Generell kann Dankbarkeit als ein breit gefasstes Konstrukt verstanden werden. So differenziert das Multi-Component Gratitude Measure (MCGM; Hudecek et al., 2020; Morgan et al., 2017) neben der emotionalen Komponente von Dankbarkeit zwischen dankbarkeitsbezogenen Einstellungen und Verhaltensweisen. Auch der Gratitude, Resentment and Appreciation Test (GRAT; Watkins et al., 2003) unterscheidet zwischen mehreren Dimensionen von Dankbarkeit. Hierbei sind die drei Ebenen Gefühl von Fülle (sense of abundance, z. B. „There never seems to be enough to go around and I’m always coming up short.“), Wertschätzung der kleinen Dinge (simple appreciation, z. B. „I think that it’s important to ‘Stop and smell the roses.’”) und Wertschätzung von anderen (appreciation of others, z. B. „I feel deeply appreciative for the things others have done for me in my life.”) zu nennen.

Es konnte gezeigt werden, dass sich Dankbarkeit von anderen Persönlichkeitsmerkmalen und Konstrukten innerhalb der positiven Psychologie (z. B. Optimismus, Hoffnung) klar abgrenzen lässt (Wood, Maltby, et al., 2008). Dankbarkeit geht dabei mit einem stärkeren subjektiven Wohlbefinden (Emmons & McCullough, 2003) sowie einer höherer Lebenszufriedenheit (Peterson et al., 2007) einher. Darüber hinaus steht Dankbarkeit mit einem geringeren Ausmaß an Stress (Wood, Maltby, et al., 2008) sowie einem niedrigeren Risiko für Angst- und Depressionserkrankungen (Froh et al., 2007, 2011; Kendler et al., 2003) in Zusammenhang.

Besonders hervorzuheben ist die emotionale Komponente der Dankbarkeit (McCullough et al., 2002). Diese definiert sich durch die „allgemeine Tendenz, die Rolle des Wohlwollens anderer Menschen in den positiven Erfahrungen und Ergebnissen, die man erhält, zu erkennen und mit dankbaren Gefühlen darauf zu reagieren“ definiert (McCullough et al., 2002, S. 112). Sie wird auch als dispositionelle Dankbarkeit bezeichnet („dispositional gratitude“, Emmons et al., 2003). Wichtig hierbei ist, dass dieses Konstrukt inkrementell (d.h. unabhängig von und ergänzend zu anderen Faktoren wie beispielsweise den Big-Five) das Wohlbefinden von Menschen erklären kann (Lin, 2014; Wood, Joseph & Maltby, 2008), und zwar über den allgemeinen positiven Affekt hinaus (Bartlett & DeSteno, 2006). Der einfaktorielle, englischsprachige Fragebogen Gratitude Questionnaire-Six Item Form (GQ-6) ist eines der ersten entwickelten Maße zur Erfassung von (emotionaler) Dankbarkeit (Lermer, 2019). Der GQ-6 ist ein ökonomisches Instrument mit guter psychometrischer Güte (Cronbachs Alpha = .82; Lermer, 2019).

Der GQ-6 wurde schon in diverse Sprachen (Ungarisch, Chinesisch, Holländisch, Portugiesisch und Spanisch) übersetzt. Um eine Verwendung im deutschsprachigen Raum zu ermöglichen, wird in der vorliegenden Dokumentation eine deutschsprachige Version des GQ-6 entwickelt und evaluiert.

Die Daten wurden mit R Studio analysiert (Version 1.2.1335 auf macOS, R Version 4.0.0). Dabei wurde das lavaan-Paket (Rosseel, 2012) verwendet, um die CFAs zu berechnen. Zusätzlich kamen die Pakete psych (Revelle, 2021) und semTools (Jorgensen, 2020) zum Einsatz, um die Analysen zur Überprüfung der kulturellen Messinvarianz durchzuführen. Das Signifikanzniveau für alle Analysen lag bei α = 5%.

Itemkonstruktion und Itemselektion

Die Fragen für die deutsche Version des Gratitude Questionnaire-Six Item Form wurden mittels Hin- und Rückübersetzungsprozedur (Brislin, 1970) von der Originalfassung des GQ-6 abgeleitet. Im ersten Schritt wurden die Fragen von einem professionellen Übersetzer (Muttersprache Deutsch) ins Deutsche übersetzt. Anschließend wurden diese Fragen von einem weiteren professionellen Übersetzer (Muttersprache Englisch) ins Englische zurückübersetzt. Schließlich wurden beiden Fassungen von einer Psychologin gemeinsam mit den Autoren der englischsprachigen Originalfassung zur finalen Version konsolidiert, um die bestmögliche Übersetzung der Fragen zu erreichen.

Stichproben

Die Validierung erfolgte mittels eines Online-Fragebogens und umfasste die Daten von 508 ProbandInnen (79% weiblich, 20% männlich). Die Datenerhebung erfolgte im Jahr 2018. Am Ende ihrer Teilnahme erhielten die TeilnehmerInnen ihren persönlichen Dankbarkeitswert im Vergleich zu den Mittelwerten der Stichprobe des Originals aus Großbritannien (Morgan et al., 2017). Die TeilnehmerInnen wurden nicht finanziell entlohnt. Der Fragebogen wurde über verschiedene E-Mail-Verteiler an deutschsprachigen Universitäten sowie über Facebook-Gruppen, die sich thematisch auf psychologische Studie beziehen, verteilt. Das durchschnittliche Alter der TeilnehmerInnen betrug M = 24.80 Jahre (SD = 8.00) mit einer Range von 18 bis 67 Jahren. Als höchsten Bildungsabschluss gaben 65% der Befragten Abitur an, 28% verfügten über einen Universitätsabschluss, davon waren etwa 30% PsychologiestudentInnen, und 7% der Befragten hatten einen Hauptschulabschluss. Die Darbietung der Skalen (nicht der Items) erfolgte randomisiert und die durchschnittliche Bearbeitungszeit betrug M = 48.87 Sekunden (SD = 49.03 Sekunden). Da sämtliche Fragen innerhalb der Online-Befragung beantwortet werden mussten, gab es keine fehlenden Daten.

Zusätzlich zur deutschen Stichprobe konnte zur Analyse der kulturellen Messinvarianz eine englischsprachige Stichprobe (UK) mit 1.599 TeilnehmerInnen (52% weiblich) genutzt werden (Morgan et al., 2017). Die Generierung dieser Stichprobe erfolgte im Zeitraum vom 31.07. bis 05.08.2014 als Quota Sample über die Crowd-Sourcing-Plattform Pure Profile UK, wobei darauf geachtet wurde, dass die ProbandInnen die Zusammensetzung der Bevölkerung widerspiegelten. Als Entlohnung für die Teilnahme erhielten die TeilnehmerInnen 2£. Das Durchschnittsalter dieser Stichprobe betrug M = 51.43 Jahre (SD = 12.96) mit einer Range von 18 bis 83 Jahre.

Itemanalysen

Die psychometrische Qualität des Messinstruments wurde durch verschiedene Schritte und Analysen untersucht. Zunächst wurde mittels einer konfirmatorischen Faktorenanalyse geprüft, ob sich die einfaktorielle Struktur der Skala replizieren lässt. Die Analyse der Itemkennwerte orientierte sich an den üblichen Indikatoren. Weiterhin erfolgte eine Berechnung der Reliabilität (Cronbachs Alpha) sowie eine Testung von konvergenter und diskriminanter Konstruktvalidität und der Kriteriumsvalidität. Abschließend erfolgten Analysen zur Überprüfung der Messinvarianz für einen kulturellen Vergleich mit einer englischsprachigen Stichprobe sowie für das Geschlecht.

Konfirmatorische Faktorenanalyse

Zur Testung der Faktorenstruktur der deutschen Version des GQ-6 (GQ-6-G) für die deutsche Stichprobe wurde eine konfirmatorische Faktorenanalyse durchgeführt. Da keine Normalverteilung vorlag, wurde eine robuste Maximum-Likelihood-Schätzung (MLM) mit Satorra und Bentlers (2001) skaliertem χ²-Wert angewendet. Um robuste Schätzungen der Fit-Indizes zu erhalten, wurden diese ebenfalls für die robuste χ²-Teststatistik angepasst (Walker und Smith, 2016). Die Bewertung des Modell-Fits folgte dabei den typischen Konventionen: Idealerweise sollte der χ²-Test nicht signifikant sein (Schermelleh-Engel et al., 2003). Jedoch neigt der χ²-Test dazu, hohe und somit statistisch signifikante Werte zu produzieren, wenn die Stichprobengröße groß ist (N > 200: Walker und Smith, 2016; N > 250: Bühner, 2011). Einen besseren Fit-Index stellt daher das Verhältnis aus dem χ²-Wert und der Anzahl der Freiheitsgrade (χ²/df) dar (Bentler und Bonett, 1980), welches kleiner als 3 sein sollte (Kline, 1998). Werte des SRMR unter 0.05 sind als gut zu beurteilen (Byrne, 1998) und sollten 0.08 nicht überschreiten (Hu und Bentler, 1999), wobei zu beachten ist, dass das SRMR mit höherer Stichprobengröße abnimmt (Hooper et al., 2008). Werte des RMSEA unter 0.05 weisen auf einen guten Modell-Fit hin und sollten ebenfalls 0.08 nicht überschreiten (Browne und Cudeck, 1993), während CFI und TLI über 0.95 liegen sollten (Schermelleh-Engel et al., 2003).

Die Ergebnisse der Testung der einfaktoriellen Struktur der deutschen Version des GG-6 zeigten eine mittelmäßige Modellgüte (siehe Tabelle 2). Die Faktorladung des umgekehrt kodierten Items 6 („Es kann viel Zeit vergehen, bevor ich mich für etwas oder jemanden dankbar fühle.“) war im Vergleich zu den anderen Items deutlich niedriger (0.29). Daher wurde eine zweite Analyse nach Ausschluss von Item 6 durchgeführt (GQ-5-G). Alle Fit-Indizes verbesserten sich und waren akzeptabel bis gut, abgesehen von dem weiterhin signifikanten χ²-Test (siehe Tabelle 2, sowie Abbildung 1).

Tabelle 2

Goodness-of-Fit-Indices des CFA-Modells für GQ-6-G und GQ-5-G im Vergleich

Anmerkungen. N = 508.

^a Der χ²-Wert ist Satorra-Bentler korrigiert.

Abbildung 1

Messmodell entsprechend konfirmatorischer Faktorenanalyse für den GQ-5-G

Anmerkung. Standardisierte Pfadkoeffizienten, χ²(5) = 18.16, p = .003, CFI = 0.980, RMSEA = 0.072, SRMR = .027, N = 508. Der χ²-Wert ist Satorra-Bentler korrigiert.

Itemkennwerte

Der Shapiro-Wilk-Test zeigte, dass der GQ-5-G nicht normalverteilt ist (Schiefe = -0.98 bis -0.67, Kurtosis = 2.94 - 3.86). Die durchschnittliche korrigierte Item-Total-Korrelation für den GQ-5-G betrug r_it = .62. Tabelle 3 können die Itemkennwerte des GQ-5-G, unterteilt in die einzelnen manifesten Items, entnommen werden.

Tabelle 3

Mittelwerte, Standardabweichungen, Schiefe, Kurtosis und Trennschärfen der manifesten Items des GQ-5-G

Anmerkung. Skala von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme voll und ganz zu), N = 508.

Objektivität

Die Durchführungs-, Auswertungs- und Interpretationsobjektivität der Skala kann bei einer standardisierten Durchführung im Paper-Pencil-Format oder als standardisierter Online-Fragebogen als gewährleistet angesehen werden.

Reliabilität

Es konnte eine gute interne Konsistenz des GQ-5-G (Cronbachs α = 0.82) nachgewiesen werden. McDonalds Omega beträgt ω = 0.83. Weitere Maße zur Beschreibung der Messgenauigkeit liegen nicht vor.

Validität

Konstruktvalidität

Zur Testung der Konstruktvalidität (konvergent und diskriminant) wurde der GQ-5-G mit der deutschen Fassung des Multi-Component Gratitude Measure (MCGM-G: Hudecek et al., 2020) in Beziehung gesetzt. Der GQ-5-G korrelierte signifikant mit allen Faktoren erster und zweiter Ordnung des MCGM-G (siehe Tabelle 4). Erwartungsgemäß zeigte sich dabei der stärkste Zusammenhang zwischen dem GQ-5-G und dem emotionalen Faktor des MCGM-G (r = 0.81, p < .01). Somit entspricht auch der GQ-5-G der ursprünglichen Konzeption des GQ-6, womit nach McCullough et al. (2002) primär die emotionale Komponente von Dankbarkeit erfasst wird.

Tabelle 4

Korrelationen zur Konstruktvalidität des GQ-5-G mit den Faktoren erster und zweiter Ordnung des MCGM-G (Hudecek et al., 2020)

Anmerkung. SOF beschreiben Faktoren zweiter Ordnung (second order factors).

Kriteriumsvalidität

Zur Überprüfung der Kriteriumsvalidität kamen verschiedene Instrumente zum Einsatz. Dabei wurden jeweils die deutschsprachigen Versionen verwendet: Das Positive and Negative Affect Schedule (PANAS; Krohne et al., 1996; Watson et al., 1988), die Subjective Happiness Scale (SHS; Bieda et al., 2017; Lyubomirsky and Lepper, 1999), die Satisfaction with Life Scale (SWLS; Diener et al., 1985; Glaesmer et al., 2011), das Brief Symptom Inventory (BSI; Derogatis and Spencer, 1982; Franke et al., 2011) sowie die Subskalen Empathische Anteilnahme und Perspektivenübernahme des Interpersonal Reactivity Index (IRI; Davis and Oathout, 1987; Paulus, 2009).

Die Korrelationen zwischen dem GQ-5-G und den kriteriumsbezogenen Variablen können Tabelle 5 entnommen werden. Auch hier wurden erwartungsgemäß signifikante positive Korrelationen zwischen der Dankbarkeit und den Skalen zu positivem Affekt, Wohlbefinden und Empathie gefunden. Der stärkste Zusammenhang ergab sich zwischen dem GQ-5-G und der Lebenszufriedenheit (r = .51, p < .01). Darüber hinaus zeigten sich signifikante negative Korrelationen für die Depressions- und Angstmaße sowie negativen Affekt. Die Ergebnisse sprechen somit für eine gute Kriteriumsvalidität des GQ-5-G.

Tabelle 5

Korrelationen zwischen dem GQ-5-G und kriteriumsbezogenen Skalen

Anmerkungen. Angaben in eckigen Klammern stellen die 95%-Konfidenzintervalle für jede Korrelation dar. Das Konfidenzintervall ist ein plausibler Bereich von Populationskorrelationen, die die Stichprobenkorrelation verursacht haben könnte (Cumming, 2014). * p < .05, ** p < .01.

Deskriptive Statistiken (Normierung)

Die deskriptiven Statistiken für die einzelnen Items der eindimensionalen Skala zur Messung von Dankbarkeit (GQ-5-G) können Tabelle 5 entnommen werden. Der Skalenmittelwert der GQ-5-G beträgt M = 5.44 (SD = 1.03). Sowohl die einzelnen Items der GQ-5-G als auch die gesamte Skala (Shapiro-Wilk-Test: p < .01, Schiefe = -0.71, Kurtosis = 3.20) sind nicht normalverteilt.

Nebengütekriterien

Ökonomie

Beim GQ-5-G handelt es sich aus ökonomischer Sicht um ein äußerst effizientes Messinstrument zur Erfassung der emotionalen Komponente von Dankbarkeit. Die durchschnittliche Bearbeitungszeit in der deutschen Normierungsstichprobe lag mit M = 48.87 Sekunden (SD = 49.03) knapp unter einer Minute.

Kulturelle Messinvarianz für Stichproben aus Deutschland und UK

Zur Beurteilung der Messinvarianz zwischen der deutschen und der britischen Stichprobe und der Prüfung der Geschlechtsunterschiede wurden Multigruppenvergleiche (Fischer und Karl, 2019; Vandenberg und Lance, 2000) durchgeführt. Die Analyse basierte auf den bei Fischer und Karl (2019) beschriebenen drei typischen Phasen. Dabei wird im ersten Schritt anhand des Basismodells überprüft, ob die Gesamtfaktorstruktur für beide Gruppen ähnlich ist (konfigurale Invarianz). Im zweiten Schritt wird geprüft, ob die Faktorladungen über die Gruppen hinweg äquivalent sind (metrische Invarianz). Im dritten Schritt wird schließlich geprüft, ob die Intercepts der Items über die Gruppen hinweg äquivalent sind (skalare Invarianz). Die Auswertung der Modellanpassung folgte ebenfalls entsprechend der typischen Konventionen: Da der χ²-Test sensitiv für die Stichprobengröße ist, sind Unterschiede im CFI (Little, 1997) und RMSEA (Little et al., 2007) aussagekräftiger und sollten für jede Stufe der Invarianz unter 0.01 liegen (Cheung und Rensvold, 2002; Fischer und Karl, 2019; Putnick und Bornstein, 2016). Die Ergebnisse der Multigruppenvergleiche werden nach den Empfehlungen von Putnick und Bornstein (2016) berichtet und können Tabelle 6 entnommen werden.

Der GQ-5-G erfüllt dabei alle drei Stufen der kulturellen Messinvarianz. Die Fit-Indizes des Basismodells des GQ-5-G weisen im ersten Schritt auf konfigurale Messinvarianz hin (χ² = 72.43, df = 10, p < .001; CFI = 0.984; RMSEA = 0.077; SRMR = 0.020). Ein Vergleich mit dem Modell, das im zweiten Schritt die metrische Messinvarianz testet, zeigte, dass der Fit schlechter ist (Δχ² = 22.31, df = 4, p < .001). Da der χ²-Differenztest jedoch sensitiv für die Stichprobengröße ist und die anderen Fit-Indizes gut waren (CFI = 0.980; RMSEA = 0.074; SRMR = 0.031), kann metrische Messinvarianz angenommen werden. Ähnliche Ergebnisse wurden schließlich für die skalare Messinvarianz gefunden. Die χ²-Differenz deutete erneut auf einen etwas schlechteren Fit hin (Δχ² = 37.93, df = 4, p < .001). Die anderen gängigen Fit-Indizes waren jedoch gut (CFI = 0.971; RMSEA = 0.078; SRMR = 0.035). Demnach kann beim GQ-5-G skalare (= vollständige) Messinvarianz angenommen werden.

Tabelle 6

Analyse der kulturellen Messinvarianz für den GQ-5-G im Vergleich mit der UK-Stichprobe nach Morgan et al. (2017)

 Anmerkungen. Alle χ²-Tests und Δχ²-Werte wurden signifikant, p < .01.

Messinvarianz für das Geschlecht

Die deutsche Stichprobe ist – wie in vielen anderen psychologischen Studien – in Richtung der weiblichen Teilnehmerinnen verzerrt und hat ein vergleichsweises niedriges Durchschnittsalter von 24.80 Jahren. Die (vorliegende) Konzeptualisierung von Dankbarkeit ist demnach möglicherweise nur für junge Frauen repräsentativ. Obwohl dies ein typischer Bias ist, der auch andere Validierungsstudien von Dankbarkeitsmaßen (z. B. Gouveia et al., 2021) sowie die Originalstudie des GQ-6 von McCullough et al. (2002) betrifft, wurde zusätzlich die Messinvarianz zwischen den Geschlechtern geprüft. Die Ergebnisse zeigten dabei vollständige Messinvarianz hinsichtlich des Geschlechts der TeilnehmerInnen für den GQ-5-G (siehe Tabelle 7).

Tabelle 7

Analyse der Messinvarianz für die Variable Geschlecht für den GQ-5-G

 Anmerkungen. Alle χ²-Tests und Δχ²-Werte wurden signifikant, p < .01.

Weiterführende Literatur

Hudecek, M.F.C., Blabst, N., Morgan, B. & Lermer, E. (2020). Measuring Gratitude in Germany: Validation Study of the German Version of the Gratitude Questionnaire-Six Item Form (GQ-6-G) and the Multi-Component Gratitude Measure (MCGM-G). Frontiers in Psychology, 11, Article 590108. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.590108

Morgan, B., Gulliford, L., & Kristjánsson, K. (2017). A new approach to measuring moral virtues: The Multi-Component Gratitude Measure. Personality and Individual Differences, 107(1), 179–189. https://doi.org/10.1016/j.paid.2016.11.044

McCullough, M. E., Emmons, R. A., & Tsang, J.-A. (2002). The grateful disposition: A conceptual and empirical topography. Journal of Personality and Social Psychology, 82(1), 112–127. https://doi.org/10.1037/0022-3514.82.1.112

Danksagung

Wir danken Julia Cecil für ihre wertvolle Unterstützung bei dieser Publikation.

• Matthias Hudecek, Lehrstuhl für Sozial-, Arbeits-, Organisations- und Wirtschaftspsychologie, Universität Regensburg, E-Mail:  matthias.hudecek@psychologie.uni-regensburg.de.

• Eva Lermer, Center for Leadership and People Management, Ludwig-Maximilians-Universität München, E-Mail: eva.lermer@psy.lmu.de und FOM Hochschule München

Der zur Validierung der deutschsprachigen Version des GQ-5-G verwendete Datensatz ist in einem öffentlich zugänglichen Online-Repository bei Open Science Framework unter https://osf.io/8v5ej/ zu finden.