Glück ist wie ein Schmetterling ?Zur Stabilität und Variabilität subjektiven Wohlbefindens
Michael Eid
Freie Universität Berlin
Glück ist wie ein Schmetterling … es kommt zu dir und fliegt davon … (Mouskouri)
Lerne nur das Glück ergreifen,
… denn das Glück ist immer da (Goethe)
1. Subjektives Wohlbefinden
2. Erfassung des Wohlbefindens
3. Stabilität und Variabilität des Wohlbefindens
4. Implikationen der Wohlbefindensforschung für die Psychometrie
5. Mischverteilungs-State-Trait-Modelle
6. Eine Anwendung: Wohlbefinden und Tagesereignisse
Glück ist wie ein Schmetterling ?Zur Stabilität und Variabilität subjektiven Wohlbefindens
Guidelines for National Indicators of SWB and Ill-being (Diener, 2005, signed by 48 international scientists)
Subjective well-being
• refers to all of the various types of evaluations ,
• both positive and negative,
• that people make of their lives.
Cognitive evaluations
• such as life satisfaction and work satisfaction, interest and engagement
Affective reactions to life events
• such as joy and sadness
Subjektives Wohlbefinden: State-Trait-Modell
Trait
Wohlbefindenslage
Set point
Messgelegenheitsspezifische
Abweichung
State 2 State 4
State 3State 1
☺ ☺
� �
Rahmenmodell zur Erfassung des SWB(Lischetzke und Eid, 2006)
Lebenszu-friedenheit
Emotion Stimmung
Komponente
Kognitiv Affektiv
Situative Abweichung
Habituell
Aktuell
Zeitlicher Bezug
Allgemein
Beruf
LebensbereicheFamilie
…Spezifisch
Strategien zur Erfassung des Wohlbefindens
1. Indirekte Erfassung: Längsschnittstudien
• Aggregationsansatz
* Stimmungslage:
Mittelwert wiederholt gemessenerStimmungszustände
* Messgelegenheitsspezifische Abweichung:
Abweichung zwischen Zustand und Stimmungslage
• Psychometrische Modelle
2. Direkte Erfassung
Fragebogen
Direkte Erfassung (Eid et al., 1999)
Interkorrelationen
-.04.31Trait
.72Zustand
AbweichungZustand
0204060
1 2 3 4 5
Per
cent Happy
(state)
0204060
-2 -1 0 1 2
Per
cent
Happy(dev)
Verteilungen: Gehobene Stimmung
Verteilungen: Gedrückte Stimmung
0
20
40
60
1 2 3 4 5
Per
cent Unhappy
(state)
0
20
40
-2 -1 0 1 2
Per
cent
Unhappy(dev)
Subjektives Wohlbefinden: Stabilität(Lucas, 2008)
Trait
Wohlbefindenslage
Set point
Messgelegenheitsspezifische
Abweichung
State 2 State 4
State 3State 1
☺ ☺
� �
• Hohe zeitliche Stabilität (Jahr-zu-Jahr-Stabilität: .50 - .60; 17 Jahre: .30)
• Zusammenhang zu Persönlichkeitsmerkmalen
(z.B. Extraversion, Neurotizismus, Verträglichkeit, Gewissenhaftigkeit)
• Erblichkeit: 40 – 50 %
Subjektives Wohlbefinden: Variabilität (Larsen & Prizmic-Larsen, 2008)
Trait
Wohlbefindenslage
Set point
Messgelegenheitsspezifische
Abweichung
State 2 State 4
State 3State 1
☺ ☺
� �
• Adaptation
Subjektives Wohlbefinden: Veränderung
Trait
Wohlbefindenslage
Set point
Messgelegenheitsspezifische
Abweichung
State 2 State 4
State 3State 1
☺ ☺
� �
• Set-Point-Veränderungen
(Diener, Lucas, Scollon, 2006)
Intraindividuelle Variabilität (Eid & Diener, 1999)
☺
�
☺
�
Person A
☺
�
☺
�
Person B
Resilienz und Wohlbefinden
State ☺
Trait
�
State☺
Trait
�
• Situation
• Person-Situations-Interaktion
Resilienz(Olson et al., 2003; Tugade & Fredrickson, 2004)
•Resistenz gegenüber Stress und
belastenden Ereignissen
•Fähigkeit, sich schnell von negativen
Ereignissen zu erholen
•Flexible Adaptation an negative
Ereignisse
Implikationen für die Psychometrie
Messung von
• stabilen Traiteinflüssen
• messgelegenheitsspezifischen
Einflüssen (Situationen, Interaktionen)
• Messfehlern
Modelle der Latent-State-Theorie(Steyer, Schmitt & Eid, 1999)
Berücksichtigung von latenterHeterogenität in bezug auf
• das Ausmass situationsbedingter
Variabilität
• den Einfluss situationaler Merkmale
Mischverteilungs-State-Trait-Modelle(Courvoisier, Eid & Nussbeck, 2007)
Latent-State-Trait-Modell
Trait 2Trait 1
Sit.1
1. MZP
W11 W21
☺
Sit.2
2. MZP
W12 W22
�
Sit.3
3. MZP
W13 W23
☺
Sit.4
4. MZP
W14 W24
�
☺
�
☺
�
.
..
.
Latent-State-Trait-Modell: Problem
W11 W21
1. MZP
W12 W22
2. MZP
W13 W23
3. MZP
W14 W24
4. MZP
Trait 1 Trait 2
Sit.1 Sit.2 Sit.3 Sit.4
Populationshomogenität
Modell gilt in gleicher
Weise für alle Personen
Varianzen der
Situations-Interaktions-
Variablen kennzeichnen
das Ausmass situations-
bedingter Variabilität
Einfluss von Ereignissen
auf situationsbedingte
Abweichungen
Erweiterung: Mischverteilungs-State-Trait-Modell
(latente)
Populationsheterogenität
W11 W21 W12 W22 W13 W23 W14 W24
Trait 1 Trait 2
Sit.1 Sit.2 Sit.3 Sit.4
Latente Klasse 1
W11 W21 W12 W22 W13 W23 W14 W24
Trait 1 Trait 2
Sit.1 Sit.2 Sit.3 Sit.4
Latente Klasse 2
Eine Anwendung: Wohlbefinden und Tagesereignisse
Stichprobe
N = 501
Design
4 Messgelegenheiten mit einem Zeitabstand von 3 Wochen
Variablen
Messung der Momentanstimmung mit den zwei Testhälften des
Mehrdimensionalen Befindlichkeitsfragebogens (Steyer et al., 1999)
Erfassung der Daily Hassles and Uplifts innerhalb der letzten 24 Stunden (nach Filipp et al., 1980)
Modellvergleiche
AIC
BIC Lo-Mendell-Rubin-Test Klassengrössen
1 Klasse
18522 18562 100 %
2 Klassen
18144 18207 p < .01 76 %, 24 %
3 Klassen
18135 18228 p = .07 73 %, 23 %, 4 %
Modellgüte (Mplus)
1-Klassenmodell χ2 = 55.48, df = 37, p = .03 RMSEA = .03 CFI = .99
Ergebnis: Zwei-Klassen-Lösung
Sit.4
W11 W21 W12 W22 W13 W23 W14 W24
Trait 1 Trait 2
Sit.1 Sit.2 Sit.3
Latente Klasse 1: 24 %
W11 W21 W12 W22 W13 W23 W14 W24
Trait 1 Trait 2
Sit.1 Sit.2 Sit.3 Sit.4
Latente Klasse 2: 76 %
Mittelwerte(Wertebereich: 4-20)
17.79 17.54
Varianzen0.720.72
0.78 Varianzen
9.92 Varianzen
Mittelwerte(Wertebereich: 4-20)
14.34 13.97
Varianzen
1.99 1.99
Zuordnungswahrscheinlichkeiten
Sit.4
W11 W21 W12 W22 W13 W23 W14 W24
Trait 1 Trait 2
Sit.1 Sit.2 Sit.3
Latente Klasse 1: 24 %
W11 W21 W12 W22 W13 W23 W14 W24
Trait 1 Trait 2
Sit.1 Sit.2 Sit.3 Sit.4
Latente Klasse 2: 76 %
.96
.04
Trefferquote (Reliabilität): Mittlere Zuordnungswahrscheinlichkeiten
Sit.4
W11 W21 W12 W22 W13 W23 W14 W24
Trait 1 Trait 2
Sit.1 Sit.2 Sit.3
Latente Klasse 1: 24 %
W11 W21 W12 W22 W13 W23 W14 W24
Trait 1 Trait 2
Sit.1 Sit.2 Sit.3 Sit.4
Latente Klasse 2: 76 %
.91
.98
Daily Hassles (H) and Uplifts (U)
Sit.4
W11 W21 W12 W22 W13 W23 W14 W24
Trait 1 Trait 2
Sit.1 Sit.2 Sit.3
H: Ich hatte Streit mit jemandem
H1
U: Ich habe ein gutes Gespräch geführt
U1 U2H2 H3 U3 H4 U4
H U
U1H1 H2 U2 H3 U3 H4 U4
Daily Hassles (H) and Uplifts (U): 1.MZPStandardisierte Regressionskoeffizienten
W11 W21
Sit.1
H1 U1
U1H1
W11 W21
Sit.1
H1 U1
U1H1
-.08.22**
-.29**.33**
Klasse 1: 25 %
R = .23
Klasse 2: 75 %
R = .44
Daily Hassles (H) and Uplifts (U): 1.MZPStandardisierte Regressionskoeffizienten
W11 W21
Sit.1
H1 U1
U1H1
W11 W21
Sit.1
H1 U1
U1H1
-.08.22**
-.29**.33**
Klasse 1: 25 %
R = .23
Hassles (Prozent)
Mittelwert: 8.23
Standardabweichung 6.67
Uplifts (Prozent)
Mittelwert 37.10
Standardabweichung: 13.06
Class 2: 75 %
R = .44
Hassles (Prozent)
Mittelwert: 16.06
Standardabweichung: 10.64
Uplifts (Prozent)
Mittelwert: 34.91
Standardabweichung: 14.33
Schlussfolgerungen
Wohlbefindensforschung
Psychometrie
Danke für Ihre Aufmerksamkeit!