 4,188 Personen, davon n = 2,006 männlich und n = 2,182 weiblich. Das Durchschnittsalter beträgt M = 45.53 Jahre (SD = 14.67).

Um die Dimensionalität zu überprüfen, wurde eine Zufallsstichprobe gezogen, die 50% der Fälle umfasst (n₁ = 2,094, davon n = 1,023 männlich und n = 1,071 weiblich, Durchschnittsalter: M = 46.67 Jahre, SD = 14.43). Anhand dieser Stichprobe wurde eine exploratorische Faktorenanalyse berechnet. Die andere Hälfte der Fälle (n₂ = 2,094, davon n = 983 männlich und n = 1,111 weiblich, Durchschnittsalter: M = 47.33 Jahre, SD = 14.22) wurde genutzt, um konfirmatorische Faktorenanalysen durchzuführen (s. Itemanalysen).

Itemanalysen

Bezüglich der Dimensionalität der PANAS gibt es unterschiedliche Ansätze. Watson und Tellegen (1985) konstruierten die PANAS in der Annahme, dass sich menschliche Gemütszustände in positive und negative Affektivität unterteilen lassen. Sie gingen demnach von einer zweifaktoriellen Struktur aus, bei denen die eine Hälfte der Items Positiven Affekt und die andere Hälfte Negativen Affekt erfasst (Watson, Clark, & Tellegen, 1988). Dagegen ergab sich beispielsweise bei Leue und Beauducel (2011) ein Modell mit drei Faktoren, bei dem zusätzlich ein allgemeiner Faktor einfloss, der auf allen Items lädt. Aufgrund der unterschiedlichen Befunde wurde für die Deutsche Version der PANAS zunächst eine exploratorische Faktorenanalyse durchgeführt, um zu überprüfen, welche Faktoren den Items zugrunde liegen. Hierfür wurde eine Zufallsstichprobe verwendet, die 50% der Fälle umfasst (n₁ = 2,094). Es wurde eine Hauptachsenanalyse mit Oblimin-Rotation durchgeführt. Fehlende Werte wurden listenweise ausgeschlossen. Der Eigenwerteverlauf (Screeplot) ist in Abbildung 1 dargestellt.

Abbildung 1. Eigenwerteverlauf der PANAS-Items, n₁ = 2,094.

Die Ergebnisse der exploratorischen Faktorenanalyse sprechen sowohl für eine zweidimensionale Struktur (Screeplot) als auch für eine vierdimensionale Struktur (Kaiser-Kriterium). Daher wurden die Ergebnisse beider Alternativen dokumentiert. Die Faktorladungen der Items bei Extraktion von vier Faktoren sind in Tabelle 3 dargestellt, die Interkorrelationen der vier Faktoren in Tabelle 4. In Tabelle 5 sind die Faktorladungen und Interkorrelationen für eine zweifaktorielle Lösung dargestellt.

Bei der Extraktion von vier Faktoren drücken die ersten beiden Faktoren positive Affekte aus und können als „Positiv-Wachheit“ beziehungsweise „Positiv-Begeisterung“ verstanden werden. Die übrigen Items laden auf Faktoren, die negative Affekte repräsentieren. Der Faktor Negativ 1 drückt sowohl eher negative Affekte wie Reizbarkeit (z.B. durch Mitmenschen) als auch Besorgnis aus, während die Gefühle des Faktors Negativ 2 eher Zurückgezogenheit ausdrücken und nicht stark nach außen getragen werden.

Eine Überprüfung der Dimensionalität mit Hilfe des revidierten Minimum Average Partial (MAP) Test (Velicer, 2000) ergab die Notwendigkeit der Extraktion von zwei Komponenten. Bei dieser Extraktion ergibt sich das gleiche Muster wie bei der Original-Skala von Watson, Clark und Tellegen (1988; s. Itemkonstruktion und Itemselektion). Die beiden Faktoren können eindeutig als „Positiver Affekt“ und „Negativer Affekt“ interpretiert werden.

Tabelle 3

Faktorladungen nach einer Hauptachsen-Faktorenanalyse (Oblimin-Rotation) mit Extraktion von vier Faktoren (Mustermatrix)

Anm.: n₁ = 2,094. Faktorladungen unter .30 werden nicht dargestellt.

Tabelle 4

Interkorrelationen der vier Faktoren Positiv-Wachheit, Positiv-Begeisterung, Negativ-Sozial und Negativ-Selbst

Anm.: n₁ = 2,094.

Tabelle 5

Faktorladungen nach einer Hauptachsen-Faktorenanalyse (Oblimin-Rotation) mit Extraktion von zwei Faktoren (Mustermatrix)

Anm.: n₁ = 2,094. Faktorladungen unter .30 werden nicht dargestellt. Faktorkorrelation: r = -.15.

Da auf Grundlage der Ergebnisse der exploratorischen Faktorenanalyse sowohl vier als auch zwei Dimensionen extrahiert werden können, wurden in einem weiteren Schritt anhand der zweiten Hälfte der Stichprobe (n₂ = 2,094) konfirmatorische Faktorenanalysen für verschiedene Modelle durchgeführt. Da die Voraussetzungen für multivariate Normalverteilung nicht erfüllt sind (s. deskriptive Statistiken), wurde der Modellfit anhand der Maximum-Likelihood-Methode mit robusten Standardfehlern (MLR) überprüft. Zusätzlich zu den Modellen mit zwei und vier Faktoren wurde in Anlehnung an Leue und Beauducel (2011) ein dreifaktorielles Modell getestet. Hierbei handelt es sich um eine Erweiterung des zweifaktoriellen Modells um einen dritten, allgemeinen Faktor. Dieser Faktor repräsentiert bei Leue und Beauducel (2011) affektive Polarität im Sinne eines allgemeinen Annäherungs- beziehungsweise Rückzugsverhaltens. Er korreliert nicht mit den anderen beiden inhaltlichen Faktoren. In Tabelle 6 sind die Modellpassungen für alle drei Modelle dargestellt.

Tabelle 6

Modellpassung für konfirmatorische Faktorenanalysen bei Modellen mit zwei positiven und zwei negativen Faktoren (2 PA, 2 NA), einem positiven und einem negativen Faktor (1 PA, 1 NA) sowie einem positiven, einem negativen und einem Methodenfaktor (1 PA, 1 NA, 1 M)

Anm.: Chi-Quadrat (χ²), Freiheitsgrade (df), Comparative Fit Index (CFI), Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA), n₂ = 2,094, ***p < .001.

Das Modell mit einem positiven und einem negativen Faktor, das um einen allgemeinen Methodenfaktor ergänzt wurde, weist die statistisch beste Passung auf. Allerdings ist das Ladungsmuster des dritten Faktors (M) anders als bei Leue und Beauducel (2011) nicht als „affektive Polarität“ interpretierbar. Aufgrund des relativ ähnlichen Modellfits und der Bevorzugung von zwei Komponenten im MAP-Test wurde das aus theoretischer Sicht am besten interpretierbare Modell mit zwei nahezu orthogonalen Faktoren für die nachfolgenden Analysen verwendet. Das Modell mit standardisierten Faktorladungen und der Modellfit sind in Abbildung 2 dargestellt.

Abbildung 2. t-kongenerisches Messmodell für die Deutsche Version der PANAS. PA = Positiver Affekt, NA = Negativer Affekt. Standardisierte Pfadkoeffizienten, RMSEA = .070, CFI = .844, c²(169) = 1,921.953, p < .001, n₂ = 2,094.

Itemkennwerte

In Tabelle 7 sind Mittelwerte und Standardabweichungen für die Items der Deutschen Version der Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) dargestellt.

Tabelle 7

Mittelwert und Standardabweichung der manifesten Items

Anmerkung. Skala von 1 (gar nicht) bis 5 (äußerst), n = 4,188.

Objektivität

Unter der Objektivität eines Messinstruments wird verstanden, dass das zu messende Merkmal unabhängig vom Testleiter (Durchführungsobjektivität) und vom Testauswerter (Auswertungsobjektivität) gemessen wird. Zudem müssen eindeutige Regeln für die Interpretation der Testergebnisse definiert sein, sodass jeder Anwender die gleichen Schlüsse aus den Werten zieht (vgl. Moosbrugger & Kelava, 2012). Im GESIS Panel konnten die Teilnehmer und Teilnehmerinnen zwischen zwei Bearbeitungsmodi wählen: Etwa die Hälfte der Teilnehmer nahm per Online-Fragebogen an der Erhebung teil, die andere Hälfte erhielt einen Offline-Fragebogen per E-Mail. Für die Durchführungsobjektivität spricht die schriftliche Vorlage der Skala in allen Modi, sodass alle Teilnehmer und Teilnehmerinnen die gleiche Instruktion und den gleichen Wortlaut der Items erhielten. Die Auswertungsobjektivität ist bei der Deutschen Version der PANAS vollständig gegeben, da die Antwortkategorien sowie deren Zuweisung zu numerischen (Skalen-)Werten klar festgelegt sind und keinen Interpretationsspielraum zulassen. Die Interpretationsobjektivität kann ebenfalls als gegeben angesehen werden, da bevölkerungsrepräsentative Normierungswerte getrennt nach Bildung und Geschlecht für Deutschland vorliegen (s. Tabelle 10 und Tabelle 11). Die numerischen Werte, die sich durch die Auswertung ergeben (beispielweise getrennte Summenwerte für die beiden Skalen Positiver und Negativer Affekt), können auf diese Weise eindeutig interpretiert werden. Die Objektivität der Deutschen Version der PANAS kann daher insgesamt als sehr positiv bewertet werden. Sie stellt einen eindeutigen Vorteil der Skala dar.

Reliabilität

Die Reliabilität der Deutschen Version der Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) wurde für die beiden Dimensionen Positiver Affekt und Negativer Affekt anhand der Stichprobe des GESIS Panel 2014 (n = 4,188) überprüft. Da die Modelle, die den Skalen zu Grunde liegen, unterschiedliche Faktorladungen aufweisen und somit tau-kongenerisch sind, liefert Cronbachs α keine zuverlässige Schätzung der Reliabilität (Cortina, 1993). Daher wird zusätzlich Raykovs ρ zur Prüfung herangezogen (Raykov, 1997). Die Reliabilitätsschätzungen sind in Tabelle 8 dargestellt.

Tabelle 8

Cronbachs Alpha und Skalenreliabilität nach Raykov (1997) für die Dimensionen Positiver Affekt und Negativer Affekt

Anm.: n = 4,188.

Validität

Die inhaltliche Validität eines Erhebungsinstruments ist gegeben, wenn die Items das zu messende Merkmal repräsentativ erfassen. Für die inhaltliche Validität der PANAS spricht die faktorenanalytische Konstruktion, bei der aus einem umfangreichen Itempool diejenigen Items ausgewählt wurden, die besonders hoch auf die Faktoren Positiver Affekt oder Negativer Affekt luden. Sowohl die Zweifaktorenstruktur als auch die Zuordnung der Items zu den beiden Faktoren konnte für die Deutsche Version der PANAS repliziert werden.

Konstruktvalidität liegt vor, wenn eine Skala alle Facetten des zu erfassenden theoretischen Konstrukts so misst, dass es mit bestehenden Definitionen und Theorien des Konstrukts übereinstimmt. Dies kann anhand eines nomologischen Netzwerks überprüft werden. Das Erhebungsinstrument sollte möglichst hoch mit Variablen korrelieren, die das gleiche oder ein ähnliches Merkmal messen (konvergente Validität) und möglichst niedrig mit Variablen, die andere Merkmale messen (diskriminante Validität). Zur Überprüfung der Konstruktvalidität der deutschen PANAS wurden relevante Variablen aus dem GESIS Panel herangezogen. Wie bei 3 Theoretischer Hintergrund beschrieben, wurden in der Vergangenheit unter anderem Zusammenhänge der Skala Positiver Affekt mit Extraversion und sozialer Aktivität gefunden, während bei der Skala Negativer Affekt Korrelationen mit Neurotizismus und Gesundheitsproblemen festgestellt wurden (Watson, Clark, & Tellegen, 1988; Costa & McCrae, 1980; DeNeve & Cooper, 1998; Quevedo & Abella, 2011; Steel, Schmidt, & Schultz, 2008). Diese Zusammenhänge wurden anhand der Deutschen Version der PANAS überprüft. Einige Variablen wurden bei denselben Probanden zeitgleich mit der PANAS erhoben (Welle 2, 2014), andere vier Monate später (Welle 4, 2014) oder ein Jahr später (Welle 2, 2015).

-       Welle 2 (2014):

-       Lebenszufriedenheit: „Wie zufrieden sind Sie, alles in allem, mit Ihrem gegenwärtigen Leben?“

-       Glück: „Alles in allem betrachtet, was würden Sie sagen, wie glücklich sind Sie?“

-       Teilnahme an geselligen Ereignissen: „Wenn Sie sich mit Gleichaltrigen vergleichen, wie oft nehmen Sie an geselligen Ereignissen oder Treffen teil?“

-       Welle 4 (2014):

-       Big 5 – Extraversion:

-       „Ich gehe aus mir heraus, bin gesellig.“

-       „Ich bin eher zurückhaltend, reserviert.“ (-)

-       Big 5 – Neurotizismus:

-       „Ich werde leicht nervös und unsicher.“

-       „Ich bin entspannt, lasse mich durch Stress nicht aus der Ruhe bringen.“ (-)

-       Welle 2 (2015):

o    Positiver Affekt [aktuelle Affektivität] (α = .78): „Wie oft haben Sie sich in den letzten 4 Wochen"“

-       „glücklich gefühlt?“

-       „entspannt gefühlt?“

-       „energiegeladen gefühlt?“

o    Negativer Affekt [aktuelle Affektivität] (α = .73): „Wie oft haben Sie sich in den letzten 4 Wochen"“

-       „ärgerlich gefühlt?“

-       „ängstlich gefühlt?“

-       „traurig gefühlt?“

o    Gesundheitsprobleme: „Wie oft kam es in den letzten vier Wochen vor, dass Sie starke körperliche Schmerzen hatten?“

Tabelle 9 zeigt die Korrelationen zwischen den Skalenwerten für Positiver Affekt und Negativer Affekt und den Kriteriumsvariablen. Die empirisch ermittelten Validitätskoeffizienten werden nach den Richtlinien von Cohen (1992) eingeordnet, um ihre praktische Bedeutsamkeit zu vermitteln: kleiner Effekt (r = .10), mittlerer Effekt (r = .30), starker Effekt (r = .50). Erwartungsgemäß zeigen sich positive Zusammenhänge von Positiver Affekt mit Lebenszufriedenheit, Glück, Extraversion und der Teilnahme an geselligen Ereignissen (kleine bis mittlere Effekte). Für Negativer Affekt zeigen sich entsprechend negative Korrelationen mit Lebenszufriedenheit und Glück (mittlere Effekte) sowie Extraversion und der Teilnahme an geselligen Ereignissen (kleine Effekte). Zudem zeigen sich positive Zusammenhänge von Negativer Affekt mit Neurotizismus und Gesundheitsproblemen (kleiner bis mittlerer Effekt), während die Korrelationen von Positiver Affekt mit Neurotizismus und Gesundheitsproblemen negativ ausfallen (kleiner Effekt). Die Skalenwerte der 3-Item-Skalen aus Welle 2 (2015) zu aktueller Affektivität weisen trotz der um ein Jahr zeitversetzten Erhebung und der abweichenden Instruktionen („in den letzten 4 Wochen“ zur Erfassung aktueller Affektivität vs. „im Allgemeinen“ zur Erfassung allgemeiner Affektivität) Korrelationen mittlerer Stärke mit den jeweiligen PANAS-Dimensionen auf. Alle Befunde stimmen mit den Befunden früherer Studien (ebd.) zu Korrelationen der englischsprachigen PANAS überein. Die Ergebnisse sprechen damit für das Vorliegen von Konstruktvalidität.

Tabelle 9

Korrelationen der Dimensionen Positiver Affekt und Negativer Affekt mit relevanten Variablen

Anm.: n = 4,188, **p < .01.

Deskriptive Statistiken (Normierung)

In Tabelle 10 und Tabelle 11 sind Referenzwerte in Form von Gruppenmittelwerten und Standardabweichungen für die Deutsche Version der Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) dargestellt. Diese wurden 2014 im Rahmen des GESIS Panels ermittelt. Die Referenzwerte ermöglichen einen Vergleich der Skalenwerte zwischen Männern und Frauen sowie zwischen Personen unterschiedlichen Alters oder unterschiedlicher Schulbildung aus einer bevölkerungsrepräsentativen Stichprobe. Die Aufteilung der Bildungsstufen wurde folgendermaßen vorgenommen: Liegt maximal ein Hauptschulabschluss oder ein Abschluss der 8./9. Klasse der Polytechnischen Oberschule (DDR) vor, besteht ein geringes Bildungsniveau. Bei Realschulabschluss oder Abschluss der 10. Klasse der Polytechnischen Oberschule (DDR) besteht ein mittleres Bildungsniveau. Beim Vorliegen von Hochschulreife, Abitur oder Fachhochschulreife handelt es sich um ein hohes Bildungsniveau.

Die Werte für Schiefe betragen -.19 für Positiver Affekt und 1.29 für Negativer Affekt. Die Werte für Kurtosis betragen .30 für Positiver und 2.13 für Negativer Affekt. Nach West, Finch und Curran (1995) können Abweichungen von │Schiefe│ ≤ 2 und │Kurtosis│ ≤ 7 vernachlässigt werden. Da die Werte von Schiefe und Kurtosis in diesem Fall alle weit unter den angegebenen Grenzen liegen, kann für die Deutsche Version der PANAS Normalverteilung angenommen werden.

Zusätzlich zur Überprüfung der univariaten Normalverteilung wurden Tests der multivariaten Normalverteilung durchgeführt, um die Voraussetzung zur Berechnung der Faktorenanalysen zu überprüfen. Der Smalls Omnibus Test (Berechnung nach DeCarlo, 1997) ergab eine signifikante Abweichung von der Normalverteilung (χ² = 7,481.309, df = 40, p < .001). Daher wurde für die Berechnung der Strukturgleichungsmodelle (s. Itemanalysen) die Maximum-Likelihood-Methode mit robusten Standardfehlern (MLR) verwendet.

Tabelle 10

Referenzwerte PANAS: Positiver Affekt

Anmerkung. Skala von 1 (gar nicht) bis 5 (äußerst).

Tabelle 11

Referenzwerte PANAS: Negativer Affekt

Anmerkung. Skala von 1 (gar nicht) bis 5 (äußerst).

Nebengütekriterien

Bei der PANAS handelt es sich um ein sehr gut etabliertes Instrument, welches anhand einer kleinen Anzahl von Items in kurzer Zeit die Erfassung eines verhältnismäßig breiten Spektrums emotionaler Befindlichkeiten ermöglicht. Dies spricht für die Ökonomie der Skala. Die Instruktion ist zudem variierbar, sodass sowohl aktuelle oder zeitlich begrenzte Zustände positiven und negativen Affekts als auch überdauernde habituelle Affektivität erfasst werden können.

Testfairness ist gegeben, wenn keine systematische Diskriminierung bestimmter Testpersonen aufgrund ihrer Gruppenzugehörigkeit vorliegt. Um die Testfairness der Deutschen Version der PANAS zu überprüfen, wurden anhand von Strukturgleichungsmodellen verschiedene Formen der Messinvarianz zwischen Kategorien unterschiedlichen Alters, Geschlechts sowie Bildungskategorien systematisch überprüft. Konfigurale Messinvarianz liegt vor, wenn die Anzahl der Faktoren und die Ladungsmuster der Items auf den Faktoren in allen Gruppen gleich sind. Bei metrischer Messinvarianz sind zusätzlich die Faktorladungen der manifesten Variablen in allen Gruppen gleich, die Items bilden demnach das Konstrukt in allen Gruppen in gleicher Stärke ab. Skalare Messinvarianz ist gegeben, wenn in allen Gruppen die Faktorladungen und Intercepts der manifesten Variablen gleich sind. Dadurch besteht in allen Gruppen der gleiche Zusammenhang zwischen Testitems und dem zu erfassenden Merkmal und die Itemschwierigkeiten sind in allen Gruppen gleich hoch.

Die Ergebnisse der Analysen sind in Tabelle 12, Tabelle 13 und Tabelle 14 dargestellt. Mittels Chi-Quadrat-Differenzen-Test und Überprüfung der CFI-Differenz wurde jeweils das striktere Modell mit dem weniger strikten Modell verglichen. Nach Chen (2007) liegt metrische Invarianz vor, wenn die Differenzen zwischen dem konfiguralen und metrischen Modell Werte von ΔRMSEA ≤ .015, ΔCFI ≤ .010 und SRMR ≤ .030 aufweisen. Skalare Invarianz kann angenommen werden, wenn zusätzlich die Differenzen zwischen dem metrischen und skalaren Modell Werte von ΔRMSEA ≤ .015, ΔCFI ≤ .010 und SRMR ≤ .015 aufweisen.

Tabelle 12

Prüfung auf Messinvarianz der Deutschen Version der PANAS – Alter

Anm.: < 40 J.: n = 618, 41-54 J.: n = 743, ≥ 55 J.: n = 728, ***p ≤ .001.

Für die verschiedenen Alterskategorien zeigt der Vergleich der Fit-Indizes, dass es keine praktisch bedeutsamen Unterschiede zwischen den Modellen konfiguraler und metrischer Messinvarianz gibt. Die Faktorladungsstruktur der Deutschen Version der PANAS ist somit über alle Altersgruppen hinweg gleich, und die Items bilden das Konstrukt in allen Altersgruppen in gleicher Stärke ab. Für das skalare Messinvarianzmodell ergibt sich eine signifikante Chi-Quadrat-Differenz (Δχ² (40) = 1,045.248, p ≤ .001) und die CFI-Differenz beträgt ΔCFI = .034, wobei es sich nach Chen (2007) um einen bedeutsamen Unterschied zum weniger strikten Modell handelt. Allerdings unterscheiden sich RMSEA und SRMR zwischen den beiden Modellen nicht signifikant, sodass argumentiert werden kann, dass über die Kategorien des Alters hinweg auch skalare Messinvarianz angenommen werden kann. Dies bedeutet, dass auch die Itemschwierigkeiten in beiden Gruppen gleich sind, sodass Mittelwertsvergleiche zwischen verschiedenen Altersgruppen zulässig sind.

Tabelle 13

Prüfung auf Messinvarianz der Deutschen Version der PANAS – Geschlecht

Anm.: männlich: n = 983, weiblich: n = 1,111, ***p ≤ .001.

Nach Chen (2007) gibt es auch bezüglich des Geschlechts keine bedeutsamen Unterschiede zwischen den Modellen konfiguraler und metrischer Messinvarianz. Das Modell skalarer Messinvarianz weicht leicht vom Modell metrischer Messinvarianz ab (Δχ² (40) = 1,047.253, p ≤ .001; ΔCFI = .012). Nach Chen (ebd.) handelt es sich bei der CFI-Differenz um einen signifikanten Unterschied, RMSEA und SRMR verändern sich jedoch nicht signifikant zwischen den beiden Modellen und die CFI-Differenz liegt nur sehr knapp über dem empfohlenen Wert, sodass auch hier skalare Messinvarianz angenommen werden kann. Somit ist die Faktorladungsstruktur in beiden Gruppen gleich, die Items bilden das Konstrukt in gleicher Stärke ab und die Itemschwierigkeiten sind in beiden Gruppen gleich. Dadurch sind Mittelwertsvergleiche zwischen Männern und Frauen zulässig.

Tabelle 14

Prüfung auf Messinvarianz der Deutschen Version der PANAS – Bildung

Anm.: geringes Bildungsniveau (maximal Hauptschulabschluss oder Abschluss der 8./9. Klasse der Polytechnischen Oberschule): n = 500, mittleres Bildungsniveau (Realschulabschluss oder Abschluss der 10. Klasse der Polytechnischen Oberschule): n = 683, hohes Bildungsniveau (Hochschulreife, Abitur oder Fachhochschulreife): n = 896, ***p ≤ .001.

Für die unterschiedlichen Bildungskategorien ist skalare Invarianz gegeben, da nach Chen (2007) weder signifikante Unterschiede in den Fit-Indizes zwischen den Modellen konfiguraler und metrischer Messinvarianz noch zwischen den Modellen metrischer und skalarer Messinvarianz vorliegen. Bei der CFI-Differenz zwischen metrischem und skalarem Modell handelt es sich zwar strenggenommen um einen signifikanten Unterschied (Δχ² (40) = 168.048, p ≤ .001; ΔCFI = .011), allerdings unterscheiden sich RMSEA und SRMR auch hier nicht signifikant zwischen den Modellen. Dies bedeutet, dass die Struktur der Deutschen Version der PANAS in unterschiedlichen Bildungskategorien gleich ist. Zudem bilden die Items bilden das Konstrukt in gleicher Stärke ab und die Itemschwierigkeiten sind in allen drei Gruppen gleich, sodass Mittelwertsvergleiche zwischen Personen verschiedener Bildungsgruppen zulässig sind.