Freizeitbeschäftigungen sind Tätigkeiten, welche in dem Zeitraum außerhalb der Schul- oder Arbeitszeit ausgeführt werden, über den eine Person selbstbestimmt verfügen kann. Freizeitinteressen im weiten Sinne umfassen sowohl die intrinsische Motivation zu einer Freizeitbeschäftigung (passives Interesse) als auch die Quantität der Ausübung dieser (aktives Interesse) (Piepenburg & Kandler, 2016). Sie spielen eine bedeutsame Rolle für das psychische Wohlbefinden (Caunt et al., 2013; Dimidjian et al., 2006) und die physische Gesundheit (Dubbert, 2002; Iwasaki, 2003), und sind positiv mit subjektivem Wohlbefinden assoziiert, wobei nicht nur die Vielfalt und Häufigkeit eine Rolle spielen, sondern auch die Zufriedenheit mit der Freizeitbeschäftigung (Kuykendall et al., 2015; Schulz et al., 2018). Die meisten Studien und Instrumente zu Freizeitinteressen berücksichtigen diese Differenzierung allerdings nicht und erfassen lediglich das aktive Freizeitinteresse, z.B. durch die Abfrage der Häufigkeiten und/oder Dauer der jeweiligen Freizeitaktivität (vgl. Piepenburg & Kandler, 2016). Zudem ist auch die Struktur von Freizeitinteressen relativ wenig erforscht.

Mit der Operationalisierung des passiven Freizeitinteresses werden die Aspekte der intrinsischen Motivation (Ryan & Deci, 2000) und die subjektive Bedeutung der Freizeitbeschäftigung (Kuykendall et al., 2015) berücksichtigt, denn das aktive und passive Freizeitinteresse können sich bedeutsam voneinander unterscheiden (Hansen & Scullard, 2002). Darüber hinaus kann mit der Konvergenz aus aktivem und passivem Interesse abgebildet werden, inwieweit individuelle Freizeitinteressen überhaupt aktiv umgesetzt werden. Letzteres ist insbesondere für die beratende Praxis relevant, da mit der doch sehr umfänglichen Darstellung des alltäglichen idiografischen Freizeitverhaltens (Profildarstellungen) und einem gleichzeitigen Fokus auf einzelne Freizeitinteressensbereiche (Merkmalsdarstellung), die gut oder weniger gut ausgelebt werden, eine sehr differenzierte Beratung im Hinblick auf eine Steigerung der individuellen Work-Life-Balance möglich ist.

Auch für die klinische Anwendung kann der FIFI-K interessant sein, etwa bei PatientInnen mit depressiven Störungen, da die Verhaltensaktivierung in der Freizeit sich bei der Behandlung von Depressionen als wirksam zeigt (Dimidjian et al., 2006). Wenn eine verbesserte Passung zwischen Freizeitinteresse und -aktivität zu Stressreduktion und zu einer Steigerung des subjektiven Wohlbefindens führt, können die Diagnostik und entsprechende Beratungen fester Therapiebestandteil von Antriebsstörungen werden.

Mit dem Fragebogeninventar für Freizeitinteressen (FIFI; Piepenburg & Kandler, 2016; 135 Items) und entsprechend revidierter Version (FIFI-R; Schulz et al., 2018) wurden erstmals für den deutschen Sprachraum Freizeitinteressen und Freizeitaktivitäten breit abgebildet und die Strukturen beider Konstrukte (21 Primär- und 5 Sekundärfaktoren) untersucht. Allerdings ist die Bearbeitungszeit mit 20 bis 30 Minuten für viele Anwendungsfälle und großangelegte Panelstudien in der Forschung zu lang. Auch in der klinischen Praxis ist der Einsatz zeitökonomischer Instrumente ratsam, da viele Patientengruppen Konzentrations- und Aufmerksamkeitsdefizite aufweisen können (Dilling et al., 2010). Aus diesem Grund wurde die Kurzversion des FIFI entwickelt, welche Freizeitinteressen weniger zeitaufwendig erfasst, jedoch die inhaltliche Bandbreite beibehält.

Itemkonstruktion und Itemselektion

Grundlage der Konstruktion des FIFI-K bildete die Langversion (FIFI) von Piepenburg und Kandler (2016). Der Itempool der Langversion wurde auf Basis von bereits etablierten Interessenfragebögen und Ergebnissen aus deutschen Freizeitstudien erstellt, wobei inhaltlich ähnliche Items zusammengefasst und sehr spezifische Items ausgeschlossen wurden (Details s. bei Piepenburg & Kandler, 2016). Das Ziel war es, ein ökonomischeres Instrument zu entwickeln, die inhaltliche Breite und Struktur des FIFI jedoch beizubehalten. Die Originalitems des FIFI wurden von vier unabhängigen BeurteilerInnen (drei Psychologiemasterstudierende und ein Psychologiedozent) hinsichtlich inhaltlicher Breite und Relevanz bewertet. Ausgeschlossen wurden Items, welche von keinem Beurteilenden als inhaltlich breit bzw. relevant eingeschätzt wurden, und Items, welche nur von einem Beurteilenden als relevant eingeschätzt wurden und zudem eine Faktorladung von < .50 und eine Trennschärfe von < .40 aufwiesen. Bei einer Beurteilerübereinstimmung von 100% bezüglich gegebener Relevanz und inhaltlicher Breite wurden auch einzelne Items mit geringeren Trennschärfen beibehalten. Items wurden nur ausgeschlossen, wenn sich dadurch die Reliabilität der entsprechenden Skala nicht verschlechterte. Im nächsten Schritt wurden nach statistischer Absicherung inhaltlich sehr ähnliche Items zusammengefasst (r > .50), wodurch sich der endgültige Itempool von 67 Items ergab. Zudem wurde die frühere FA-Skala des FIFI, welche absolute Häufigkeitsangaben (z. B. „einmal pro Woche") verwendet, in eine relative Häufigkeitsskala (z. B.  „häufig") überführt. Dadurch werden Items inter- und intrapersonell untereinander vergleichbarer. Eine subjektive Messung ist zudem diagnostisch relevanter, insbesondere in Bezug auf das subjektive Wohlbefinden (vgl. Kuykendall et al., 2015). Eine ausführlichere Beschreibung findet sich in der Originalquelle von Nikstat et al. (2018).

Stichproben

Die Stichprobe bestand aus 840 Personen (26 % männlich) zwischen 16 und 80 Jahren (M = 30.92, SD = 12.66; 73 % Abitur o. höherer Bildungsabschluss). Die Datenerhebung erfolgte ab Februar 2015 über das Online-Umfragetool Unipark in zwei Wellen mit einem Abstand von fünf Wochen zwischen den Messzeitpunkten. Die ProbandInnen wurden über Internetportale, direkte Ansprachen, E-Mail-Verteiler und Flyer rekrutiert. Unter allen Probanden, welche zu beiden Messzeitpunkten teilnahmen, wurden insgesamt 11 BestChoice Gutscheine im Gesamtwert von 500 Euro verlost. Zum zweiten Messzeitpunkt nahmen 443 Personen (53 %) erneut teil, darunter 119 (27 %) männliche Probanden. Die Spannweite des Alters betrug auch in dieser Teilstichprobe 16 bis 80 Jahre (M = 30.31, SD = 11.93). Die Programmierung des Fragebogens erlaubte keine einzelnen fehlenden Werte, so dass für alle gültigen Fälle vollständige Datensets zur Verfügung standen.

Itemanalysen

Aufgrund der Komplexität der hierarchischen Modelle wurden konfirmatorische Faktorenanalysen für jeden Sekundärfaktor separat durchgeführt. Die Modellierung und Schätzungen der Parameter erfolgte mit AMOS 22.0 (Arbuckle, 2012) mittels Maximum-Likelihood-Schätzalgorithmus. Die standardisierten Primär- und Sekundärfaktorenladungen aller fünf Modelle sind in den elektronischen Supplementen 2-6 bei Nikstat et al. (2018) dargestellt. Das hierarchische Modell der Rezeptiv-Erholsamen Interessen zeigte eine noch akzeptable Passung mit einem RMSEA < .08 (MacCallum et al., 1996) an die Daten (FI-Skala: χ²(146) = 794.18, RMSEA = .073, CFI = .786; FA-Skala: χ²(146) = 743.94, RMSEA = .070, CFI = .820). Auch die Passungen der hierarchischen Modelle der Aktiv-Erholsamen Interessen (FI-Skala: χ²(99) = 526.51, RMSEA = .072, CFI = .821; FA-Skala: χ²(99) = 445.66, RMSEA = .065, CFI = .812) sowie der Hegend-Gestaltenden Interessen (FI-Skala: χ²(61) = 231.81, RMSEA = .058, CFI = .916; FA-Skala: χ²(61) = 331.84, RMSEA = .073, CFI = .882) waren akzeptabel. Für das hierarchische Modell der Intellektuellen Interessen ergab die Strukturgleichungsanalyse eine akzeptable bis gute Passung an die Daten (FI-Skala: χ²(41) = 136.72, RMSEA = .053, CFI = .944; FA-Skala: χ²(41) = 139.34, RMSEA = .053, CFI = .929). Die Modellgüte für das hierarchische Modell der Kompetitiven Interessen konnte mit einem RMSEA < .05 (MacCallum et al., 1996) als gut bezeichnet werden (FI-Skala: χ²(17) = 50.82, RMSEA = .049, CFI = .973; FA-Skala: χ²(17) = 42.10, RMSEA = .042, CFI = .979).

Itemkennwerte

Die Mittelwerte, Standardabweichungen und Trennschärfen aller Items sind in Tabelle 3 dargestellt.

Die Trennschärfen fielen teilweise eher gering aus, was vor dem Hintergrund, dass der FIFI-K die inhaltliche Breite der Langversion abdecken soll, zu erwarten war (Bandbreiten-Fidelitäts-Dilemma; Krohne & Hock, 2007).

Tabelle 3

Mittelwerte und Standardabweichungen der manifesten Items

Anmerkung. FI-Skala von 1 (sehr gerne) bis 5 (sehr ungerne), FA-Skala von 1 (sehr häufig) bis 5 (nie), N = 840, r_it1 = korrigierte Trennschärfe auf Primärskalenebene, r_it2 = korrigierte Trennschärfe auf Sekundärskalenebene.

Objektivität

Die Durchführungs-, Auswertungs-, und Interpretationsobjektivität ist durch die leicht verständliche Anweisung und Handhabbarkeit sowie die klare Auswertungsvorschrift gegeben.

Reliabilität

Im Vergleich zum FIFI fiel die Interne Konsistenz (Tabelle 4) im Mittel geringer aus, was jedoch in Anbetracht der Kürze des FIFI-K bei möglichst gleicher inhaltlicher Heterogenität und Bandbreite (s.o., Krohne & Hock, 2007) nicht als negativ zu bewerten ist. Vor dem Hintergrund des notwendigen Kompromisses aus inhaltlicher Breite und ökonomischer Messung lag die Interne Konsistenz im noch akzeptablen bis guten Bereich. Zur Erfassung von relativ stabilen Merkmalen ist die Retest-Korrelation die Methode der Wahl zur Reliabilitätsschätzung (McCrae et al., 2011). Entsprechende Schätzungen waren durchweg akzeptabel (> .70) bis sehr gut (> .90). Erwartungsgemäß zeigten sich für die Sekundärskalen höhere Reliabilitätswerte als für die Primärskalen. Damit ist der FIFI-K im Vergleich zum FIFI und FIFI-R eine ökonomischere Alternative für reliable Gruppenvergleiche. Für eine zuverlässige Individualdiagnostik ist jedoch der FIFI-R dem FIFI-K vorzuziehen.

Tabelle 4

Reliabilitäten

Anmerkung. FI = Freizeitinteresse; FA = Freizeitaktivität; ω = McDonalds Omega (für Primärfaktoren hierarchischer, für Sekundärfaktoren totaler Koeffizient, N = 840); r_tt = Retest-Reliabilität (Intervall von 5 Wochen, N = 443).

Validität

Die replizierte dimensionale Struktur des FIFI-K impliziert eine hinreichende faktorielle Validität und kann ebenfalls als erster Hinweis auf die Konstruktvalidität des Fragebogens verstanden werden.

Auf Sekundärfaktorebene lagen die konvergenten Korrelationen zwischen FI- und FA-Skalen konsistent bei r > .50, die divergenten bei r < .30, auf Primärfaktorebene zeigte sich ein nahezu gleiches Muster (Tabelle 5). Einzig der Primärfaktor „Haushalt" wies eine eher niedrige Passung zwischen FI- und FA-Skala auf, wobei hier sehr nachvollziehbar ist, dass das Interesse an der Tätigkeit vermutlich eher gering ist, die Häufigkeit mit der die Tätigkeit notwendigerweise ausgeführt wird jedoch relativ hoch. Große interindividuelle Unterschiede in der Passung sind hier zu erwarten. Alle divergenten Koeffizienten lagen jedoch deutlich unter den Werten der mit ihnen assoziierten konvergenten Korrelationen, so dass sowohl die konvergente als auch die divergente Validität als hoch einzuschätzen ist.

Tabelle 5

Konvergente und divergente Validität

Da Freizeitverhalten im Zusammenhang mit Wohlbefinden steht (Kuykendall et al, 2015) wurde als Kriterium für konkurrente Validität der Zusammenhang zwischen den FI- und FA-Skalen und der Habituellen Subjektiven Wohlbefindensskala (HSWBS; Dalbert, 1992) untersucht. Obwohl auch die Freizeitinteressen (FI-Skalen) erwartungsgemäß signifikante Korrelationen zum subjektiven Wohlbefinden zeigten (r_gesamt = .22, p < .01), waren die tatsächlich ausgeführten Freizeitaktivitäten in der Regel etwas stärker mit dem subjektiven Wohlbefinden assoziiert (r_gesamt = .29, p < .01). In einem Regressionsmodell mit den individuellen FI- und FA-Gesamtwerten als Prädiktoren (F(2, 837) = 40.52, p = .000; R² = .09) wurde der Zusammenhang zwischen FI-Skala und HSWBS allerdings nicht mehr signifikant (β = .07, p = .080), während sich die FA-Skala (β = .25, p = .000) und der indirekte Effekt (β = .08, 95% KI [.05, .11]) als bedeutsam erwiesen. Der Zusammenhang von Freizeitinteressen und subjektivem Wohlbefinden scheint also durch die tatsächliche Ausführung entsprechender Freizeitaktivitäten vermittelt zu werden. Da nicht nur Freizeitaktivität, sondern auch die individuelle Passung von Freizeitinteressen mit der Möglichkeit, diese ausüben zu können eine nicht unerhebliche Rolle für das subjektive Wohlbefinden spielen kann, wurden die individuellen FI-FA-Passungen über Profilkorrelationen berechnet und in Zusammenhang zu subjektivem Wohlbefinden gestellt. Es zeigte sich, dass die individuelle Passung zwischen Freizeitinteressen und Freizeitaktivitäten erwartungsgemäß ebenfalls eine bedeutsame Rolle für das subjektive Wohlbefinden spielt (r = .19; p = .000). Insgesamt kann also auch die konkurrente Validität des FIFI-K als hoch bewertet werden. Weitere Details zu den Validitätskriterien finden sich bei Nikstat et al. (2018).

Deskriptive Statistiken

Tabelle 6 enthält die deskriptiven Statistiken der FI- und FA-Skalen für alle Primär- und Sekundärfaktoren des FIFI-K.

Tabelle 6

Deskriptive Statistiken der FI- und FA-Skalen

Anmerkung. N = 840; FI = Freizeitinteresse; FA = Freizeitaktivität; S = Schiefe; K = Kurtosis; Wertebereich der Skalen: 1-5.

Nebengütekriterien

Das FIFI-K zeichnet sich zusätzlich zu seiner guten psychometrischen Qualität auch durch eine hohe Anwendungsökonomie und Akzeptanz aus. Freizeitinteressen werden kurz aber dennoch umfassend erfasst. Die Bearbeitungsdauer des Online-Fragebogens lag lediglich bei etwa 13 Minuten, die für Online-Umfragen sehr geringe Abbruchquote während der Bearbeitung des Fragebogens lag bei unter 8%. Außerdem hatten alle Versuchspersonen die Möglichkeit, nach dem Ausfüllen des Fragebogens Kommentare zu hinterlassen. Diese waren überwiegend positiv.

Da der Ausprägungsgrad bestimmter Interessen und die Struktur bezüglich der Zusammenhänge bestimmter Freizeitinteressen und Freizeitaktivitäten geschlechtsspezifische Unterschiede aufweisen können, wurde außerdem Mess- und Strukturmodellinvarianz zwischen Männern und Frauen geprüft (Tabelle 7). Unterschiede fanden sich vor allem für die Sekundärfaktoren II (Aktiv-Erholsam) und V (Kompetitiv). Sowohl im Struktur- als auch im Messmodell variierten die Ladungen auf den Faktor II für FI- und FA-Skala bei Frauen stärker als bei Männern, während sich für Sekundärfaktor V für Männer eine größere Konsistenz der FI- und FA-Skalenwerte fand. Die Unterschiede zwischen Männern und Frauen können allerdings insgesamt als marginal betrachtet werden.

Tabelle 7

Mess- und Strukturmodellinvarianz zwischen Männern und Frauen

Anmerkungen: SF: Sekundärfaktor; FI: Freizeitinteressenskala; FA: Freizeitaktivitätsskala; m ≠ w: Modelle unterscheiden sich zwischen Männern und Frauen; m = w (M): Messmodelle unterscheiden sich nicht zwischen Männern und Frauen; m = w (S): Strukturmodelle unterscheiden sich nicht zwischen Männern und Frauen; m = w (M + S): Modelle unterscheiden sich nicht zwischen Männern und Frauen.