Kuchenbacken

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Kartei Details

Karten	12
Sprache	Deutsch
Kategorie	Verkehrskunde
Stufe	Andere
Erstellt / Aktualisiert	18.02.2019 / 10.04.2019
Weblink	https://card2brain.ch/box/20190218_kuchenbacken
Einbinden	<iframe src="https://card2brain.ch/box/20190218_kuchenbacken/embed" width="780" height="150" scrolling="no" frameborder="0"></iframe>

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Welche der aufgeführten Kriterien zählen zu den Hauptgütekriterien für einen psych. Test (vs. Nebengütekriterien)?

Objektivität

Normierung

Fairness

Skalierung

Reliabilität

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Objektivität

Normierung

Fairness

Skalierung

Reliabilität

Welche Punkte, die sich spezifisch dem Geltungsbereich eines Tests zuordnen lassen, müssen bei der Planung eines Tests berücksichtigt werden?

Die zeitliche Stabilität des Merkmals

Die Frage der Ein- oder Mehrdimensionalität eines Merkmals

Bestimmung der Zielgruppe

Auswahl der Analysestichprobe

Festlegung der Anwendungsmöglichkeiten des Tests

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Die zeitliche Stabilität des Merkmals

Die Frage der Ein- oder Mehrdimensionalität eines Merkmals

Bestimmung der Zielgruppe

Auswahl der Analysestichprobe

Festlegung der Anwendungsmöglichkeiten des Tests

Welche Aussage ist richtig?

kontinuierliche Analogskala ist nicht abgestuft

kontinuierliche Analogskalen lassen sich einfacher als Ratingskalen computergestützt umsetzen

Im Gegensatz zur diskreten Skala kann die Analogskala sowohl unipolar als auch bipolar sein

Die Differenziertheit der Antworten bei Analogskalen entsprechen der hohen Differenziertheit des Urteils (sinngemäß)

kontinuierliche Analogskala reduziert mit ihren vielen Antwortmöglichkeiten die Tendenz zu Extremen

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

kontinuierliche Analogskala ist nicht abgestuft

kontinuierliche Analogskalen lassen sich einfacher als Ratingskalen computergestützt umsetzen

Im Gegensatz zur diskreten Skala kann die Analogskala sowohl unipolar als auch bipolar sein

Die Differenziertheit der Antworten bei Analogskalen entsprechen der hohen Differenziertheit des Urteils (sinngemäß)

kontinuierliche Analogskala reduziert mit ihren vielen Antwortmöglichkeiten die Tendenz zu Extremen

Was sind Effekte, die bei der Festlegung der Reihenfolge der Items eine Rolle spielen könnten?

Effekte durch den suggestiven Inhalt der Items

Verfälschungseffekte

Tendenz zur sozialen Erwünschtheit

Konsistenzeffekte

Aktualisierungseffekte

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Effekte durch den suggestiven Inhalt der Items

Verfälschungseffekte

Tendenz zur sozialen Erwünschtheit

Konsistenzeffekte

Aktualisierungseffekte

Welche Aussage bezüglich der Berechnung von Itemschwierigkeiten in der KTT ist richtig?

Je weniger Lösungen in einer Gruppe von Probanden vorliegt, desto höher fällt der Kennwert für die Itemschwierigkeit bei einer Ratingskala aus

Itemschwierigkeit bei Ratingskalen ist als eine Standardabweichung des nummerischen Scores definiert.

Bei Niveautests, bei den von einer Möglichkeit des Ratens auszugehen ist, stellt eine Ratekorrektur des Schwierigkeitsindex angewendet werden

Eine mittlere Itemschwierigkeit bei dichotomen Aufgaben eines Leistungstests führt stets zu einer maximalen Itemvarianz.

Eine hohe Itemschwierigkeit führt zu einer hohen Itemvarianz

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Je weniger Lösungen in einer Gruppe von Probanden vorliegt, desto höher fällt der Kennwert für die Itemschwierigkeit bei einer Ratingskala aus

Itemschwierigkeit bei Ratingskalen ist als eine Standardabweichung des nummerischen Scores definiert.

Bei Niveautests, bei den von einer Möglichkeit des Ratens auszugehen ist, stellt eine Ratekorrektur des Schwierigkeitsindex angewendet werden

Eine mittlere Itemschwierigkeit bei dichotomen Aufgaben eines Leistungstests führt stets zu einer maximalen Itemvarianz.

Eine hohe Itemschwierigkeit führt zu einer hohen Itemvarianz

Welche Zusammenhänge zwischen Itemkennwerten sind korrekt?

je höher die Itemvarianz, desto wahrscheinlicher hohe Trennschärfen

extrem niedriger schwierigkeitsindex, tendenziell geringere Varianz

extrem hoher Schwierigkeitsindex, tendenziell geringere Varianz

umgekehrt u-förmiger Zusammenhang zwischen Varianz und Trennschärfe

linearer Zusammenhang zwischen Schwierigkeitsindex und Trennschärfe

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

je höher die Itemvarianz, desto wahrscheinlicher hohe Trennschärfen

extrem niedriger schwierigkeitsindex, tendenziell geringere Varianz

extrem hoher Schwierigkeitsindex, tendenziell geringere Varianz

umgekehrt u-förmiger Zusammenhang zwischen Varianz und Trennschärfe

linearer Zusammenhang zwischen Schwierigkeitsindex und Trennschärfe

Axiome der KTT

der wahre Wert wird bei einer Messung mit gleicher Wahrscheinlichkeit unter-oder überschätzt

Messfehler u.der wahre Wert beeinflussen den Messwert

Messfehler und die wahren Werte des Items sind unkorreliert

Axiome werden nicht weiter hinterfragt und sind nicht prüfbar

Ordinalskalen-Niveau der Antwortformate wird oft ungeprüft angenommen

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

der wahre Wert wird bei einer Messung mit gleicher Wahrscheinlichkeit unter-oder überschätzt

Messfehler u.der wahre Wert beeinflussen den Messwert

Messfehler und die wahren Werte des Items sind unkorreliert

Axiome werden nicht weiter hinterfragt und sind nicht prüfbar

Ordinalskalen-Niveau der Antwortformate wird oft ungeprüft angenommen

Welche Facette der Validität setzt voraus, dass
mindestens zwei Prädiktoren zur Vorhersage eines
Kriteriums zur Verfügung stehen?

Kriteriumsvalidität

Konstruktvalidität

Inkrementelle Validität

Diskriminante Validität

Consequential Validity

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Kriteriumsvalidität

Konstruktvalidität

Inkrementelle Validität

Diskriminante Validität

Consequential Validity

Welche Aussage in Bezug auf die Bedeutung der Faktoren in der Hauptachsenanalyse ist korrekt?

wenn Hypothesen vorliegen, kann die Zugehörigkeit bestimmter Items zu bestimmten Faktoren geprüft werden

wenn die Varianz der Faktoren aus den Items herauspartialisiert wird, steigen die Inter-Item-Korrelation an

die Faktoren in der Hauptachsenanalyse sind streng genommen keine latenten Variablen

es ist nicht das Ziel der latenten Faktoren, die gesamte Varianz des Items aufzuklären

der Faktor "erklärt" den wechselseitigen Zusammenhang des Items

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

wenn Hypothesen vorliegen, kann die Zugehörigkeit bestimmter Items zu bestimmten Faktoren geprüft werden

wenn die Varianz der Faktoren aus den Items herauspartialisiert wird, steigen die Inter-Item-Korrelation an

die Faktoren in der Hauptachsenanalyse sind streng genommen keine latenten Variablen

es ist nicht das Ziel der latenten Faktoren, die gesamte Varianz des Items aufzuklären

der Faktor "erklärt" den wechselseitigen Zusammenhang des Items

Was stimmt?

Latent-Trait-Modelle können nur bei dichotomen Antwortformat verwendet werden

Latent-Trait-Modelle beruhen auf der Annahme von quantitativen kontinuierlichen latenten Variablen

Explizite oder implizite Typenkonzepte in der psychologischen Diagnostik sind ein potentieller Anwendungsbereich der Latent-Trait-Modelle

Latent-Trait-Modelle beruhen auf der Annahme von qualitativen kategorialen latenten Variablen

Latent-Trait-Modelle sind von Lazarsfeld

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Latent-Trait-Modelle können nur bei dichotomen Antwortformat verwendet werden

Latent-Trait-Modelle beruhen auf der Annahme von quantitativen kontinuierlichen latenten Variablen

Explizite oder implizite Typenkonzepte in der psychologischen Diagnostik sind ein potentieller Anwendungsbereich der Latent-Trait-Modelle

Latent-Trait-Modelle beruhen auf der Annahme von qualitativen kategorialen latenten Variablen

Latent-Trait-Modelle sind von Lazarsfeld

Eine empirische Studie setzt u.a. das Verfahren Hexaco ein. Eine Itemanalyse soll die Qualität der Messung dokumentieren. Dazu wurde für die Skala "Ehrlichkeit - Bescheidenheit" u.a. folgende Messung mit SPSS erzeugt:
(1=starke Ablehnung, 2= Ablehnung, 3= neutral, 4=Zustimmung, 5= starke Zustimmung)

Im folgenden ist die Tabelle natürlich nicht vollständig...aber das was hier steht, stimmt

Spalte: Cronbachs Alpha, wenn Item weggelassen (Werte für Item 1-10)
.755
.634
.641
.667
.598
.640
.637
.615
.622
.597

Die Kennzahl "Korrigierte Item-Skala-Korrelation" wird auch als Trennschärfe bezeichnet

Ein negatives Vorzeichen bei einer "Korrigierten Item-Skala-Korrelation", deren Betrag deutlich verschieden von Null ist, zeigt an, dass das betreffende Item entgegen der Schlüsselrichtung der Skala kodiert wurde.

Die Kennzahl Cronbachs Alpha beträgt für die Skalen mit 10 Items in der gezeigten Form mindestens .6.

Für eine Skala mit 9 Items unter Verzicht auf Hexaco _H1 beträgt die Kennzahl Cronbachs Alpha für diese Stichprobe .755.

Die Kennzahl Cronbachs Alpha gibt die Validität der Skala an.

Die Kennzahl "Korrigierte Item-Skala-Korrelation" wird auch als Trennschärfe bezeichnet

Die Kennzahl Cronbachs Alpha beträgt für die Skalen mit 10 Items in der gezeigten Form mindestens .6.

Für eine Skala mit 9 Items unter Verzicht auf Hexaco _H1 beträgt die Kennzahl Cronbachs Alpha für diese Stichprobe .755.

Die Kennzahl Cronbachs Alpha gibt die Validität der Skala an.

Abbildung identisch Folie 3 des Abschluss Tutoriums Welche Aussage ist zutreffend?

In beiden Abbildungen war Zustimmung eine symptomatische Antwort

Varianz in linker Abbildung höher

maximal haben 250 vpn teilgenommen

Die Itemschwierigkeit war in der rechten Abbildung höher als in der linken

Es besteht ein negativer Zusammenhang zwischen der rechten und linken Abbildung

In beiden Abbildungen war Zustimmung eine symptomatische Antwort

Varianz in linker Abbildung höher

maximal haben 250 vpn teilgenommen

Die Itemschwierigkeit war in der rechten Abbildung höher als in der linken

Es besteht ein negativer Zusammenhang zwischen der rechten und linken Abbildung

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