@phdthesis{Kowe2020,
  author    = {Marion Kowe},
  title     = {Die Intra-Cluster-Correlation im Kontext der Fallzahlsch{\"a}tzung cluster-randomisierter Studien in der Pflegewissenschaft},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0295-opus4-17345},
  year      = {2020},
  abstract  = {Bei cluster-randomisierten Interventionsstudien im Rahmen der Pflegeforschung erfolgt die Randomisierung in der Regel nicht {\"u}ber Individuen sondern {\"u}ber Pflegeeinheiten, z.B. Stationen. Der Einfluss der Clusterzugeh{\"o}rigkeit auf den Interventionseffekt wird als Intra-Cluster-Correlation (ICC) bezeichnet und ist bereits bei der Fallzahlsch{\"a}tzung zu ber{\"u}cksichtigen. Dieser Wert ist jedoch bei Studienbeginn nicht bekannt, so dass auf bereits ver{\"o}ffentlichte Werte aus vorangegangenen Studien zur{\"u}ck gegriffen werden muss (Ku{\"s} et al., 2009). In dieser Arbeit werden verschiedene Sch{\"a}tzer zur Bestimmung der ICC vorgestellt sowie die ICC f{\"u}r verschiedene Variablen im Rahmen einer Sekund{\"a}ranalyse ermittelt. Im Theorieteil dieser Arbeit werden die Methode des Hypothesentestens in ihrer Entwicklung sowie die Bedeutung von Signifikanzniveau und Power beschrieben. Die den Untersuchungen meist zugrunde liegenden konventionellen Werte f{\"u}r Signifikanzniveau und Power werden kritisch hinterfragt. Im Rahmen der Datenanalyse wurde eine Sekund{\"a}ranalyse der am Lehrstuhl f{\"u}r Statistik und standardisierte Methoden f{\"u}r Pflegeforschung der Philosophisch-Theologischen Hochschule Vallendar erhobenen Daten der PiSaar-Studie (Br{\"u}hl, Planer, 2013) durchgef{\"u}hrt. Auf Grundlage des Common-Correlation-Modells wurde die ICC f{\"u}r ausgew{\"a}hlte personenbezogene Variablen mit unterschiedlichen Sch{\"a}tzern bestimmt und verglichen. Die Sch{\"a}tzer wurden sowohl auf die Grundgesamtheit sowie auf heterogene Clustergr{\"o}{\"s}en angewendet. In einem weiteren Schritt wurde untersucht, inwiefern die Eignung der Sch{\"a}tzer von der Erfolgsrate der untersuchten Variablen abh{\"a}ngt. In Form einer Simulationsstudie wurden die ICC mit den untersuchten Sch{\"a}tzern {\"u}ber alle m{\"o}glichen Kombinationen aus k=2 und k=3 Clustern sowohl {\"u}ber alle Wohnbereiche als auch nach gruppierten Wohnbereichsgr{\"o}{\"s}en berechnet. Erg{\"a}nzend werden die berichteten ICC aus der Ulmer Sturzstudie (Kron, 2003) sowie aus zwei Studien von Meyer et al. (2009) und K{\"o}pke et al. (2012) zur Fixierung in Altenheimen zusammenfassend dargestellt. Die Ergebnisse zeigen zum einen, dass die ICC hohe Werte annehmen kann, die bei der Fallzahlsch{\"a}tzung nicht unber{\"u}cksichtigt bleiben d{\"u}rfen. Zum anderen wird deutlich, dass die ICC insbesondere dort hoch ausf{\"a}llt, wo die Einsch{\"a}tzung des Bewohnerzustandes nicht auf objektiven Daten sondern auf fachlicher Expertise der Pflegefachkr{\"a}fte beruht. Somit sind die ICC-Werte f{\"u}r solche Variablen nur sehr begrenzt auf andere Studien {\"u}bertragbar. Die sicherste Methode zur Sch{\"a}tzung der ICC im Vorfeld einer Untersuchung bleibt daher die Durchf{\"u}hrung einer eigenen Vorstudie. Als einfaches und stabiles Verfahren f{\"u}r die Ermittlung der ICC hat sich der Varianzanalyse-Sch{\"a}tzer erwiesen.},
  language  = {de}
}