Emotionale Intelligenz Universität Mannheim Experimentalpsychologisches Praktikum HS 2006 Marie-Luise Back, Dominique He

1. Emotionale Intelligenz Universität Mannheim Experimentalpsychologisches Praktikum HS 2006 Marie-Luise Back, Dominique Herbst, Angelina Braun, Katarina Mravak Lehrstuhl für Psychologie II, Dr. Wagener • Interkorrelationen der einzelnen Skalen: • *Signifikant • Die Korrelationen sprechen nur teilweise für das Konstrukt unseres Fragebogens. Die Skalen „Wahrnehmung selbst“ und „Wahrnehmung andere“ korrelieren signifikant. Außerdem korrelieren die Skalen „Regulation andere“ und „Verwenden“ jeweils signifikant negativ mit „Analogien“, was dafür spricht, dass Analogien möglicherweise nicht für die Erfassung emotionaler Intelligenz geeignet sind. Faktorenanalyse: • Die Ergebnisse einer Hauptachsenanalyse mit Oblimin- Rotation entsprachen ebenfalls nicht den aus der Konstruktdefinition abgeleiteten Erwartungen. Validität (N = 32): Korrelationsmatrix: NEO-FFI und MEIT  Nach dem Entfernen der Ausreißer ergaben sich keine signifikanten Korrelationen. Korrelationsmatrix: IST2000R und MEIT Insgesamt ergeben sich moderate Korrelationen zwischen den Skalen des IST2000R und dem MEIT. Nach dem Entfernen der Ausreißer ergaben sich auch hier keine signifikanten Korrelationen. Der vermutete Zusammenhang zwischen verbaler Intelligenz und den Analogien konnte nicht bestätigt werden.  Die geringen Korrelationen stützen die diskriminante Validität unseres Tests. Einleitung: • Emotionale Intelligenz hat innerhalb der letzten 15 Jahre als Teil der differentiellen Psychologie immer mehr an Bedeutung gewonnen. Deshalb entwickelten Salovey und Mayer den MSCEIT zur Erfassung emotionaler Intelligenz. Dieser besteht aus den vier Teilaspekten: •  Wahrnehmung,  Verstehen, • Verwendung und • Regulation von Emotionen. Dies war die Grundlage für die Entwicklung unseres Fragebogens ,,Mannheimer Emotionale Intelligenz-Test‘‘. Methode: • MEIT: • Wahrnehmung: selbst  12 Item-Selbstberichtskala • andere  10 Emotionsgesichter • 2. Verstehen:  10 Szenarien •  10 Analogien • 3. Verwendung:  10 Szenarien • 4. Regulation: selbst  12 Item-Selbstberichtskala • andere  6 Szenarien • Versuchspersonen: • Unsere Stichprobe umfasste 84 Versuchspersonen • (überwiegend Psychologiestudenten des ersten und dritten • Semesters). • Musterlösung: • Da es bei emotionaler Intelligenz oftmals nicht eine • eindeutige Lösung gibt, verglichen wir unsere a priori • festgelegten Antworten ( Expertenmeinung) mit den • Ergebnissen der ausgewerteten Fragebögen. Diese beiden • Kriterien waren ausschlaggebend für die endgültige • Musterlösung. • Weitere Daten: • Als zusätzliche Daten zogen wir den NEO-FFI und den • IST2000R für unsere Auswertung heran. Diskussion: Bei den Selbstberichtsskalen waren die Formulierungen der Items zu ungenau. Außerdem könnte die geringe Reliabilität der Emotionsgesichter auf deren hohe Expressivität zurückgeführt werden. Bei den Szenarien ergab sich eine Heterogenität der Itemkonstruktion. Zur Lösung des Problems könnten Abstufungen der Antwortalternativen beitragen. Des weiteren erwies sich der Ansatz, emotionale Intelligenz anhand von Analogien zu erfassen, als nicht geeignet. Eine Möglichkeit emotionale Intelligenz valider zu erfassen, wäre es objektive Kriterien wie zum Beispiel Fremdbeurteilungen zur Auswertung mit heranzuziehen. Leider war es uns nicht möglich die konvergente Validität zu überprüfen, da uns kein weiterer Emotionstest zur Verfügung stand. Außerdem würden mehr Items zu einer höheren internen Konsistenz führen. Auswertung: Itemanalyse: Um die Reliabilität zu erhöhen, waren wir gezwungen von insgesamt 115 Items 31 herauszunehmen. Reliabilität (N = 84): Cronbachs alpha gesamt: 0.727 1. Wahrnehmung selbst: α= .80 andere: α= .43 2. Verstehen: α= .41 3. Verwendung: α= .80 4. Regulation selbst: α= .76 andere: α= .78 Quellen: Ralf Schulze, (2005) Emotional intelligence : an international handbook, Hogrefe & Huber Gerald Matthews, Moshe Zeidner, and Richard D. Roberts, (2003), Emotional intelligence : science and myth, MIT