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Interindividuelle Unterschiede in Stimmungsregulationsprozessen: Entwicklung indirekter Maße der affektiven Klarheit und Stimmungsregulationskompetenz

Fachliche Zuordnung Persönlichkeitspsychologie, Klinische und Medizinische Psychologie, Methoden
Förderung Förderung von 2008 bis 2015
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 85357820
 
In der ersten Förderphase wurde eine Ambulatory Assessment (AA) Studie an 165 Personen durchgeführt.Mittels Handheld-Computern wurde 14 Tage lang 8 Mal täglich die momentane Stimmung und die zur Einschätzung der Stimmung benötigte Zeit gemessen. Um Personengruppen zu identifizieren, die sich in ihren Stimmungsverläufen unterscheiden, wurden Mixture-Latent-Markov-Modelle angewandt.In der Fortsetzungsphase sollen vier sich unmittelbar anschließende Fragestellungen bearbeitet werden. Erstens sollen die Mixture-Latent-Markov-Modelle derart erweitert werden, dass variierende Zeitabstände zwischen den Messzeitpunkten adäquat modelliert werden, da sie einen Einfluss auf die geschätzten Übergänge zwischen momentanen Zuständen haben können. Zusätzlich sollen dabei zeitlich variierende Kovariaten aufgenommen werden, um externe Einflüsse auf die Stimmung (z. B. Ereignisse) zu kontrollieren. Zweitens sollen Simulationsstudien durchgeführt werden, um die Rahmenbedingungen der Anwendbarkeit der erweiterten Mixture-Latent-Markov-Modelle zu untersuchen, insbesondere, welche Stichprobengröße und welche Anzahl an Messzeitpunkten benötigt werden, um die Modellparameter korrekt zu schätzen. Dabei sollen zwei Strategien zum Umgang mit variierenden Zeitabständen miteinander verglichen werden. Drittens sollen die konvergente und prädiktive Validität der Beantwortungszeiten (RTs), die als indirektes Maß der Klarheit über Gefühle erhoben wurden, analysiert werden. Viertens sollen die situationalen Bedingungen der momentanen RTs untersucht werden (Ereignismerkmale, Intensität und Komplexität des emotionalen Erlebens).
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
Internationaler Bezug Niederlande
 
 

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