Die Erfassung von Veränderungen mithilfe von Fragebögen spielt eine wichtige Rolle in der klinischen Praxis und Forschung. Ziel dieser Studie war es zu untersuchen, ob im Rahmen der Veränderungsmessung die verwendete Datenanalysemethode einen Einfluss auf die Studienergebnisse hat. Insbesondere war von Interesse, inwiefern die (Nicht-)Berücksichtigung potentieller Veränderungen von Itemschwierigkeiten über die Zeit (Zeit-DIF) und lokal-stochastischer Abhängigkeiten über die Zeit (LLD) die Studienergebnisse beeinflusst.
Bei 610 Patienten wurde die Depressivität bei Aufnahme und Entlassung mithilfe des BDIs erfasst. Veränderungen bzgl. der Depressivität wurden auf Gruppenebene (Effektstärke) und auf individueller Ebene (Reliable Change Index, Z-Index) über neun verschiedene statistische Ansätze miteinander verglichen. Der Ansatz der klassischen Testheorie sowie die vier ordinalen und die vier longitudinalen Rasch-Modell-Ansätze berücksichtigten bei der Analyse Zeit-DIF und LLD in einem unterschiedlichen Ausmaß. Sowohl auf Gruppen- als auch auf individueller Auswertungsebene unterschieden sich die Ergebnisse zwischen den verwendeten Datenanalysemethoden deutlich. Die Behandlungseffekte wurden systematisch unterschätzt, wenn LLD bei der Auswertung nicht berücksichtigt wurde. Wurden Veränderungen der Itemschwierigkeiten über die Zeit nicht berücksichtigt, führte dies je nach Richtung des Zeit-DIFs entweder zur Überoder Unterschätzung der Behandlungseffekte.
Zeit-DIF und LLD müssen bei der Veränderungsmessung dringend berücksichtigt warden, da es sonst zu massiven Fehleinschätzungen von Behandlungseffekten kommen kann. Die gängige Praxis der Veränderungsmessung sollte dringend überdacht
werden!