Der Heidelberger Drogenbogen (HDB) – Erfassung von kognitiv-behavioralen Risiko- und Protektivfaktoren beim Konsum illegaler psychoaktiver Substanzen

Zusammenfassung

Die Konstruktion des Heidelberger Drogenbogens (HDB) wird vorgestellt. In 10 Modulen werden risikorelevante Wissensinhalte und konkretes Konsumverhalten für die Substanzgruppen Cannabis, Amphetamine, Ecstasy, Kokain und Halluzinogene erfasst. Das Inventar wurde mittels einer Internetversion an einer Stichprobe von N=2 404 getestet. Auf der Basis statistischer Kriterien (u. a. Faktorladungen) wurde jedes Modul auf 15 Items gekürzt. Für alle Module konnte mittlere bis hohe Reliabilitätskoeffizienten, für die Verhaltensmodule sehr gute Validitätskoeffizienten ermittelt werden.

Abstract

The inventory for gathering cognitive-behavioural risk- and protective factors concerning the consumption of illegal psychoactive substances is introduced. 10 substance-specific modules referring to the substance-groups cannabis, amphetamines, ecstasy, cocaine, and hallucinogens are constructed. Thus, the major aspects of knowledge as well as behavioural patterns can be captured. The inventory is constructed on the basis of the classical test-theory. It was tested on a sample of N=2 404 data-records, acquired by means of a programmed web-based record-tool. Several item-parameters were taken into account to shorten each module. The consistency-coefficients of all modules are satisfying. The ascertained validity-coefficients for the behavioural-modules confirm the construct validity to a high degree.

Schlüsselwörter

illegale psychoaktive Substanzen - Risiko- und Protektivfaktoren beim Drogenkonsum - Skalen-Konstruktion - internet-basierte Datenerhebung - Testgütekriterien

Key words

illicit psychoactive substances - risk- and protective factors of drug-consumption - scale-construction - web-based data-gathering - test-quality-criteria

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1 Die Option „Weiß nicht” entspricht inhaltlich einer falschen Antwort. Wenn ein Item, dass risikorelevantes Wissen über psychoaktive Substanzen beinhaltete (z. B. Dosierung) mit „Weiß nicht” beantwortet wurde, wurde dies als falsche Antwort kodiert. Bei der Berechnung der Itemkennwerte und Faktorenanalyse wurden deshalb dichotome Daten (falsch/richtig) genutzt.

2 Der Mittelwert pro Item (Messungen über alle Vpn) wurde mit 100 multipliziert und als Schwierigkeitsindex herangezogen. Dadurch wird der relative Anteil der Probanden, die das Item richtig beantwortet haben, angezeigt. Die Wissens-Items können aufgrund der dichotomisierten Antwortmöglichkeiten demnach maximal einen Schwierigkeitsindex von 200, die Items der Verhaltensmodule können aufgrund der 4-stufigen Antwortformate maximal einen Schwierigkeitsindex von 400 erreichen. Bei der Berechnung von Summenscores der Verhaltensmodule weisen abnehmende, niedrige Scores in Richtung eines protektiven Umgangs, d. h. je niedriger der Summenscore für eine Vpn, desto weniger riskant der Substanzkonsum [32].

3 Die Mustermatrizen der promax-rotierten Ladungen der jeweils 15 selektierten Wissensmodule und Verhaltensmodule können bei den Autoren angefordert werden.

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