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Dropout analysis in an internet based intervention study
Leonard Thomas Morrissey
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Psychologie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Psychologie
Betreuer*in
Urs Markus Nater
DOI
10.25365/thesis.74022
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-14958.57801.579412-9
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Hohe Dropoutraten stellen ein großes Problem für Online-Studien, Online-Trainings sowie Online-Interventionen dar. Die vorliegende Studie untersucht mögliche Faktoren und Gründe für den verfrühten Abbruch der Studie anhand einer Stichprobe von 95 Proband*innen einer deutschlandweiten Online-Studie. Die Studie testet eine Intervention für depressiv belastete Menschen, die mithilfe imaginationsgestützter Verhaltensaktivierung in der Planung und Ausführung angenehmer Tätigkeiten unterstützt werden sollen. Die Thesis unterscheidet sich von der bereits existierenden Literatur dahingehend, dass Faktoren wie Computer-Selbstwirksamkeit und psychiatrische Diagnosen in die Dropout-Analyse integriert wurden. Außerdem wurden Proband*innen nach ihrem Dropout nochmals kontaktiert. Damit bietet die Arbeit ein Framework zur Dropoutanalyse für zukünftige Studien. Es konnte nur einer der untersuchten, potentiell prädiktiven Dropoutfaktoren statistisch bestätigt werden. So konnte gezeigt werden, dass in der untersuchten Stichprobe die Teilnehmer*innen, die die Studie abgebrochen hatten signifikant jünger waren als diejenigen, die die Studie zu Ende geführt haben (d = 0.52). Die Thesis erläutert die Probleme hoher Abbruchraten insbesondere in online-basierten Interventionen und skizziert potentielle Strategien zur systematischen Analyse und Prävention vorzeitiger Studienabbrüche.
Abstract
(Englisch)
High dropout rates remain a pivotal challenge in online studies and interventions. Generalisable predictive factors of dropout remain unclear as high quality analyses are rare. In the present thesis, 95 participants within a mental imagery behavioural activation training for depression in a Germany-wide study were analysed and potentially predictive factors of early dropout were examined. The work adds new facets to the existing literature as it incorporates factors like Computer Self-Efficacy and psychiatric diagnoses as well as contacting participants after an early dropout, thus providing a new and comprehensive framework for future research and dropout analysis. Only one of the analysed factors analysed in this thesis could be statistically confirmed, finding that age, in line with previous literature, is a valid predictor of dropout in the present sample (d = 0.52). This thesis discusses problems of high attrition and dropout rates and aims at proposing strategies to reduce attrition and enhance participant engagement.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Dropout Online-Interventionen Dropoutfaktoren Depression internetgestützte Therapie
Schlagwörter
(Englisch)
dropout online interventions dropout prediction depression internet-based therapy
Autor*innen
Leonard Thomas Morrissey
Haupttitel (Englisch)
Dropout analysis in an internet based intervention study
Publikationsjahr
2023
Umfangsangabe
59 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Urs Markus Nater
Klassifikation
77 Psychologie > 77.70 Klinische Psychologie
AC Nummer
AC16920507
Utheses ID
67689
Studienkennzahl
UA | 066 | 840 | |