Diagnostische Psychologie

Inhalte der Vorlesung

Inhalte der Vorlesung


L. G.
Diese Karteikarten bieten einen umfassenden Überblick über die diagnostische Psychologie auf Universitätsniveau. Sie behandeln zentrale Themen wie Tests, Items, Skalen, Validität und Korrelation, wobei auch spezifische Methoden und Probleme, insbesondere im Kontext von Gutachten, vertieft werden. Die Lernkarten sind besonders nützlich für Studierende und Fachleute, die sich mit psychologischen Diagnosen, Intelligenztests und der Erstellung von Gutachten befassen, um fundierte Erkenntnisse und praktische Anwendungen zu erlangen.
Flashcards
273
Students
6
Language
German
Category
Psychology
Level
University
Created / Updated
21.07.2018 / 09.07.2025

Lernkarten

Reliabilität 

Spearman- Brown- Formel 

  • Bei einer Schätzung der Reliabilität mit der Testhalbierungsmethode muss die Reliabilität des gesamten Testscores anhand der Spearman-BrownFormel hochgerechnet werden.
  • Rel (S) = 2xRel(Y1)/1+Rel(Y1) 
  • Spezialfall einer Testverdopplung 

Reliabilität 

Prophecy Formula 

Rel (S) = k x Rel(Y)/1+(k-1)Rel(Y) 

  • allgemeine Form der Spearman-Brown-Formel 
  • Voraussetzung: Die zugefügten Testteile sind homogen und äquivalent zum bestehenden Test.

Reliabilität 

Spearman-Brown-Formel nach k aufgelöst 

k = Rel(S) x (1-Rel(Y)) / Rel (Y) x (1-Rel(S))

Reliabilität 

Terminologie 

 

Retest-Methode

  • Reliabilität wird durch die Retest-Korrelation Kor(Y1, Y2) geschätzt
  • Im Sprachgebrauch ist für diesen Schätzer „Retest-Reliabilität“ oder „Wiederholungsreliabilität“ gebräuchlich

Paralleltest-Methode

  • Reliabilität wird durch die Paralleltest-Korrelation Kor(Y1, Y2) geschätzt
  • Im Sprachgebrauch ist für diesen Schätzer „Paralleltest-Reliabilität“ gebräuchlich

Testhalbierungs-Methode

  • Reliabilität wird durch die (Spearman-Brown-korrigierte) Korrelation der Testhälften Kor(Y1, Y2) geschätzt
  • Im Sprachgebrauch ist für diesen Schätzer „Split-Half-Reliabilität“ gebräuchlich

Kritik: Dieser Sprachgebrauch ist irreführend, denn er suggeriert verschiedene Formen der Reliabilität (es gibt aber nur einen Reliabilitätskoeffizienten, dafür verschiedene Schätzmethoden)

 
Retest-Methode

  • Reliabilität wird durch die Retest-Korrelation Kor(Y1, Y2) geschätzt
  • In der Praxis wird die Retest-Korrelation auch als „Teststabilität“ bezeichnet.
  • Problem: Zeitliche Stabilität ist nicht dasselbe wie Reliabilität

       --> State-Maße können sehr reliabel sein, weisen aber keine hohe Stabilität auf.

  • Konfusion von „Reliabilität“ und „Stabilität“.

Reliabilität 

Modell tau-kongenerischer Variablen

  • Annahme 1: 

Y1 = tau + epsilon1

Y2 = tau + epsilon 2 

Beide Y-Variablen werden im gleichen Ausmaß durch die True-Score-Variable tau beeinflusst!

--> das muss nicht der Fall sein 

neue Annahme: 

tau1 = beta1 x tau 

tau2 = beta2 x tau 

beta1 = beta2 = 1

Konsequenzen 

  • Y1 = beta1 x tau + epsilon1 
  • Y2 = beta2 x tau + epsilon2
  • Var(Y1) = beta1^2 x Var(tau) + Var(epsilon1)
  • Var (Y2) = beta2^2 x Var(tau) + Var(epsilon2) 
  • Cov(Y1, Y2) = beta1 x beta2 x Var(tau) 

Reliabillität 

Ausblick 

  • Besonders eine Verletzung der Annahme der essentiellen  tau Äquivalenz kann zu einer Unterschätzung der Reliabilität führen.
  • Unterschiedliche Methoden führen meist zu unterschiedlichen Reliabilitätsschätzungen!
  • Die höchste dieser Schätzungen kommt vermutlich der „wahren“ Reliabilität am nächsten, solange die Annahme der unkorrelierten Fehlervariablen erfüllt ist.
  • Die Verträglichkeit der Annahmen mit empirischen Daten lässt sich grundsätzlich mit Strukturgleichungsmodellen überprüfen.
  • Eine strenge Überprüfung setzt voraus, dass das Konstrukt mit wenigstens drei Y-Variablen gemessen wurde.
  • Wird in der Praxis nur selten gemacht.

Reliabilität 

Konsistenzanalyse 

Erweiterung der Testhalbierungsmethode

  • Test wird in so viele Teile aufgeteilt, wie er Items hat
  • jedes Item ist ein „Testteil“
  • Korrelationen zwischen allen Items berechnen  = Schätzung der Reliabilität der Items
  • Hochrechnung der Reliabilität für gesamten Test
  • Annahme: alle Items messen dieselbe True-Score-Variable bzw. die Items sind konsistent > Konsistenzmaße
  • Gesamter Testscore = Summe der Items 

S = Y1+Y2+Y3+ ... 

  • Varianz: 

Var (S) = Summe aus Var(Yi) + Summe aus Cov(Yi, Yj)

  • Wichtige Einsicht: Die Varianz des Testscores setzt sich zusammen aus der Varianz der Items plus der Kovarianz der Items!

Reliabilität 

Einfaches Konsistenzmaß 

  • hohe Konsistenz der Items

alle Items messen etwas sehr ähnliches

also macht Summe aus Cov(Yi, Yj) einen großen Anteil an Var(S) aus

also ist Summe aus Cov(Yi, Yj)/Var(S) „groß“

  • niedrige Konsistenz der Items

alle Items messen etwas anderes

also macht Summe aus Cov(Yi, Yj) einen geringen Anteil an Var(S) aus

also ist Summe aus Cov(Yi, Yj)/Var(S) „klein“

  •  einfaches Konsistenzmaß Kon(Yi) = Anteil der Kovarianz der Items an der Varianz des Testscores

Kon (Yi) = Summe aus Cov(Yi, Yj)/Var(S)

--> kann auch umgeschrieben werden 

Reliabilität 

K-R-Formula 20 

 

siehe Folien 

Reliabilität 

Cronbachs alpha 

siehe Folien

Reliabilität 

Axiome der KTT

1) Yi= taui+epsiloni --> "Messwert besteht aus wahren Wert und Fehler" 

2) E(epsiloni) = 0 --> "Erwartungswert des Fehlers ist 0" 

3) Cov (taui, epsiloni) = Cov (taui, epsilonk) = Cov (epsiloni, epsilonk) = 0 --> "Fehler sind unkorreliert" 

  • aus diesen Axiomen lassen sich alle Formeln der KTT ableiten 

Reliabilität 

KTT - Nachteile ggü. stochastischer Definition

 

  • keine präzise Definition von „wahren Wert“ und „Fehler“
  • keine Differenzierung zwischen Definitonen (sind nicht wahr/falsch, sondern "zweckmäßig/unzweckmäßig"), Mathematischen Konsequenzen (können nie falsch sein!) und Annahmen (können falsch sein) 

Reliabilität 

Kritik 

 

  • Axiome der KTT sind empirisch nicht überprüfbar 
  • Annahme einer absoluten Stabilität von True-Scores ist nur bei kurzen Messintervallen vertretbar
  • KTT setzt mindestens Intervallskalenqualität der Testscores voraus
  • Reliabilitätsschätzungen sind stichprobenabhängig (> Problem der Generalisierbarkeit bzw. der Verbindlichkeit der Resultate
  • Gruppenstatistiken lassen sich logisch nicht auf den Einzelfall übertragen (der True-Score des diagnostischen Einzelfalls ist unbekannt)
  • Bewertung: „Trotz (weniger) theoretischer Schwächen haben sich die nach der KTT entwickelten Tests bewährt.“

Validität 

Validität - Definition

  • Validität: Gültigkeit Ausmaß, mit dem ein Test tatsächlich das Konstrukt misst, das er messen soll oder zu messen vorgibt
  • Hohe Validität: erlaubt eine Generalisierung vom numerischen Relativ auf das empirische Relativ

           --> Repräsentationstheorie der Messung

          Messung = linkstotale und rechtseindeutige Abbildung einer Objektmenge (= empirisches Relativ) in eine Wertemenge (numerisches Relativ)

          Verhalten der Testperson = Objektmenge • Testwerte = Wertemenge

  • Objektivität und Reliabilität schaffen günstige Voraussetzung für Validität

 

Validität 

Inhaltliche Validität 

  • Inhaltliche Validität = Ausmaß, mit dem mittels Repräsentationsschluss vom Test auf das Zielmerkmal geschlossen werden kann
  • Repräsentationsschluss

          Test = Stichprobe von Verhaltensweisen

          Zielmerkmal = Population von Verhaltensweisen

          Inhaltliche Validität: Stichprobe ist repräsentativ für Population

  • Beispiele für Tests mit hoher inhaltlicher Validität

         Prüfung für Farbtüchtigkeit (> Verhaltensstichprobe)

         Schulleistungstests (> Verhaltensstichprobe)

         Führerscheinprüfung (> Verhaltensstichprobe)

  • bei augenscheinlich gegebener inhaltlichen Validität ist keine formale Bestimmung notwendig

Validität 

Inhaltliche Validität - Quantitative Bestimmung 

(1) Das zu messende Konstrukt wird begrifflich oder theoretisch definiert. -->  „Unter impulsiver Aggression verstehen wir....“ (2) Die Items des Tests werden unabhängigen Experten vorgelegt; diese bewerten die Übereinstimmung der Items mit der Definition des Konstruktes.

  • Ratingskalen 
  • „1=geringe Übereinstimmung von Item und Konstruktdefinition“
  • „9=hohe Übereinstimmung von Item und Konstruktdefinition“

(3) Die Übereinstimmung zwischen den Experten wird quantifiziert.

  • Intraklassenkorrelation, Konkordanzkoeffizient, Ü-Koeffizient, ...
  • Inhaltvalidität = durchschnittliches Expertenurteil
  • Beurteilerübereinstimmung = Maß der Genauigkeit der Inhaltsvalidität

Validität 

Inhaltliche Validität - Experimentelle Bestimmung 

(1) Das zu messende Konstrukt wird begrifflich oder theoretisch definiert. -->  „Unter impulsiver Aggression verstehen wir....“

(2) Die Definition wird 2 unabhängigen Experten(gruppen) vorgelegt; diese konstruieren Items nach der rationalen Methode. -->  „Das Kind wirft Spielzeug an die Wand.“

(3) Beide Itemsammlungen (Tests) werden einer Stichprobe vorgelegt.

(4) Die Übereinstimmung zwischen den Testergebnissen wird quantifiziert. --> Pearson-Korrelation

  • Testübereinstimmung = Maß der Inhaltsvalidität

Validität 

Kriteriumsbezogene Validität 

 

  • Kriteriumsbezogene Validität = Ausmaß, mit dem mittels Korrelationsschluss vom Test auf das Zielmerkmal geschlossen werden kann
  • Korrelationsschluss

          --> Test = Indikatoren für ein Konstrukt (Merkmal; surplus meaning > Eigenschaftsdiagnostik)

          --> Zielmerkmal = Kriterium

          --> Korrelationsschluss muss stets empirisch ermittelt werden.

          --> Testwerte werden mit Außenkriterium korreliert

               Außenkriterium: individuelle Unterschiede im Zielmerkmal, die unabhängig vom Test bestimmt werden können

               Beispiel: IQ-Test und Studienleistung

  • Validitätskoeffizient rtc = Korrelation zwischen Test und Kriterium

Validität 

Kriteriumsbezogene Validität - Einflussfaktoren 

  • Reliabilität des Tests
  • Reliabilität des Kriteriums
  • Grad der konzeptuellen Gemeinsamkeit zwischen Test und Kriterium = Kommunalität

          --> bezieht sich auf Übereinstimmung zwischen Test und Kriterium nach Absehung ihrer Unreliabilitäten

          --> Korrelation der True-Score-Variablen von Test und Kriterium

          --> doppelte Minderungskorrektur

Validität 

Kriteriumsbezogene Validität - doppelte Minderungskorrektur 

--> Korrelation von True-Score-Variablen

  • Gegeben ist die Korrelation zwischen zwei Testvariablen Y1 und Y2 und eine Schätzungen ihrer Reliabilitäten  Rel(Y1) und Rel(Y2).
  • Frage: Wie hoch korrelieren die True-Score-Variablen der beiden Testvariablen, also wie hoch ist Kor(tau1, tau2
  • Antwort: Correction for Attenuation (Spearman, 1910) bzw. „doppelte Minderungskorrektur“

Kor(tau1,tau2) = Kor(Y1, Y2)/ Wurzel aus Rel(Y1) x Wurzel aus Rel(Y2) 

  • Die Korrelation der True-Score-Variablen ist stets größer als die Korrelation der Testscore-Variablen,
  • m.a.W: Die Korrelation der Testscore-Variablen unterschätzt stets die Korrelation der True-Score-Variablen!
  • Die Unreliabilität der Testvariablen „mindert“ die Korrelation ihrer True-Score-Variablen.
  • „correction for attenuation“, „Minderungskorrektur“

 
 

Validität 

Kriteriumsbezogene Validität - einfache Minderungskorrektur 

  • Wird angenommen, dass die Variable Y1 praktisch fehlerfrei gemessen wurde, so gilt:

Y1 = tau1 + 0 = tau1 

Rel(Y1) = 1 

  •  Dementsprechend vereinfacht sich die „doppelte“ Minderungskorrektur zu einer einfachen Minderungskorrektur:

Kor (Y1, tau2) = Kor(Y1, Y2)/Wurzel aus Rel(Y2)

Validität 

Minderungskorrektur - Anwendung

  • Zur Validierung eines Tests wird oft die Korrelation rtc zwischen dem Testscore und einem externen Kriterium untersucht.

            Beispiel: Kann die Leistung im Intelligenztest den Schulerfolg vorhersagen?

  • Diese Korrelationen fallen meist recht moderat aus...

Validität 

Maximale Korrelation Berechnung 

  • Korrmax(Y1, Y2) = Wurzel aus Rel(Y1) x Wurzel aus Rel(Y2)

Validität 

Minderungskorrektur- Zusammenfassung 

  • Aus der Annahme unkorrelierter Fehler folgt, dass der Zusammenhang zwischen zwei Variablen durch eine Überlagerung der Truescores mit unsystematischen Fehlern gemindert wird.
  • Das Ausmaß der Minderung ist abhängig von der Unreliabilität der Variablen.
  • Um den Einfluss der Unreliabilität auf die Höhe der Korrelationen abzuschätzen, stehen Minderungskorrekturen zur Verfügung.
  • Anwendung auf die Validität eines Tests bezüglich eines Kriteriums

         --> einfach minderungskorrigierter Validitätskoeffizient: Validität eines Testes, wenn entweder der Test oder das Kriterium perfekt reliabel wären.

         --> doppelt minderungskorrigierter Validitätskoeffizient: Validität eines Testes, wenn Test und Kriterium perfekt reliabel wären.

Validität 

Klassen von Kriterien

Problem 1: welche Kriterien?

  • häufig viele Kriterien denkbar
  • Konsequenz: ein Test hat so viele Validitäten, wie es vernünftige Kriterien für das Konstrukt gibt!

Problem 2: (inhaltliche) Validität des Kriteriums

  • „Echte Kriterien“

        (1) theoretische Übereinstimmung zwischen Konstrukt und Kriterium ist gegeben

        (2) Kriterium hat hohen Status, d.h. es ist verlässlich und entscheidungsrelevant --> Beispiel: Schuleignung als Kriterium für Binets Staffeltest

  • Quasi-Kriterien

        nur theoretische Übereinstimmung von Konstrukt und Kriterium gegeben, nicht aber hoher Status

        --> Beispiel: Binets Staffeltest als Kriterium für Wechslers Intelligenztest

  • Target-Variable

         --> Keine theoretische Übereinstimmung von Konstrukt und Kriterium gegeben

         --> Target-Variable = ein aus sachlichen Gründen interessierendes Außenkriterium soll durch einen Test vorhergesagt werden

          Suizidrisiko bei psychiatrischen Patienten

          Unfallneigung von Beschäftigten in einem Betrieb

        --> prognostisches Ziel: Maximierung der Trefferquote

        --> Effektivität = Korrelation zwischen Test und Target-Variable

        --> Effektivität sagt wenig über die Validität des Tests aus (aber informiert über seine Anwendungsmöglichkeiten

        --> Beispiel: Unfallneigung von Kindern als Target-Variable für Wechslers Intelligenztest

 

Validität 

Klassen von Kriterien II

Ultimative Kriterien (= „eigentliche“ Kriterien)

  • ... sind das, was eigentlich durch die Diagnose vorhergesagt werden soll
  • ... sind meist komplexe Konstrukte
  • ... lassen sich mit letzter Sicherheit erst zu einem sehr späten Zeitpunkt im Leben bestimmen
  • Beispiel: Berufserfolg

          --> höchste erreichet Position

          --> Produktivität = „Lebensleistung“

          --> zuletzt erzieltes Einkommen

  • ... lassen sich in empirischen Validitätsstudien kaum verwenden (Aufwand!)

„Aktuelle“ Kriterien

  • ... sollen Aufschluss über die ultimativen Kriterien geben
  • ... sind leichter verfügbar und können deshalb für empirische Validitätsstudien genutzt werden
  • ... sind aber nur vorläufig
  • ... erfassen das ultimative Kriterium oft nur unzureichend
  • Beispiel: Berufserfolg

        momentan eingenommene Stellung

        momentanes Einkommen

        oft nur produzierte Stückzahl, produzierter Ausschuss, Fehlzeiten, ...

Validität 

Beziehung zwischen ultimativen und aktuellen Kriterien 

  • Kriteriumskontamination

        --> Eigenständigkeit des aktuellen Kriteriums

        --> spezifische Varianz des aktuellen Kriteriums

  • Kriteriumsrelevanz

        --> Wechselseitige Überlappung (Kommunalität) zwischen aktuellem und ultimativem Kriterium

        --> gemeinsame Varianz von aktuellem und ultimativem Kriterium

  • Kriteriumsdefizienz

        --> Aspekte des ultimativen Kriteriums, die durch die aktuellen Kriterien nicht erfasst werden

        --> spezifische Varianz des ultimativen Kriteriums

Validität 

statistische Voraussetzungen

  • Einschränkung der Variabilität in Test oder Kriterium aufgrund von Stichprobenselektion mindert die Validitäts-koeffizienten

         -->  Korrekturformeln für eingeschränkte Varianzen

  • Hohe oder niedrige Validitätskoeffizienten sagen nicht zwingend etwas über die Korrelation der Konstrukte von Test und Kriterium aus.

         --> Aber: Validitätskoeffizienten lassen sich als Heuristik zur Beurteilung der Validität eines Tests verwenden.

 

Validität 

Konstruktvalidität - Definition

  • Konstruktvalidität (Cronbach & Meehl, 1955) = Einbettung des mit einem Test erfassten Konstruktes in das nomologische Netzwerk anderer (ähnlicher oder unähnlicher) Konstrukte

         --> „Nomologie“: Gesetzeslehre

         --> Konstruktvalidität = (überspitzt) Einbettung eines Tests in das nomologische Netzwerk der gesamten Psychologie

  • Konstruktvalidierung ist ein (unendlicher) Prozess, der nur im Rahmen von Forschungsprogrammen realisiert werden kann.
  • Es gibt keine spezifische Methode zur Konstruktvalidierung.
  • Es gibt keine Kennwerte für Konstruktvalidität.

Validität 

Multitrait-Multimethod-Ansatz

  • Problem: Jedes Messergebnis hängt auch von der Messmethode ab.

          --> Konstrukt und Methode konfundieren bei einer Messung

          --> Beispiel: unterschiedliche Intelligenztests (Raven, HAWIE) liefern bei demselben Probanden systematisch (!) unterschiedliche Testwerte

  • Ziel: Trennung von Konstrukt- und Methodenvarianz
  • Methode: Multitrait-Multimethod-Analyse

         --> Campbell & Fiske (1959)

         --> betrachtet nur einen kleinen Ausschnitt aus dem nomologischen Netzwerk

Validität 

Multitrait-Multimethod-Ansatz -  Durchführung 

  • 2 unterschiedliche Konstrukte werden mit 2 unterschiedlichen Methoden in einer Stichproben erhoben.

         --> Konstrukte: Extraversion E, Neurotizismus N

         --> Methoden: Selbstbeschreibung, Fremdbeschreibung

  • Auswertung: Die vier Messwerte ESelbst, EFremd, NSelbst, NFremd werden korreliert.

        --> Multitrait-Multimethod-Matrix

Validität 

Multitrait-Multimethod-Matrix

  • Die mit verschiedenen Methoden gemessenen Werte eines Konstruk- tes korrelieren hoch: konvergente Validität
  • Die mit derselben Methode gemessenen Werte verschiedener Konstrukte korrelieren niedrig: geringe Methodenspezifität!
  • Die mit verschiedenen Methoden gemessenen Werte verschiedener Konstrukte korrelieren niedrig: diskriminante Validität

Validität 

Zusammenhänge zwischen Gütekriterien Reliabilitäts-Validitätsdilemma

  • Widerspruch zwischen gleichzeitig hoher Validität und hoher Reliabilität
  • Wird in zwei Kontexten diskutiert

         – Indirekte Veränderungsmessung = Die Reliabilität von Differenzen ist umso höher je geringer die Retest-korrelation ausfällt  --> Letzteres nährt Zweifel an der Validität

          - Allgemeine Testeigenschaften

           --> Je höher die Reliabilität umso geringer die Validität und vice versa

Leistungstest

Intelligenz 

  • Intelligenztests als die vermutlich erfolgreichsten Verfahren der psychologischen Diagnostik
  • Erstaunlich gute Vorhersagen in vielen Lebensbereichen

– Schulerfolg

– Ausbildungserfolg

– Berufserfolg

– Wohlstand

– risiko-bezogene Verhaltensweisen

– deviante und kriminelle Verhaltensweisen

– stabile Partnerschaft (vs. Scheidungsrate)
 

Leistungstest

Intelligenztests - Einteilung

nach Messbereich 

  • unterdurchschnittlich (Lernbehinderung) 
  • durchschnittlich 
  • überdurchschnittlich (Hochbegabung) 

dem zu messenden Merkmal 

  • allgemeine Leistungstests
  • spezielle Leistungstests (z.B.: zur Erfassung des technisch-mechanischen Verständnisses, Rechenfertigkeiten, Rechtschreibkenntnisse, etc. ) 

dem Anwendungskontext 

  • generelle Verfahren (Einsatzgebiete: Forschung, jedoch auch in den Anwendungsgebieten
  • anwendungsbezogene Verfahren (z.B. berufsbezogene Intelligenztests; Schulleistungstests)

Leistungstest 

Hamburg-Wechsler Intelligenztest (HAWI)

  • Erste Version von Wechsler Ende der 30er Jahre entwickelt
  • erste veröffentlichte Version: Wechsler-Bellevue-Intelligence Scale (Wechsler, 1939)
  • wurde in den 40er Jahren um eine Version für Kinder erweitert
  • Revidierte Version für Erwachsene: Wechsler Adult Intelligence Scale (Wechsler, 1955)
  • Beide Versionen sind bis heute in revidierten Formen im Einsatz (HAWIK III, Tewes, Rossmann & Schallberger, 1999; HAWIE-R, Tewes, 1991)

Zielstellung der Testentwicklung:

  • Testverfahren für Erwachsene
  • gute Differenzierung bei klinischen Personen (z. B. Hirnschäden), daher Ergänzung des Verbalteils (im Sinne des Stanford-Binet-Tests) um einen Handlungsteil

Verbalteil 

  • Allgemeines Wissen 
  • Allgemeines Verständnis 
  • Gemeinsamkeiten finden 
  • Wortschatztest 
  • Zahlennachsprechen 
  • Rechnerisches Denken 

Handlungsteil 

  • Zahlen-Symbol-Test
  • Bilder ordnen 
  • Bilder ergänzen 
  • Mosaiktest 
  • Figuren legen 

Leistungstest 

Hamburg-Wechsler Intelligenztest (HAWI) - Bewertung 

Vorteile 

  • Faktorenanalysen belegen die zweifaktorielle Struktur
  • Validitätsbelege für Schulnoten und Lehrerbeurteilungen der Intelligenz
  • Für den Einsatz im pädagogischen und klinischen Kontext geeignet 

Nachteile 

  • explorativ formuliertes Intelligenzkonzept – keine theoretische Fundierung
  • daher auch die Unterscheidung in Verbal- und Handlungsteil eher willkürlich (z.B. Aufgabe „Zahlennachsprechen“ im verbalen Teil)

Leistungstest 

HAWIK - allgemein 

  • seit den 30er Jahren von David Wechsler entwickelt
  • Anwendung im klinischen Kontext
  • am häufigsten eingesetzte Verfahren in Deutschland
  • Intelligenz = „die zusammengesetzte oder globale Fähigkeit des Individuums, zweckvoll zu handeln, vernünftig zu denken und sich mit seiner Umgebung wirkungsvoll auseinander zusetzen“ (Wechsler, 1956)
  • HAWIK-III (Hamburg-Wechsler-Intelligenztest für Kinder)  --> basiert auf Wechsler Intelligence Scale for Children III, deutsch: Tewes, Rossmann & Schallenberg (2001)
  • HAWIE-R (Hamburg-Wechsler-Intelligenztest für Erwachsene)  --> basiert auf Wechsler Adult Intelligence Scale – Revised, deutsch: Tewes (1994)
  • HAWIVA-III (Hannover-Wechsler-Intelligenztest für das Vorschulalter)  --> basiert auf Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence  --> deutsch: Fritz-Stratmann, Ricken, Schuck und Preuß (2007)
  • AID-2 (Adaptives Intelligenzdiagnostikum 2) --> basiert auf dem HAWIK-III --> Kubinger und Wurst (2000)

7.2. Intelligenztest Wechsler-Tests für allgemeine Intelligenz
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Leistungstest 

Culture Fair Test (CFT) - allgemein 

  • Ziel: Messung der fluiden Intelligenz frei von soziokulturellen Einflüssen (Erziehung, Ethnie)
  • Material: sprachfrei, „kulturunabhängig“
  • CFT 1

            --> Cattell, Weiß und Osterland (1997)

            --> Kinder bis 9 Jahre

            --> ergänzt durch Erfassung der Wahrnehmungsgeschwindigkeit

  • CFT 20

            --> Weiß (1998)

            --> ergänzt durch Erfassung von kristallisierter Intelligenz

            --> ältere Kinder und erwachsene mit einfacher Schulbildung

  • CFT 3

            --> Cattell und Weiß (1971)

            --> Jugendliche ab 14 Jahre und Erwachsene mit höherer Schulbildung

Leistungstest 

Culture Fair Test (CFT) - Bewertung

Vorteile 

  • Sprachfrei 

          - gut geeignet für Personen mit mangelnden Sprachkenntnissen

          - unabhängig von kultur- und schichtbezogenen Einflüssen

  • sehr gute Reliabilitätswerte
  • Validität: höhere Zusammenhänge zu Mathe-, im Vergleich zu Deutschnote

Nachteile

  • erfasst nur einen Aspekt der Intelligenz (z.B verbale Fähigkeiten per Definition nicht erfasst)
  • Nahezu unbegrenzte Zeit bei der Bearbeitung (Powertest) problematisch bei Gruppentestungen

Study