Der Einfluss von Musik auf Intelligenz, Aufmerksamkeit und ...

Der Einfluss von Musik auf

Intelligenz, Aufmerksamkeit und Kreativität

Diplomarbeit

Zur Erlangung des akademischen Grades einer Magistra

an der Naturwissenschaftlichen Fakultät

der Karl-Franzens-Universität Graz

eingereicht von:

Wieser Mareike

Angefertigt am

Institut für Psychologie, Arbeitsbereich Allgemeine Psychologie

Betreuerin:

Priv.-Doz. Mag.rer.nat. Dr.phil. Annemarie Seither-Preisler

Arbeitsbereich Allgemeine Psychologie

Graz, August 2011

Diese Diplomarbeit wurde im Rahmen des vom deutschen Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten JEKI-Begleitforschungsprojektes AMSEL (www.am-sel.org) erstellt.

Die Arbeit wurde vom Dekanat der Naturwissenschaftlichen Fakultät der Karl-Franzens-Universität Graz durch ein Förderstipendium finanziell unterstützt.

II

Ehrenwörtliche Erklärung

Ich erkläre ehrenwörtlich, dass ich die vorliegende Arbeit selbstständig und ohne

fremde Hilfe verfasst, andere als die angegebenen Quellen nicht benutzt und die

den benutzten Quellen wörtlich oder inhaltlich entnommenen Stellen als solche

kenntlich gemacht habe. Ich habe diese Diplomarbeit bisher weder im In- noch im

Ausland in irgendeiner Form als Prüfungsarbeit vorgelegt.

Bärnbach, September 2011

III

Danksagung

Mein besonderer Dank gilt meiner Betreuerin Frau Priv.-Doz. Mag. Dr. Annemarie

Seither-Preisler, die mir immer freundlich und hilfsbereit zur Seite gestanden ist

und sich für dieses Projekt außerordentlich engagiert hat.

Eine große Hilfe und Motivation war Frau Mag. Silvia Höllmüller, die ich mit viel

Freude auf den Forschungsreisen begleiten durfte. Danke auch all jenen Kindern,

die an diesem Projekt geduldig und kreativ mitwirkten.

Ein großes Dankeschön auch dem Dekanat der Naturwissenschaftlichen Fakultät,

das mir die Forschungsreisen mit einem Förderstipendium ermöglicht hat.

Besonderen Dank möchte ich auch gegenüber meinen Eltern zum Ausdruck

bringen, die mir immer Vertrauen in meine Fähigkeiten schenken und mir den

nötigen Rückhalt geben. Für sein Verständnis und seine Unterstützung möchte ich

mich bei meinem Freund bedanken. Ebenso besten Dank an meine Freundinnen,

die immer für mich da sind.

IV

Zusammenfassung

Die vorliegende Untersuchung befasst sich mit den Auswirkungen von

Instrumentalunterricht auf kognitive Leistungen (Intelligenz, Aufmerksamkeit und

Kreativität) von Grundschulkindern. Als besondere Gruppe wurden Kinder mit

einer Aufmerksamkeits-/Hyperaktivitätsstörung (AD(H)S) bezüglich ihrer

kognitiven Leistungen untersucht. Zur Erfassung der Intelligenz wurde der Culture

Fair Intelligence Test (CFT, Weiß & Osterland 1992), zur Erfassung der

Aufmerksamkeit der computergestützte Continuous Attention Performance Test

(CAPT, Nubel, Starzacher und Grohmann 2006) und zur Erfassung der Kreativität

der Torrance Test of Creative Thinking (TTCT, Torrance 1974) durchgeführt. Zur

Erhebung von Verhaltensauffälligkeiten wurde die Checkliste für hyperkinetische

Störungen (DCL-HKS, Döpfner & Lehmkuhl 2000) und für zusätzliche

personenbezogene Informationen ein Eltern- und Schülerfragebogen, sowie bei

Vorliegen von AD(H)S ein selbst zusammengestellter AD(H)S-

Anamnesefragebogen, vorgegeben. Die Stichprobe bestand aus 76 SchülerInnen

aus Deutschland, die zum Messzeitpunkt die zweite oder dritte Grundschulklasse

besuchten. Für die Untersuchung wurden drei Subgruppen gebildet: (a) aktiv

musizierende SchülerInnen ohne schulischen Auffälligkeiten (N=28), (b) nicht

musizierende SchülerInnen ohne schulischen Auffälligkeiten (N=34) und (c)

SchülerInnen mit einer AD(H)S- Diagnose, die nicht aktiv musizierten (N=14).

Es zeigte sich kein signifikanter Unterschied zwischen den drei Gruppen

bezüglich des sozioökonomischen Status der Eltern und der Intelligenz der Kinder.

Bezüglich der Kreativität konnten Unterschiede zwischen den Gruppen hinsichtlich

der Skalen Originalität und Flexibilität festgestellt werden, wobei sich eine

V

Tendenz zu einer höheren Originalität der AD(H)S Gruppe gegenüber der intensiv

musizierenden Gruppe und der Standard-Gruppe zeigte. Im Aufmerksamkeitstest

(CAPT) ergaben sich signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen hinsichtlich

der Impulsivität. Hier zeigte die Standardgruppe, die nicht aktiv musizierte, mehr

Impulsivitätsfehler als die Gruppe der aktiv Musizierenden. Überraschenderweise

unterschieden sich die Kinder der AD(H)S- Gruppe nicht von den anderen beiden

Gruppen.

Korrelative Analysen zeigten, dass Kinder mit höheren Werten im Intelligenztest

auch im Aufmerksamkeitstest bessere Leistungen erbrachten und weniger visuelle

Impulsivitätsfehler machten. Des Weiteren korrelierten kreative Leistungen mit

bestimmten Aspekten der Aufmerksamkeit. Zudem korrelierte die Dauer des

Instrumentalspiels negativ mit der Anzahl der visuellen und auditiven

Impulsivitätsfehler, d.h. die Aufmerksamkeitsleistungen verbesserten sich mit dem

Ausmaß an musikalischer Praxis. Anhand der vorliegenden Ergebnisse lässt sich

ableiten, dass aktives Musizieren auf Aufmerksamkeitsleistungen einen positiven

Einfluss hat und Kinder mit AD(H)S sehr gute Ergebnisse in kreativen Leistungen

zeigen.

VI

Abstract

The current study investigates the effects of playing a musical instrument on

cognitive abilities, like intelligence, attention, and creativity. Additionally children

with Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (AD(H)D) were explored in terms of

their skills in these achievements. The required tests for the assessment of

cognitive abilities were the Culture Fair Intelligence Test (CFT, Weiß & Osterland

1992), a computerized Continuous Attention Performance Test (CAPT, Nubel,

Starzacher and Grohmann 2006) and the Torrance Test of Creative Thinking

(TTCT, Torrance 1974). For further investigations the checklist for the attention

deficit/-hyperactivity disorder (DCL-HKS, Döpfner & Lehmkuhl 2000), a

questionnaire for parents and students, and in case of AD(H)D a custom-made

questionnaire for case history were given. The sample consisted of 76 students

from Germany who attended second and third grade. The sample was divided into

three subgroups: (a) children without academic difficulties playing a musical

instrument (N= 28), (b) children without academic difficulties, not playing a musical

instrument (N= 34) and (c) children with AD(H)D, not playing a musical instrument

(N= 14).

There was no evidence for differences in socioeconomic status or intelligence

between the three groups. Results of creative performance indicated that the three

groups differed in originality and flexibility, with a tendency of the AD(H)D group to

score higher than the music and the control group. Results also indicated that

children who did not play a musical instrument made more impulsivity mistakes

than children who played a musical instrument. Surprisingly, the children with the

diagnosis AD(H)D did not differ from the other two groups.

VII

Correlation analyses revealed that children who scored high in the intelligence test

also exhibited a better performance in the visual impulsivity computerized attention

test, showing that reactive performance is related to some areas of attention. In

addition, the months of playing a musical instrument correlated negatively with the

number of visual and auditory impulsivity mistakes, thus showing that this aspect

depends on the amount of musical practice. The results of the present study allow

the conclusion that actively playing a musical instrument has a positive influence

on attention. Moreover, they suggest that children with AD(H)D have specific skills

in creative expression.

VIII

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung .......................................................................................................... 1

2 Theoretische Grundlagen ................................................................................ 4

2.1 Intelligenz .................................................................................................. 4

2.1.1 Das Intelligenzmodell von Spearman ............................................. 4

2.1.2 Das Intelligenzmodell von Burt und Vernon .................................... 5

2.1.3 Das Intelligenzmodell von Thurstone .............................................. 5

2.1.4 Das Intelligenzmodell von Catell ..................................................... 6

2.1.5 Das Intelligenzmodell von Guilford ................................................. 6

2.1.6 Das Berliner Intelligenzstrukturmodell ............................................ 8

2.1.7 Intelligenz und Musik ...................................................................... 9

2.2 Aufmerksamkeit ....................................................................................... 11

2.2.1 Modelle früher und später Selektion ............................................. 12

2.2.2 Modelle der unspezifischen und spezifischen Kapazität ............... 13

2.2.3 Mehrdimensionale Modelle ........................................................... 14

2.2.4 AD(H)S- Epidemiologie und Symptome ....................................... 15

2.2.5 AD(H)S und ihre Ätiologie............................................................. 20

2.2.6 AD(H)S und ihre Komorbiditäten .................................................. 22

2.2.7 AD(H)S und ihre Behandlung ....................................................... 23

2.2.8 Aufmerksamkeitsleistungen und Musik ........................................ 26

2.3 Kreativität ................................................................................................ 28

2.3.1 Der kreative Prozess .................................................................... 29

2.3.2 Der kreative Mensch ..................................................................... 30

2.3.3 Kreativität und ihr Umfeld ............................................................. 31

IX

2.3.4 Das kreative Produkt .................................................................... 32

2.3.5 Kreativität und Musik .................................................................... 33

2.3.6 Kreativität und AD(H)S ................................................................. 33

3 Fragestellungen und Hypothesen ................................................................ 36

3.1 Unterschiedshypothesen ......................................................................... 36

3.2 Zusammenhangshypothesen .................................................................. 37

4 Methode .......................................................................................................... 38

4.1 Untersuchungsplanung ............................................................................ 39

4.1.1 Untersuchungsdesign ................................................................... 40

4.2 Geplante Stichprobe ................................................................................ 40

4.2.1 Stichprobe der vorliegenden Untersuchung ................................. 42

4.3 Untersuchungsmaterial ............................................................................ 43

4.3.1 Culture Fair Intelligence Test (CFT) ............................................. 43

4.3.2 Culture Fair Intelligence Test 20-R ............................................... 46

4.3.3 Torrance Test of Creative Thinking (TTCT) .................................. 48

4.3.4 Continuous Attention Performance Test (CAPT) .......................... 49

4.3.5 Diagnose–Checkliste für hyperkinetische Störungen (DCL-HKS) 51

4.3.6 Elternfragebogen .......................................................................... 52

4.3.7 Schülerfragebogen ....................................................................... 54

4.3.8 Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von AD(H)S-Kindern ... 54

4.3.9 Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von LRS - Kindern....... 55

4.3.10 Sozialindex ................................................................................... 55

4.4 Untersuchungsablauf ............................................................................... 56

4.5 Datenaufbereitung ................................................................................... 58

5 Ergebnisse ...................................................................................................... 60

X

5.1 Überprüfung der Voraussetzungen ......................................................... 60

5.1.1 Ausschluss von Versuchspersonen .............................................. 60

5.1.2 Überprüfung der Alters- und Klassenverteilung ............................ 61

5.1.3 Überprüfung der Normalverteilungen ........................................... 61

5.1.4 Überprüfung von möglichen konfundierenden Variablen .............. 62

5.2 Überprüfung der kognitiven Variable Intelligenz ...................................... 62

5.3 Überprüfung der kognitiven Variable Kreativität ...................................... 63

5.4 Beurteilung der Kinder durch die Eltern bezüglich Aufmerksamkeit,

Hyperaktivität und Impulsivität ................................................................. 66

5.5 Vergleich der Aufmerksamkeitsleistungen zwischen den Gruppen ......... 67

5.6 Aufmerksamkeitsleistungen und kognitive Tests ..................................... 69

5.7 Dauer des Instrumentalspiels .................................................................. 70

6 Diskussion ...................................................................................................... 71

6.1 Einfluss von aktivem Musizieren ............................................................. 71

6.2 Limitationen ............................................................................................. 79

6.3 Ausblick ................................................................................................... 79

7 Literaturverzeichnis ....................................................................................... 81

8 Anhang A: Fragebögen ................................................................................. 87

8.1 Elternfragebogen allgemein ..................................................................... 87

8.2 Elternfragebogen Freizeitverhalten und musikalische Aktivitäten .......... 101

8.3 Schülerfragebogen ................................................................................ 112

8.4 Sozialindex ............................................................................................ 122

8.5 Anamnese- Fragebogen zu AD(H)S ...................................................... 123

8.6 CFT 1 .................................................................................................... 151

8.7 TTCT ..................................................................................................... 164

XI

9 Anhang B: Statistische Berechnungen ...................................................... 167

9.1 Überprüfung der Klassen- und Altersverteilung ..................................... 167

9.2 Normalverteilungsprüfung ..................................................................... 170

9.3 Überprüfung möglicher konfundierender Variablen ............................... 176

9.4 Überprüfung der Hypothesen ................................................................ 182

9.4.1 Überprüfung der Hypothese 1 .................................................... 182





9.4.6 Angaben der AD(H)S Subgruppe im Anamnesefragebogen ...... 209

10 Abkürzungsverzeichnis ............................................................................... 212

Einleitung

1

1 Einleitung

Musik ist für viele ein ständiger Wegbegleiter durch alle Lebensabschnitte. Sie

kann berühren, mit Glück und Trauer erfüllen, Erinnerungen wieder ins

Bewusstsein rufen, aufwühlen, besänftigen. Musik kann wütend oder aggressiv

machen. Es steht außer Zweifel, dass Musik eine emotionale Wirkung auf

Menschen hat, dass sie Stimmungsüberträger ist. Sie kann - hält man sich das

Bild der Massen von Festivalbesuchern vor Augen - große Menschenmengen

zugleich emotional berühren und mobilisieren.

Wie weit reicht der Einfluss der Musik, ist ihre Wirkung mehr und nachhaltiger

als nur das flüchtige Erzeugen von Euphorie? Gehen die Spuren von

musikalischer Betätigung tiefer? Hat Musik Einfluss, ja möglicherweise sogar

messbaren positiven Einfluss auf die menschliche Entwicklung? Diesen Fragen

wird die vorliegende Diplomarbeit nachgehen.

Oft werden Überlegungen angestellt, ob man Kinder, wenn man ihre

musikalische Ausbildung fördert, auch in anderen Bereichen, wie Intelligenz,

Aufmerksamkeit oder Kreativität stärkt. Dies wirft die Frage auf, auf welche Weise

man solche Wirkungen gezielt hervorrufen und wissenschaftlich fundiert

untersuchen kann.

Dahinter steht nicht selten das Bemühen um eine Art Erfolgsrezept für

scheinbar müheloses Lernen, das man sich von der Wissenschaft erhofft. Es wäre

doch einfach und verlockend, nur ein wenig Musik zu hören und dann plötzlich zu

höheren Leistungen fähig zu sein. Ja, wer möchte nicht gerne etwas lernen ohne

sich anstrengen zu müssen?

Einleitung

2

Es ist also nicht überraschend, dass eine im Jahr 2008 erschienene Studie

über eine Steigerung der Intelligenz durch Musik geradezu für einen Knalleffekt

sorgte. Der in der Studie beschriebene Effekt wurde als “Mozart-Effekt“ weltweit

bekannt. Behauptet wurde nicht weniger als dass sich bereits das zehnminütige

Hören einer Mozart-Sonate (KV 448) positiv auf die Intelligenz auswirkt (Jäncke,

2008).

Rauscher, Shaw und Ky (1993) ließen dafür 36 Studierende einen Abschnitt

aus einer Mozart- Sonate (für 2 Klaviere, D-Moll, K448) sowie ein Musikstück aus

einer Entspannungs-CD für die Dauer von zehn Minuten hören, danach folgte eine

Ruhephase. Nach jeder von drei Bedingungen (Mozart, Entspannungsmusik,

Stille) hatten die Studierenden eine räumliche Aufgabe anhand der Stanford Binet

Skala für Intelligenz zu lösen. Es zeigte sich, dass jene Studierende, welche die

Mozart-Sonate gehört hatten im Vergleich zu jenen unter der Bedingung

Entspannungsmusik (mittlerer IQ-Wert: 110) und dem Ruhezustand (mittlerer IQ-

Wert: 110) einen signifikant höheren Intelligenzwert erreichten (mittlerer IQ-Wert:

119). Dies forderte natürlich weitere wissenschaftliche Studien heraus.

Einige WissenschaftlerInnen taten bzw. tun diese Ergebnisse als

wissenschaftliche Legende ab, wohl auch, weil man den oben geschilderten Effekt

wegen seines Unterhaltungswertes häufig in populärwissenschaftlichen Zeitungen

zitierte. So wurde im Laufe der Zeit der ursprünglich seriösen Studie einiges

hinzugefügt bzw. wurden nicht haltbare Verallgemeinerungen vorgenommen.

Dies lag wohl auch daran, dass es zu diesem Zeitpunkt erst wenige weitere

Studien zu dem Thema gab, die ein differenzierteres Bild ermöglicht hätten

(BMBF, 2006). Hier sei auf die Studie von Bangerter und Heath (2004) über die

Wirkung des Hörens von Musik auf die kognitive Entwicklung verwiesen.

Einleitung

3

Wesentlich zur Überprüfung des Mozart-Effekts hat der Neuropsychologe Lutz

Jäncke beigetragen, der diese These näher untersuchte. Er konnte zwar keinen

spezifischen Effekt durch kurzzeitiges Hören von Mozartmusik feststellen, aber

Effekte durch Ruhe- und Entspannungsübungen nachweisen. Zusätzlich konnte

eine Wirkung anderer akustischer Ereignisse, welche als angenehm

empfundenen wurden, nachgewiesen werden. So zeigten sich eine Wirkung

bestimmter positiv erlebter Stimuli auf die Stimmung und das Lösen räumlicher

Aufgaben (Jäncke, 2008).

Inwieweit trifft es nun tatsächlich zu, dass Musik kognitive Leistungen steigern

kann? Ist dies nur kurzzeitig oder möglicherweise auch längerfristig möglich? Wie

wirkt sich aktives Musizieren, von dem eine stärkere Wirkung im Vergleich zum

rein passiven Hören erwartet wird, aus? Sind Kinder besonders sensibel für

auditives Lernen und treten bei ihnen Transfereffekte in verschiedene kognitive

Domänen (Aufmerksamkeit, Intelligenz, Kreativität) auf?

In der vorliegenden Arbeit wurde versucht, auf diese Thematik näher

einzugehen.

Theoretische Grundlagen

4

2 Theoretische Grundlagen

In den folgenden Kapiteln wird auf die wichtigsten Grundlagen zu Intelligenz,

Aufmerksamkeit und Kreativität und deren Verknüpfungen untereinander näher

eingegangen.

2.1 Intelligenz

Es gibt viele verschiedene Definitionen von Intelligenz und ihren Merkmalen

und es wird immer wieder versucht, diese in ihrer Ganzheit zu erfassen. Intelligenz

wird nach Wechsler (1964) folgendermaßen definiert: „Intelligenz ist die

zusammengesetzte oder globale Fähigkeit des Individuums, zweckvoll zu handeln,

vernünftig zu denken und sich mit seiner Umgebung wirkungsvoll

auseinanderzusetzen“ (Wechsler, 1964, zitiert nach Neubauer, 2003).

Nach Boring (1923, zitiert nach Neubauer, 2003) ist Intelligenz das, “ was der

Intelligenztest misst.“

Es gibt keine eindeutige Begriffserklärung sondern viele verschiedene Modelle,

auf die im Überblick nachfolgend eingegangen wird.

2.1.1 Das Intelligenzmodell von Spearman

Spearman (1904) geht von einem 2-Faktoren-Modell aus (siehe Abbildung

1) Er unterscheidet zwischen „general intelligence“ (g) und einem „specfic

factor“(s), deren Korrelationen immer durch g bedingt werden. Dieses Modell wird

als Strukturmodell definiert (zit. n. Neubauer, 2003).


5

Abbildung 1: Zwei-Faktoren-Theorie der Intelligenz nach Spearman (1904, aus Hofstätter,1980, S.190)

2.1.2 Das Intelligenzmodell von Burt und Vernon

Burt (1949) und Vernon (1950, 1965) gehen von einem Gruppenfaktoren-

Modell aus, das eine hierarchische Ordnung der Intelligenzfaktoren beinhaltet. Im

unteren Bereich des Modells stehen die spezifische Untergruppenfaktoren (minor

group factors), die mit breiteren Hauptgruppenfaktoren (major group factors)

erweitert werden, wobei an oberster Stelle der Hierarchie g als allgemeine

Intelligenz steht (zit. n. Neubauer, 2003).

2.1.3 Das Intelligenzmodell von Thurstone

Thurstone (1938) konnte in seinen Analysen zur Intelligenz die Annahme

eines general factor nicht unterstützen und konzipierte daraufhin eine multiple

Faktorenanalyse. Diese ging von sieben unabhängigen Faktoren (primary mental

abilities) aus, welche sich laut Spearman in folgende Gruppen gliederten:

1. Erkennen von Definitionen von Wörtern (verbal comprehension)

2. schnelle Wortproduktion (word fluency)


6

3. Rechnen, mathematische Problemlösungen (number)

4. gedankliches Rotieren von Bildern oder Objekten (space)

5. Wörter, Bilder oder Nummernfolge erlernen (memory)

6. schnelles Erkennen von Stimuli (perceptual speed)

7. Ähnlichkeiten bzw. Lösungen finden (induction)

Diese primary mental abilities beeinflussen in unterschiedlichen

Zusammensetzungen die Testleistungen in verschiedenen Aufgaben (zit. n.

Neubauer, 2003).

2.1.4 Das Intelligenzmodell von Catell

Catell (1943, 1963) postulierte zwei Hauptfaktoren, den Generalfaktor fluide

Intelligenz (gf) und den Generalfaktor kristalline Intelligenz (gc). Die fluide

Intelligenz betrifft die Fähigkeit, sich neuen Situationen und Problemen

anzupassen, während die kristalline Intelligenz Kenntnisse und Wissensinhalte

betrifft, welche bereits erlernt wurden. Auch dieses Modell zählt zu den

Gruppenfaktorenmodellen bzw. den hierarchischen Modellen (zit. n. Sternberg,

2000). Dieses Modell ist für die vorliegende Studie besonders von Bedeutung, da

hier die fluide Intelligenz getestet wird.

2.1.5 Das Intelligenzmodell von Guilford

Guilford (1967) erstellte ein Modell, welches auf theoretischen Analysen

und faktorenanalytischen Befunden beruht. Hier lassen sich Intelligenzaspekte in

drei Variablen aufteilen (Eberwein, 1996).

1. Operationen: Kognition (Erkennen), Gedächtnis, konvergente

Produktion, divergente Produktion und Evaluation.


7

2. Produkte: Einheiten, Klassen, Beziehungen, Systeme, Transformationen

und Implikationen.

3. Inhalte: Figurale, symbolische, semantische und verhaltensbezogene

(verhaltensmäßige) Inhalte.

Guilford entwickelte, wie in Abbildung 2 gezeigt, ein S-O-R Modell

(Stimulus, Operation, Response) mit drei Variablen: Input-, Operations- und

Output- Variablen (Neubauer, 2003). Dies ergibt einen Würfel mit 5 x 6 x 4 = 120

Zellen, die eigenständig und als separate Fähigkeiten erklärt werden können.

Guilford und Hoepfner (1976, zitiert nach Eberwein, 1996) sehen ungefähr 100

davon als wissenschaftlich bestätigt an.

Abbildung 2: Guilfords Strukturmodell der Intelligenz (Funke, 2000)


8

2.1.6 Das Berliner Intelligenzstrukturmodell

Das Berliner Intelligenzstrukturmodell (Jäger, 1972) beschreibt sechs

Hauptfaktoren der Intelligenz, die sich durch Faktorenanalysen

herauskristallisierten. Diese Hauptfaktoren wurden in entsprechende

Komponenten nach einer hierarchischen Struktur aufgeteilt, die sich in folgende

Faktoren unterteilen:

1. Anschauungsgebundenes Denken

2. Einfallsreichtum und Produktivität

3. Konzentrationskraft und Tempo-Motivation (speziell bei einfach

strukturierten Aufgaben)

4. Verarbeitungskapazität, formallogisches Denken und

Urteilsfähigkeit

5. Zahlengebundenes Denken

6. Sprachgebundenes Denken

Zusammenfassend kann zu den verschiedenen Intelligenzmodellen gesagt

werden, dass deren bedeutendster Unterschied in der Beurteilung des

Generalfaktors liegt. Dieser erscheint bei manchen Modellen als tragend, bei

anderen Modellen (z.B.: Thurstone) hingegen als nicht notwendig. Allerdings gibt

es auch eine Gemeinsamkeit zwischen verschiedenen Ansätzen: so gibt es auch

bei Thurstone einen Faktor zweiter Ordnung, welcher als allgemeine Fähigkeit

bezeichnet wird (zit.n. Eberwein, 1991).

Jäger erklärte schon im Jahre 1973 (S.172):

„Eine Integration der verschiedenen Forschungsrichtungen steht (...) noch

in den Anfängen und von einer tragfähigen allgemeinen Theorie des intelligenten

Verhaltens sind wir noch weit entfernt" (zit.n. Eberwein, 1991).


9

2.1.7 Intelligenz und Musik

In der Zeitschrift Nature wurde eine Studie von Gardiner, Fox, Knowles und

Jeffrey (1996) veröffentlicht, in der an zwei Schulen je zwei Schulklassen

untersucht wurden. Über sechs Monate hinweg erhielten zwei Versuchsgruppen

ein Musiktraining nach der Kodaly-Methode, die auch die Wahrnehmungs- sowie

Konzentrationsleistung schulen soll. Diese Methode umfasst ein komplexes

Programm bestehend aus Singen und Intonation, Hören, Notation und visuelle

Darstellung. Die Kinder wurden per Zufall den vier Versuchsgruppen (2

Versuchsgruppen: Kodaly- Methode, 2 Kontrollgruppen: Standardunterricht)

zugeteilt. Im Längsschnittdesign konnten in den Versuchsgruppen wesentliche

Leistungsverbesserungen beobachtet werden. Insbesondere verbesserten sich die

Rechen- und Leseleistungen der Kinder eindeutig (zit.n. Jäncke, 2008).

In der so genannten Bastian-Studie (Bastian, 2001) wurde untersucht, ob

aktives Musizieren zu einer Intelligenzsteigerung beitragen kann. Die zwei

getesteten Schülergruppen (mit und ohne erweiterte Musikerziehung) entwickelten

sich anfangs nicht unterschiedlich hinsichtlich ihrer IQ- Mittelwerte. Deutlicher fiel

der Vergleich allerdings nach fünf Jahren Schulzeit aus. Hier konnte bei Kindern

mit erweitertem Musikunterricht ein signifikanter IQ- Zuwachs festgestellt werden.

Auch bei sozial benachteiligten Kindern und bei Kindern mit kognitiven

Schwierigkeiten zeigten sich Langzeit-Fördereffekte. Bei Kindern, die bereits zu

Beginn der Studie einen überdurchschnittlichen IQ- Wert zeigten, steigerte sich

der IQ-Wert mit dem Instrumental- und Ensemblespiel weiter.

Rauscher et al. (1997) untersuchten 4-Jährige über einen Zeitraum von 6-8

Monaten, um festzustellen, ob sich die räumliche Verarbeitungsleistung durch

Klavierunterricht verbessert. Die Experimentalgruppe erhielt ein- bis zweimal pro


10

Woche ein zehnminütiges Klaviertraining, während die Kontrollgruppe am

Computer spielte, wobei das präsentierte Material der Förderung der Lese- und

Rechenfähigkeit dienen sollte. Jene Kinder, die das Klaviertraining absolvierten,

erreichten signifikant höhere Werte in den räumlichen Funktionen als jene Kinder,

die mit dem Computerprogramm arbeiteten. Die Autoren brachten ihre Ergebnisse

in Zusammenhang mit dem bereits zitierten Mozart-Effekt und wiesen auf die

Verbesserung der räumlichen Orientierungsfunktionen hin (Jäncke, 2008).

Schellenberg (2004) publizierte eine Längsschnittstudie, in der es galt, die

Kritik an früheren Querschnittstudien bezüglich der Unangemessenheit der

verwendeten Kontrollgruppen zu umgehen. Dazu wurden insgesamt 144 Kinder in

vier Versuchsgruppen per Zufall aufgeteilt. Zwei davon durften ein Jahr lang einen

Klavier- oder Gesangsunterricht besuchen, eine Gruppe nahm

Schauspielunterricht und einer Gruppe wurde kein weiterführender Unterricht

erteilt. Alle Gruppen mussten sich einem Standard- Intelligenztest und einem Test

zur sozialen Kompetenz unterziehen. Alle Versuchspersonen wiesen nach einem

Jahr eine statistisch höhere Intelligenzleistung auf, was aufgrund der

Alterszunahme zu erklären ist. Allerdings zeigten jene Kinder, welche den

Musikunterricht (Klavier und Gesang) besuchten, einen höheren Anstieg der

Intelligenzleistungen als die Schauspielgruppe und die Versuchsgruppe ohne

zusätzlichen Unterricht. Die Kinder der Musikgruppe zeigten einen

durchschnittlichen IQ-Anstieg von rund 7 Punkten, während die anderen

Versuchsgruppen nur einen Anstieg von rund 4 Punkten aufwiesen. Bezüglich der

sozialen Kompetenz profitierte besonders die Schauspielgruppe, die eine

Reduktion von ungünstigen sozialen Verhaltensweisen zeigte (z.B.: Reduktion von

Hyperaktivität, Angst, Aggression etc.; Jäncke, 2008).


11

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Musik einen positiven

Einfluss auf Intelligenzleistungen haben kann.

2.2 Aufmerksamkeit

In der Aufmerksamkeitsforschung entwickelte die Psychologie eine Reihe

von Modellvorstellungen und Theorien. Diese gingen aus verschiedenen

Bereichen, wie der introspektiven Psychologie, der experimentell allgemeinen

Psychologie, der Neuropsychologie und der differentiellen Psychologie hervor

(Schweizer 2006).

Van der Heijden (2004) postuliert zwei Richtungen der

Aufmerksamkeitspsychologie, die der introspektiven Aufmerksamkeit um 1900 und

eine „moderne“ Richtung ab den 1950er Jahren, welche sich auf den

Informationsverarbeitungsansatz konzentriert. Die frühe

Aufmerksamkeitspsychologie bezog sich auf Introspektion und führte

Aufmerksamkeit auf das Selbst, den Willen oder das Bewusstsein zurück.

Die „moderne“ Psychologie erklärt die Aufmerksamkeit mittels

Subsystemen, welche der Bildung von Repräsentationen, deren Speicherung und

Übertragung dienen.

Neumann versuchte 1996, die „moderne“ Aufmerksamkeitspsychologie in vier

Phasen einzuteilen:

Broadbents (1958) Filtermodell war wegweisend für die erste Phase. Diese betont

die begrenzte Kapazität sensorischer Übertragungskanäle und die Notwendigkeit

einer sinnvollen Selektion als Mechanismus zur Reduzierung des

Informationsflusses.


12

Die zweite Phase wird durch Kahnemanns (1973) Konzept der unspezifischen

Kapazität definiert, wobei Kapazität als begrenzte kognitive Ressource („Vorrat“)

verstanden wird, die durch Selektionsprozesse verteilt wird.

Die dritte Phase bezieht sich auf multiple, spezifische Ressourcen, besonderes

Interesse galt der der Differenzierbarkeit von Ressourcen (Wickens, 1980; Navon

& Gopher, 1979).

In der vierten Phase wird wieder Bezug auf die erste Phase genommen, allerdings

wird näher auf die Idee der Selektions-, sowie Integrationsfunktion eingegangen.

Im folgenden Abschnitt 2.2.1 werden verschiedene Modelle der Aufmerksamkeit

näher vorgestellt.

2.2.1 Modelle früher und später Selektion

Zu den Modellen der frühen Selektion gehört das Filtermodell von Broadbent

(1958), sowie das Attenuator-Modell von Treisman (1964), welche auf der

experimentellen Untersuchung des Cocktail-Party-Phänomens basieren (Cherry

1953; Moray 1959; zitiert nach Schweizer 2006). Das Cocktail-Party-Phänomen

beruht auf zwei aufmerksamkeitspsychologischen Beobachtungen. Zum einen

konzentriert man sich in einer Umgebung mit vielen gleichzeitigen SprecherInnen

in der Regel auf die Stimme der GesprächspartnerIn, zum anderen reagiert man

auf die Erwähnung des eigenen Namens, und zwar auch dann, wenn dieser von

einer zunächst nicht beachteten Person in akustischer Reichweite ausgesprochen

wird. Aus diesem Verhalten wurde geschlossen, dass Informationen auf

verschiedenen Stufen verarbeitet werden. Auf einer frühen Stufe, auf der

elementare physikalische Eigenschaften (Tonhöhe, Ort etc.) erfasst werden,

können noch mehrere Nachrichten gleichzeitig verarbeitet werden. Auf einer

späteren Stufe, auf der die Nachricht nach ihrem semantischen Gehalt analysiert


13

wird, kann hingegen zu einem bestimmten Zeitpunkt nur noch eine Nachricht

verarbeitet werden (Lund, 2001).

Das Abschwächungsmodell („attentuator model“) von Treisman (1964)

beschreibt einen hypothetischen Filter, der unbeachtete Information nicht komplett

eliminiert, sondern nur dämpft. Dabei sollen lexikalische Einheiten aktiviert

werden, welche je nach Bedeutung unterschiedliche Aktivierungsschwellen

aufweisen und Informationen einer früheren Verarbeitungsstufe auswählen oder

hemmen.

Im Gegensatz zum Abschwächungsmodell lokalisieren Deutsch und

Deutsch (1963) die Informationsverarbeitung erst auf einer späteren Stufe. Alle

Informationen werden zunächst unselektiv aufgenommen, äquivalent analysiert,

ohne Begrenzung erkannt und kategorisiert. Bei diesem Modell wird von

semantischen Eigenschaften ausgegangen, die begrenzte selektive Verarbeitung

erfolgt erst bei Eintritt der Information in das Bewusstsein, das Gedächtnis oder in

Output-Prozessen. Es wird angenommen, dass man nur auf einen von mehreren

Reizen eine Reaktion initiieren kann, dementsprechend wird bei Output-Prozessen

der wichtigste herausgefiltert.

2.2.2 Modelle der unspezifischen und spezifischen Kapazität

Kahneman (1973) ging von einer begrenzten, unspezifischen

Verarbeitungskapazität aus, welche durch einen zentralen Prozessor auf mehrere

Aufgaben verteilt werden kann, für welche Aufmerksamkeit notwendig ist.

Kahneman spricht von einer parallelen Verarbeitung, deren Kapazität sich mit dem

Grad der aktuellen physiologischen Aktivierung („arousal“) ändert. Bei der

mentalen Anstrengung („effort“) für eine bestimmte Aufgabe werden

Anforderungen, Schwierigkeit, der Grad der Übung, Intention und bisherige


14

Lernerfahrungen berücksichtigt und in die Aufmerksamkeitssteuerung mit

einbezogen (zit.n. Schweizer, 2006).

Norman und Bobrow postulierten 1975 ebenso eine begrenzte Kapazität

der Aufmerksamkeit, welche zentral kontrolliert wird. In diesem Modell wird

zwischen kapazitätsbegrenzten („ressource-limited“) und datenbegrenzten („data-

limited“) Prozessen unterschieden. Wenn die Aufmerksamkeit von der aktuellen

Verarbeitungskapazität abhängt, wird dies als “ressource-limited“ bezeichnet. Ist

jedoch die Informationsqualität selbst unzureichend, so sprechen Norman und

Bobrow von „data-limitation“.

Bei den Modellen der spezifischen Kapazität sind die Modelle von Allports

(1980) und Navon und Gopher (1979) zu nennen. Allports (1980) geht davon aus,

dass die Aufmerksamkeit von einer Reihe von spezialisierten

Verarbeitungsmodulen abhängt. Diese Module sind kapazitätsbegrenzt und bei

gleichzeitiger Beanspruchung, die dieselben Ressourcen erfordert, kommt es zu

einer Interferenz.

Navon und Gopher (1979) postulierten ein Modell multipler Ressourcen,

wobei diverse mentale Ressourcen unterschieden werden. Ähnlich wie in der

Theorie von Allports wird eine begrenzte Kapazität von Ressourcen angenommen,

wobei eine Aufgabe bei Defiziten einer bestimmten Ressource auch von

anderen Ressourcen unterstützt werden kann.

2.2.3 Mehrdimensionale Modelle

In der Wissenschaft gibt es viele AutorInnen, die der Meinung sind, dass

Aufmerksamkeit sich nicht durch ein eindimensionales Konzept erklären lässt. Sie

weisen daher auf eine Mehrdimensionalität der Aufmerksamkeit hin. Es gibt eine

große Anzahl an diversen Modellen zu Aufmerksamkeitskomponenten aus


15

neuropsychologischer und handlungsorientierter Sicht, sowie aus der Perspektive

des Arbeitsgedächtnisses, auf die in der vorliegenden Untersuchung aufgrund der

großen Bandbreite nicht weiter eingegangen werden kann (z.B.: Posner und Boies

1971, Posner und Rafal 1987, Neumann 1992; Cohen 1993; van Zomeren u.

Brouwer 1994; Coull 1998; Mirsky et al.1999; Sturm u. Zimmermann 2000; zit.n.

Schweizer 2006).

2.2.4 AD(H)S- Epidemiologie und Symptome

In diesem Abschnitt wird näher auf das Aufmerksamkeits-Defizit-

(Hyperaktivitäts-)Syndrom (AD(H)S) eingegangen, da ein Teil der in dieser Studie

getesteten Kinder von dieser Störung betroffen war. Dieses Syndrom hat in der

Forschung in den letzten Jahren stetig an Beachtung zugenommen. Welche

Ursachen zu diesem Syndrom führen, ist nicht eindeutig geklärt, die

wissenschaftlichen Meinungen gehen diesbezüglich auseinander (Brugger 2006).

Die Begriffe zur Umschreibung der Aufmerksamkeits-

/Hyperaktivitätsstörung wechselten im Laufe der Jahre stetig ihre Namen. Im

deutschsprachigen Raum wird manchmal die Bezeichnung „Hyperkinetische

Störung“ verwendet und in der Medizin die etwas urtümliche Bezeichnung

„Minimale Cerebrale Dysfunktion“ (MCD).

Die Kurzform ADS steht für Aufmerksamkeitsdefizit-Störung und ist von

ADD (Attention-Deficit-Disorder) aus dem angloamerikanischen Raum

übernommen worden. Es bestehen zwei unterschiedliche Formen der

Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung. Zum einen ohne Hyperaktivität

(ADS) und zum anderen mit Hyperaktivität (ADHS; Geißler, 2008).

In den medizinischen Manualen des ICD - 10 (WHO, 1999) sowie des

DSM-IV (APA, 1994) wird AD(H)S heute als Syndrom definiert, das charakterisiert


16

ist durch Einschränkungen und eine dem Entwicklungsalter nicht entsprechende

Ausprägung von Unaufmerksamkeit, Impulsivität und Hyperaktivität, welche

bereits im Kindesalter beginnt.

Mit einer Prävalenz von 3-5% gehört AD(H)S zu den häufigsten Kinder- und

jugendpsychiatrischen Störungen, de facto wird keine andere Diagnose im Kindes-

und Jugendalter so häufig gestellt (Barkley et al., 2001). Damit ist dieses

Syndrom, welches mit einem hohen Risiko an psychiatrischer Komorbidität

einhergeht, von weitaus größerer Bedeutung als bis dato angenommen. Die

defizitäre Steuerungsfähigkeit von Impulsen und Emotionen kann zu schulischen

und sozialen Problemen führen (Brugger, 2006; Sobanski & Alm, 2004). In Tabelle

1 werden nachfolgend die Symptomkriterien der hyperkinetischen Störung nach

ICD – 10 und AD(H)S nach DSM – IV – TR näher erläutert.

Tabelle 1: Symptomkriterien der hyperkinetischen Störung nach ICD-10 (Forschungskriterien) und von AD(H)S nach DSM-IV-TR (Döpfner et al.2009), {Im DSM-IV-TR unter Hyperaktivität subsumiert.}; { } = nur DSM-IV; [ ] = nur ICD-10

A. Unaufmerksamkeit

1. Beachtet häufig Einzelheiten nicht oder macht Flüchtigkeitsfehler bei den

Schularbeiten, bei der Arbeit oder bei anderen Tätigkeiten.

2. Hat oft Schwierigkeiten, längere Zeit die Aufmerksamkeit bei Aufgaben

oder Spielen aufrechtzuerhalten.

3. Scheint häufig nicht zuzuhören, wenn andere ihn ansprechen.

4. Führt häufig Anweisungen anderer nicht vollständig durch und kann

Schularbeiten, andere Arbeiten oder Pflichten am Arbeitsplatz nicht zu


17

Ende bringen (nicht aufgrund von oppositionellem Verhalten oder

Verständnisschwierigkeiten).

5. Hat häufig Schwierigkeiten, Aufgaben und Aktivitäten zu organisieren.

6. Vermeidet häufig, hat eine Abneigung gegen oder beschäftigt sich häufig

nur widerwillig mit Aufgaben, die länger andauernde geistige

Anstrengungen erfordern (wie Mitarbeit im Unterricht oder Hausaufgaben).

7. Verliert häufig Gegenstände, die er/sie für Aufgaben oder Aktivitäten

benötigt (z. B. Spielsachen, Hausaufgabenhefte, Stifte, Bücher oder

Werkzeug).

8. Lässt sich oft leicht durch äußere Reize ablenken.

9. Ist bei Alltagstätigkeiten häufig vergesslich.

B. Hyperaktivität

1. Zappelt häufig mit Händen oder Füßen oder rutscht auf dem Stuhl herum.

2. Steht {häufig} in der Klasse oder in anderen Situationen auf, in denen

Sitzenbleiben erwartet wird.

3. Läuft häufig herum oder klettert exzessiv in Situationen, in denen dies

unpassend ist (bei Jugendlichen oder Erwachsenen kann dies auf ein

subjektives Unruhegefühl beschränkt bleiben).

4. Hat häufig Schwierigkeiten, ruhig zu spielen oder sich mit

Freizeitaktivitäten ruhig zu beschäftigen.

5. {Ist häufig „auf Achse“ oder handelt oftmals als wäre er „getrieben.“}

6. [Zeigt ein anhaltendes Muster exzessiver motorischer Aktivität, das durch

die soziale Umgebung oder durch Aufforderungen nicht durchgreifend

beeinflussbar ist.]


18

C. Impulsivität

1. Platzt häufig mit der Antwort heraus, bevor die Frage zu Ende gestellt ist.

2. Kann häufig nur schwer warten, bis er/sie an der Reihe ist [bei Spielen

oder in Gruppensituationen].

3. Unterbricht und stört andere häufig (platzt z. B. in Gespräche oder in

Spiele anderer hinein).

4. Redet häufig übermäßig viel [ohne angemessen auf soziale

Beschränkungen zu reagieren].

Es gibt Gemeinsamkeiten zwischen den beiden Klassifikationssystemen ICD

10 und DSM IV und Unterschiede in der Kombination der Symptome. In folgenden

Punkten stimmen sie überein:

Einige Symptome der Hyperaktivität - Impulsivität oder Unaufmerksamkeit

sollten bereits vor dem Alter von sieben Jahren auftreten

Die Störungen beeinträchtigen das Kind und ihr Umfeld bereits seit sechs

Monaten

die Beeinträchtigungen sollten sich in zwei oder mehr Bereichen (Schule,

zu Hause,…) zeigen

Hinweise auf klinische Beeinträchtigungen in sozialen, beruflichen oder

schulischen Funktionsbereichen sollten bestehen

Die Unterschiede bestehen in den bereits erwähnten Kombinationen der

Symptomkriterien. Nach dem ICD-10 müssen für die Aktivitäts- und

Aufmerksamkeitsstörung (F90.0) sechs von neun Kriterien zutreffen, sowie

Symptome der Impulsivität (eines von vier Symptomkriterien) in mindestens zwei

Lebensbereichen auftreten.


19

Nach dem DSM IV (APA, 1994) gibt es drei Subtypen, die wie folgt aufgeteilt sind:

1. Patienten, bei denen sowohl Hyperaktivität, Impulsivität als auch eine

Aufmerksamkeitsstörung vorliegt: (F 314.01)

sogenannter Mischtypus (Hyperaktiv-Impulsiver Typ)

2. Patienten, die vorwiegend Symptome aus dem Bereich

Aufmerksamkeitsstörung aufweisen: (F 314.01)

vorwiegend unaufmerksamer Typus

3. Patienten mit vorwiegend hyperaktiv-impulsiven Verhaltensweisen: (F

314.00)

hyperaktiv-impulsiver Typus

Im Klassifikationssystem des ICD-10 müssen Symptome bei allen Kriterien

erfüllt sein, welche im DSM IV nicht vorliegen müssen (Hyperaktivität und

Impulsivität können fehlen). Die Kriterien des ICD-10 umfassen somit eine enger

definierte und schwerer ausgeprägte Gruppe als die Kriterien des DSM IV

(Steinhausen, 2010).

Der Vergleich der jeweiligen Diagnosekriterien ist besonders interessant, wenn

Angaben zur Prävalenz, Inzidenz oder Unterschiede zwischen AD(H)S- Gruppen

und Kontrollgruppen erfasst werden, die in den USA vs. Europa rekrutiert wurden

(Geißler, 2008).

Über den Verlauf von AD(H)S bis ins Erwachsenenalter ist sehr wenig

bekannt, allerdings ist aus Einzelfallschilderungen ersichtlich, dass AD(H)S in den

Altersgruppen der 50- bis 60- Jährigen noch auftritt und zu bestimmten

Funktionsstörungen führen kann (Sobanski & Alm, 2004).

Drei Verlaufstypen sind bekannt:

1. Remission bis zur Adoleszenz


20

2. Fortbestehen des klinischen Vollbildes oder einer residualen AD(H)S mit

Abnahme der Hyperaktivität im Entwicklungsverlauf

3. Fortbestehen der AD(H)S mit häufigen komorbiden psychiatrischen

Störungen wie z.B.: Depression, Persönlichkeitsstörungen und

Abhängigkeitserkrankungen.

2.2.5 AD(H)S und ihre Ätiologie

Genetik

Familien-, Adoptions- und Zwillingsstudien haben eine extreme Ausprägung in

Richtung genetisch determinierter Verhaltensdimension festgestellt. In

Zwillingsstudien wird eine Verhaltensvarianz von 80 % aufgeführt (Faraone &

Biedermann 1998; Thapar et al. 1999, Todd 2000, zit.n. Banaschweski et al.

2004).

Kinder mit AD(H)S haben eine viermal höhere Anzahl an Verwandten mit

AD(H)S als gesunde Kinder (Faraone et al.1998). Das Vorkommen dieser Gene

wird laut Banaschewski et al. (2004) durch mehrere Faktoren bedingt. Viele

Studien konzentrieren sich auf den Dopaminstoffwechsel. Besonders die

Wiederaufnahme des Dopamins durch die präsynaptische Membran gilt als erhöht

und die Sensitivität der Dopaminrezeptoren scheint auf der postsynaptischen

Membran erniedrigt zu sein (Denney, 2001; Faraone & Biederman, 1998;

Himelstein et al., 2000; Levy & Swanson, 2001; Sagvolden & Sergeant, 1998;

Swanson et al., 1998; zit.n. Geißler, 2008).

Exogene Risikofaktoren

Zu den exogenen Faktoren zählen Schwierigkeiten in der Schwangerschaft,

Einnahme- bzw. Aufnahme von Toxinen (chronische Bleiintoxikation, pränataler

Benzodiazepin-, Nikotin-, und Alkoholkonsum), Infektionen, ein niedriges


21

Geburtsgewicht und ungünstige psychosoziale Faktoren (Max et al., 2002; Mick et

al., 1996; Milberger et al., 1997; Thapar et al., 2003, zit.n. Geißler, 2008).

Neuropsychologie

Diese Konzepte gehen davon aus, dass mehrere exekutive Funktionen eine

Aufmerksamkeitsstörung verursachen können (Barkeley 2000, 1997; zit.n.

Sobanski & Alm, 2004).

Dazu werden verschiedenste Teilfunktionen zusammengefasst:

Selektive Aufmerksamkeit: die Aufmerksamkeit wird auf relevante Stimuli

gerichtet und unwesentliche Reize können ausgeblendet werden

Geteilte Aufmerksamkeit: die Fähigkeit, zwei oder mehrere Anforderungen

gleichzeitig zu bewältigen

Aufmerksamkeitsfokus (Set Shifting): die Fähigkeit, zwischen den

Aufmerksamkeitsschwerpunkten zu wechseln und entsprechend den

Reizanforderungen zu gewichten

Daueraufmerksamkeit: die Fähigkeit die gerichtete Aufmerksamkeit über

eine längere Zeitspanne einem Sachverhalt zuzuwenden

Impulskontrolle: zielgerichtet und vorausschauend reagieren, ohne

interferierende Verhaltensweisen zuzulassen

Arbeitsgedächtnis: visuelle, verbal - auditive Information so lange

beibehalten, bis eine mentale oder motorische Reaktion darauf folgt

(Sobanski & Alm, 2004).

Strukturelle und funktionelle Bildgebung

In Untersuchungen mit strukturellen und funktionellen Bildgebungen wurde bei

Kindern mit AD(H)S Volumenverkleinerungen im anterioren Corpus callosum, in

der weißen Substanz der rechten Hemisphäre und im Kleinhirn festgestellt.


22

Zusätzlich wurde ein erniedrigter Blutfluss und ein verringerter Energieumsatz im

präfrontalen Cortex und im Striatum erkannt (vgl. Paule et al. 2000; zit.n.

Petermann & Hampel, 2004).

Bei der Bearbeitung von Aufgaben konnte beobachtet werden, dass es zu

Abweichungen bei den ereigniskorrelierten Potenzialen (EKP) kommt. Kinder mit

AD(H)S zeigen hier Abweichungen bei aufmerksamkeitsabhängigen Parametern

und weisen Schwierigkeiten bei der Fokussierung von aufgabenbezogenen

hirnelektrischen Aktivitäten auf (Dumais-Huber & Rothenberger, 1992;

Rothenberger, 1995, zit.n. Geißler, 2008).

Psychosoziale Faktoren

Durch die häufigen neuropsychologischen Auffälligkeiten (z.B.: der exekutiven

Funktionen) wird die Entwicklung von unpassenden Interaktionen mit den Eltern,

den Lehrenden oder anderen Personen provoziert und endet mit einer Zunahme

der AD(H)S Symptomatik. Zusätzliche psychosoziale Faktoren sind der

Fernsehkonsum, Deprivation und Traumatisierungen, die in Betracht gezogen

werden sollten (Döpfner et al., 2007a, Döpfner & Steinhausen, 2010).

2.2.6 AD(H)S und ihre Komorbiditäten

Bei bis zu zwei Dritteln der Kinder mit einer AD(H)S treten komorbide

Störungen auf, die eine zusätzliche Erschwernis für das Kind darstellen. Diese

Komorbiditätsraten treten nicht nur in klinischen, sondern auch in

epidemiologischen Stichproben auf. Die folgende Tabelle soll einen Überblick über

die Ergebnisse von verschiedenen komorbiden Störungen zusammenfassen

(Döpfner, Fröhlich, Lehmkuhl, 2000).


23

Tabelle 2: Häufigkeit komorbider Störungen bei Kindern und Jugendlichen mit AD(H)S

2.2.7 AD(H)S und ihre Behandlung

Die Behandlung von AD(H)S setzt eine gründliche Diagnostik voraus und

sollte multimodal erfolgen. Hierzu zählen Psychoedukation,

verhaltenstherapeutische Methoden und eine medikamentöse Behandlung

(Haubold, 2009). Die Psychoedukation beinhaltet die Aufklärung und die Beratung

des Kindes und seiner Eltern oder Erziehungsberechtigten. Auch die Schule sollte

mit einbezogen werden. Unter den verhaltenstherapeutischen Interventionen hat

sich, neben dem Training des betroffenen Kindes, auch die Elternarbeit als sehr

nützlich erwiesen (Fröhlich et al. 2002, zit.n. Haubold 2009).

An Medikamenten werden im allgemeinen Psychostimulanzien verwendet.

Hierzu zählen Amphetamine und die kurzwirksamen Methylphenidat-Präparate

(immediate-release-MPH-Präparate, IRMPH), zu denen Ritalin®, Equasym® und

Medikinet® gehören. Methylphenidat ist am wirksamsten und am weitesten

verbreitet, seine chemische Struktur ist den Neurotransmittern Dopamin und

Noradrenalin sehr ähnlich und es wirkt dopamin-agonistisch. Bereits nach 20

50% Oppositionelle Störung des Sozialverhaltens

30 – 50% Störung des Sozialverhaltens (ohne oppositionelle Verhaltensstörung)

10 – 40% Affektive, vor allem depressive Störungen

20 – 25% Angststörungen

10 – 25% Lernstörungen, Teilleistungsschwächen

Bis 30% Tic – Störungen oder Tourette-Syndrom


24

Minuten setzt der Effekt ein und bleibt über drei bis vier Stunden auf hohem

Niveau. Bei Ritalin® SR treten Effekte nach ein bis zwei Stunden ein und halten

ungefähr acht Stunden an (Pelham et al., 1990, zit.n.Döpfner et al.2000). In

Österreich sind die Methylphenidate Ritalin®, Methylin®, Concerta® und Ritalin® LA

verschreibungspflichtig. Von den Nicht-Stimulanzien (Atomoxetin®) sind Strattera®

und Attentin® erhältlich (Österreichische Gesellschaft für

Neuropsychopharmakologie u. Biologische Psychiatrie, Stand 06/2010).

Bei den Stimulanzien kommt es zu folgenden Kurzzeiteffekten (Döpfner et al.

2000):

1. Verminderung der hyperkinetischen Symptomatik (häufig)

- Reduktion von hyperkinetischen, störendem und impulsiven

Verhalten

- Verbesserung der Handschrift

- Verbesserung der Konzentrationsfähigkeit und Ausdauer

- Verminderung der Ablenkbarkeit

2. Verminderung der oppositionellen und aggressiven Symptomatik

(manchmal)

- Verminderung von oppositionellen Verhalten gegenüber

Erwachsenen

- Verminderung von aggressivem Verhalten gegenüber Gleichaltrigen

3. Verbesserung der Beziehungen (manchmal)

- Verbesserung der Eltern-Kind Beziehung

- Verbesserung der Lehrer-Kind Beziehung

- Verbesserung der Beziehungen zu Gleichaltrigen

- Verbesserung der soziometrischen Position in der Klasse


25

4. Verbesserung schulischer Leistungen (manchmal)

- Verbesserung der Genauigkeit bei Schulaufgaben

- Verminderung der Flüchtigkeitsfehler

- Steigerung des Anteils vollendeter Aufgaben

Leider gibt es noch sehr wenige und zudem oft methodisch mangelhafte

Langzeitstudien über Stimulanzien. Allerdings sind die Effekte der Medikation,

nach Absetzen der Medikation über zwölf bis 24 Monaten nachzuweisen (Gillberg

et al., 1997; MTA Cooperation Group, 1999; zit.n. Döpfner et al.2000).

Psychostimulanzien sind im Allgemeinen gut verträglich, bei einer Dosierung von

weniger als 1 mg/kg Körpergewicht treten selten am Beginn der Behandlung

Nebenwirkungen auf (Calis et al. 1990, zit.n. Döpfner et al. 2000). In Studien

wurden Nebenwirkungen in vier bis zehn Prozent der Fälle angegeben (Greenhill

et al. 1999; MTA Cooperative Group, 1999; zit.n. Döpfner et al.2000). Außerdem

kann auf die meisten Nebenwirkungen durch Veränderungen der Einnahme, gut

reagiert werden. Die am häufigsten auftretenden Symptome bei Nebenwirkungen

unter Psychostimulanzien sind (Döpfner et al. 2000): Appetitminderung, Übelkeit,

Schlafprobleme, Kopf- und Bauchschmerzen, dosisabhängige Puls- und

Blutdruckerhöhung, Schwindel, Rebound-Hyperaktivität bei Nachlassen der

Wirkung, Irritierbarkeit, Dysphorie, Weinerlichkeit und sozialer Rückzug, Blässe

und Ringe unter den Augen, Auslösung oder Verschlechterung bestehender Tic-

Störungen und vorübergehende Wachstumsverlangsamung bei normaler

Endgröße.

Zusammengefasst kann zu den Aufmerksamkeitsstörungen gesagt werden,

dass es viele verschiedene Erklärungen und Ursachenforschungen in diesem

Bereich gibt. Allerdings wird manchmal zu schnell diagnostiziert und zu wenig


26

beachtet, dass die Medikamenteneinnahme oft eine große Veränderung für das

Kind - in positiver wie auch negativer Weise - bedeuten kann. Hier gilt es,

multimodal zu diagnostizieren und folglich das ganze System (Familie, Schule,

Umfeld usw.) in die Therapie mit einzubeziehen.

2.2.8 Aufmerksamkeitsleistungen und Musik

Laut Schellenberg (2001) gibt es Langzeiteffekte, die zeigen, dass sich

musikalisches Training und Musik bei ProbandInnen, die vor der Studie keine

Instrumente erlernten, positiv auf kognitive Leistungen auswirkt. Es existieren

einige Studien, die sich bereits mit dem Thema Musik und kognitive Fähigkeiten

sowie Aufmerksamkeit beschäftigt haben.

Davidson und Powell (1986) untersuchten, ob sich Hintergrundmusik bei

SchülerInnen der fünften Schulstufe auf Aufmerksamkeit und

Teilnahmebereitschaft am Unterricht auswirkt. Hierzu wurden 26 SchülerInnen

über 42 Stunden im Klassenzimmer beobachtet, wobei alle drei Minuten

Aufzeichnungen gemacht wurden. In den ersten 15 Minuten wurde der Unterricht

ohne Hintergrundmusik gestaltet, danach wurde 15 Minuten Hintergrundmusik in

Form von klassischer Musik gespielt. In den letzten 15 Minuten wurde der

Unterricht ohne Musik fortgeführt. Die Aufmerksamkeit und Teilnahmebereitschaft

der SchülerInnen steigerten sich signifikant unter der Bedingung

„Hintergrundmusik“.

Cohen, Evans, Horowitz und Wolfe (2011) untersuchten MusikerInnen und Nicht-

MusikerInnen im Hinblick auf ihre auditive und visuelle Wiedererkennung in

Verbindung mit Musik. In der Untersuchung wurden verschiedene Stimuli

vorgeben (auditiv: bekannte und unbekannte Musik, Sprachlaute und

Umweltgeräusche, visuell: 258 verschiedene Objekte auf einer weißen Leinwand,


27

99 Bilder mit abstrakter Kunst). Jedes der Experimente erfasste die

Gedächtnisleistung des Wiedererkennens und eine semantische

Klassifikationsleistung. Dabei wurde festgestellt, dass MusikerInnen eine

signifikant höhere Leistung beim auditiven Wiedererkennen zeigten als Nicht-

MusikerInnen. Bei der visuellen Wiedererkennung gab es allerdings keine

Unterschiede zwischen den Gruppen.

In den Untersuchungen von Brochard, Dufour und Despres (2004) wurden die

räumliche Wahrnehmung und Vorstellung von MusikerInnen und Nicht-

MusikerInnen näher erforscht. Dazu sollten die 20 VersuchsteilnehmerInnen im

ersten Teil des Experiments die Lage eines Punktes relativ zu einer vertikalen

oder horizontalen Linie einschätzen. Von den ProbandInnen waren die Hälfte

MusikstudentInnen, die seit mindestens acht Jahren Musikunterricht erhalten

hatten und mindestens vier Stunden in der Woche aktiv musizierten. In der

Bedingung der räumlichen Vorstellung verschwand die Linie, in der

Wahrnehmungsbedingung war sie weiterhin sichtbar. Insgesamt hatten die

MusikerInnen signifikant kürzere Reaktionszeiten und zeigten besonders bei der

vertikalen Dimension schnellere Reaktionen als dies bei Nicht-MusikerInnen der

Fall war. Diese Fähigkeit könnte durch das Notenlesen erklärbar sein, das mehr

Anforderungen an die vertikale Informationsverarbeitung stellt als das alltägliche

Lesen.

Die Studien von Hurwitz et al. (1975, zit.n. Maier-Karius 2009) konnten einen

positiven Zusammenhang zwischen aktivem Musizieren und Aufmerksamkeit

finden. Hierzu wurde mit Kindern der Stroop-Test (1935) durchgeführt, in welchem

Farbwörter gezeigt werden, wobei Farbe und Farbwort nicht übereinstimmen (z.B.:

das Wort „rot“ in grüner Schrift). Die SchülerInnen sollten auf eine Bedingung


28

(z.B.: „Farbwort“) mittels Tastendruck reagieren und gleichzeitig die andere,

irrelevante Bedingung (z.B.: „Farbe“) ignorieren. Die Kinder mit dem

siebenwöchigen Musikunterricht zeigten signifikant bessere visuelle selektive

Aufmerksamkeitsleistungen als jene Kinder, die keinen Musikunterricht erhalten

hatten.

Es kann festgehalten werden, dass verschiedene Untersuchungen gezeigt

haben, dass ein gewisser Zusammenhang zwischen passivem Musikhören oder

musikalischer Aktivität einerseits und verschiedenen Aufmerksamkeitsleistungen

andererseits besteht.

Um die Effekte von Musik umfassend zu interpretieren, konzentriert sich die

vorliegende Untersuchung auch auf eine weitere kognitive Fähigkeit, nämlich die

Kreativität, welche im folgenden Kapitel erläutert wird.

2.3 Kreativität

Kreativität ist bis heute äußerst schwierig zu definieren. Jeder wäre gerne

kreativ oder hat sich zumindest mit Kreativität auseinandergesetzt.

Wer oder was ist kreativ? Gibt es eine bestimmte Art, kreativ zu denken

oder geht es mehr um Inspiration, Intuition und Imagination? Es wurden

Grundmodelle der Kreativität formuliert, die versuchen, den Begriff einzugrenzen.

Eine klare Definition von Kreativität zu finden erweist sich allerdings nach wie vor

als schwierig (Preiser 1986).

Barron (1965) versuchte es mit der folgenden Definition: „Kreativität kann

als die Fähigkeit definiert werden, etwas Neues zu schaffen“ (zitiert nach Amelang

und Bartussek, 2001).


29

Amelang und Bartussek (2001) stellten fest, dass der Aspekt des Neuen

häufig in Versuchen zur Definition der Kreativität auftaucht. Besonders häufig wird

in der Literatur auf die Nützlichkeit und Brauchbarkeit des neuen Produktes

hingewiesen (Feist & Barron, 2003; Stein, 1953; Sternberg & Lubart, 1996; zit.n.

Steinmetz 2009).

Nach Preiser (1986) wird eine Idee in einem sozialen System als kreativ

akzeptiert, wenn sie in einer bestimmten Situation neu ist oder neuartige Elemente

enthält und wenn ein sinnvoller Beitrag zu einer Problemlösung gesehen wird.

2.3.1 Der kreative Prozess

Nach Funke (2000) können mindestens fünf Punkte genannt werden, die den

kreativen Prozess charakterisieren:

1. Vorbereitung

Die Beschäftigung mit dem fraglichen Gebiet erscheint als äußerst wichtig,

kreative ErfinderInnen, WissenschaftlerInnen oder auch Künstlerlnnen,

haben sich auf das jeweilige Themengebiet intensiv vorbereitet und

dadurch eine gewisse Expertise erlangt (vgl. Ericsson, 1996, zitiert nach

Funke 2000).

2. Inkubation

In Ruhephasen arbeitet das Gehirn weiter, was als Inkubationsphase für

den kreativen Prozess dienen kann. Es werden assoziative Verbindungen

zwischen Ideen und Vorstellungen geschaffen und diese werden durch

neue Informationen überlagert (vgl. Finke, Ward& Smith 1992, zit.n. Funke

2000). Dieser Prozess ist unbewusst und kann nicht aktiv beeinflusst

werden.


30

3. Einsicht

Verschiedene kombinierte Assoziationen bilden die Schwelle zum

Bewusstsein und führen zum sogenannten „Aha–Effekt“, welcher auch als

Illumination bezeichnet wird.

4. Bewertung

Normen und Werte werden einbezogen, um zu überprüfen, ob der neue

Gedanke sinnvoll erscheint oder ob er nicht weiter verfolgt wird.

5. Ausarbeitung

An diesem Punkt werden Kräfte benötigt, die zur Umsetzung des

Sachverhalts notwendig sind.

In diesem Zusammenhang ist auch das Modell von Guilford (1967) zu nennen,

das bereits kurz beschrieben wurde (S. 6). Guilford unterteilte das Denken in

konvergente und divergente Prozesse. Unter konvergentem Denken verstand

Guilford ein logisches Vorgehen, das auf eine bestimmte Lösung zielt. Bei

divergentem Denken, das besonders bei kreativen Prozessen zur Anwendung

kommt, handelt es sich hingegen um besondere Assoziationen, die das Wechseln

von Perspektiven und eine Erweiterung des Denkens erfordern. Zunächst wird

divergent eine größere Menge von Ideen generiert, aus diesen können

nachfolgend eine oder mehrere Alternativen ausgewählt werden, was wiederum

einem konvergenten Prozess entspricht (Funke, 2000).

2.3.2 Der kreative Mensch

Eine Person benötigt einige Merkmale um als kreativ zu gelten. Sternberg

und Lubart (1995) postulierten sechs Komponenten, die als maßgebend für

Kreativität erscheinen: Intelligenz, Wissen, Denkstil, Persönlichkeit, Motivation und

Umwelt. Guilford forderte bereits 1973, klassische Intelligenzmodelle um kreative


31

Aspekte zu erweitern und inspirierte damit nachfolgende WissenschaftlerInnen. So

nimmt Jäger (1984) in seinem „Berliner Intelligenzstrukturmodell (BIS)“

beispielsweise einen g-Faktor der allgemeinen Intelligenz an, der mit kognitiven

Ressourcen gleichgesetzt wird. Es werden vier operative Fähigkeiten

(Verarbeitungskapazität, Einfallsreichtum, Merkfähigkeit,

Bearbeitungsgeschwindigkeit) und drei inhaltsgebundene Fähigkeiten

(sprachgebundenes, zahlengebundenes und anschauungsgebundenes Denken)

angenommen (Funke, 2000).

Barron und Harrington (1981; zitiert nach Feist und Barron, 2003) nahmen

folgende Korrelate für Kreativität an: ästhetisches Empfinden, breites Interesse,

Interesse für Komplexität, unabhängiges Urteilen, Autonomie, Selbstvertrauen,

Intuition, ein hohes Energiepotential und ein kreatives Selbstkonzept. Feist (1999)

stellte Listen von Merkmalen zusammen, in denen sich KünstlerInnen von Nicht-

KünstlerInnen, sowie kreative WissenschaftlerInnen von weniger kreativen

unterscheiden sollten. Aus diesem Merkmalspool filterten sie drei wesentliche

Merkmale heraus: Neugier als Ausrichtung auf Wissens- und

Erkenntnisinteressen, Konflikt- und Frustrationstoleranz als Bereitschaft Konflikte

zu ertragen sowie Unabhängigkeit, welche sich durch selbstsicheres Denken

äußert.

2.3.3 Kreativität und ihr Umfeld

Die Umgebung erscheint als wichtiges Kriterium für die Entstehung und

Förderung von Kreativität (vgl. Rindermann, 2002). Urban (2000) postulierte, dass

jedes normal entwickelte Kind kreative Fähigkeiten in sich trägt, welche durch die

eigene Familie und den Kindergarten oder die Schule gestärkt und gefördert

werden können. Studien haben gezeigt, dass Kreativität in der Schule, im Studium


32

oder am Arbeitsplatz durch verschiedene Faktoren begünstigt werden kann

(Preiser u. Buchholz 2004). Es handelt sich dabei um kreativitätsfördernde oder

stimulierende Bedingungen, den Abbau von Hemmungen und Blockaden, welche

durch äußere Einschränkungen oder innere Selbstzensur entstanden sind, sowie

Kreativitätstechniken und Methoden, die anregende Situationen schaffen, innere

Blockaden minimieren und helfen, flexibel und systematisch mit Situationen

umzugehen. Das Lernklima in der Klasse oder im Beruf kann wesentlich zu einem

kreativen Prozess beitragen oder diesen blockieren (Preiser & Buchholz 2004).

2.3.4 Das kreative Produkt

Damit eine kreative Idee, ein Produkt oder eine Problemlösung auch als

solche geltend gemacht werden kann, gibt es drei Hauptfaktoren, die erfüllt sein

sollten (vgl. Funke 2000, Preiser 2006):

1. Die Neuartigkeit der Idee, zumindest für den jeweiligen Zeitpunkt und

die Person.

2. Die Sinnhaftigkeit der Idee, welche eine Lösung ersichtlich macht oder

einen wissenschaftlichen, wirtschaftlichen oder gesellschaftlichen

Fortschritt auch als solche erkennen lässt.

3. Die gesellschaftliche Akzeptanz, durch die eine kreative Idee erst

Gültigkeit erlangt. Ohne diese soziale Akzeptanz des Neuen gäbe es

niemanden, der die Idee bestätigen und ihr so zur allgemeinen

Gültigkeit verhelfen würde.

Diese drei Kriterien von Funke wurden von Lubart (1994, S.291) durch

weitere Punkte ergänzt. Lubart nannte zusätzlich Qualität, Bedeutung und


33

Entstehungsgeschichte, um mit diesen Kriterien eine Bewertung eines kreativen

Produktes vornehmen zu können.

2.3.5 Kreativität und Musik

Kiehn führte 2003 eine Untersuchung mit SchülerInnen der zweiten, vierten

und sechsten Schulstufe durch, um die Kreativität in der musikalischen

Improvisation zu erforschen. Dazu verwendete Kiehn den Vaughan Test of

Musical Creativity (TMC, Kiehn 2003) mit zwei unabhängigen Juroren und den

Torrance Test of Creative Thinking (TTCT, Torrance 1974), welcher 89 Kindern

schriftlich vorgegeben wurde. In dieser Untersuchung erzielten die Jungen (M =

29,36) bessere Werte im Vaughn Test als die Mädchen (M = 27,59) und es konnte

ein signifikanter Zusammenhang zwischen musikalischer Kreativität und figuraler

Kreativität festgestellt werden (r = .22). Leider gibt es noch sehr wenige Studien in

diesem Bereich, weshalb es auch ein Anliegen ist, in der vorliegenden

Untersuchung auf diese Thematik näher einzugehen und entsprechende

Zusammenhänge zu erforschen.

2.3.6 Kreativität und AD(H)S

Die primären Symptome von AD(H)S sind Unaufmerksamkeit,

Hyperaktivität und Impulsivität, welche in der Literatur auch häufig als

Eigenschaften für Kreativität geltend gemacht werden (Frick & Lahey, 1991, zit.n.

Cramond 1995), nur mit dem Unterschied, dass das eine Verhalten sozial

erwünscht ist und das andere Verhalten als unerwünscht und pathologisch gilt

(Brugger, 2006). Es gibt auffällige Überschneidungen in den

Charaktereigenschaften von AD(H)S-Betroffenen und Kreativen: Hohe Neugierde,

Impulsivität, Risikobereitschaft, gesteigertes Aktivitätsniveau, Intuition und hohe


34

Emotionalität, defokussierte Aufmerksamkeit und Reizfilterschwäche (Foss & Ross

1982, Shaw & Brown 1990, Martindales 1990, Cramond 1994 a, b, zit.n. Brugger

2006). Hierzu gab es einige Forschungen, die auf diesen Zusammenhang näher

eingehen.

Shaw und Brown (1990) untersuchten 16 SchülerInnen im Alter von zehn

bis dreizehn Jahren mit und ohne AD(H)S, welche alle überdurchschnittlich

intelligent waren. Es wurde der Torrance Test of Creative Thinking (TTCT)

vorgegeben. Im verbalen Test unterschieden sich die SchülerInnen mit AD(H)S

nicht signifikant von jenen ohne AD(H)S, allerdings schnitten Kinder mit AD(H)S

im figuralen Untertest deutlich besser ab (p< .002). Die Gruppe mit AD(H)S

erzielte bessere Werte in den Bereichen Flexibilität und Originalität, unterschied

sich aber nicht von der Vergleichsgruppe im Bereich Ideenflüssigkeit. Shaw und

Brown postulierten daraufhin, dass Kinder mit AD(H)S eine stärker visuelle

Denkweise besitzen und somit vermehrt in Bildern denken.

Wenn es einen positiven Zusammenhang zwischen dem Auftreten von

Kreativität und AD(H)S gibt, so sollte AD(H)S auch unter Menschen häufiger sein,

die als besonders kreativ gelten.

Cramond versuchte 1994, diesen Zusammenhang in einer Studie näher zu

überprüfen. Dazu führten 34 Kinder und Jugendliche, bei denen AD(H)S

festgestellt worden war, den Torrance Test of Creative Thinking (TTCT) durch. 76

hoch kreative SchülerInnen aus dem Torrance Creative Scholar Program

absolvierten die Swanson, Nolan and Pelham Checklist (SNAP, Pelham, Atkins &

Murphy 1981), die zur Erfassung von AD(H)S-Symptomen dient. Zusätzlich

wurden die LehrerInnen mittels SNAP befragt. Außergewöhnliche Kreativität

wurde bei Werten im TTCT mit einem Prozentrang über 90 diagnostiziert. Die


35

AD(H)S-Gruppe erreichte im Kreativitätstest zwar generell Leistungen im

Normbereich, allerdings konnte man beim genaueren Betrachten einige

Besonderheiten erkennen. Von den 34 SchülerInnen der AD(H)S-Gruppe schaffte

rund ein Drittel (N=11) im Kreativitätstest den 90. bis 99. Prozentrang, der hoch

genug für eine Aufnahme in das Torrance Creative Scholar Program ist. Etwa die

Hälfte der AD(H)S-Gruppe (N=17) erreichte den 70-Prozentrang, nur 15% der

Gruppe (N=6) erreichte Punkte unter dem 30. Prozentrang.

Umgekehrt wurden in der Gruppe der Hochkreativen bei 26% die Kriterien von

AD(H)S nach DSM-III (APA, 1980) diagnostiziert, wobei hier ein Prozentsatz von

3% im Altersvergleich zu erwarten gewesen wäre (χ2= 137.72, df=1, p<.001). Die

LehrerInnen der hochkreativen SchülerInnen konnten bei keinem der Kinder die

Anzeichen von Hyperaktivität, Unaufmerksamkeit oder Impulsivität bestätigen. Von

den elf SchülerInnen der AD(H)S-Gruppe, die sich besonders kreativ zeigten,

gingen sechs Kinder bereits in eine Klasse für besonders Begabte. Für die

restlichen fünf Kinder gab es zwar Aufzeichnungen über ihre Defizite, wobei

allerdings nichts über ihre „kreative Ader“ ausgesagt wurde. Dies deutet auf einen

Labeling-Effekt hin, der von Cramond (1994) wie folgt beschrieben wurde:

„Once a diagnosis is made, it is likely that behaviour will be seen through that filter

and so attributed…is there more that differentiates these children than chance?”

Fragestellungen und Hypothesen

36

3 Fragestellungen und Hypothesen

Die Fragestellungen der vorliegenden Untersuchung konzentrieren sich auf

aktives Musizieren in Bezug auf kognitive Fähigkeiten, wie Intelligenz,

Aufmerksamkeit und Kreativität.

Hierfür werden die Leistungen von aktiv musizierenden Kindern mit denen von

schulisch unauffälligen, nicht musizierenden und aufmerksamkeitsgestörten,

ebenfalls nicht musizierenden Kindern verglichen. Des Weiteren werden

sozioökonomische Faktoren anhand eines sogenannten Sozialindex (KESS 2004,

IGLU 2006) berücksichtigt, um eventuelle Leistungsunterschiede in den Bereichen

Intelligenz, Kreativität und Aufmerksamkeit besser interpretieren zu können. Von

besonderem Interesse ist die Subgruppe der Kinder mit AD(H)S und deren

Fähigkeiten in den Bereichen Kreativität und Intelligenz.

3.1 Unterschiedshypothesen

Hypothese 1

Es ist anzunehmen, dass intensiv musizierende Kinder bessere Werte in den

kognitiven Tests erreichen.

Hypothese 2

Es ist anzunehmen, dass Kinder mit einer AD(H)S in den Symptomgruppen

Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität von ihren Eltern als auffälliger

beschrieben werden als Kinder die keine AD(H)S aufweisen.

Fragestellungen und Hypothesen

37

Hypothese 3

Es ist davon auszugehen, dass Kinder, die aktiv musizieren, bessere und Kinder

mit einer AD(H)S schlechtere Leistungen im Aufmerksamkeitstest erbringen als

Kinder, die nicht musizieren und keine AD(H)S aufweisen.

3.2 Zusammenhangshypothesen

Hypothese 4

Es ist davon auszugehen, dass der Grad der Aufmerksamkeit positiv mit den

Leistungen der kognitiven Tests zusammenhängt.

Hypothese 5

Es ist davon auszugehen, dass die Dauer des Instrumentalspiels positiv mit den

Leistungen in den kognitiven Tests (Intelligenz, Aufmerksamkeit und Kreativität)

zusammenhängt.

Methode

38

4 Methode

Die vorliegende Arbeit wurde im Rahmen des Verbundprojektes AMSEL

(„Audio- und Neuroplastizität des Musikalischen Lernens“; www.am-sel.org)

erstellt, welche Teil des BMBF-Begleitforschungsprogramms zu dem deutschen

kulturellen Bildungsprogramm JEKI („Jedem Kind ein Instrument“;

www.jedemkind.de/) ist. Das JEKI-Programm in NRW wird von der Kulturstiftung

des Bundes, der Zukunftsstiftung Bildung in der GLS Treuhand e.V. unter

Beteiligung der Kommunen des Ruhrgebiets, sowie von privaten Förderern und

den teilnehmenden Familien unterstützt. In Hamburg wird das Programm von der

Behörde für Schule und Berufsbildung (BSB) gefördert (http://www.li-

hamburg.de/jeki). Jedem Grundschulkind wird hier die Möglichkeit geboten, ein

Musikinstrument zu erlernen.

Das Verbundprojekt AMSEL der Universitäten Heidelberg und Graz

untersucht, wie sich regelmäßiges aktives Musizieren im Schulunterricht auf die

Sensibilisierung des Gehörs, auf allgemeine kognitive Fähigkeiten und auf

Verarbeitungsprozesse des Nervensystems auswirkt. Der Zeitraum des Projekts

erstreckt sich über insgesamt drei Jahre, wobei Querschnittuntersuchungen und

Längsschnittuntersuchungen (zwei Messzeitpunkte mit Abstand von einem Jahr)

durchgeführt werden. Bei den Testungen werden psychoakustische und

psychologische Tests, verschiedene Fragebögen, sowie neurologische

Messungen (Magnetencephalographie/MEG und strukturelle

Magnetresonanztomographie/MRI) angewandt.

Im ersten Teilprojekt, das vom Heidelberger Team betreut wird, liegt der

Schwerpunkt auf der Projektorganisation und den neurologischen Messungen

Methode

39

(MRI und MEG). Im zweiten Teilprojekt, das in Graz beheimatet ist, werden die

psychologischen und psychoakustischen Tests ausgewertet sowie Fragebögen

erstellt und analysiert. Außerdem werden spezielle Hörtests zur Diagnostik von

auditiven Problemen bei Legasthenie entwickelt.

In der vorliegenden Arbeit wurden die kognitiven Fähigkeiten der untersuchten

Kinder (Intelligenz, Aufmerksamkeit und Kreativität) näher analysiert.

In dem AMSEL-Projekt werden neben AD(H)S- auch LRS-Kinder untersucht,

um zu erforschen, wie sich musikalische Aktivität bei verschiedenen schulischen

Problemen auswirkt. In die vorliegende Arbeit werden nur die Ergebnisse der

AD(H)S-Kinder einbezogen, da es sich um Zwischenergebnisse der Studie

handelt und zum Zeitpunkt der Auswertungen (Stand Nov. 2010) der Pool an

rekrutierten LRS-Kindern noch zu klein für eine gesonderte Auswertung war (vgl.

Kapitel 4.2.1).

Das folgende Kapitel beschreibt die Untersuchungsplanung, die

Stichprobenzusammenstellung, das Untersuchungsmaterial und den

Untersuchungsablauf.

4.1 Untersuchungsplanung

Ziel der vorliegenden Untersuchung ist es, mögliche Effekte aktiven

Musizierens auf die höheren kognitiven Fähigkeiten festzustellen. Zu diesem

Zweck wurden die Intelligenz, die Aufmerksamkeit und die Kreativität der Kinder

näher untersucht. Zusätzliches Interesse galt den AD(H)S Kindern, um deren

kognitive Kompetenzen im Vergleich zu den beiden anderen schulisch

unauffälligen Subgruppen näher zu charakterisieren.

Methode

40

4.1.1 Untersuchungsdesign

Die vorliegende Untersuchung basiert auf einem Vergleich dreier

Untersuchungsgruppen (einfaktorielles Design mit einem dreistufigen

Zwischensubjektfaktor)

Tabelle 3: Verglichene Gruppen der vorliegenden Untersuchung

Schulisch unauffällig Außerschulisch nicht musizierend

AD(H)S Außerschulisch nicht musizierend

Schulisch unauffällig Außerschulisch intensiv musizierend

4.2 Geplante Stichprobe

Die Stichprobe setzt sich aus Kindern im Grundschulalter zusammen, die

aus dem Ruhrgebiet, aus Heidelberg und aus Hamburg stammen. Das

musikpädagogische Förderprogramm „JEKI“ („Jedem Kind ein Instrument“) gibt

Kindern die Möglichkeit, während der Grundschule sehr kostengünstig

(Ruhrgebiet) oder kostenlos (Hamburg) ein Instrument ihrer Wahl zu erlernen.

JeKi startete im Ruhrgebiet im Schuljahr 2007/2008 und in Hamburg im Schuljahr

2009/2010. Beide Programme beginnen spielerisch in der ersten Schulstufe,

wobei in NRW bereits ab der 2. Klasse auf einem selbst gewählten Instrument

musiziert wird. In Hamburg ist dies erst ab der 3. Klasse der Fall.

Die Kontrollgruppe besteht aus Kindern aus der Umgebung von Heidelberg

und Mannheim, wo ein solches Programm nicht läuft. Die unterschiedliche

regionale Herkunft der Kinder ist zwar im Sinne der Vergleichbarkeit nicht optimal,

wurde aber angesichts der Tatsache, dass sich die beiden neurologischen

Methode

41

Messphasen jeweils über ein ganzes Wochenende erstrecken und nur in

Heidelberg durchführbar sind, aus Kostengründen in Kauf genommen.

Ursprünglich wurden die JEKI-Kinder und die Kontrollgruppen in jeweils vier

Gruppen aufgeteilt. Die erste Subgruppe bilden schulisch unauffällige Kinder, die

in ihrer Freizeit nicht musizieren („Standard“), die zweite Subgruppe bilden

schulisch unauffällige Kinder, die in ihrer Freizeit privaten Musikunterricht erhalten

(„Intensiv musizierend“), die dritte Subgruppe stellen Kinder mit einer Lese-

Rechtschreibschwäche dar, die in ihrer Freizeit nicht musizieren („LRS“) und die

vierte Subgruppe sind Kinder mit einer AD(H)S-Diagnose, die in ihrer Freizeit

ebenfalls nicht musizieren („AD(H)S“).

Es gab für die Stichprobenzusammenstellung einige Vorbedingungen, um

etwaige Fehlinterpretationen auszuschließen. Die Muttersprache musste Deutsch

sein um Lese-Rechtschreibschwierigkeiten durch fehlende Sprachkenntnisse

ausschließen zu können. Die Standardgruppe durfte nicht aktiv musizieren, sie

sollte aber vergleichbare, nicht musikbezogene, Freizeitaktivitäten ausführen.

Damit sollte sichergestellt sein, dass nicht allgemeine Förder- und

Zuwendungseffekte, sondern musikspezifische Effekte untersucht werden (Kritik

an der Bastian-Studie, 2000). Außerdem sollte AD(H)S offiziell von berechtigten

Personen (Kinderärzte, psychologische Beratungsstellen etc.) diagnostiziert

worden sein. Eine Fremddiagnose wurde bei Legasthenie nicht gefordert, da

entsprechende Lese- Rechtschreibtests in der Studie direkt durchgeführt wurden.

Die Kinder und deren Eltern wurden auf die Studie an Schulen, über

Zeitungsartikel, Flyer, über Lerninstitute und über die AMSEL-Webseite akquiriert.

Methode

42

4.2.1 Stichprobe der vorliegenden Untersuchung

In der vorliegenden Arbeit werden die Daten der ProbandInnen der AMSEL-

Stichprobe von Frühjahr bis Herbst 2010 berücksichtigt. Bis November 2010 lagen

die Daten von 109 Kindern (49 Mädchen, 60 Jungen) vor. In Tabelle 4 ist die

Stichprobe, wie sie zu diesem Zeitpunkt vorlag, veranschaulicht.

Tabelle 4: Zusammensetzung der Gesamtstichprobe im November 2010 (Zwischenstand)

JEKI Kontrollgruppe Total

AD(H)S 8 9 17

Intensiv-

musizierend 13 26 39

Legasthenie 3 7 10

Standard 24 19 43

Total 48 61 109

Die ProbandInnen besuchten die zweite und dritte Klasse der Grundschule,

wobei etwas mehr Kinder in der zweiten Schulstufe waren. In wenigen

Ausnahmefällen besuchten Kinder bereits die vierte Klasse; diese wurden in den

Gruppenvergleichen der vorliegenden Diplomarbeit nicht berücksichtigt.

Zum ersten Messzeitpunkt waren die Kinder durchschnittlich 8,06 Jahre alt

(SD = .797). An den psychologischen Gruppentests nahmen 96 der 106 Kinder

teil, die übrigen 13 Kinder hatten zwar schon die neurologischen Untersuchen, die

Hörtests und den Aufmerksamkeitstest (CAPT) abgeschlossen, allerdings fehlte

zu diesem Zeitpunkt die psychologische Gruppentestung noch. Aufgrund der

zeitlichen Beschränkung der Stichprobenentnahmen von Frühjahr bis Herbst 2010

Methode

43

wurden nachträglich Veränderungen der Stichprobenzusammenstellung

vorgenommen. So konnte die ursprünglich geplante Einteilung in JEKI - und Nicht-

JEKI-Kinder für die vorliegende Untersuchung noch nicht verwirklicht werden, da

zum einen der Großteil der JeKi-Kinder zu diesem Zeitpunkt noch nicht mit dem

Instrumentalspiel (Beginn in Hamburg erst ab der dritten Klasse) begonnen hatte,

weshalb noch keine musikspezifischen Effekte zu erwarten waren. Insgesamt

waren bis November 2010 nur 18 JeKi-Kinder in der Stichprobe, die bereits aktiv

zu musizieren begonnen hatten. Um Konfundierungen mit privatem Musizieren

auszuschließen, wurden diese 18 Kinder nicht in die vorliegenden Analysen

einbezogen. Außerdem war zu diesem Zeitpunkt die Größe der Subgruppe der

LRS-Kinder kritisch, weshalb diese Bedingung nicht mit ausgewertet wurde.

4.3 Untersuchungsmaterial

4.3.1 Culture Fair Intelligence Test (CFT)

Der Test zur Bestimmung der Grundintelligenz ermöglicht es,

Denkprobleme in neuartigen Situationen mittels sprachfreiem, figuralem Material

zu erfassen, Beziehungen herzustellen, Regeln zu erkennen, sowie Merkmale zu

identifizieren und zügig wahrzunehmen (Cattell, Weiß & Osterland 1997, 5.revid.

Auflage). Dieser Intelligenztest ermittelt, inwieweit ein Kind in der Lage ist,

nonverbale Problemstellungen zu erfassen und zu lösen.

Der CFT 1 gliedert sich in fünf Untertests mit fünf verschiedenen

Aufgabenstellungen, wobei es zwei verschiedene Testformen gibt, die sich nur in

ihrer Reihenfolge unterscheiden, um ein Abschreiben zu erschweren. Die

jeweiligen Subtests sind in die Aufgaben „Substitutionen“, „Labyrinthe“,

„Klassifikationen“, „Ähnlichkeiten“ und „Matrizen“ aufgeteilt. Anhand von zwei

Methode

44

Übungsbeispielen kann man die Aufgabenstellungen ausführlich erklären. Bei

„Substitutionen“ wird die Fähigkeit erfasst, passende Symbole zu erkennen und

den Darstellungen richtig zuzuordnen.

Abbildung 3: Beispielitem des Subtests „Substitutionen“ aus dem Culture FairIntelligence Test von Weiß & Osterland (1997)

In der Aufgabenstellung „Labyrinthe“ werden der optische

Wahrnehmungsumfang und die Wahrnehmungsgeschwindigkeit erfasst, wobei die

Untersuchungsperson insgesamt 12 Einzellabyrinthe in der vorgegebenen Zeit

durchfährt.

Methode

45

Abbildung 4: Beispielitem des Subtests „Labyrinth“ aus dem Culture Fair Intelligence Test von Weiß & Osterland (1997)

Bei den „Klassifikationen“ gilt es, eine Figur von vier merkmalsähnlichen

Figuren abzugrenzen. Auf diese Weise wird die Fähigkeit zum figuralen Denken

erfasst.

Abbildung 5: Beispielitem des Subtests „Klassifikationen“ aus dem Culture Fair Intelligence Test von Weiß & Osterland (1997)

Methode

46

Anhand von Ähnlichkeiten unter fünf Zeichnungen soll verzeichnet werden, bis

zu welchem Komplexitätsgrad figurale Vorgaben wiedererkannt werden.

Abbildung 6: Beispielitem des Subtests „Ähnlichkeiten“ aus dem Culture Fair Intelligence Test von Weiß & Osterland (1997)

Zusätzlich wird bei den „Matrizen“ die Fähigkeit erfasst, Regeln und

Zusammenhänge bei figuralen Problemstellungen zu erkennen (Weiß und

Osterland, 1997).

Abbildung 7: Beispielitem des Subtests „Matrizen“ aus dem Culture Fair Intelligence Test von Weiß & Osterland (1997)

4.3.2 Culture Fair Intelligence Test 20-R

Der Culture Fair Intelligence Test 20-R ist die revidierte Fassung des von

Weiß (2006) entwickelten Intelligenztests, welcher denjenigen SchülerInnen

vorgegeben wurde, die bereits außerhalb der Alters- und Klassennorm des CFT 1

lagen.

Methode

47

Der CFT 20-R ist ebenso eine sprachfreie Variante. Er ist in zwei

Testhälften eingeteilt, welche die vier Subtests „Reihen fortsetzen“,

„Klassifikationen“, „Matrizen“ und „topologische Schlussfolgerungen“ umfassen. In

jedem der vier Subtests werden jeweils acht bis fünfzehn Aufgaben vorgegeben

und es stehen je fünf Antwortalternativen zur Auswahl.

Beim Subtest „Reihen fortsetzen“ werden drei Bilder gezeigt, die durch ein

viertes Bild logisch fortgesetzt werden sollen. Somit soll das Erfassen von Regeln

und Zusammenhängen geklärt werden. Bei dem Subtest „Klassifikationen“ wird

ein Bild ausgesucht, das nach logischem Verständnis nicht zu den anderen

Bildern als passend erscheint. Auf diese Weise soll das beziehungsstiftende

Denken bei figuralem Material erfasst werden. Im Subtest „Matrizen“ werden

Quadrate gezeigt, die vier oder neun Bilder enthalten. Es gibt ein Bild, das aus

den Antwortvarianten logisch ergänzt werden soll. Damit soll das Finden von

Regeln und Zusammenhängen bei figuralen Problemstellungen erfasst werden.

Beim letzten Subtest handelt es sich um „topologische Schlussfolgerungen“. Hier

wird die Fähigkeit erfasst, Inhalte mit Unterstützung von Ortsvorstellungen zu

erkennen, indem ein Bild vorgegeben wird, welches einen oder mehrere Punkte

enthält. Diese sollen an eine andere Stelle gesetzt werden, welche mit den

gleichen Worten beschrieben werden könnte (z.B.: „der Punkt ist innerhalb des

Kreises, aber außerhalb des Quadrates“).

Abbildung 8: Beispielitem des Subtests „topologische Schlussfolgerungen“ aus dem Culture Fair Intelligence Test (Weiß 2006)

Methode

48

4.3.3 Torrance Test of Creative Thinking (TTCT)

Der Torrance Test of Creative Thinking (TTCT) wurde 1974 von Torrance

entwickelt und enthält sieben verbale und drei figurale Aufgaben. Die Subskala

„ask and guess“ umfasst drei verbale Aufgaben, in welchen man ein Bild sieht, in

dem ein Clown sein Spiegelbild im Wasser betrachtet. Zuerst sollen möglichst

viele Fragen dazu ausgedacht werden, danach möglichst viele Ursachen

gefunden werden, um daraufhin möglichst viele Folgen zu nennen, die dieses Bild

auslösen könnte. Zur nächsten Aufgabe, genannt „product improvement“, sollte

man Verbesserungsvorschläge für die Gestaltung eines Spielzeugs (für einen

Affen oder Elefanten) angeben und bei der „unusual uses“ sollten möglichst viele

Verwendungsmöglichkeiten für einen Alltagsgegenstand (z.B. Konservendose)

vorgeschlagen werden. Des Weiteren soll bei den „unusual questions“ möglichst

viele ungewöhnliche Fragen zu einem Gegenstand gestellt werden. Bei der letzten

verbalen Aufgabe „just suppose“ sind mögliche Folgen einer gegebenen Situation

zu nennen.

Der figurale Teil besteht aus drei Aufgaben. Bei der ersten Aufgaben sollen

Bilder gezeichnet werden („picture construction“), bei der zweiten vorgegebene

Bildteile vervollständigt werden („picture completion“) und bei der dritten figuralen

Aufgabe („lines“) soll aus Linien eine Zeichnung erstellt werden.

In der vorliegenden Untersuchung wurde die „picture completion“ Aufgabe

ausgewählt, wobei den Kindern zehn Minuten zur Verfügung standen, um aus

unvollständigen Bildern (siehe Abbildung 9) Zeichnungen anzufertigen und

entsprechende Titel beizufügen.

Methode

49

Abbildung 9: Beispielitems aus der „Picture completion“-Aufgabe des Torrance Test of Creative Thinking (Torrance, 1974)

Bei dieser figuralen Aufgabe werden fünf Kennwerte ausgewertet: die

Ideenflüssigkeit (Anzahl der vervollständigten Bilder), die Flexibilität (Anzahl der

unterschiedlichen Kategorien, in die die Zeichnungen eingeteilt werden können),

sowie die Originalität (statistische Seltenheit des Zeichnungsinhaltes).

Zusätzlich werden die Titel nach ihrer statistischen Seltenheit bewertet und die

Elaboration wird als Maß der Differenziertheit und Vielfältigkeit der Zeichnungen

mit einbezogen.

Die Elaboration erwies sich als schwer auswertbar, da im Test keine klaren

Kriterien für die Differenziertheit der Darstellungen angegeben werden. Die Titel

wurden ebenfalls nicht ausgewertet, da die Zeichnungen manchmal von den

Kindern nicht beschriftet wurden. Um einen Deckeneffekt bezüglich des Faktors

Flüssigkeit zu vermeiden, wurden in der vorliegenden Studie nur die Flexibilität

und die Originalität ausgewertet.

4.3.4 Continuous Attention Performance Test (CAPT)

Der Continuous Attention Performance Test (CAPT) von Nubel, Starzacher

und Grohmann (2006) ist ein sprachfreier, computergestützter

Methode

50

Aufmerksamkeitstest für Kinder ab dem Vorschulalter. Dieser ermöglicht eine

getrennte Messung der visuellen und auditiven Aufmerksamkeit. Es werden die

selektive Aufmerksamkeit, die Daueraufmerksamkeit und das impulsive Verhalten

des Kindes ermittelt. Hierzu werden fünf verschiedene, leicht voneinander

abzugrenzende Tierzeichnungen und dementsprechende Tierlaute dargeboten.

Bei richtiger Zielsequenz soll per Knopfdruck reagiert werden. Bei der Auswertung

werden die Art, die Anzahl und das zeitliche Auftreten der Fehler, sowie die

Reaktionszeiten eruiert. Zu Anfang wird eine Übungssequenz präsentiert, in

welcher vom Computerprogramm Rückmeldungen bei Falschantworten gegeben

werden. Wenn die Aufgabe verstanden wurde, geht es weiter zur Testung.

Beide Subtests (visuell, auditiv) dauern insgesamt neun Minuten und werden

nach der Hälfte der Zeit durch eine einminütige Pause unterbrochen. In beiden

Subtests muss das Kind nach der Sequenz “Pferd-Hund” auf die Leertaste

drücken. Wird bei einer Sequenz nicht reagiert, handelt es sich um einen

Auslassungsfehler (“omission error”), wenn auf eine andere Sequenz reagiert wird

als auf die Zielsequenz, handelt es sich um einen Aktionsfehler (“commission

error”). Darüber hinaus werden mit dem CAPT die Reaktionsgeschwindigkeit, die

Variabilität, die Anzahl der falsch positiven Antworten (“commission errors”) und

der Auslassungen (“omission errors”) getrennt für den auditiven und visuellen

Bereich ermittelt. Insgesamt werden zwölf Kennwerte erfasst (Tab. 5).

Methode

51

Tabelle 5: Darstellung der zwölf Kennwerte des Continuous Attention Performance

Test (CAPT)

Reaktionszeit Variabilität Auslassungen

(omission errors)

Falsch positive Antworten

(commission errors)

Gesamt Gesamt Gesamt Gesamt

Visuell Visuell Visuell Visuell

Auditiv Auditiv Auditiv Auditiv

Für die vorliegende Untersuchung wurden getrennt für den visuellen und

auditiven Subtest die Reaktionszeit, Variabilität, die Anzahl der Auslassungen und

die Anzahl der falsch positiven Antworten ausgewertet. Laut empirischen

Untersuchungen werden Auslassungsfehler in Verbindung mit Unaufmerksamkeit

und Aktionsfehler in Verbindung mit Impulsivität gebracht.

Besonders hilfreich ist der Test im Bereich der Diagnostik von

Teilleistungsstörungen wie Auditive Verarbeitungs- und Wahrnehmungsstörungen

(AVWS) und LRS (Nubel, Starzacher & Grohmann, 2006).

4.3.5 Diagnose–Checkliste für hyperkinetische Störungen (DCL-HKS)

Die Checkliste für hyperkinetische Störungen (DCL-HKS) wurde von den

Eltern der teilnehmenden Kinder ausgefüllt. Dieser Fragebogen dient zur

Erfassung von psychischen Störungen bei Kindern und Jugendlichen (DISYPS-

KJ) nach den ICD-10 und DSM IV Diagnosekriterien. Hierbei werden

hyperkinetische Störungen, Störungen des Sozialverhaltens, Angststörungen,

depressive Störungen, tiefgreifende Entwicklungsstörungen, Tic-Störungen,

Bindungsstörungen und Autismus im Kindes- und Jugendalter erfasst. Anhand des

Fremdbeurteilungsbogens werden Einschätzungen durch Eltern, LehrerInnen oder

Methode

52

ErzieherInnen durchgeführt. Der DCL-HKS besteht aus 20 Items, aus welchen

Summenscores für die jeweiligen Symptomgruppen (Aufmerksamkeitsstörungen,

Hyperaktivität und Impulsivität) gebildet werden. Es wird um Einschätzungen auf

einer 4-stufigen Ratingskala bezüglich verschiedenster Verhaltensweisen gebeten.

Die Problemstärke und der Schweregrad der Verhaltensweisen werden pro Item

getrennt eingeschätzt (Döpfner & Lehmkuhl, 2000). Die Summenscores der Items

wurden in dieser Untersuchung pro Symptomgruppe durch die Anzahl der Items

dividiert.

4.3.6 Elternfragebogen

Den Eltern wurden ein allgemeiner Fragebogen und ein Fragebogen für

Freizeitverhalten und musikalische Aktivitäten übermittelt. Die Versuchsleiterinnen

versahen die erste Seite des Fragebogens mit dem anonymisierten

TeilnehmerInnen-Code, den Gruppenzuordnungen, dem Messdurchgang und dem

Messdatum.

Elternfragebogen allgemein

Zuerst wurde mittels einer Instruktion erklärt, worum es sich bei dem

AMSEL–Projekt handelt. Es wurde auf die Freiwilligkeit der Angaben im

Fragebogen, sowie den vertraulichen Umgang mit den Daten hingewiesen.

Ermittelt werden in dem Fragebogen soziodemographische Daten, welche das

Einkommen, die höchste abgeschlossene Bildung, Beruf der Eltern und den

Geburtsort der Familienmitglieder betreffen. Des Weiteren wird die Sprache, die

zu Hause gesprochen wird, Alter, Klasse, Geburtsort und die Schule des Kindes

abgefragt. Auch die familiäre häusliche Situation („Wie viele Personen leben in

Ihrem Haushalt?“ etc.) wird eruiert. Ebenso werden Fragen zu Freizeitaktivitäten

Methode

53

mit dem Kind und zur intellektuellen Anregung gestellt („Wie viele Bücher gibt es in

Ihrem Haushalt?“). Um eine eindeutige Gruppenzuteilung vorzunehmen, werden

auch in den allgemeinen Fragbögen eventuelle Teilleistungsschwächen (LRS,

Rechenschwäche) abgefragt, wobei hier fast alle Antworten durch Ankreuzen von

Kästchen beantwortet werden können.

Elternfragebogen Freizeitverhalten und musikalische Aktivitäten

Bei diesem Fragebogen wird speziell auf das Freizeitverhalten und die

musikalischen Aktivitäten eingegangen. Zunächst werden verschiedene Aktivitäten

(Ballet, Theater, musikalische Aktivitäten etc.) aufgelistet und erfragt, wie häufig

diese durchgeführt werden. Danach werden Fragen zum aktiven Musizieren, wie

Zeitaufwand und Art des Unterrichts, gestellt. Des Weiteren werden die Eltern

gebeten, Angaben zu gemeinsamen Tätigkeiten mit den Kindern bezüglich

Musikhören, Fernsehen und Lesen zu machen. Auch wird gefragt, ob das Kind im

Besitz von Radio, MP3-Playern oder eigenen Musikinstrumenten ist. Darüber

hinaus wird auch auf die Neigung zu Gesang näher eingegangen und gefragt, ob

die Familienmitglieder selbst musisch aktiv sind.

Die Fragen 15 bis 22 sind von den Eltern nur bei Teilnahme der Kinder an

dem JEKI-Unterricht auszufüllen, wobei diese Angaben über das Programm

machen sollen (Angaben zu Jahr des JEKI-Unterrichts, Gefallen an der Teilnahme,

Zufriedenheit mit dem Programm, ausgewähltes Instrument, Übungszeit, mögliche

Veränderungen in der Schule und andere Veränderungen). Zum Abschluss

können die Eltern persönliche Kommentare bezüglich des JEKI-Programms

einfließen lassen und es wird um die Angabe von Kontaktdaten der JEKI-LehrerIn

gebeten.

Methode

54

Bis auf die abschließenden offenen Fragen zu dem JEKI-Projekt sind wieder

alle Fragen durch Ankreuzen zu beantworten.

4.3.7 Schülerfragebogen

Die Kinder bekommen einen speziellen Schülerfragebogen, der dem des

Elternfragebogen sehr ähnelt, um sowohl die Sichtweise der Eltern als auch der

Kinder zu erfassen. Auch in dem Schülerfragebogen werden Geschlecht, Alter,

Geburtsort des Kindes und der Eltern, und wer im Haushalt gemeinsam lebt,

abgefragt. Außerdem wird auch hier die Frage nach der Anzahl der Bücher gestellt

und erhoben, ob Gebrauchsgegenstände wie Computer, Tageszeitung,

Fernseher, Internet usw. zur Verfügung stehen. Die Kinder werden gefragt, ob sie

mit ihren Eltern über Bücher, Filme und schulische Angelegenheiten diskutieren

und die Eltern sich für diese Themenbereiche interessieren. Die Fragen 12 bis 15

werden nur von den JEKI- Kindern ausgefüllt, in denen sie frei über das Projekt

schreiben dürfen, um zum Schluss in einer fünfstufigen Skala („sehr gut“ bis „sehr

schlecht“) anzukreuzen, ob sie Gefallen an Musikspielen, Tanz und Bewegung

gefunden haben.

4.3.8 Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von AD(H)S-Kindern

Bei dem Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von AD(H)S handelt es

sich um eine Reihe von Fragen bezüglich des privaten Hintergrundes des Kindes,

und der Lebensumstände. Es wird gefragt, wo das Kind lebt, es werden Angaben

zu den Eltern und Geschwistern und - wenn vorhanden- Angaben zu deren

Erkrankungen oder Behinderungen gemacht. Zusätzlich werden Informationen zu

Schwangerschaft und Geburt sowie zur Entwicklungen des Kindes gesammelt.

Darüber hinaus werden auch Situationen in der Schule, Freizeitaktivitäten und

Methode

55

etwaige Auffälligkeiten erfragt. Außerdem werden Angaben zu einer eventuellen

Medikation gemacht.

4.3.9 Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von LRS - Kindern

Im Anamnesefragebogen zur Vorgeschichte von LRS – Kindern beziehen

sich die meisten Fragen auf die gleichen Themen wie im Anamnesefragebogen

der AD(H)S Kinder. Im letzten Teil wird auf die Lese-Rechtschreibschwäche näher

eingegangen. Es werden Fragen zu dem zeitlichen Auftreten der Lese-

Rechtschreibstörung, zu einer möglichen offiziellen Diagnose, zu verschiedenen

Leistungen im Lesen und Rechtschreiben, sowie zur Anteilnahme der Eltern bei

Hausaufgaben und Übungen gestellt. Außerdem werden Schwächen beim

Auswendiglernen von Gedichten und Liedern oder beim auditiven Verständnis

eruiert. Auch weitere Betroffene in der Familie, der zeitliche Beginn der LRS und

mögliche feinmotorische Schwächen sind anzugeben. Zum Schluss werden noch

eventuelle Trainingsbesuche zur Behandlung der Lese-Rechtschreibschwäche,

sowie der Verlauf dieser Förderungen und beobachtete Veränderungen beim Kind

erfragt.

4.3.10 Sozialindex

Der Sozialindex ergibt sich aus insgesamt 28 Einzelvariablen des

Elternfragebogens. Er stellt ein kombiniertes Maß aus diversen Größen dar, um

die soziale Förderung von Kindern im privaten Kreise zu quantifizieren. Dabei

werden die Herkunft und der höchste Bildungsabschluss sowie Berufstätigkeit und

Einkommen der Eltern berücksichtigt. Außerdem werden Zuwendungen, wie

Vorlesen, bei den Schulaufgaben helfen, über Probleme und Anderes sprechen

etc. in das Maß einbezogen. Zusätzlich fließen in den Sozialindex Auskünfte über

Methode

56

Besuche von Theater, Oper, Sportveranstaltungen, Zoo, Ausstellungen, Kino,

sowie die ungefähre Anzahl der Bücher mit ein (KESS 2004, IGLU 2006).

4.4 Untersuchungsablauf

Für die psychologischen Testungen, die in Kleingruppen am Heimatort der

Kinder durchgeführt wurden, mussten Mitarbeiterinnen des AMseL-Projektes aus

Graz nach Deutschland (Heidelberg, Hamburg, Nordrhein-Westfahlen) reisen.

In der Neurologischen Klinik der Universität Heidelberg wurden die

neurologischen Messungen (MRT, MEG) sowie alle PC-Tests

(Aufmerksamkeitstest CAPT, alle Hörtests) durchgeführt.

Für die psychologischen Testungen wurden Räume in der Jugendherberge

Heidelberg1, im Hamburger Landesinstitut für Lehrerbildung und

Schulentwicklung2, sowie in dem westfälischen Lernförderinstitut Studienkreis

Bottrop3 angemietet, um eine gute Testsituation herstellen zu können. Pro

Durchgang waren zwischen zwei und zehn Kinder anwesend, die innerhalb von

ca. zwei Stunden getestet wurden. Es waren zwei bis drei Testleiterinnen

anwesend. Es wurde darauf geachtet, dass verschiedene Testformen (wenn

vorhanden) ausgewählt wurden und die Kinder nicht voneinander abschreiben

konnten. Bei Tests mit Zeitbegrenzung wurde die Zeit von den Testleiterinnen

gestoppt.

Zu Beginn wurde die Testsituation näher gebracht, indem den Kindern die

Testungen als „spannende Rätselaufgaben“ beschrieben wurden. Jeder Test

wurde mündlich erklärt. Als erstes wurde das Salzburger Lese Screening (SLS)

1 http://heidelberg.jugendherberge-bw.de/

2 http://www.li-hamburg.de/jeki

3 http://www.studienkreis.de/

http://heidelberg.jugendherberge-bw.de/

http://www.li-hamburg.de/jeki

http://www.studienkreis.de/

Methode

57

vorgelegt (Form A1 oder A2), später der Culture Fair Intelligence Test (CFT; Form

A oder Form B) oder der Culture Fair Intelligence Test 20-R für die älteren

Schulkinder. Kurz vor der Pause wurde der Torrance Test of Creative Thinking

(TTCT) vorgegeben. Nach einer Erfrischung mit Getränken und einem kleinen

Snack ging es mit dem Rechentest (RT1, RT2, RT3, nach jeweiligen Schulstufen

eingeteilt) und der Hamburger Rechtschreibprobe (HSP), die jeweils in

verschiedenen Schulstufen vorgelegt wurde (HSP 2 für die abgeschlossene zweite

Stufe, HSP 3 für die dritte abgeschlossene Schulstufe und HSP 4 für die vierte

abgeschlossene Schulstufe) weiter. Danach durften die Kinder ein kleines

Abschlussgeschenk mitnehmen.

Während die Kinder die Testbögen ausfüllten, konnten die Eltern in der

Wartezeit den Fremdbeurteilungsfragebogen der Diagnose-Checkliste für

hyperkinetische Störungen (DCL-HKS) aus dem Diagnostischen System für

psychische Störungen im Kinder und Jugendalter (DISYPS-JK) ausfüllen.

Zusätzlich wurde ihnen der Eltern- und Anamnesefragebogen (für die Subgruppen

AD(H)S und LRS) mitgegeben. Die Fragebögen konnten entweder gleich

beantwortet werden oder erst zu Hause mit anschließender Rücksendung auf dem

Postweg oder direkt via Internet über die Online-Fragebogen-Plattform Global

Park. Die Schülerfragebögen wurden ebenso vor oder nach der Testung ausgefüllt

und abgegeben oder per Internet bearbeitet.

Danach wurden die Aufwandsentschädigungen an die Eltern ausbezahlt

(€ 50; bei vollständigem Erscheinen zu den beiden neurologischen und den

beiden psychologischen Testterminen: € 300) und eine Bestätigung des Erhalts

des Geldes eingefordert.

Methode

58

Zum Schluss wurden noch etwaige offene Fragen beantwortet und die Kinder und

Eltern verabschiedet.

4.5 Datenaufbereitung

In den folgenden Kapiteln werden die statistischen Auswertungen, die in dieser

Untersuchung zur Hypothesenprüfung verwendet wurden, dargestellt. Zur

Berechnung wurden einerseits multivariate Varianzanalysen“ (MANOVAs)

berechnet, um den Einfluss der unabhängigen Variable „Untersuchungsgruppe“

auf eine Kombination mehrerer inhaltlich zusammenhängender abhängiger

Variablen (verschiedene Aufmerksamkeitsmaße; zwei Kreativitätsmaße) zu

bestimmen. Zusätzlich wurden univariate einfaktorielle Varianzanalysen

(ANOVAs) berechnet, um den Einfluss der unabhängigen Variable

„Untersuchungsgruppe“ auf die einzelnen abhängigen Variablen zu prüfen.

Ziel der ersten Berechnungen war es festzustellen, ob sich die 3 Gruppen

(Standard vs. Intensiv musizierend vs. AD(H)S) in ihrer Intelligenz, ihrem Alter, der

Schulstufe und im Sozialindex unterscheiden. Sollte dies nicht der Fall sein, so

wären diese Größen bei den nachfolgenden Analysen ggfs. als Kovariaten zu

berücksichtigen.

Die jeweiligen Verteilungen der besuchten Schulstufe wurden mittels Chi-Quadrat

(χ²)-Tests berechnet, die anderen Vergleiche wurden mittels Varianzanalyse

durchgeführt.

Des Weiteren wurden die ermittelten Werte der Kreativität für die beiden Rater

vorab mittels t-Test verglichen. So wurde geprüft, ob sich die Urteile der beiden

Rater voneinander unterscheiden.

Methode

59

Um verschiedene Beziehungen oder etwaige Zusammenhänge zwischen allen

Testkennwerten (CFT, TTCT, DCL - HKS, CAPT) zu eruieren, wurde eine

Korrelationsmatrix erstellt. Außerdem wurde mit Hilfe einer Regressionsanalyse

geprüft, ob die Intelligenz durch bestimmte Variablen der Aufmerksamkeit

vorhergesagt werden kann.

Zur Überprüfung der Normalverteilung und um Schiefe und Exzess auf einem

1%igen Signifikanzniveau festzulegen, wurde der Kolmogorov-Smirnov-Test

verwendet. Es ergaben sich überwiegend normalverteilte Werte, die im Folgenden

nicht mehr explizit erwähnt werden. Bei Abweichungen von der Normalverteilung

wird an entsprechender Stelle darauf hingewiesen.

Als Maß der Effektstärke wurde das partielle Eta-Quadrat (η²) bestimmt. Die

vorliegende Untersuchung wurde mit der Statistiksoftware SPSS 17.0. für

Windows berechnet.

Ergebnisse

60

5 Ergebnisse

5.1 Überprüfung der Voraussetzungen

Vorab wurde die Zellbesetzung in den Subgruppen geprüft, eventuelle

Kovariaten ermittelt und Normalverteilungsprüfungen durchgeführt.

5.1.1 Ausschluss von Versuchspersonen

Die Subgruppe der Kinder mit einer LRS konnte wegen der zum

Erhebungszeitpunkt noch zu geringen Zellbesetzung nicht ausgewertet werden.

Außerdem wurden Kinder, die bereits im Rahmen des JEKI-Programms

aktiv musizierten, aus den Berechnungen genommen, um eine Konfundierung mit

Wirkungen durch privates Musizieren zu vermeiden. JeKi-spezifische Effekte

werden erst im Längsschnittvergleich beim Vorliegen von zwei Messzeitpunkten

analysierbar sein.

Außerdem wurden alle Viertklässler (N=5; alle Kontrollgruppe) aus den

Auswertungen ausgeschlossen, um die sonst ungleiche Verteilung der

Schulstufen auszugleichen. Beim Kreativitätstest (TTCT) konnte die

Voraussetzung der Homogenität der Varianz-Kovarianzmatrix für die multivariate

Varianzanalyse (MANOVA) anhand des Box-Tests (F(6,15849)= 3,847, p= .001) und

die Voraussetzung der Varianzhomogenität für die univariaten Varianzanalysen

durch den Levene-Test (p< .05) erst durch eine zusätzliche Erstellung von

Boxplots und eine dadurch mögliche Herausnahme von drei Extremfällen (Fälle

54, 56, 70) erfüllt werden (siehe Anhang B, Abbildung 18).

Ergebnisse

61

5.1.2 Überprüfung der Alters- und Klassenverteilung

Die Altersverteilung wurde mittels ANOVA über die drei Subgruppen

berechnet. Die Verteilung der Altersstufen ist nicht signifikant (F (2,73)= 1,869, p =

.162; siehe Anhang B, Tabelle 14). Dies bedeutet, dass die Kinder in Bezug auf

ihr Alter auf die Subgruppen etwa gleich verteilt sind.

Ebenso ist die Verteilung über die verschiedenen Schulstufen nicht

signifikant (χ² (01; 2, N=76)= 4,258, p=.119; siehe Anhang B, Tabelle 11).

Tabelle 6: Mittelwerte der Subgruppen

Mittelwert Standardfehler Untergrenze Obergrenze

AD(H)S 113,154 3,939 105,285 121,023

Intensiv musizierend 114,304 2,961 108,388 120,221

Standard 111,355 2,551 106,259 116,451

5.1.3 Überprüfung der Normalverteilungen

Um die Normalverteilungen der einzelnen abhängigen Variablen zu

überprüfen, wurde der Kolmogorov – Smirnov Test verwendet. Die Tests ergaben

bis auf vier Ausnahmen, dass Normalverteilung vorlag (p > .05). Diese

Ausnahmen waren: CAPT omission auditiv (Z= 1,46, p= .029, siehe Anhang B,

Tabelle 19: Normalverteilung von CAPT Omission und Commission), CAPT

Commission visuell (Z= 1,42, p= .035, siehe Anhang B, Tabelle 19); beim DISYPS

waren die Skalen Hyperaktivität (Z= 1,89, p= .002), und Impulsivität (Z=1,70, p=

.006, siehe Anhang B, Tabelle 17) nicht normalverteilt. Die Varianzanalyse ist

relativ robust gegenüber Verletzungen der Normalverteilung, auch wenn die

empirische Verteilungen von der Normalverteilung abweichen.

Laut Papousek (2003) kann die Normalverteilungsvoraussetzung vernachlässigt

werden, da es sich nicht um Rohwert- Verteilungen, sondern um Random-

Ergebnisse

62

Sampling Verteilungen geht. Bei größeren Stichproben ist die Normalverteilung

aufgrund des Zentralen Grenzwerttheorems gewährleistet (Stevens 1999).

5.1.4 Überprüfung von möglichen konfundierenden Variablen

Laut Schellenberg (2006) sind Kovariaten, wie sozioökonomische Faktoren

oder Intelligenz, in musikpsychologischen Studien unbedingt mit zu

berücksichtigen. Deshalb wurde in der vorliegenden Untersuchung überprüft, ob

der Sozialindex und die Intelligenzquotienten der Altersnorm (IQ-Altersnorm) und

der Klassennorm (IQ-Klassennorm) einen konfundierenden Einfluss auf die

abhängigen Variablen haben. Um zu überprüfen, ob sich die Subgruppen

bezüglich der drei erwähnten Variablen unterscheiden, wurden drei ANOVAs

berechnet. In keiner der drei Analysen zeigten sich Unterschiede zwischen den

Subgruppen in Bezug auf die jeweilige abhängige Variable. Es ergaben sich keine

signifikanten Unterschiede für den Sozialindex (F(2,66)= .786, p= .460; siehe

Anhang B, Tabelle 22: Zwischensubjekteffekte des Sozialindexes), die IQ-

Altersnorm (F (2,64)=.493, p= .613; siehe Anhang B, Tabelle 30) und die IQ-

Klassennorm (F (2,64)= .292, p= .747; siehe Anhang B, Tabelle 26:

Zwischensubjekteffekte der IQ Klassennorm). Somit war es nicht erforderlich,

diese Größen als Kovariaten zu berücksichtigen, um etwaige konfundierende

Effekte auszuschließen.

5.2 Überprüfung der kognitiven Variable Intelligenz

Zu Beginn wurde die Varianzhomogenität mittels eines Levene-Tests

überprüft. Der Test ergab homogene Varianzen, womit diese Voraussetzung für

Ergebnisse

63

die nachfolgende Varianzanalyse erfüllt war (F (2,64) = 0,367, p = .694; siehe

Anhang B, Tabelle 33).

Für die ANOVA wurde die Gruppenzugehörigkeit als unabhängige Variable und

die Intelligenz (Klassennorm) als abhängige Variable verrechnet. Diese Analyse

zeigte keinen signifikanten Unterschied (F(2,64)= 0,292, p= .747, η²= .009; siehe

Anhang B, Tabelle 34). Dies bedeutet, dass keine Unterschiede zwischen den

Subgruppen (Standard, Intensiv musizierend, AD(H)S) hinsichtlich Intelligenz

vorlagen.

5.3 Überprüfung der kognitiven Variable Kreativität

Die Varianzhomogenität konnte durch den Levene Test (n.s.) und den

Boxtest (F (6,8549)= .523, p= .792, siehe Anhang B, Tabelle 40) bestätigt werden.

Die MANOVA für die unabhängige Variable Gruppenzugehörigkeit und die beiden

Kreativitäts-Subskalen Originalität und Flexibilität ergab auf multivariater Ebene

einen eben nicht mehr signifikanten Einfluss der Gruppenzugehörigkeit (Pillai-

Spur: F (4,134)= 2,269, p= .063).

Tabelle 7: Multivariate Analysen zur Kreativität

Effekt

Wert F

Hypothese

df Fehler df Sig.

Partielles

Eta-Quadrat

Konstanter

Term

Pillai-Spur ,967 978,139 2,000 66,000 ,000 ,967

Wilks-Lambda ,033 978,139 2,000 66,000 ,000 ,967

Hotelling-Spur 29,641 978,139 2,000 66,000 ,000 ,967

Untergruppe Pillai-Spur ,127 2,269 4,000 134,000 ,065 ,063

Wilks-Lambda ,873 2,311 4,000 132,000 ,061 ,065

Hotelling-Spur ,145 2,352 4,000 130,000 ,057 ,067

Zusätzlich wurden zwei univariate einfaktorielle ANOVAs mit den

abhängigen Variablen Originalität und Flexibilität berechnet. Auf univariater Ebene

Ergebnisse

64

zeigte sich, dass sich die Subgruppen bezüglich Originalität unterscheiden, wobei

dieser Unterschied allerdings knapp die Signifikanzgrenze verfehlte (F(2,67)= 2,849,

p= .065, η²= .078). Für die Flexibilität konnte hingegen kein Gruppenunterschied

festgestellt werden.

Tabelle 8: Univariate Analysen zur Kreativität

Quelle

Abhängige Variable

Quadratsumme

vom Typ III Df

Mittel

d.Quadrate F Sig.

Partielles

Eta-

Quadrat

Korrigiertes

Modell

Torrance_Orig._Mittel 3994,935 2 1997,467 2,849 ,065 ,078

Torrance_Flex.Mittelwert 458,893 2 229,447 1,023 ,365 ,030

Konstanter Term Torrance_Orig._Mittel 606012,750 1 606012,750 864,316 ,000 ,928

Torrance_Flex._Mittelwert 345345,186 1 345345,186 1540,191 ,000 ,958

Untergruppe Torrance_Orig.Mittel 3994,935 2 1997,467 2,849 ,065 ,078

Torrance_Flex._Mittelwert 458,893 2 229,447 1,023 ,365 ,030

Fehler Torrance_Orig._Mittel 46976,851 67 701,147

Torrance_Flex._Mittelwert 15022,892 67 224,222

Gesamt Torrance_Orig._Mittel 747975,000 70

Torrance_Flex._Mittelwert 454725,000 70

Korrigierte

Gesamtvariation

Torrance_Orig._Mittel 50971,786 69

Torrance_Flex._Mittelwert 15481,786 69

Post-hoc Tests ergaben, dass sich die AD(H)S Kinder von den Intensiv

Musizierenden (p= .091), sowie die AD(H)S Kinder von der Standardgruppe (p=

.096) marginal unterschieden. Die Gruppe der AD(H)S Kinder war origineller (M=

117,27; SD= 31,09) als die Gruppe der Intensiv Musizierenden (M=96,25;

SD=26,51) und origineller als die Standardgruppe (M= 96,27; SD= 24,72).

Ergebnisse

65

Abbildung 10: Mittelwerte und Standardabweichungen der Originalität im Kreativitätstest TTCT

Abbildung 11: Mittelwerte und Standardabweichungen der Flexibilität im Kreativitätstest TTCT

0

20

40

60

80

100

120

140

160

AD(H)S, N=11 Intensiv musizierend, N=23 Standard, N=31

Originalität

Untergruppen

0

20

40

60

80

100

120

AD(H)S, N=11 Intensiv musizierend, N=23 Standard, N=31

Flexibilität

Untergruppen

Ergebnisse

66

5.4 Beurteilung der Kinder durch die Eltern bezüglich

Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität

Hypothese 2 nimmt an, dass Kinder mit einer AD(H)S in den

Symptomgruppen Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität von ihren Eltern

als auffälliger beschrieben werden als Kinder, die keine AD(H)S aufweisen.

Vor der Hauptanalyse wurden Korrelationen für Aufmerksamkeit, Hyperaktivität

und Impulsivität zwischen der jeweiligen Problemstärke und dem Schweregrad

berechnet. Es konnten hohe Korrelationen zwischen allen Skalen festgestellt

werden. Zwischen der Problemstärke und dem Schweregrad der drei Subskalen

gab es besonders hohe Korrelationen (Aufmerksamkeit: r= .854, p= .000;

Hyperaktivität: r= .698, p= .000; Impulsivität: r= .865, p= .000, siehe Anhang B,

Tabelle 45). Um die Komplexität der Skalen zu vereinfachen, die - wie aus den

hohen Korrelationen ersichtlich ist - offenbar fast dasselbe messen, wurden in den

Folgeanalysen nur mehr die Schweregrad-Skalen in die Berechnungen mit

einbezogen.

Bei den Skala des Schweregrades (Hyperaktivität und Impulsivität) lagen

Verletzungen der Normalverteilung vor, wobei sich linkssteile Verteilungen zeigten

(siehe Anhang B, Abbildung 12 - Abbildung 15).

Deshalb wurde als verteilungsfreies Verfahren der Kruskal-Wallis Test berechnet.

Dabei fungierten als unabhängige Variable die Gruppenzugehörigkeit und als

abhängige Variable jeweils eine der drei HKS-Skalen (Schweregrad der

Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität).

Ergebnisse

67

Tabelle 9: Mittlere Ränge nach dem Kruskal-Wallis Test

Untergruppe

(1=Standard, 2=Intensiv musizierend, 3=AD(H)S) N Mittlerer Rang

DISY_Aufm.1 1,00 29 25,69

2,00 22 27,52

3,00 12 55,46

Total 63

DISY_Hyper.1 1,00 29 26,09

2,00 22 29,98

3,00 12 50,00

Total 63

DISY_Imp.1 1,00 29 27,84

2,00 22 29,50

3,00 12 46,63

Total 63

Die Analysen ergaben zwischen den Gruppen bei allen DISYPS-Variablen ein

signifikantes Ergebnis. Die Subgruppe AD(H)S erreichte, wie erwartet, eine

deutlich höhere Punkteanzahl in den Schweregraden Aufmerksamkeit,

Hyperaktivität und Impulsivität.

5.5 Vergleich der Aufmerksamkeitsleistungen zwischen den Gruppen

Zur Hypothese 3, die annimmt, dass gesunde musizierende Kinder bessere

Aufmerksamkeitsleistungen erbringen als gesunde Kinder, die nicht aktiv

musizieren, wurde eine weitere MANOVA berechnet. Die unabhängige Variable

war wiederum die Gruppenzugehörigkeit, als abhängige Variablen wurden die

Skalen des CAPT herangezogen, welche mit folgenden Kennwerten bezeichnet

wurden: Reaktionszeit – Visuell, Reaktionszeit – Auditiv, Variabilität – Visuell,

Ergebnisse

68

Variabilität – Auditiv, Omission – Visuell, Omission – Auditiv, Commission –

Visuell und Commission – Auditiv.

Anhand der MANOVA wurde mittels des Pillai-Spur-Kriteriums ein nicht

signifikantes Ergebnis über alle Kennwerten festgestellt (F(16,122)= 0,810, p= .672,

siehe Anhang B, Tabelle 50). Der Post-hoc-Test zeigte allerdings bei den visuellen

Impulsivitätsfehlern (Commission visuell) einen signifikanten Unterschied

zwischen den Gruppen (F(2,67)= 3,515, p= .035). Bei den anderen Kennwerten

zeigten sich keine Signifikanzen.

Tabelle 10: Post-Test visuelle Impulsivitätsfehler (Commission visuell)

Quelle Abhängige Variable Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles

Eta-

Quadrat

Korrigiertes

Modell

a_CAPT_Commission

Visuell gesamt

(C-Werte zwischen 0 und 10)

30,848 2 15,424 3,515 ,035 ,095

Anhand des Posttests Tukey HSD wurde der Unterschied der CAPT-Variable

„Commission visuell“ zwischen den Subgruppen näher spezifiziert. Es konnte ein

signifikanter Unterschied zwischen der Gruppe der Intensiv Musizierenden und der

Standardgruppe festgestellt werden (p=.046, siehe Anhang B, Tabelle 53). Das

bedeutet, dass intensiv musizierende Kinder niedrigere Werte in der Skala der

visuellen Impulsivitätsfehler (M= 5,41, SD= 2,135) aufwiesen als die

Standardgruppe (M= 6,81, SD= 2,056). Die Annahme, dass sich die AD(H)S-

Gruppe von den anderen zwei Gruppen unterscheidet, konnte nicht bestätigt

werden (siehe Anhang B, Tabelle 48).

Ergebnisse

69

5.6 Aufmerksamkeitsleistungen und kognitive Tests

Die vierte Hypothese besagt, dass der Grad der Aufmerksamkeit positiv mit

den Leistungen der kognitiven Tests zusammenhängt. Um diese Zusammenhänge

darstellen zu können, wurde eine Pearson Produkt-Moment Korrelationsanalyse

berechnet. Dazu wurde folgende Variablen in die Korrelation mit einbezogen:

IQ Altersnorm und IQ Klassennorm (CFT), Originalität und Flexibilität

(TTCT), alle Variablen des CAPT (Reaktionszeit - visuell, Reaktionszeit – auditiv,

Variabilität – visuell, Variabilität – auditiv, Omission – visuell, Omission – auditiv,

Commission – visuell, Commission – auditiv), sowie die Schweregrad-Skalen des

DCL - HKS (Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität).

Es konnten Zusammenhänge zwischen der Intelligenz (Altersnorm) und der

Leistung im CAPT bezüglich der Variable Commission visuell ermittelt werden (r= -

.361, p< 0.01). Die Variablen des CFT der Alters- und der Klassennorm

korrelierten – wie zu erwarten - hoch miteinander (r= .921; p< 0.01). Auf einem

fünfprozentigen Signifikanzniveau korrelierten außerdem die Werte IQ- Altersnorm

mit der Variable CAPT Commission auditiv (r= -.253) und IQ Klassennorm mit der

Variable CAPT Omission visuell (r= -.283). Das bedeutet, dass Kinder mit einem

höheren IQ- Wert bessere Aufmerksamkeitsleistungen erbringen als weniger

intelligente Kinder. Bei den Werten des TTCTs zeigten sich Zusammenhänge

zwischen der Flexibilität und der Aufmerksamkeit (r= -.283) auf einem

einprozentigen Signifikanzniveau. Das bedeutet, dass flexiblere Kinder

aufmerksamer sind. Die Variablen des CAPT korrelierten auch miteinander,

ebenso gab es Zusammenhänge des DCL - HKS Skalen miteinander (siehe

Anhang, Tabelle 54).

Ergebnisse

70

5.7 Dauer des Instrumentalspiels

Hypothese 5 nimmt einen Zusammenhang zwischen der Dauer des

Instrumentalspiels und den kognitiven Fähigkeiten (Intelligenz, Aufmerksamkeit

und Kreativität) an. Dazu wurde eine Pearson-Korrelation mit folgenden Variablen

berechnet: IQ Altersnorm und IQ Klassennorm (CFT); Originalität und Flexibilität

(TTCT); alle Variablen des CAPT (Reaktionszeit - visuell, Reaktionszeit – auditiv,

Variabilität – visuell, Variabilität – auditiv, Omission – visuell, Omission – auditiv,

Commission – visuell, Commission – auditiv); Skalen des DISYPS

(Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität) und Dauer des

Instrumentalspiels in Semestern. Es konnte ein Zusammenhang zwischen der

Dauer des Instrumentalspiels und der Variable CAPT Commission gesamt

festgestellt werden (r= -.496; p= .016). Im Speziellen zeigte sich, dass es einen

negativen Zusammenhang zwischen der Dauer des Instrumentalspiels und der

Anzahl der visuellen Impulsivitätsfehler (r= -.486; p= .019) sowie der Anzahl der

auditiven Impulsivitätsfehler (r= -.506; p= .014) gibt (siehe Anhang, Tabelle 57).

Zwischen den anderen Variablen konnte kein Zusammenhang mit der Dauer des

Instrumentalspiels festgestellt werden (siehe Anhang B, Tabelle 58, Tabelle 59,

Tabelle 60, Tabelle 62).

Diskussion

71

6 Diskussion

Im folgenden Abschnitt werden die Resultate dieser Untersuchung kritisch

diskutiert und mit den Erkenntnissen der Literatur in Verbindung gebracht.

Zusätzlich wird auf die Stichprobe und die genaue Durchführung nochmals näher

eingegangen. Zum Abschluss werden Limitationen der aktuellen Studie, die einen

Zwischenstand mit eingeschränkter Stichprobengröße beschreibt, angeführt und

ein Ausblick für die weiterführenden Analysen sowie für eventuelle Folgestudien

dargestellt.

6.1 Einfluss von aktivem Musizieren

Die Erwartung, dass es einen Einfluss von aktivem Musizieren auf kognitive

Fähigkeiten gibt, konnte hinsichtlich der Intelligenz nicht bestätigt werden. Es

konnten keine Unterschiede zwischen den Subgruppen festgestellt werden.

Nach der Veröffentlichung des Mozart-Effektes (Rauscher, Shaw und Ky,

1993) gab es zahlreiche WissenschaftlerInnen, die sich in ihren Studien auf Musik

und ihre Auswirkungen in verschiedenen kognitiven Leistungsbereichen

konzentrierten (Stanley & Hughes 1997, Chan, Ho & Cheung 1998, Bastian 2002,

Schellenberg 2005).

McKelvie und Low (2002) ließen ihre ProbandInnen einen Papierfalt- und

Schnitttest durchführen. In der Untersuchung wurde bei 55 (Experiment 1) und 48

(Experiment 2) Zwölfjährigen überprüft, ob es bei passiver Musikpräsentation

zwischen einem Vor- und einem Nachtest zu einer Leistungssteigerung kommt.

Bei den Musikstücken handelte es sich um die besagte Mozart-Sonate, ein Stück

von Aqua („Cartoon Heroes“) und Entspannungsmusik (Debussy & Gershwin). Es

Diskussion

72

konnten keine Steigerungen in den Leistungen zwischen dem Vor- und Nachtest

festgestellt werden. Allerdings bezieht sich diese Studie, wie auch die

Originalstudie zum Mozart-Effekt, auf eine kurzfristige Darbietung eines

Musikstückes und nicht auf jahrelanges aktives Musizieren.

Auch Steele, Bass und Crook (1999) untersuchten das Phänomen des

Mozart-Effektes, indem sie 125 Studierenden anhand eines Prä- und Postdesigns

entweder zehn Minuten die Mozart-Sonate vorspielten, Philipp Glass-Musik

präsentierten, oder die Studierenden in Stille pausieren ließen. Obwohl eine

Leistungssteigerung ersichtlich war, war diese zwischen dem Vor- und Nachtest in

allen Gruppen etwa gleich groß und somit unabhängig von Art der Musik bzw. der

Stille. Das Ergebnis kann somit als unspezifischer Erregungs- bzw.

Entspannungseffekt interpretiert werden.

Jansen- Osmann (2006) versuchte, 29 Studien über den Mozart-Effekt

zusammenzufassen. Er kam zu dem Schluss, dass es sich bei dem postulierten

Effekt um eine wissenschaftliche Legende handelt. Von den 29 untersuchten

Studien konnten nur sechs den Effekt bestätigen. Die Autorin geht von einem

unspezifischen Erregungseffekt aus, der weder auf das Hören von Musik noch auf

das Lösen von räumlichen Aufgaben zu beschränken ist.

In Abgrenzung zu den Studien über den Mozart-Effekt, der ein kurzzeitiges

Phänomen des passiven Hörens betrifft, gibt es mehrere Studien im Bereich des

aktiven Musizierens, die eine Steigerung der Leistungen nach Jahren der

Musikerfahrung ermitteln konnten (Rauscher et al. 1997, Bastian, 2001).

In einer Untersuchung von Cheek und Smith (1999) wurden mathematische

Fähigkeiten von musizierenden Kindern und nicht musizierenden Kindern

verglichen. Hier konnten nur signifikante Unterschiede bei jenen Kindern

Diskussion

73

festgestellt werden, die bereits seit zwei Jahren privaten Musikunterricht

bekommen hatten. Diejenigen Kinder, die seit mindestens zwei Jahren privaten

Musikunterricht erhalten hatten, konnten bessere mathematische Leistungen

erbringen als die Vergleichsgruppe.

Bastian (2001) untersuchte, ob aktives Musizieren für die Intelligenz

förderlich ist. Hierzu untersuchte er zwei Schülergruppen, eine mit und eine ohne

erweiterte Musikerziehung, welche sich hinsichtlich ihrer Intelligenzsteigerung

anfangs nicht voneinander unterschieden. Erst nach fünf Jahren konnte man von

einer bedeutenden Veränderung sprechen, wobei Kinder mit erweitertem

Musikunterricht einen signifikante Intelligenzsteigerung zeigten. Bei sozial

benachteiligten Kindern und Kindern mit kognitiven Schwierigkeiten konnte bei

musikalischer Förderung ein fortdauernder IQ- Zuwachs festgestellt werden.

Im Hinblick auf die Interpretation der vorliegenden Ergebnisse ist zu beachten,

dass diese einen Zwischenstand der AMseL-Studie darstellen, wobei sich sowohl

die Querschnittsergebnisse in Bezug auf die Gruppe der privat intensiv

musizierenden Kinder bei einer erweiterten Stichprobengröße noch ändern

können, als auch im Längsschnittvergleich mit zwei Messphasen JeKi-spezifische

Musikeffekte denkbar sind. Gleiches gilt auch für die anderen in der Studie

eingesetzten Verfahren.

Im Kreativitätstest konnten die intensiv musizierenden Kinder im Bereich der

Flexibilität keine höheren Werte erreichen als die nicht musizierenden Kinder. Für

die Originalität wurde die statistische Signifikanz knapp verfehlt. Kinder mit einer

AD(H)S waren tendenziell origineller als die intensiv musizierenden Kinder und die

Standardgruppe. Wie bereits im Literaturteil erwähnt wurde, gibt es einige Studien,

Diskussion

74

die in dieser Richtung bereits geforscht haben (Shaw & Brown 1990, Martindales

1990, Cramond 1994 etc.).

Eisen (1989, zit.n. Brugger 2006) versuchte, zwischen verbaler und figuraler

Kreativität zu unterscheiden, um einen Hinweis auf die verschiedenen Denkstile zu

erhalten. Dazu wurden 16 Kinder mit und ohne Lernstörungen untersucht. Zuerst

mussten die Kinder in fünf Minuten aus 15 vorgegebenen Formen möglichst viele

unterschiedliche Bilder legen, um anschließend einen Namen dafür zu finden.

Dies sollte dem räumlichen Vorstellungsvermögen dienen, wobei die

Ideenflüssigkeit (Anzahl der Bilder), die Originalität (statistische Häufigkeit des

Bildes) und die Anzahl verwendeter Formen als Maße für die Quantität und

Qualität der Ideen dienten. Für die zweite Aufgabe galten die gleichen

Anweisungen, allerdings sollten nun mit vorgegebenen Buchstaben möglichst

viele Wörter gebildet werden. Hier wurde also die sprachliche Dimension der

Kreativität erfasst. Kinder mit Lernstörungen erzielten im figuralen Kreativitätstest

deutlich bessere (figurale Originalität: MLD=.446, MKontr. = .206, p < .000) und

ausgefallenere Leistungen (figurale Ausgefallenheit: MLD= 1.74, MKontr. = 1.06, p <

.000) als Kinder ohne Lernstörung. Kinder ohne Lernbehinderung konnten aus den

vorgegeben Buchstaben doppelt so viele Wörter zusammenlegen als Kinder mit

einer Lernstörung (verbale Flüssigkeit: MKontr. = 12.8, MLD = 6.3, p < .000).

Interessanterweise gab es zwischen der verbalen und der figuralen Kreativität

sogar eine negative Beziehung: je origineller und ausgefallener die figuralen

Ergebnisse, desto schlechter die Anagramme. Dies könnte ein Hinweis auf einen

anderen kognitiven Stil sein, wobei Kinder mit Lernschwierigkeiten mehr im

bildlichen, räumlichen Denken veranlagt sind, während in der Schule eher ein

analytisch-verbaler Denkstil von Vorteil ist.

Diskussion

75

Die zweite in dieser Arbeit formulierte Hypothese geht davon aus, dass Kinder

mit einer AD(H)S in den Symptomgruppen Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und

Impulsivität von ihren Eltern als auffälliger beschrieben werden als Kinder die

keine AD(H)S aufweisen.

Diese Hypothese konnte bestätigt werden. In den drei Schweregrad- und

Problemstärkeskalen Aufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität ergab sich

eine linkssteile Verteilung. Dies bedeutet, dass die meisten Eltern ihre schulisch

unauffälligen Kinder als nicht verhaltensauffällig beschrieben. Die Subgruppe der

Kinder mit AD(H)S unterschied sich signifikant von den beiden schulisch

unauffälligen Gruppen. Somit konnte der DCL-HKS als ein sehr gutes Verfahren

für die Erkennung einer Aufmerksamkeits-/ Hyperaktivitätsstörung geltend

gemacht werden. Es ist durchaus möglich, dass Eltern von Kindern der beiden als

schulisch unauffällig definierten Gruppen vorsichtig mit der Beantwortung dieser

Fragen waren, um zu verhindern, dass diese wider Erwarten als „auffällig“

dokumentiert werden.

In der dritten Hypothese wird davon ausgegangen, dass Kinder, die aktiv

musizieren, bessere und Kinder mit einer AD(H)S schlechtere Leistungen im

Aufmerksamkeitstest erbringen als Kinder, die nicht musizieren und keine AD(H)S

aufweisen. Diese Hypothese konnte nur zum Teil bestätigt werden. In der Gruppe

der intensiv musizierenden Kinder wurden niedrigere Werte bei der Skala visuelle

Impulsivitätsfehler erreicht als in der Standardgruppe. Dementsprechend wirkt

Musizieren der visuellen Impulsivität (Omission) entgegen, ein Ergebnis, das für

weitere Forschungen sowie für die Langzeitstudie, als wertvoller Anhaltspunkt

dient. Zusätzlich war eine entsprechende Tendenz in der auditiven Skala

(Commission) erkennen.

Diskussion

76

Die Annahme, dass sich die ADHS-Gruppe von den anderen zwei Gruppen

unterscheidet, konnte hingegen nicht bestätigt werden. Hier könnte es eine

Beeinflussung der Aufmerksamkeit durch die Einnahme von Medikamenten

gegeben haben (siehe Anhang B, Tabelle 62).

Die intensiv musizierenden Kinder machten hypothesenkonform weniger

Impulsivitätsfehler als die Standardgruppe. Das könnte auf eine verbesserte

Aufmerksamkeit und/oder auf eine schnellere Wahrnehmungsgeschwindigkeit der

musizierenden Kinder zurückzuführen sein.

In einer Studie von George und Coch (2010) wurden erwachsene

MusikerInnen und Nicht- MusikerInnen bezüglich ihres Arbeitsgedächtnisses und

ihrer Aufmerksamkeit untersucht. Dazu wurden ein auditiver sowie ein visueller

Test durchgeführt. Die UntersuchungsteilnehmerInnen sollten wahrgenommene

Abweichungen der Töne und Zeichen durch einen Tastendruck markieren. Hier

zeigten MusikerInnen signifikant bessere Leistungen in der auditiven Bedingung

als Nicht-MusikerInnen. Auch im Bereich des visuellen und phonologischen

Gedächtnisses konnten bessere Leistungen von MusikerInnen erbracht werden.

Dazu mussten die UntersuchungsteilnehmerInnen sich die Lokalisation von Stimuli

merken, sowie Zahlen und Buchstaben in der richtigen Reihenfolge angeben.

Helmbold und Kollegen (2005) untersuchten verschiedenste Effekte von Musik

auf MusikerInnen und Nicht-MusikerInnen. Unter anderem wurden Unterschiede in

der Wahrnehmungsgeschwindigkeit gefunden, wobei MusikerInnen signifikant

bessere Werte erzielten als Nicht-MusikerInnen.

Die in der vorliegenden Arbeit formulierte Hypothese 4 besagt, dass der Grad

der Aufmerksamkeit positiv mit den Leistungen der kognitiven Tests

zusammenhängen sollte. Dies konnte zum Teil bestätigt werden. Es wurde ein

Diskussion

77

negativer Zusammenhang zwischen der Intelligenz und der Anzahl visueller

Auslassungsfehler und auditiver Impulsivitätsfehler gefunden.

In Untersuchungen von Brochard, Dufour und Despres (2004) wurden die

räumliche Wahrnehmung und Vorstellung bei MusikerInnen und Nicht-

MusikerInnen näher erforscht. Besonders in der vertikalen Dimension zeigten

MusikerInnen schnellere Reaktionen als dies bei Nicht- MusikerInnen der Fall war.

Dieser Vorteil ist vermutlich dem Notenlesen zuzuschreiben, denn hier werden

zusätzliche Anforderungen an die vertikale räumliche Objekterkennung gestellt.

Hurwitz und Kollegen (1975, zit.n. Maier-Karius 2009) stellten in einer Studie

fest, dass Kinder, die einen siebenwöchigen Musikunterricht erhalten hatten,

signifikant bessere Leistungen im Bereich der selektiven visuellen Aufmerksamkeit

erreichten als Kinder, die nicht aktiv musizierten. Dieser Effekt könnte auf das

Notenlesen zurückzuführen sein, da dieses ein höheres Maß an visueller

Aufmerksamkeit erfordert als es bei normalem Lesen der Fall ist.

Bei den kreativen Leistungen konnte ein Zusammenhang zwischen der

Aufmerksamkeit und der Flexibilität der Ideenproduktion ermittelt werden. Je

aufmerksamer die Kinder im CAPT waren, desto flexibler waren sie auch im

Kreativitätstest.

Csikzentmihalyi (1996) beschreibt die Beziehung zwischen Aufmerksamkeit

und Kreativität wie folgt:

„ Kreative Entwicklungen in einer bestimmten Domäne sind nur möglich, wenn ein

Überschuss an Aufmerksamkeit vorhanden ist.“

Cramond (1994) untersuchte bei Kindern mit AD(H)S die kreative Leistung

anhand des TTCT. Zusätzlich wurden die LehrerInnen über eventuelle

Aufmerksamkeitsdefizite mittels der Swanson, Nolan and Pelham Checklist

Diskussion

78

(SNAP, Pelham, Atkins & Murphy 1981) befragt. Hier konnte ein Drittel der

AD(H)S – Gruppe im Kreativitätstest den 90. -99. Prozentrang erreichen, der hoch

genug ist, um in das Torrance Creative Scholar Program aufgenommen zu

werden. Bei 26% dieser Kinder wurde AD(H)S nach DSM III (APA, 1990)

festgestellt. Von diesen elf Kindern gingen bereits sechs in eine Klasse für

besonders Begabte, allerdings konnten LehrerInnen, keine Anzeichen von

Hyperaktivität, Unaufmerksamkeit oder Impulsivität erkennen. Die anderen

SchülerInnen wurden von den LehrerInnen nur auf ihre Defizite hingewiesen, was

nach Cramond ein Labeling-Effekt ist.

In Hypothese 5 wurde davon ausgegangen, dass die Dauer des

Instrumentalspiels positiv mit den Leistungen der kognitiven Fähigkeiten

(Intelligenz, Aufmerksamkeit und Kreativität) zusammenhängt. Diese Hypothese

konnte für den Bereich der Aufmerksamkeit bestätigt werden, hier konnten

signifikante Zusammenhänge mit dem CAPT bei den Skalen Commission visuell

und Commission auditiv festgestellt werden. Es wird interessant werden zu

untersuchen, ob sich derartigen Effekte im Längsschnittvergleich des AMSEL

Projekts aufgrund der steigenden Stichprobengröße und der längeren Dauer des

Instrumentalspiels weiter verstärken.

Zusammengefasst kann anhand der vorliegenden Ergebnisse gesagt

werden, dass sich Musik positiv im Bereich Impulsivität auswirkt und sich mit der

Anzahl der Monate des aktiven Instrumentalspiels der Effekt der visuellen und

auditiven Impulsivitätskontrolle vergrößert. Damit könnte eine neue Richtung der

ADHS – Therapie in die Wege geleitet werden, um durch aktives Musizieren die

Impulskontrolle bei ADHS – Kindern zu verbessern.

Diskussion

79

6.2 Limitationen

Generell sind für die vorliegende Untersuchung einige Einschränkungen in

Bezug auf die Interpretation der Ergebnisse zu beachten. Zum einen ist die

Stichprobengröße, da es sich um Zwischenergebnisse handelt, relativ gering. Es

wäre von Vorteil gewesen, wenn die AD(H)S- Gruppe zum Zeitpunkt der Analysen

eine größere Anzahl an Kindern umfasst hätte. Vermutlich wäre die Tendenz der

besseren kreativen Leistung und somit die Signifikanz stärker ausgefallen. Zum

anderen konnte die vorliegende Untersuchung die Leistungen der Kinder nur im

Querschnitt vergleichen. Es bleibt daher offen, ob die interessierenden kognitiven

Effekte (Intelligenz, Kreativität, Aufmerksamkeit) im bevorstehenden

Längsschnittsvergleich stärker ausfallen werden, als hier für den

Querschnittsvergleich beschrieben.

6.3 Ausblick

Für weitere Untersuchungen im Rahmen des AMSEL- Projekts wird die

größere Stichprobe mit Sicherheit von Vorteil sein. Dann sollten auch die LRS-

Kinder in die Untersuchungen mit einbezogen werden können. Das Erbringen

eines Nachweises einer Leistungssteigerung bei musikalischer Aktivität könnte für

den zukünftigen Unterricht mit lerngestörten Kindern hilfreich sein. In der

vorliegenden Untersuchung konnte bereits eine verstärkte Kontrolle der

Impulsivität in Folge von musikalischer Aktivität nachgewiesen werden. Dies

könnte in der Arbeit mit AD(H)S und LRS-Kindern in Zukunft eine bedeutende

Rolle spielen.

Im Rahmen des AMSEL-Projekts wird die Stichprobe über einen längeren

Zeitraum beobachtet, hier könnte laut Cheek und Smith (1999) und Bastian (2001)

Diskussion

80

die Dauer des Instrumentalspiels eine Auswirkung auf mehreren Ebenen haben.

Zusätzlich zur vorliegenden Untersuchung werden noch mögliche Effekte des

außerschulischen und schulischen Instrumentalspiels auf die Sensibilisierung des

Gehörs, auf Lesen, Rechtschreiben und Mathematikleistungen, sowie auf

anatomische Merkmale und auf Verarbeitungsprozesse des Gehirns untersucht.

Das JEKI Programm ist ein tolles Angebot für Kinder, um in die Welt der Musik

einzutauchen und für die Zukunft ein wertvoller Ansatz, um wissenschaftliche

Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen und den Weg für weiterführende Studien

zu ebnen.

Literaturverzeichnis

81

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Anhang A: Fragebögen

87

8 Anhang A: Fragebögen

8.1 Elternfragebogen allgemein


88


89


90


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8.2 Elternfragebogen Freizeitverhalten und musikalische Aktivitäten


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8.3 Schülerfragebogen


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8.4 Sozialindex


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8.5 Anamnese- Fragebogen zu AD(H)S


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8.6 CFT 1


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8.7 TTCT


165


166

Anhang B: Statistische Berechnungen

167

9 Anhang B: Statistische Berechnungen

9.1 Überprüfung der Klassen- und Altersverteilung

Tabelle 11: Untergruppe*Klassenverteilung

Untergruppe (S=Standard, I=intensiv musizierend, L=Legastheniker, A=AD(H)S) * Schulstufe

Crosstabulation

Schulstufe Total

2 3

Untergruppe

(S=Standard, I=intensiv

musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

AD(H)S Count 9 5 14

Expected Count 10,9 3,1 14,0

% within Untergruppe


musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

64,3% 35,7% 100,0%

% within Schulstufe 15,3% 29,4% 18,4%

% of Total 11,8% 6,6% 18,4%

Intensiv musizierend Count 20 8 28




musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

71,4% 28,6% 100,0%


% of Total 26,3% 10,5% 36,8%

Standard Count 30 4 34




musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

88,2% 11,8% 100,0%


168


% of Total 39,5% 5,3% 44,7%

Total Count 59 17 76




musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

77,6% 22,4% 100,0%


% of Total 77,6% 22,4% 100,0%

Tabelle 12: Chi-Quadrat-Test für Untergruppe*Schulstufe

Chi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-

sided)

Pearson Chi-Square 4,258a 2 ,119

Likelihood Ratio 4,410 2 ,110

N of Valid Cases 76

a. 1 cells (16,7%) have expected count less than 5. The minimum

expected count is 3,13.

Tabelle 13: Voraussetzung für ANOVA Altersverteilung

Levene's Test of Equality of Error Variancesa

Dependent Variable:Alter

F df1 df2 Sig.

,701 2 73 ,499

Tests the null hypothesis that the error variance

of the dependent variable is equal across groups.

a. Design: Intercept + Untergruppe


169

Tabelle 14: ANOVA für Altersverteilung

Tests of Between-Subjects Effects


Source Type III Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Partial Eta

Squared

Corrected Model 1,694a 2 ,847 1,869 ,162 ,049

Intercept 4098,582 1 4098,582 9044,105 ,000 ,992

Untergruppe 1,694 2 ,847 1,869 ,162 ,049

Error 33,082 73 ,453

Total 4693,000 76

Corrected Total 34,776 75

a. R Squared = ,049 (Adjusted R Squared = ,023)

Tabelle 15: Post-hoc Test für Alter

Multiple Comparisons


(I) Untergruppe

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

(J) Untergruppe

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

Mean

Difference (I-

J)

Std.

Error Sig.

95% Confidence Interval

Lower

Bound

Upper

Bound

Scheffe AD(H)S Intensiv

musizierend ,39 ,220 ,211 -,16 ,94

Standard ,38 ,214 ,216 -,16 ,91

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,39 ,220 ,211 -,94 ,16

Standard -,01 ,172 ,996 -,44 ,41

Standard AD(H)S -,38 ,214 ,216 -,91 ,16

Intensiv

musizierend ,01 ,172 ,996 -,41 ,44

Tamhane AD(H)S Intensiv

musizierend ,39 ,256 ,367 -,28 1,06

Standard ,38 ,257 ,401 -,29 1,05


170

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,39 ,256 ,367 -1,06 ,28

Standard -,01 ,158 1,000 -,40 ,37

Standard

AD(H)S -,38 ,257 ,401 -1,05 ,29

Intensiv

musizierend ,01 ,158 1,000 -,37 ,40

Based on observed means.

The error term is Mean Square(Error) = ,453.

9.2 Normalverteilungsprüfung

Tabelle 16: Normalverteilungsprüfung IQ und Kreativität

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

CFT1_IQ_Altersnnor

m_gesamt

CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt Torrance_Originalität_Mittel Torrance_Flexibility_Mittelwert

N 67 67 68 68

Normal Parametersa,,b

Mean 109,56 112,72 9,478 7,779

Std. Deviation 14,490 14,049 3,0228 2,0026

Most Extreme Differences

Absolute ,075 ,092 ,088 ,132

Positive ,075 ,092 ,061 ,119

Negative -,061 -,078 -,088 -,132

Kolmogorov-Smirnov Z ,613 ,754 ,728 1,089

Asymp. Sig. (2-tailed) ,846 ,620 ,665 ,186

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.


171

Tabelle 17: Normalverteilungsprüfung von DISYPS


DISY_Aufm.1 DISY_Hyper.1 DISY_Imp.1

N 63 63 63

Normal Parametersa,,b

Mean ,8881 ,4568 ,6454

Std. Deviation ,71989 ,55102 ,72506

Most Extreme Differences Absolute ,127 ,238 ,214

Positive ,127 ,238 ,214

Negative -,109 -,204 -,187

Kolmogorov-Smirnov Z 1,008 1,889 1,702

Asymp. Sig. (2-tailed) ,262 ,002 ,006



Abbildung 12: Häufigkeit von Problemstärke Aufmerksamkeit


172

Abbildung 13: Häufigkeitsverteilung von Schweregrad Aufmerksamkeit

Abbildung 14: Häufigkeitsverteilung von Problemstärke Hyperaktivität


173

Abbildung 15: Häufigkeitsverteilung von Schweregrad Hyperaktivität

Abbildung 16: Häufigkeitsverteilung von Problemstärke Impulsivität


174

Abbildung 17: Häufigkeitsverteilung von Schweregrad Impulsivität

Tabelle 18: Normalverteilungsprüfung vom CAPT Reaktionszeit und Variabilität


a_CAPT_Reaktionsze

it Visuell

(Mean)_NORM_Norm

stichprobe, gesamt

(C-Werte zwischen 0

und 10)

a_CAPT_Reaktions

zeit Auditiv

(Mean)_NORM_Nor

mstichprobe,

gesamt (C-Werte

zwischen 0 und 10)

a_CAPT_Variabilit

ät Visuell (%)

(scalar)_NORM_N

ormstichprobe,

gesamt (C-Werte

zwischen 0 und

10)

a_CAPT_Variabilität Auditiv

(%)

(scalar)_NORM_Normstichpr

obe, gesamt (C-Werte

zwischen 0 und 10)

N 70 70 70 70

Normal

Parametersa,,b

Mean 4,57 5,03 6,03 6,29

Std. Deviation 2,184 1,744 2,119 1,927

Most Extreme

Differences

Absolute ,146 ,154 ,131 ,116

Positive ,146 ,117 ,131 ,105

Negative -,101 -,154 -,110 -,116

Kolmogorov-Smirnov Z 1,222 1,289 1,094 ,970

Asymp. Sig. (2-tailed) ,101 ,072 ,182 ,303




175

Tabelle 19: Normalverteilung von CAPT Omission und Commission


a_CAPT_Omission

Visuell

(scalar)_NORM_Norms

tichprobe, gesamt (C-

Werte zwischen 0 und

10)

a_CAPT_Omission

Auditiv

(scalar)_NORM_Norms

tichprobe, gesamt (C-

Werte zwischen 0 und

10)

a_CAPT_Commissi

on Visuell

(N)_NORM_Normsti

chprobe, gesamt (C-

Werte zwischen 0

und 10)

a_CAPT_Commissi

on Auditiv

(N)_NORM_Normsti

chprobe, gesamt (C-

Werte zwischen 0

und 10)

N 70 70 70 70

Normal

Paramete

rsa,,b

Mean 5,24 5,81 6,24 7,14

Std.

Deviat

ion

1,974 1,627 2,170 1,804

Most

Extreme

Differenc

es

Absol

ute ,136 ,174 ,170 ,154

Positiv

e ,136 ,140 ,106 ,117

Negati

ve -,122 -,174 -,170 -,154

Kolmogorov-

Smirnov Z 1,141 1,456 1,420 1,290

Asymp. Sig. (2-

tailed) ,148 ,029 ,035 ,072




176

9.3 Überprüfung möglicher konfundierender Variablen

Tabelle 20: Deskriptive Statistik des Sozialindexes

Deskriptive Statistik

Abhängige Variable:Sozialindex

Untergruppe (S=Standard, I=intensiv musizierend,

L=Legastheniker, A=AD(H)S) Mittelwert Standardabweichung N

AD(H)S ,0683208 ,34334100 13

Intensiv musizierend -,0865465 ,33590571 26

Standard -,0259853 ,39620129 30

Gesamt -,0310377 ,36374111 69

Tabelle 21: Überprüfung der Varianzhomogenität

Levene-Test auf Gleichheit der

Fehlervarianzena


F df1 df2 Sig.

,647 2 66 ,527

Prüft die Nullhypothese, daß die Fehlervarianz

der abhängigen Variablen über Gruppen hinweg

gleich ist.

a. Design: Konstanter Term + Untergruppe


177

Tabelle 22: Zwischensubjekteffekte des Sozialindexes

Tests der Zwischensubjekteffekte


Quelle Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles Eta-

Quadrat

Korrigiertes Modell ,209a 2 ,105 ,786 ,460 ,023

Konstanter Term ,013 1 ,013 ,099 ,754 ,001

Untergruppe ,209 2 ,105 ,786 ,460 ,023

Fehler 8,788 66 ,133

Gesamt 9,063 69

Korrigierte Gesamtvariation 8,997 68

a. R-Quadrat = ,023 (korrigiertes R-Quadrat = -,006)

Tabelle 23: Post- hoc Test des Sozialindexes



(I)Untergruppe

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

(J)Untergruppe

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

Mittlere

Differenz (I-

J)

Standardfehler Sig.

95%-Konfidenzintervall

Untergrenze Obergrenze

Scheffé AD(H)S Intensiv

musizierend ,1548673 ,12394803 ,462 -,1555436 ,4652782

Standard ,0943061 ,12116232 ,740 -,2091284 ,3977406

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,1548673 ,12394803 ,462 -,4652782 ,1555436

Standard -,0605612 ,09777152 ,826 -,3054166 ,1842942

Standard AD(H)S -,0943061 ,12116232 ,740 -,3977406 ,2091284

Intensiv

musizierend ,0605612 ,09777152 ,826 -,1842942 ,3054166


musizierend ,1548673 ,11579138 ,476 -,1426038 ,4523384

Standard ,0943061 ,11958445 ,822 -,2106307 ,3992429


178

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,1548673 ,11579138 ,476 -,4523384 ,1426038

Standard -,0605612 ,09783779 ,902 -,3016419 ,1805195

Standard AD(H)S -,0943061 ,11958445 ,822 -,3992429 ,2106307

Intensiv

musizierend ,0605612 ,09783779 ,902 -,1805195 ,3016419

Grundlage: beobachtete Mittelwerte.

Der Fehlerterm ist Mittel der Quadrate(Fehler) = ,133

Tabelle 24: Deskriptive Statistik für die IQ Klassennorm

Deskriptive Statistiken

Abhängige Variable:CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt

Untergruppe (S=Standard, I=intensiv

musizierend, L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

Mittelwert Standardabweichung N

AD(H)S 113,15 11,082 13

Intensiv musizierend 114,30 14,233 23

Standard 111,35 15,252 31

Gesamt 112,72 14,049 67

Tabelle 25: Überprüfung der Varianzhomogenität


Fehlervarianzena

Abhängige

Variable:CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt

F df1 df2 Sig.

,367 2 64 ,694



gleich ist.



179

Tabelle 26: Zwischensubjekteffekte der IQ Klassennorm



Quelle Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles Eta-

Quadrat

Korrigiertes Modell 117,953a 2 58,977 ,292 ,747 ,009

Konstanter Term 751963,321 1 751963,321 3727,880 ,000 ,983

Untergruppe 117,953 2 58,977 ,292 ,747 ,009

Fehler 12909,659 64 201,713

Gesamt 864262,000 67



Tabelle 27: Post- hoc Test der IQ Klassennorm



(I)Untergruppe

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

(J)Untergruppe

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

Mittlere

Differenz (I-

J)

Standardfehler Sig.




musizierend -1,15 4,928 ,973 -13,50 11,20

Standard 1,80 4,693 ,929 -9,96 13,56

Intensiv

musizierend

AD(H)S 1,15 4,928 ,973 -11,20 13,50

Standard 2,95 3,909 ,753 -6,85 12,75

Standard AD(H)S -1,80 4,693 ,929 -13,56 9,96

Intensiv

musizierend -2,95 3,909 ,753 -12,75 6,85


musizierend -1,15 4,273 ,991 -11,95 9,64

Standard 1,80 4,117 ,962 -8,59 12,19

Intensiv

musizierend

AD(H)S 1,15 4,273 ,991 -9,64 11,95

Standard 2,95 4,039 ,850 -7,03 12,93


180

Standard AD(H)S -1,80 4,117 ,962 -12,19 8,59

Intensiv

musizierend -2,95 4,039 ,850 -12,93 7,03


Der Fehlerterm ist Mittel der Quadrate(Fehler) = 201,713

Tabelle 28: Deskriptive Statistik Altersnorm


Abhängige Variable:CFT1_IQ_Altersnnorm_gesamt

Untergruppe (S=Standard,

I=intensiv musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

Mittelwert Standardabweich

ung N

AD(H)S 108,85 13,158 13


Standard 108,06 15,769 31

Gesamt 109,56 14,490 67

Tabelle 29: Prüfung auf Varianzhomogenität der IQ-Altersnorm


Fehlervarianzena

Abhängige

Variable:CFT1_IQ_Altersnnorm_gesamt

F df1 df2 Sig.

,446 2 64 ,642



gleich ist.



181

Tabelle 30: Zwischensubjekteffekte der Altersnorm



Quelle Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles Eta-

Quadrat


Konstanter Term 708557,267 1 708557,267 3322,708 ,000 ,981

Untergruppe 210,459 2 105,229 ,493 ,613 ,015

Fehler 13647,802 64 213,247

Gesamt 818081,250 67

Korrigierte

Gesamtvariation 13858,261 66


Tabelle 31: Post-hoc Test der IQ-Altersnorm



(I)Untergruppe

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

(J)Untergruppe

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

Mittlere

Differenz (I-

J)

Standardfehler Sig.




musizierend -3,13 5,067 ,827 -15,83 9,57

Standard ,78 4,825 ,987 -11,31 12,87

Intensiv

musizierend

AD(H)S 3,13 5,067 ,827 -9,57 15,83

Standard 3,91 4,019 ,625 -6,16 13,99

Standard AD(H)S -,78 4,825 ,987 -12,87 11,31

Intensiv

musizierend -3,91 4,019 ,625 -13,99 6,16


musizierend -3,13 4,631 ,879 -14,95 8,69

Standard ,78 4,620 ,998 -10,98 12,54


182

Intensiv

musizierend

AD(H)S 3,13 4,631 ,879 -8,69 14,95

Standard 3,91 4,018 ,705 -6,01 13,84

Standard AD(H)S -,78 4,620 ,998 -12,54 10,98

Intensiv

musizierend -3,91 4,018 ,705 -13,84 6,01



9.4 Überprüfung der Hypothesen

9.4.1 Überprüfung der Hypothese 1

Tabelle 32: Deskriptive Statistiken der Intelligenz





L=Legastheniker,

A=AD(H)S)


ung N

AD(H)S 113,15 11,082 13


Standard 111,35 15,252 31

Gesamt 112,72 14,049 67

Tabelle 33: Überprüfung der Varianzhonogenität


Fehlervarianzena

Abhängige

Variable:CFT1_IQ_Klassennorm_gesamt

F df1 df2 Sig.

,367 2 64 ,694


183

Tabelle 34: Zwischensubjekteffekt der Intelligenz



Quelle Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles Eta-

Quadrat


Konstanter Term 751963,321 1 751963,321 3727,880 ,000 ,983

Untergruppe 117,953 2 58,977 ,292 ,747 ,009

Fehler 12909,659 64 201,713

Gesamt 864262,000 67



Tabelle 35: Post-hoc Test der Intelligenz



(I)Untergruppe

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

(J)Untergruppe

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheniker,

A=AD(H)S)

Mittlere

Differenz

(I-J)

Standardfehler Sig.




musizierend -1,15 4,928 ,973 -13,50 11,20

Standard 1,80 4,693 ,929 -9,96 13,56

Intensiv

musizierend

AD(H)S 1,15 4,928 ,973 -11,20 13,50

Standard 2,95 3,909 ,753 -6,85 12,75

Standard AD(H)S -1,80 4,693 ,929 -13,56 9,96

Intensiv

musizierend -2,95 3,909 ,753 -12,75 6,85


musizierend -1,15 4,273 ,991 -11,95 9,64

Standard 1,80 4,117 ,962 -8,59 12,19

Intensiv

musizierend

AD(H)S 1,15 4,273 ,991 -9,64 11,95

Standard 2,95 4,039 ,850 -7,03 12,93


184

Standard AD(H)S -1,80 4,117 ,962 -12,19 8,59

Intensiv

musizierend -2,95 4,039 ,850 -12,93 7,03



Tabelle 36: Deskriptive Statistik mit Extremfällen der Kreativität




L=Legastheniker,

A=AD(H)S)


ung N

Torrance_Originalität_Mittel AD(H)S 9,962 5,1618 13


Standard 9,609 2,4618 32

Gesamt 9,478 3,0228 68

Torrance_Flexibility_Mittelwe

rt

AD(H)S 6,385 2,9023 13


Standard 8,078 1,6710 32

Gesamt 7,779 2,0026 68

Tabelle 37: Verletzung der Gleichheit der Kovarianzenmatrizen

Box-Test auf Gleichheit der

Kovarianzenmatrizena

Box-M-Test 24,376

F 3,847

df1 6

df2 15849,949

Sig. ,001


185

Tabelle 38: Verletzung der Gleichheit der Fehlervarianzen

Levene-Test auf Gleichheit der Fehlervarianzena

F df1 df2 Sig.

Torrance_Originalität_Mittel 9,258 2 65 ,000


rt 3,819 2 65 ,027

Prüft die Nullhypothese, daß die Fehlervarianz der abhängigen Variablen über

Gruppen hinweg gleich ist.


Abbildung 18: Boxplot der Extremfälle


186

Tabelle 39: Deskriptive Statistik der Kreativität ohne Extremfälle




L=Legastheniker,

A=AD(H)S)


ung N

Torrance_Originalität_Mittel AD(H)S 117,273 31,0937 11


Standard 96,774 24,7167 31

Gesamt 99,786 27,1794 70


rt

AD(H)S 73,636 18,0404 11


Standard 79,355 14,8740 31

Gesamt 79,214 14,9791 70

Tabelle 40: Überprüfung auf Gleichheit der Kovarianzenmatrizen

Box-Test auf Gleichheit

der Kovarianzenmatrizena

Box-M-Test 3,324

F ,523

df1 6

df2 8548,915

Sig. ,792

Tabelle 41: Prüfung auf Varianzenhomogenität


F df1 df2 Sig.

Torrance_Originalität_Mittel ,441 2 67 ,645


rt 1,080 2 67 ,345


187

Tabelle 42: Multivariater Test der Kreativität

Multivariate Testsc

Effekt Wert F

Hypothese

df Fehler df Sig.

Partielles

Eta-Quadrat

Konstanter

Term

Pillai-Spur ,967 978,139a 2,000 66,000 ,000 ,967

Wilks-Lambda ,033 978,139a 2,000 66,000 ,000 ,967

Hotelling-Spur 29,641 978,139a 2,000 66,000 ,000 ,967

Größte

charakteristische

Wurzel nach Roy

29,641 978,139a 2,000 66,000 ,000 ,967

Untergruppe Pillai-Spur ,127 2,269 4,000 134,000 ,065 ,063

Wilks-Lambda ,873 2,311a 4,000 132,000 ,061 ,065

Hotelling-Spur ,145 2,352 4,000 130,000 ,057 ,067

Größte

charakteristische

Wurzel nach Roy

,143 4,787b 2,000 67,000 ,011 ,125

a. Exakte Statistik

b. Die Statistik ist eine Obergrenze auf F, die eine Untergrenze auf dem Signifikanzniveau ergibt.

c. Design: Konstanter Term + Untergruppe

Tabelle 43: Test der Zwischensubjekteffekte der Kreativität



vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles

Eta-

Quadrat

Korrigiertes

Modell

Torrance_Originalität_Mittel 3994,935a 2 1997,467 2,849 ,065 ,078

Torrance_Flexibility_Mittelwert 458,893b 2 229,447 1,023 ,365 ,030

Konstanter Term Torrance_Originalität_Mittel 606012,750 1 606012,750 864,316 ,000 ,928

Torrance_Flexibility_Mittelwert 345345,186 1 345345,186 1540,191 ,000 ,958

Untergruppe Torrance_Originalität_Mittel 3994,935 2 1997,467 2,849 ,065 ,078

Torrance_Flexibility_Mittelwert 458,893 2 229,447 1,023 ,365 ,030

Fehler Torrance_Originalität_Mittel 46976,851 67 701,147

Torrance_Flexibility_Mittelwert 15022,892 67 224,222

Gesamt Torrance_Originalität_Mittel 747975,000 70

Torrance_Flexibility_Mittelwert 454725,000 70


188

Korrigierte

Gesamtvariation

Torrance_Originalität_Mittel 50971,786 69

Torrance_Flexibility_Mittelwert 15481,786 69

a. R-Quadrat = ,078 (korrigiertes R-Quadrat = ,051)

b. R-Quadrat = ,030 (korrigiertes R-Quadrat = ,001)

Tabelle 44: Post-hoc Test der Kreativität


Abhängige Variable (I)Untergrupp

e

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheni

ker,

A=AD(H)S)

(J)Untergrupp

e

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheni

ker,

A=AD(H)S)

Mittlere

Differen

z (I-J)

Standardf

ehler Sig.

95%-

Konfidenzintervall

Untergr

enze

Obergren

ze

Torrance_Originalität_M

ittel


musizierend 21,023 9,4224 ,091 -2,566 44,612

Standard 20,499 9,2929 ,096 -2,766 43,763

Intensiv

musizierend

AD(H)S -21,023 9,4224 ,091 -44,612 2,566

Standard -,524 6,9035 ,997 -17,807 16,759

Standard AD(H)S -20,499 9,2929 ,096 -43,763 2,766

Intensiv

musizierend ,524 6,9035 ,997 -16,759 17,807

Tamha

ne

AD(H)S Intensiv

musizierend 21,023 10,6301 ,184 -7,295 49,340

Standard 20,499 10,3730 ,188 -7,416 48,413

Intensiv

musizierend

AD(H)S -21,023 10,6301 ,184 -49,340 7,295

Standard -,524 6,6944 1,000 -17,007 15,958

Standard AD(H)S -20,499 10,3730 ,188 -48,413 7,416

Intensiv

musizierend ,524 6,6944 1,000 -15,958 17,007

Torrance_Flexibility_Mitt

elwert


musizierend

-7,614 5,3284 ,366 -20,953 5,726

Standard -5,718 5,2552 ,556 -18,875 7,438

Intensiv

musizierend

AD(H)S 7,614 5,3284 ,366 -5,726 20,953

Standard 1,895 3,9040 ,889 -7,878 11,669


189

Standard AD(H)S 5,718 5,2552 ,556 -7,438 18,875

Intensiv

musizierend -1,895 3,9040 ,889 -11,669 7,878

Tamha

ne

AD(H)S Intensiv

musizierend -7,614 6,0311 ,537 -23,832 8,605

Standard -5,718 6,0600 ,738 -21,976 10,539

Intensiv

musizierend

AD(H)S 7,614 6,0311 ,537 -8,605 23,832

Standard 1,895 3,7315 ,942 -7,284 11,075

Standard AD(H)S 5,718 6,0600 ,738 -10,539 21,976

Intensiv

musizierend -1,895 3,7315 ,942 -11,075 7,284




Tabelle 45: Korrelationen der Schweregrad- und Problemstärkeskalen des DISYPS

Correlations

DISY_Aufm.

1

DISY_Aufm.

2

DISY_Hyper.

1

DISY_Hyper.

2

DISY_Imp.

1

DISY_Imp.

2

DISY_Aufm.1 Pearson

Correlatio

n

1 ,854** ,573

** ,562

** ,533

** ,483

**

Sig. (2-

tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

N 86 86 86 86 85 84

DISY_Aufm.2 Pearson

Correlatio

n

,854** 1 ,484

** ,352

** ,629

** ,534

**

Sig. (2-

tailed) ,000 ,000 ,001 ,000 ,000

N 86 86 86 86 85 84

DISY_Hyper.

1

Pearson

Correlatio

n

,573** ,484

** 1 ,698

** ,565

** ,588

**


190

Sig. (2-

tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

N 86 86 86 86 85 84

DISY_Hyper.

2

Pearson

Correlatio

n

,562** ,352

** ,698

** 1 ,395

** ,558

**

Sig. (2-

tailed) ,000 ,001 ,000 ,000 ,000

N 86 86 86 86 85 84

DISY_Imp.1 Pearson

Correlatio

n

,533** ,629

** ,565

** ,395

** 1 ,865

**

Sig. (2-

tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

N 85 85 85 85 85 84

DISY_Imp.2 Pearson

Correlatio

n

,483** ,534

** ,588

** ,558

** ,865

** 1

Sig. (2-

tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

N 84 84 84 84 84 84

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Tabelle 46: Deskriptive Statistik des DISYPS

Descriptive Statistics

N Mean Std.

Deviation Minimum Maximum

Percentiles

25th

50th

(Median) 75th

DISY_Aufm.1 63 ,8881 ,71989 ,00 2,56 ,3300 ,6700 1,3300

DISY_Hyper.1 63 ,4568 ,55102 ,00 2,25 ,0000 ,2500 ,7500

DISY_Imp.1 63 ,6454 ,72506 ,00 2,75 ,0000 ,2900 1,0000

Untergruppe_numerisch

(1=Standard, 2=intensiv

musizierend,

3=AD(H)S,

4=Legastheniker)

76 1,7368 ,75487 1,00 3,00 1,0000 2,0000 2,0000


191

Tabelle 47: Mittlere Ränge nach dem Kruskal- Wallis Test

Ranks

Untergruppe_numerisch (1=Standard, 2=intensiv

musizierend, 3=AD(H)S, 4=Legastheniker) N Mean Rank

DISY_Aufm.1 1,00 29 25,69

2,00 22 27,52

3,00 12 55,46

Total 63

DISY_Hyper.1 1,00 29 26,09

2,00 22 29,98

3,00 12 50,00

Total 63

DISY_Imp.1 1,00 29 27,84

2,00 22 29,50

3,00 12 46,63

Total 63


Tabelle 48: Deskriptive Daten der CAPT-Werte




L=Legastheniker,

A=AD(H)S)


ung N

a_CAPT_Reaktionszeit

Visuell

(Mean)_NORM_Normstichpr


zwischen 0 und 10)

AD(H)S 4,58 2,021 12


Standard 4,26 2,160 31

Gesamt 4,57 2,184 70

a_CAPT_Reaktionszeit AD(H)S 5,25 1,545 12


192

Auditiv



zwischen 0 und 10)


Standard 4,90 1,904 31

Gesamt 5,03 1,744 70

a_CAPT_Variabilität Visuell

(%)



zwischen 0 und 10)

AD(H)S 5,58 1,564 12


Standard 6,42 2,262 31

Gesamt 6,03 2,119 70


(%)



zwischen 0 und 10)

AD(H)S 6,50 1,883 12


Standard 6,26 2,033 31

Gesamt 6,29 1,927 70

a_CAPT_Omission Visuell



zwischen 0 und 10)

AD(H)S 5,42 2,466 12


Standard 5,48 1,860 31

Gesamt 5,24 1,974 70

a_CAPT_Omission Auditiv



zwischen 0 und 10)

AD(H)S 6,08 2,151 12


Standard 5,87 1,360 31

Gesamt 5,81 1,627 70

a_CAPT_Commission Visuell

(N)_NORM_Normstichprobe,

gesamt (C-Werte zwischen 0

und 10)

AD(H)S 6,67 2,103 12


Standard 6,81 2,056 31

Gesamt 6,24 2,170 70

a_CAPT_Commission Auditiv



und 10)

AD(H)S 7,25 2,094 12


Standard 7,58 1,478 31

Gesamt 7,14 1,804 70


193

Tabelle 49: Überprüfungn auf Gleichheit der Kovarianzmatrizen

Box-Test auf Gleichheit

der Kovarianzenmatrizena

Box-M-Test 126,215

F 1,358

df1 72

df2 3828,198

Sig. ,025

Tabelle 50: Multivariate Tests der CAPT-Werte

Multivariate Testsc

Effekt Wert F

Hypothese

df Fehler df Sig.

Partielles

Eta-Quadrat

Konstanter

Term

Pillai-Spur ,979 348,578a 8,000 60,000 ,000 ,979

Wilks-Lambda ,021 348,578a 8,000 60,000 ,000 ,979

Hotelling-Spur 46,477 348,578a 8,000 60,000 ,000 ,979

Größte

charakteristische

Wurzel nach Roy

46,477 348,578a 8,000 60,000 ,000 ,979

Untergruppe Pillai-Spur ,192 ,810 16,000 122,000 ,672 ,096

Wilks-Lambda ,815 ,809a 16,000 120,000 ,673 ,097

Hotelling-Spur ,219 ,807 16,000 118,000 ,675 ,099

Größte

charakteristische

Wurzel nach Roy

,170 1,297b 8,000 61,000 ,262 ,145

a. Exakte Statistik

b. Die Statistik ist eine Obergrenze auf F, die eine Untergrenze auf dem Signifikanzniveau ergibt.

c. Design: Konstanter Term + Untergruppe


194

Tabelle 51: Überprüfung auf Gleichheit der Fehlervarianzen


F df1 df2 Sig.


Visuell gesamt (C-Werte

zwischenn 0 und 10)

,388 2 67 ,680


Auditiv (gesamt (C-Werte

zwischen 0 und 10)

,339 2 67 ,714


(%) gesamt (C-Werte

zwischen 0 und 10)

1,333 2 67 ,271


(%)gesamt (C-Werte

zwischen 0 und 10)

,207 2 67 ,813



und 10)

,796 2 67 ,455



und 10)

2,539 2 67 ,087



und 10)

,200 2 67 ,819



und 10)

,875 2 67 ,422

Prüft die Nullhypothese, daß die Fehlervarianz der abhängigen Variablen über

Gruppen hinweg gleich ist.



195

Tabelle 52: Tests der Zwischensubjekteffekte der Kennwerte des CAPT



vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles

Eta-

Quadrat

Korrigiertes

Modell

a_CAPT_Reaktionszeit Visuell

(Mean (C-Werte zwischen 0 und

10)

6,439a 2 3,219 ,668 ,516 ,020

a_CAPT_Reaktionszeit Auditiv

(C-Werte zwischen 0 und 10) 1,131

b 2 ,566 ,182 ,834 ,005

a_CAPT_Variabilität Visuell (%)

gesamt (C-Werte zwischen 0 und

10)

8,811c 2 4,406 ,980 ,381 ,028

a_CAPT_Variabilität Auditiv (%)

(scalar)_NORM_Normstichprobe,


10)

,684d 2 ,342 ,090 ,914 ,003




10)

5,546e 2 2,773 ,706 ,497 ,021




10)

1,889f 2 ,944 ,350 ,706 ,010




10)

30,848g 2 15,424 3,515 ,035 ,095




10)

14,255h 2 7,127 2,271 ,111 ,063

Konstanter Term a_CAPT_Reaktionszeit Visuell

(Mean)_NORM_Normstichprobe,


10)

1241,834 1 1241,834 257,830 ,000 ,794


196




10)

1519,184 1 1519,184 487,451 ,000 ,879




10)

2071,337 1 2071,337 460,860 ,000 ,873




10)

2360,316 1 2360,316 618,700 ,000 ,902




10)

1633,418 1 1633,418 415,604 ,000 ,861




10)

2025,800 1 2025,800 751,140 ,000 ,918




10)

2335,569 1 2335,569 532,212 ,000 ,888




10)

3007,009 1 3007,009 957,934 ,000 ,935

Untergruppe a_CAPT_Reaktionszeit Visuell



10)

6,439 2 3,219 ,668 ,516 ,020




10)

1,131 2 ,566 ,182 ,834 ,005




10)

8,811 2 4,406 ,980 ,381 ,028


197




10)

,684 2 ,342 ,090 ,914 ,003




10)

5,546 2 2,773 ,706 ,497 ,021




10)

1,889 2 ,944 ,350 ,706 ,010




10)

30,848 2 15,424 3,515 ,035 ,095




10)

14,255 2 7,127 2,271 ,111 ,063

Fehler a_CAPT_Reaktionszeit Visuell



10)

322,704 67 4,816




10)

208,812 67 3,117




10)

301,132 67 4,495




10)

255,602 67 3,815




10)

263,325 67 3,930


198




10)

180,697 67 2,697




10)

294,024 67 4,388




10)

210,317 67 3,139

Gesamt a_CAPT_Reaktionszeit Visuell



10)

1792,000 70




10)

1980,000 70




10)

2854,000 70




10)

3022,000 70




10)

2193,000 70




10)

2549,000 70




10)

3053,000 70


199




10)

3796,000 70

Korrigierte

Gesamtvariation

a_CAPT_Reaktionszeit Visuell



10)

329,143 69




10)

209,943 69




10)

309,943 69




10)

256,286 69




10)

268,871 69




10)

182,586 69




10)

324,871 69




10)

224,571 69


b. R-Quadrat = ,005 (korrigiertes R-Quadrat = -,024)

c. R-Quadrat = ,028 (korrigiertes R-Quadrat = -,001)

d. R-Quadrat = ,003 (korrigiertes R-Quadrat = -,027)


200

e. R-Quadrat = ,021 (korrigiertes R-Quadrat = -,009)

f. R-Quadrat = ,010 (korrigiertes R-Quadrat = -,019)

g. R-Quadrat = ,095 (korrigiertes R-Quadrat = ,068)

h. R-Quadrat = ,063 (korrigiertes R-Quadrat = ,036)

Tabelle 53: Post- hoc Test des CAPT


Abhängige Variable (I)Untergrupp

e

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheni

ker,

A=AD(H)S)

(J)Untergrup

pe

(S=Standard,

I=intensiv

musizierend,

L=Legastheni

ker,

A=AD(H)S)

Mittler

e

Differe

nz (I-J)

Standardfe

hler Sig.

95%-

Konfidenzintervall

Untergre

nze

Obergre

nze


Visuell

(Mean)_NORM_Normstic

hprobe, gesamt (C-Werte

zwischen 0 und 10)

Scheff

é

AD(H)S Intensiv

musizierend -,34 ,761 ,904 -2,25 1,56

Standard ,33 ,746 ,909 -1,54 2,19

Intensiv

musizierend

AD(H)S ,34 ,761 ,904 -1,56 2,25

Standard ,67 ,578 ,516 -,78 2,11

Standard AD(H)S -,33 ,746 ,909 -2,19 1,54

Intensiv

musizierend -,67 ,578 ,516 -2,11 ,78

Tamha

ne

AD(H)S Intensiv

musizierend -,34 ,733 ,955 -2,22 1,54

Standard ,33 ,701 ,956 -1,49 2,14

Intensiv

musizierend

AD(H)S ,34 ,733 ,955 -1,54 2,22

Standard ,67 ,589 ,598 -,78 2,12

Standard AD(H)S -,33 ,701 ,956 -2,14 1,49

Intensiv

musizierend -,67 ,589 ,598 -2,12 ,78


Auditiv

(Mean)_NORM_Normstic


zwischen 0 und 10)

Scheff

é

AD(H)S Intensiv

musizierend ,18 ,612 ,960 -1,36 1,71

Standard ,35 ,600 ,847 -1,16 1,85

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,18 ,612 ,960 -1,71 1,36

Standard ,17 ,465 ,935 -,99 1,33


201

Standard AD(H)S -,35 ,600 ,847 -1,85 1,16

Intensiv

musizierend -,17 ,465 ,935 -1,33 ,99

Tamha

ne

AD(H)S Intensiv

musizierend ,18 ,551 ,985 -1,24 1,60

Standard ,35 ,562 ,904 -1,09 1,79

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,18 ,551 ,985 -1,60 1,24

Standard ,17 ,471 ,978 -,99 1,33

Standard AD(H)S -,35 ,562 ,904 -1,79 1,09

Intensiv

musizierend -,17 ,471 ,978 -1,33 ,99

a_CAPT_Variabilität

Visuell (%)

(scalar)_NORM_Normstic


zwischen 0 und 10)

Scheff

é

AD(H)S Intensiv

musizierend -,19 ,736 ,966 -2,04 1,65

Standard -,84 ,721 ,514 -2,64 ,97

Intensiv

musizierend

AD(H)S ,19 ,736 ,966 -1,65 2,04

Standard -,64 ,558 ,520 -2,04 ,76

Standard AD(H)S ,84 ,721 ,514 -,97 2,64

Intensiv

musizierend ,64 ,558 ,520 -,76 2,04

Tamha

ne

AD(H)S Intensiv

musizierend -,19 ,613 ,985 -1,75 1,36

Standard -,84 ,607 ,447 -2,37 ,70

Intensiv

musizierend

AD(H)S ,19 ,613 ,985 -1,36 1,75

Standard -,64 ,581 ,617 -2,07 ,79

Standard AD(H)S ,84 ,607 ,447 -,70 2,37

Intensiv

musizierend ,64 ,581 ,617 -,79 2,07

a_CAPT_Variabilität

Auditiv (%)



zwischen 0 und 10)

Scheff

é

AD(H)S Intensiv

musizierend ,28 ,678 ,920 -1,42 1,97

Standard ,24 ,664 ,936 -1,42 1,90

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,28 ,678 ,920 -1,97 1,42

Standard -,04 ,514 ,998 -1,32 1,25

Standard AD(H)S -,24 ,664 ,936 -1,90 1,42

Intensiv

musizierend ,04 ,514 ,998 -1,25 1,32


202

Tamha

ne

AD(H)S Intensiv

musizierend ,28 ,654 ,966 -1,42 1,97

Standard ,24 ,655 ,977 -1,45 1,94

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,28 ,654 ,966 -1,97 1,42

Standard -,04 ,515

1,00

0 -1,30 1,23

Standard AD(H)S -,24 ,655 ,977 -1,94 1,45

Intensiv

musizierend ,04 ,515

1,00

0 -1,23 1,30




zwischen 0 und 10)

Scheff

é

AD(H)S Intensiv

musizierend ,53 ,688 ,746 -1,19 2,25

Standard -,07 ,674 ,995 -1,75 1,62

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,53 ,688 ,746 -2,25 1,19

Standard -,59 ,522 ,525 -1,90 ,71

Standard AD(H)S ,07 ,674 ,995 -1,62 1,75

Intensiv

musizierend ,59 ,522 ,525 -,71 1,90

Tamha

ne

AD(H)S Intensiv

musizierend ,53 ,799 ,888 -1,59 2,64

Standard -,07 ,786

1,00

0 -2,16 2,03

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,53 ,799 ,888 -2,64 1,59

Standard -,59 ,494 ,549 -1,81 ,62

Standard AD(H)S ,07 ,786

1,00

0 -2,03 2,16

Intensiv

musizierend ,59 ,494 ,549 -,62 1,81

a_CAPT_Omission

Auditiv



zwischen 0 und 10)

Scheff

é

AD(H)S Intensiv

musizierend ,45 ,570 ,729 -,97 1,88

Standard ,21 ,558 ,930 -1,19 1,61

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,45 ,570 ,729 -1,88 ,97

Standard -,24 ,432 ,856 -1,32 ,84

Standard AD(H)S -,21 ,558 ,930 -1,61 1,19

Intensiv

musizierend ,24 ,432 ,856 -,84 1,32


203

Tamha

ne

AD(H)S Intensiv

musizierend ,45 ,701 ,894 -1,40 2,31

Standard ,21 ,667 ,985 -1,59 2,01

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,45 ,701 ,894 -2,31 1,40

Standard -,24 ,407 ,912 -1,25 ,76

Standard AD(H)S -,21 ,667 ,985 -2,01 1,59

Intensiv

musizierend ,24 ,407 ,912 -,76 1,25

a_CAPT_Commission

Visuell

(N)_NORM_Normstichpro

be, gesamt (C-Werte

zwischen 0 und 10)

Scheff

é

AD(H)S Intensiv

musizierend 1,26 ,727 ,230 -,56 3,08

Standard -,14 ,712 ,981 -1,92 1,64

Intensiv

musizierend

AD(H)S -1,26 ,727 ,230 -3,08 ,56

Standard -1,40* ,551 ,046 -2,78 -,02

Standard AD(H)S ,14 ,712 ,981 -1,64 1,92

Intensiv

musizierend 1,40

* ,551 ,046 ,02 2,78

Tamha

ne

AD(H)S Intensiv

musizierend 1,26 ,733 ,272 -,64 3,16

Standard -,14 ,711 ,996 -1,99 1,71

Intensiv

musizierend

AD(H)S -1,26 ,733 ,272 -3,16 ,64

Standard -1,40* ,552 ,042 -2,76 -,04

Standard AD(H)S ,14 ,711 ,996 -1,71 1,99

Intensiv

musizierend 1,40

* ,552 ,042 ,04 2,76

a_CAPT_Commission

Auditiv

(N)_NORM_Normstichpro

be, gesamt (C-Werte

zwischen 0 und 10)

Scheff

é

AD(H)S Intensiv

musizierend ,66 ,615 ,567 -,88 2,20

Standard -,33 ,602 ,860 -1,84 1,18

Intensiv

musizierend

AD(H)S -,66 ,615 ,567 -2,20 ,88

Standard -,99 ,466 ,114 -2,16 ,18

Standard AD(H)S ,33 ,602 ,860 -1,18 1,84

Intensiv

musizierend ,99 ,466 ,114 -,18 2,16

Tamha

ne

AD(H)S Intensiv

musizierend ,66 ,709 ,744 -1,19 2,51

Standard -,33 ,660 ,947 -2,10 1,44

Intensiv AD(H)S -,66 ,709 ,744 -2,51 1,19


204

musizierend Standard -,99 ,456 ,102 -2,12 ,14

Standard AD(H)S ,33 ,660 ,947 -1,44 2,10

Intensiv

musizierend ,99 ,456 ,102 -,14 2,12



*. Die mittlere Differenz ist auf dem ,05-Niveau signifikant.


Tabelle 54: Korrelationsanalyse über alle Variablen mit einer Sginifikanz von * 0.01 Level, und

** 0.05 Level

IQ Kreativität Reak Var Omis. Com. DISY

Alter Klasse Orig. Flex. visuell Auditiv Visuell additiv Visuell Auditiv Visuell Auditiv Aufm.1 Hyper.1 Imp.1

IQ

Alter 1 ,921** ,045 -,024 -,155 -,099 -,025 -,057 -,361

** -,237 -,059 -,253

* ,141 -,082 -,017

Klasse

1 ,117 ,007 -,204 -,114 ,072 ,042 -,283* -,195 ,029 -,144 ,216 -,054 ,033

Kreativität

Orig.

1 ,166 -,208 -,003 ,149 ,093 ,032 ,139 ,045 ,016 ,217 ,167 ,068

Flex

1 ,000 -,174 ,144 ,064 -,066 ,012 ,084 ,010 -,283* -,161 -,018

Reak

Visuell

1 ,627** -,085 -,466

** -,023 ,096 -,412

** -,161 -,060 ,008 -,064

Auditiv

1 ,035 -,546** -,057 ,252

* -,270

* -,024 ,046 ,099 ,114

Var

Visuell

1 ,140 ,206 ,321** ,310

** ,253

* ,114 ,010 ,084

Auditiv

1 ,172 ,267* ,441

** ,426

** ,047 -,023 ,006

Omis

Visuell

1 ,285* ,301

* ,206 ,095 ,296

* -,136

Auditiv

1 ,235 ,394** -,011 -,079 ,151

Com

Visuell

1 ,532** ,011 -,026 ,021

Auditiv

1 -,125 -,110 -,061

DISY

Aufm.

1 ,630** ,521

**

Hyper.

1 ,570**

Impuls.

1


205

Tabelle 55: Regression ANOVA

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 28,776 3 9,592 3,777 ,015a

Residual 142,207 56 2,539

Total 170,983 59

a. Predictors: (Constant), Torrance_Flexibility_Mittelwert, CFT1_IQ_Altersnnorm_gesamt,

Torrance_Originalität_Mittel

b. Dependent Variable: a_CAPT_Omission Visuell (scalar)_NORM_Normstichprobe, gesamt (C-

Werte zwischen 0 und 10)

Tabelle 56: Die Koeffizienten der Regression

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

Correlations Collinearity Statistics

B Std.

Error Beta

Zero-

order Partial Part Tolerance VIF

(Constant)

CFT1_IQ_Altersnnorm_gesamt

Torrance_Originalität_Mittel

Torrance_Flexibility_Mittelwert

10,412 1,805

5,769 ,000

-,042 ,014 -,364 -2,984 ,004 -,367 -,370 -,364 ,999 1,001

,054 ,073 ,097 ,738 ,464 ,033 ,098 ,090 ,855 1,169

-,162 ,109 -,196 -1,490 ,142 -,161 -,195 -,182 ,856 1,169

a. Dependent Variable: a_CAPT_Omission Visuell (scalar)_NORM_Normstichprobe, gesamt

(C-Werte zwischen 0 und 10)


Tabelle 57: Korrelationsanalyse CAPT mit Dauer des Instrumentalspiels

dauer_privater_

musikunterricht_

semester

dauer_privater_musikunterric

ht_semester

Pearson Correlation 1

Sig. (2-tailed)

N 24


206

a_CAPT_Gesamt-

Reaktionszeit



zwischen 0 und 10)

Pearson Correlation -,128

Sig. (2-tailed) ,561

N

23


Visuell



zwischen 0 und 10)



N

23


Auditiv



zwischen 0 und 10)



N

23

a_CAPT_Variabilität Gesamt

(%)



zwischen 0 und 10)



N

23


(%)



zwischen 0 und 10)



N

23


(%)



zwischen 0 und 10)

Pearson Correlation ,127


N

23

a_CAPT_Omission Fehler

Gesamt (Auslassungen)



zwischen 0 und 10)



N

23




zwischen 0 und 10)



N 23

a_CAPT_Omission Auditiv Pearson Correlation -,010


207



zwischen 0 und 10)


N 23

a_CAPT_Commission Fehler

Gesamt (Ergänzungen)



und 10)

Pearson Correlation -,496*


N

23

a_CAPT_Commission

Visuell



und 10)



N

23

a_CAPT_Commission

Auditiv



und 10)



N

23

Tabelle 58: Korrelationsanalyse IQ mit Dauer des Instrumentalspiels

Correlations

dauer_privater_

musikunterricht_

semester

CFT1_IQ_Klasse

nnorm_gesamt

CFT1_IQ_Alters

nnorm_gesamt


ht_semester

Pearson Correlation 1 ,222 ,155

Sig. (2-tailed) ,409 ,553

N 24 16 17

CFT1_IQ_Klassennorm_ges

amt

Pearson Correlation ,222 1 ,912**

Sig. (2-tailed) ,409 ,000

N 16 82 82

CFT1_IQ_Altersnnorm_gesa

mt

Pearson Correlation ,155 ,912** 1

Sig. (2-tailed) ,553 ,000

N 17 82 83



208

Tabelle 59: Korrelationsanalyse Kreativität mit Dauer des Instrumentalspiels

Correlations

dauer_privater_

musikunterricht_

semester

Torrance_Origin

alität_Mittel

Torrance_Flexibil

ity_Mittelwert


ht_semester

Pearson Correlation 1 ,035 ,046

Sig. (2-tailed) ,886 ,852

N 24 19 19

Torrance_Originalität_Mittel Pearson Correlation ,035 1 ,361**

Sig. (2-tailed) ,886 ,000

N 19 91 91


rt

Pearson Correlation ,046 ,361** 1

Sig. (2-tailed) ,852 ,000

N 19 91 91


Tabelle 60: Korrelationsanalyse DISYPS mit Dauer des Instrumentalspiels

Correlations

dauer_privater_m

usikunterricht_se

mester

DISY_Aufm.1 DISY_Hyper.1 DISY_Imp.1

dauer_privater

_musikunterric

ht_semester

Pearson Correlation 1 ,081 -,122 ,070

Sig. (2-tailed) ,733 ,609 ,769

N 24 20 20 20

DISY_Aufm.1 Pearson Correlation ,081 1 ,573** ,533

**

Sig. (2-tailed) ,733 ,000 ,000

N 20 86 86 85

DISY_Hyper.1 Pearson Correlation -,122 ,573** 1 ,565

**

Sig. (2-tailed) ,609 ,000 ,000

N 20 86 86 85

DISY_Imp.1 Pearson Correlation ,070 ,533** ,565

** 1

Sig. (2-tailed) ,769 ,000 ,000

N 20 85 85 85



209

9.4.6 Angaben der AD(H)S Subgruppe im Anamnesefragebogen

Tabelle 61: Häufigkeiten der AD(H)S Kinder

Detail_Diagnose

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative

Percent

Valid Diagnose ADS

(Aufmerksamkeitsdefizitstöru

ng)

3 18,8 20,0 20,0

Diagnose ADHS

(Aufmerksamkeitsdefizit- und

Hyperaktivitätss

10 62,5 66,7 86,7

Verdacht auf ADS 1 6,3 6,7 93,3

Verdacht auf ADHS 1 6,3 6,7 100,0

Total 15 93,8 100,0

Missing -77 1 6,3

Total 16 100,0

Tabelle 62: Medikamenteneinnahme

Medikamente_momentan_ja_nein


Cumulative

Percent

Valid Ja 10 62,5 66,7 66,7

Nein 5 31,3 33,3 100,0

Total 15 93,8 100,0

Missing -77 1 6,3

Total 16 100,0

Tabelle 63: Medikamentendosis

984Medik_Dosis


210


Cumulative

Percent

Valid -66 6 37,5 37,5 37,5

1 Tablette je Tag 1 6,3 6,3 43,8

1 Tablette x pro Tag 1 6,3 6,3 50,0

1 x 20mg 1 6,3 6,3 56,3

1x 30mg morgens 1 6,3 6,3 62,5

2 x täglich 20mg 1 6,3 6,3 68,8

20 mg retard, morgens 1 6,3 6,3 75,0

Equasym Retard 40 mg 1-0-

0, Medikinet 20 mg 0-1-0 1 6,3 6,3 81,3

morgens 20mg 1 6,3 6,3 87,5

Ritalin LA 30 mg morgen

(retardiert) 1 6,3 6,3 93,8

tägl. 25 mg 1 6,3 6,3 100,0

Total 16 100,0 100,0

Tabelle 64: Zeitpunkt der Einnahme der Medikamente

981Medik_seit


Cumulative

Percent

Valid -66 6 37,5 37,5 37,5

2 Jahre 1 6,3 6,3 43,8

2009 1 6,3 6,3 50,0

3 Jahre 3 18,8 18,8 68,8

4 Jahre 1 6,3 6,3 75,0

ca. 6 Monate 2 12,5 12,5 87,5

seit Frühjahr 2008 1 6,3 6,3 93,8

seit Mai 2010 1 6,3 6,3 100,0

Total 16 100,0 100,0


211

Tabelle 65: Kinder mit besonderer Begabung

BesondereBegabung


Cumulative

Percent

Valid Ja 1 6,3 6,7 6,7

Nein 14 87,5 93,3 100,0

Total 15 93,8 100,0

Missing -77 1 6,3

Total 16 100,0

Abkürzungsverzeichnis

212

10 Abkürzungsverzeichnis

Abkürzung Erklärung

APA American Psychiatric Association

ADS Aufmerksamkeitsdefizitsstörung

ADHS Aufmerksamkeitsdefizit-

/Hyperaktivitätsstörung

AMSEL Audio- und Neuroplastizität des

musikalischen Lernens

CAPT Continuous Performance Test

DCL- HKS Diagnose-Checkliste für

hyperkinetische Störungen

DISYPS- KJ

Diagnostik- System zur Erfassung

psychischer Störungen bei Kindern und

Jugendlichen

DSM Diagnostisches und statistisches

Manual psychischer Störungen

ICD International Classification of Deseases

JEKI „Jedem Kind ein Instrument“

LRS Lese- Rechtschreibstörung

TTCT Torrance Test of Creative Thinking

Der Einfluss von Musik auf Intelligenz, Aufmerksamkeit und ...

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