Berücksichtigung von Drittvariablen

Median-Split

Bei einem Median-Split wird die Drittvariable am Median (künstlich) dichotomisiert, d.h. der Datensatz wird in zwei etwa gleichgroße Gruppen aufgeteilt.

Häufig werden Drittvariablen mittels Median-Split in der Datenanalyse berücksichtigt. Beispielsweise kann die Drittvariable Intelligenz dichotomisiert werden. Es resultiert eine Gruppe mit niedrigen und eine andere Gruppe mit hohen Intelligenzleistungen (jeweils bezogen auf die untersuchte Stichprobe). Anschließend vergleicht man die beiden Gruppen statistisch miteinander. Dies geschieht häufig im Rahmen einer Varianzanalyse (zum Vergleich zwischen Kovarianzanalyse und Median-Split siehe z.B. Bonett, 1982).

Beispielsweise könnte bei einem Vergleich einer Trainings- mit einer Kontrollbedingung der durchschnittliche IQ-Wert aller Probanden 105 betragen. Teilt man diese Personengruppe in eine Gruppe mit hoher und eine Gruppe mit niedriger Intelligenz auf, so könnte der IQ-Mittelwert der ersten Gruppe bei 95, der zweiten Gruppe hingegen bei 115 liegen. Abb. 22 zeigt die Lernleistungen ohne und mit Median-Split für dieses fiktive Beispiel. Lernunterschiede zwischen den beiden Bedingungen sind vornehmlich durch Versuchspersonen mit eher niedriger Intelligenz zustande gekommen. Für Lernende mit hohen Intelligenzleistungen finden sich hingegen nahezu keine Lernleistungsunterschiede. Betrachtet man Abb. 22 jedoch genau, kann man für Personen mit hohem IQ sogar einen leichten Leistungsvorteil der Kontrollbedingung entdecken.

Bei der Durchführung eines Median-Splits können drei Ergebnisse auftreten:

• Es zeigt sich kein (relevanter) Unterschied zwischen den beiden, künstlich erzeugten Teilgruppen (z.B. Probanden mit niedrigem und hohem IQ).
• In einer der beiden Teilgruppen tritt der Unterschied stärker auf als in der anderen Gruppe (siehe Abb. 22).
• Die beiden Teilgruppen reagieren auf die einzelnen Stufen der unabhängigen Variablen (beispielsweise Trainings- und Kontrollbedingung) entgegengesetzt. Während Versuchspersonen mit niedrigem IQ zum Beispiel von der Trainingsbedingung profitieren (vgl. Abb. 22), würden Personen mit hohem IQ unter der Kontrollbedingung bessere Leistungen erzielen.

Die Datenauswertung mittels Median-Split kann mit Statistikprogrammen einfach durchgeführt werden. Außerdem sind die Ergebnisse dieser Analyse meist leicht zu interpretieren. Methodiker kritisieren jedoch seit längerem die Verwendung eines Median-Splits bei der Datenauswertung (z.B. Cohen, 1983; Hutchinson, 2003; Irwin & McClelland, 2002; Royston, Altman, & Sauerbrei, 2006). Unter anderem kann die künstliche Dichotomisierung (Zweiteilung) der intervallskalierten Drittvariablen zu einem Informationsverlust und damit auch zu einem Verlust an Teststärke führen. Zudem werden Personen mittlerer Fähigkeitsausprägung in der Drittvariablen einer der beiden Gruppen (niedrige oder hohe Ausprägung) zugeordnet. Damit können potentielle Unterschiede zwischen Personen mittlerer Ausprägung und solchen mit niedriger oder hoher Ausprägung nicht aufgedeckt werden.