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Modul 6a: Testkonstruktion

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Im Unterschied zur Klassischen Testtheorie wird in der Probabilistischen Testtheorie..

die Erfüllung der mathematischen Annahmen durch Modelltests regelmäßig geprüft.

geprüft, wie wahrscheinlich die Lösung einer Aufgabe in der Population im Mittel ist.

die inhaltliche Übereinstimmung zwischen Konstrukt und Messwert geprüft.

die Rohwertvarianzen und Kovarianzen untersucht.

der Messwert als Ausprägung der individuellen Fähigkeit interpretiert.

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Welche der folgenden Aussagen trifft auf die Strategie der rationalen Testkonstruktion zu?

Die Items werden aus einer theoretischen Konstruktabgrenzung abgeleitet.

Der Validitätsverlust ist bei Übertragung auf andere Situationen typischerweise geringer als bei externaler Testkonstruktion.

Die Anwendung erfordert mehr subjektive Vorentscheidungen als bei externaler Testkonstruktion.

Zwar sollte die kriterienbezogene Validität empirisch geprüft, muss aber nicht unbedingt kreuzvalidiert werden.

Die Antworten a), b), c) und d) sind alle zutreffend.

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Wofür ist die Trennschärfe in der KTT ein Kennwert?

Für das Ausmaß, in dem die Differenzierung der Probanden in „Löser“ und „Nichtlöser“ durch das Item mit der durch die Gesamtskala übereinstimmt.

Für den relativen Anteil von Probanden, die ein Item im Sinne höherer Merkmalsausprägung beantworten.

Für die Höhe der Korrelation der einzelnen Items einer Skala untereinander.

Für den Zusammenhang zwischen Skalenrohwert und Summenwert

Für das Ausmaß der erwartungsgemäßen Unterscheidung der Probanden in „Löser“ und „Nichtlöser“.

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Beim Grafischen Modelltest im Rahmen der Probabilistischen Testtheorie

wird Folgendes

erwartet bzw. gewünscht...

Item- und Personparameter sollten den gleichen Wert erreichen.

Die Schätzungen der Itemparameter aus zwei Stichproben sollten auf der Winkelhalbierenden liegen.

Die logistischen Funktionen der Items sollten sich nicht schneiden.

Die Tangente der Item Characteristic Curve sollte einen Wert von Eins annehmen.

Die Verteilung der Personparameter sollte sich einer Normalverteilung annähern.

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Eine Annäherung an ein konfirmatorisches Vorgehen innerhalb der explorativen

Faktorenanalyse erreicht man durch Zielrotation nach dem so genannten ...     

Varimax-Verfahren

Quartimax-Verfahren

Equamax-Verfahren

Prokrustes-Verfahren

Promax-Verfahren

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Im Folgenden ist der SPSS-Output zweier Ladungsmatrizen einer Faktorenanalyse

dargestellt. Ladungen mit einem Betrag < 0,30 wurden darin unterdrückt. Welcher der

nachfolgenden Interpretationen können Sie aufgrund dieser Daten zustimmen?

Die Koeffizienten der Strukturmatrix sind meist höher, weil darin die Interkorrelation der beiden Hauptkomponenten nicht auspartialisiert wurde.

Die Koeffizienten der Strukturmatrix sind meist höher, weil durch die Rotation die Lage der Items im Faktorenraum besser angenähert wurde.

Für die Interpretation sollte eher die Strukturmatrix herangezogen werden, weil die höheren Koeffizienten darin eindeutigere Schlüsse zulassen.

Für die Interpretation sollte eher die Strukturmatrix herangezogen werden, weil dadurch mehr Items zur Interpretation der einzelnen Komponenten herangezogen werden können.

Komponente 1 entspricht eher der Einfachstruktur als Komponente 2, weil mehr Itemszur Interpretation der Komponente 1 herangezogen werden können.

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Welches Problem entsteht, wenn das spezifizierte Modell einer Konfirmatorischen

Faktorenanalyse unteridentifiziert ist?

Es existiert keine Lösung für das Gleichungssystem.

Es existieren beliebig viele Lösungen für das Gleichungssystem.

Es existiert genau eine Lösung für das Gleichungssystem, aber der Fit lässt sich nicht berechnen.

Der Lösungsalgorithmus kann nicht konvergieren.

Der Lösungsalgorithmus kann konvergieren, identifiziert das Modell aber als nicht zur Spezifikation passend.

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In welchem der folgenden Fälle ist es zur Abschätzung der Validität angemessen, um mangelnde Reliabilität sowohl im Prädiktor als auch im Kriterium zu korrigieren (doppelte Minderungs- oder Attenuationskorrektur)?

Sie interpretieren eine beobachtete Korrelation gemessener Variablen, interessieren sich aber für die Beziehung auf der Konstruktebene.

Sie interpretieren eine beobachtete Korrelation gemessener Variablen, interessieren sich aber (z.B. in der Personalauswahl) für den praktischen Nutzen eines Tests zur Prognose eines theoretischen Kriteriumskonstrukts (z.B. berufliche Leistung).

Sie interpretieren eine beobachtete Korrelation gemessener Variablen und interessieren sich für den praktischen Nutzen eines Tests zur Prognose eines praktischen Kriteriums (z.B. Vorgesetztenbeurteilung beruflicher Leistung).

Sie interpretieren eine latente Korrelation in einem Strukturgleichungsmodell und interessieren sich für die Beziehung auf der Konstruktebene.

Sie interpretieren eine latente Korrelation in einem Strukturgleichungsmodell und interessieren sich für die Beziehung zwischen den gemessenen Indikatoren.