Merkmal versus Zustand: Der unterschiedliche Einfluss von Persönlichkeitsmerkmalen, Bewältigungsverhalten und Kognitionen auf Depressionen und Angstzustände

Hypothese 1: Neurotizismus gemessen mit (BFI-10), positiven Metakognitionen, negativen Metakognitionen und nicht hilfreichen Bewältigungsstrategien (die letzten drei gemessen mit CAS-1) werden ein höheres Maß an Depression und Angst vorhersagen.

Forschungsfrage 1: Wie und in welchem ​​Ausmaß hängen verschiedene mit BFI-10 gemessene Merkmale mit Depressionen und Angstzuständen in der vorliegenden Pandemie-Stichprobe zusammen?

Forschungsfrage 2: Sind die Merkmals- oder Zustandsvariablen am stärksten mit depressiven und Angstsymptomen assoziiert? Dieser Frage soll anhand von Teilkorrelationen in den multiplen Regressionsanalysen nachgegangen werden.

Statistische Analyse:

Es werden zwei hierarchische Regressionsanalysen durchgeführt. 1) mit PHQ-9 als abhängige Variable; und 2) die zweite mit GAD-7 at als abhängige Variable. Beide Analysen umfassen die folgenden Variablen und die folgenden Schritte: In Schritt 1 werden die demografischen Variablen Alter, Geschlecht und Bildung in das Modell aufgenommen. In Schritt 2 zwei werden die Merkmalsvariablen (d. h. alle fünf mit BFI-10 gemessenen Persönlichkeitsmerkmale) aufgenommen. Im letzten Schritt werden die drei Zustandsvariablen positive Metakognitionen, negative Metakognitionen (CAS-1) und nicht hilfreiche Bewältigungsstrategien (CAS-1) aufgenommen.

Für jede Regressionsanalyse werden Teilkorrelationen angegeben, die die Effektgröße der hypothetischen Prädiktoren für Depression und Angst darstellen. Eine partielle (halbpartielle) Korrelation liefert die am wenigsten verzerrte und am einfachsten interpretierbare Schätzung der Stärke einer Vorhersagebeziehung (Dudgeon, 2016). Es ist die Korrelation zwischen dem Ergebnis und den Aspekten des Prädiktors, die gegenüber allen anderen Prädiktoren einzigartig sind. Als eine Art Korrelation kann seine Größe nach den Kriterien von Cohen (1988) bewertet werden: klein >=0,10, mittel >=0,30, groß >=0,50.

Beide Analysen umfassen die folgenden 5 Merkmalsprädiktorenvariablen: Neurotizismus (BFI-10), Offenheit (BFI-10), Gewissenhaftigkeit (BFI-10), Extraversion-Introversion (BFI-10) und Verträglichkeit (BFI-10).

Die Zustandsprädiktorvariablen sind wie erwähnt: positive Metakognitionen (CAS-1-Subskala); negative Metakognitionen (CAS-1-Subskala); nicht hilfreiches Bewältigungsverhalten (CAS-1-Subskala).

Multikollinearität und andere statistische Annahmen werden mit untersucht. Multikollinearität wird mit gängigen Richtlinien bewertet (VIF < 5 und Toleranz > 0,2; Hocking, 2003; O'Brian, 2007).

Wenn weitere Analysen oder Fragen in dem bevorstehenden Papier behandelt werden, die nicht in diesem vorregistrierten Protokoll vorab spezifiziert sind, werden sie ausdrücklich als explorativ definiert.

Sensitivitätsanalysen und zufällige Unterstichproben-Replikationen der Hauptergebnisse werden nach Auswahl einer Zufallsstichprobe von Teilnehmern durchgeführt, die ein angemessenes Verhältnis zwischen der gesammelten Stichprobe und der erwachsenen Bevölkerung Norwegens gewährleisten.

Stichprobenumfang und Leistungsberechnung:

Die vorliegende Studie ist Teil eines größeren Projekts, dessen erster Teil darauf abzielt, Prädiktoren von Informationsquellen für psychische Gesundheit durch Regressionsanalysen zu untersuchen, und der zweite Teil darauf abzielt, Richtungsbeziehungen zwischen spezifischen Informationsquellen und ihre Zentralität durch komplexe Systemansätze (d. h. Netzwerkanalyse). Leistungsberechnungen basieren folglich auf der für Netzanalysen benötigten Leistung. Gemäß den Richtlinien zur Leistungsanalyse von Fried & Cramer (2017) wird empfohlen, dass die Anzahl der Teilnehmer dreimal größer ist als die Anzahl der geschätzten Parameter. Konservativere Empfehlungen von Roscoe (1975) für multivariate Forschung empfehlen jedoch eine Stichprobengröße, die zehnmal größer ist als die Anzahl der geschätzten Parameter. Somit sind nach diesen beiden Ansätzen jeweils zwischen 1305 und 4350 Teilnehmer erforderlich. Die Daten werden drei Wochen lang gesammelt, und die Teilnehmer basieren auf einer repräsentativen und zufälligen Stichprobe von norwegischen Erwachsenen, die nach dem Zufallsprinzip ausgewählt wurden und ihnen die gleiche Möglichkeit gegeben wurde, an der Studie teilzunehmen, wobei sie ihre digitale Einwilligung erteilen.

Fehlende Daten:

Das TSD-System (Services for Sensitive Data), eine Plattform, die in Norwegen zur Speicherung personenbezogener Daten verwendet wird, verifiziert die Teilnehmer offiziell durch eine Art nationale ID-Nummer, um ihnen das volle Recht zu geben, ihre Daten jederzeit zurückzuziehen, gemäß der europäischen DSGVO (Allgemein Datenschutzverordnung) Gesetze. Dementsprechend können die Teilnehmer ihre eigenen Daten jederzeit zurückziehen. Die Umfrage enthält obligatorische Antwortfelder. Die Teilnahme ist freiwillig, ein Widerruf der angegebenen Daten ist jederzeit möglich. Die Ermittler erwarten nicht, dass die Teilnehmer ihre Daten zurückziehen und erwarten daher keine fehlenden Daten. Wenn die Teilnehmer ihre Daten jedoch zurückziehen, führen die Ermittler aktuelle Analysen fehlender Daten durch und untersuchen stichprobenartig, ob Daten fehlen.