Lernkartei DP (Seite 2 von 5)

Karten	162
Sprache	Deutsch
Kategorie	Biologie
Stufe	Universität
Erstellt / Aktualisiert	05.08.2019 / 04.08.2023
Weblink	https://card2brain.ch/box/20190805_dp
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Trennschärfe

Produkt-Moment-Korrelation wendet man bei intervallskalierten Items an.

Biseriale Korrelation wendet man bei Intervallskalierten Items an.

Trennschärfe ist die Korrelation eines Items mit allen Items einer Skala.

Trennschärfe ist die Korrelation von Itemwert und Summenwert.

Je kleiner die Trennschärfe, desto mehr trägt ein Item zur Differenzierung der Vp in Löser/ Nichtlöser bei.

Selektionskennwert: Item A („Ich bin gewissenhaft“ ja/nein) ergab bei einer Stichprobe einen Trennschärfeindex von rit= .55 und einen Schwierigkeitsindex von P=66.7, wohingegen Item B („Mein Zimmer ist immer aufgeräumt“ ja/nein) rit=.60 und P=62.3 erreicht. Berechnen Sie den Selektionskennwert Sel= 𝒓𝒊𝒕/𝟐𝑺𝒕𝒅(𝒙)= 𝒓𝒊𝒕/𝟐Wurzel(𝒑𝒒)

Es wird Item A bevorzugt

Es wird Item B bevorzugt

Der Zusammenhang zwischen Schwierigkeit und Trennschärfe ist U-förmig

Welche der Validitäten ist keine der drei „Über“-Validitäten? (Tut)

Diskriminante Validität

Konstruktvalidität

Augenscheinvalidität

Inhaltsvalidität

Was hiervon ist ein echtes Kriterium? (Tut)

Straffälligkeit für Drogenkonsumfrageboge

Verhaltensbeobachtung streitlustigen Verhaltens für Agressivitätsfragebogen

Emotionale-Stabilität für Neurotizismusfragebogen

Aktuelle Position im Unternehmen für Intelligenztest

Welche Aussagen zur Minderungskorrektur sind wahr? (tut)

Grundlage des Problems ist der Messfehler

Grundlage des Problems sind Reliabilitäten

Benutzt werden die einfache, doppelte und dreifache Minderungskorrektu

Nennt man im normalen Sprachgebrauch auch Spearman-Brown-Formel

Die Multitrait-Multimethod-Analyse.... (Tut)

Wird genutzt um diskriminanteValidität zu bestimmen

Wird genutzt um Vorhersagevalidität zu schätzen

Beinhaltet mindestens 2 verschiedene Messmethoden

Wird genutzt um Konstruktvalidität zu bestimmen

Verwendet man in der Hoffnung stets geringe Korrelationen zwischen den 2 oder mehr Messmethoden zu finden.

Welche der Formulierungen ist/sind Teil der KTT Modell 1? (Tut)

Ein Messfehler hängt nie mit einem anderen Messfehler zusammen

Der tatsächliche Messfehler einer Messung ist immer zwischen -1 und +1

Ein Truescoreverändert sich nicht.

Ein Messfehler kovariertmanchmal mit anderen Messfehlern

In der Theorie wird der Testscore nicht vom Messfehler beeinflusst

Die Reliabilität...? (Tut)

Wird in Ausnahmefällen größer 1

st der Anteil der Truescore-Varianz an der Testwert-Varianz

Setzt im Idealfall 2 Messungen voraus

Kann man nicht schätzen

Die Spearman-Brown-Formel...? (tut)

Berechnet die tatsächliche Reliabilität aus zwei Rel-Schätzungen

Kommt bei der Paralleltest-Reliabilitätsschätzung zum Einsatz

Beinhaltet in der Formel nurden Verlängerungsfaktor k, die Reliabilität des aktuellen Tests und die Reliabilität des erwünschten Tests

Welche Aussage/n zur internen Konsistenz ist/ sind richtig? (Tut)

Eine hohe interne Konsistenz geht in der Theorie stets mit einer hohen Reliabilität einher

Ist das gleiche wie Konsistenz der Items

Eine hohe interne Konsistenz geht stets mit homogenen Items einher

Sie ist der Anteil der Kovarianz der Items an der Varianz des Testscores

Welche Aussage/n ist/sind richtig? (Tut)

Ein Messmodell modelliert latente und manifeste Variablen

Ein Strukturgleichungsmodel lmodellier tnur die latenten Variablen

Exogene latente Variablen sollen durch das Modell erklärt werden

Auf endogene, latente Variablen kann kein Pfeil zeigen

Auf exogene, latente Variablen kann kein Pfeil zeigen

Welche Aussage/n ist/sind richtig (Tut)

Die Reliabilitätsschätzung wäre durch vorher aufgestellte Annahmen nicht möglich

Das Modell essentiell-tau-äquivalenter Variablen ist ein Messmodell

das Modell essentiell-tau-kongenerischer Variablen ist ein Messmodell.

In beiden Modellen zeigen vom Truescore Pfeile weg, aber keine hin

Der Truescoreist eine latente Variable.

Welche Aussage/n ist/sind richtig? (Tut)

n beiden Modellen zeigen vom Truescore Pfeile weg, aber keine hin

Der Truescore ist eine manifeste Variable

Die Messung ist eine latente Variable.

Für welche Gruppe/n gibt es einen Wechsler-Test?

Erwachsene

Kinder

Hochbegabte

Vorschulkinder

Der Intelligenz-Struktur-Test.... (Tut)

Besteht aus einem Grundmodul und einem optionalen Modul

Basiert auf den Primärfaktoren aus Spearmans Intelligenztheorie

Misst keine allgemeine Intelligenz

Misst figurale, verbale und numerische Intelligenz.

Schuleignungstests... (Tut)

Korrelieren niedrig mit Intelligenztests

Werden genutzt, weil sie eine hohe inkrementelle Validität zu Schulerfolg aufweisen in Kombination mit Intelligenztests

Werden genutzt um Hochbegabung zu diagnostizieren

Ist der einzige Aspekt bei der Entscheidung eines Klassenübersprungs

Intelligenztests.. (Tut)

Haben die höchste Validität mit Berufserfolg

Können mit zBschriftlichen Arbeitsproben zu Hybridverfahren kombiniert werden

Finden eigentlich nur im Schulbzw. Berufskontext Verwendung

Sind unabhängig von Aufmerksamkeits-und Konzentrationstests

Welche Aussage ist richtig?

Standardisierte Interviews werden sowohl für Reihenuntersuchungen genutzt als auch für Einzelfalldiagnostik

Nonverbale Signale sind ein Indikator von Emotionen und sollten daher immer analysiert und interpretiert werden

Je standardisierter das Interview, desto höher die Reliabilität, aber dadurch geringere Validität (Rel.-Val.-Dilemma)

.Die Durchführungsobjektivität ist die einzige (quasi) nicht bestimmbare Objektivitä

Welche Aussage ist richtig (Tut)

In beiden SKID‘skommen normalerweise Fragebögen zum Einsatz

DSM-Achse III kommt als einzige Achse im SKID nicht vor

Die Übertragbarkeit einer SKID-Diagnose(DSM) in ICD-Diagnosen ist ohne Probleme realisierbar

Für Achse V (Globaler Leistungsfähigkeitsindex) gibt es ein eigenes SKID, das aber sogutwie nie zum Einsatz kommt.

„Erzählen Sie mir über Ihr Arbeitsumfeld. Darauf wollten Sie doch eigentlich gerade hinaus, oder?“ (Tut)

Geschlossene Frage

offene Frage

direkte Frage

indirekte Frage

Suggestivfrage

Welche Aussage ist richtig (Tut)

Sensitivität bedeutet wie gut der Test das Merkmal erkennt

Positiver Prädiktionswert bedeutet den Anteil der „Kranken“ an allen Personen.

Spezifität berechnet sich folgendermaßen: (TN/(TN+FP))

Die FN sind die einzigen, die in keiner Formel vorkommen

Welche Aussage ist richtig (Tut)

In der Taylor-Russel-Tafel kann man Spezifität und Sensitivität nicht erkennen.

Cut-Off und Grundrate kann man festlegen

Die TRT wird genutzt um ROC‘s zu erstellen

ROC‘s kann man nur anhand der Verteilung der beiden Merkmalsgruppen modellieren

Welche Aussage ist richitg (Tut)

Eindimensionalität spielt bei Verhaltensbeobachtung keine Rolle

Disjunkte Beobachtungseinheiten sind ein Güteindiz

Objektivität von Verhaltensbeobachtungen lässt nicht berechnen

Verhaltensbeobachtungen zeigen keine hohen Validitätskoeffizientenweil die Messung sehr spezifisch misst (Rel.-Val.-Dilemma)

In der Forschung wird meistens die halb-strukturierte Verhaltensbeobachtung verwendet, um bessere Vorhersagen zu leisten.

Welche Aussage zu KTT und IRT sind richtig?

Die KTT ist auf den Testscore bezogen ein deterministisches Modell

Bei IRT Messungen gibt es keinen Messfehler

Die KTT misst objektiv

Manche IRT Items sind von manchen Personen mit 100% Wahrscheinlichkeit lösbar

Was kann man alles an einer ICC ablesen (probabilistisches Modell) (Tut)

Personenparameter

Itemschwierigkeit

Itemtrennschärfe

Die Antwort einer Person

Die enthaltene Information

Zwei Stichproben mit unterschiedlicher Merkmalsausprägung
nutzt man zur Ermittlung der…? (Tut)

Modellpassung

Spezifische Objektivität

Itemhomogenität

Likelihoodfunktion

Welche Effekte beeinflussen das Antwortverhalten? (tut)

Self-Detection

Akquieszenz

Halo-Effekt

Impression Management

Im Vergleich zu Leistungstests... (tut)

Sind Persönlichkeitstests oft homogener

Sind Persönlichkeitstests oft intern konsistenter

Sind Persönlichkeitstests oft Retest-reliabler

Behandeln Persönlichkeitstest instabilere Merkmale

Weisen Persönlichkeitstests höherer Kriteriumsvaliditäten auf

Welche/r der folgenden Tests stützt sich auf die Big Five? (Tut)

16-PF-R

NEO-PI-R

NEO-FFI

FPI (Freiburger Persönlichkeitsinventar)

MMTI (Minnesota MultiphasicPersonality Inventory)

Welche Aussagen zur Validität stimmen?

Ist nicht die Unabhängigkeit vom Diagnostiker

Ist die technische Messgenauigkeit

Gibt an, inwiefern Test tatsächlich Konstrukt misst

Anteil der Varianz der Testvariable, der sich auf True-Score Variable zurückführen lässt

Konvergente Validität: Die mit verschiedenen Methoden gemessenen Werte eines Konstrukts korrelieren hoch

Welche Aussagen zur Validität stimmen? (AK)

) Man kann einen Schulleistungstest anhand der Schulnoten nicht validieren, weil die Noten immer Lehrerabhängig sind, man muss daher ein anderes Kriterium wählen

Diskriminante Validität: Die mit der gleichen Methode gemessenen Werte verschiedener Konstrukte korrelieren niedrig

Kriteriumsvalidität = Ausmaß, mit dem mittels Repräsentationsschluss vom Test auf das Zielmerkmal geschlossen werden kann

Inhaltliche Validität ist auch die logische Validität

Welche Aussagen über Validität stimmen? (AK)

Validitätskoeffizient ist der Zusammenhang von Test und Konstrukt

Inhaltliche Validität ist auch die triviale Validität

Kriteriumsbezogene Validität ist der Grad der konzeptuellen Gemeinsamkeit zwischen Test und Kriterium

Inkrementelle Validität ist z.B. der Korrelationsschluss von IQ- Test zu Berufserfolg

Kriteriumsbezogene und inhaltliche Validität über Korrelationsschluss

Welche Aussagen zur Validität stimmen (AK)

Validitätsnachweis auch über Korrelation von zwei neuen

Inhaltliche Validität ist auch die logische Validität

Anteil der Varianz der Testvariable, der sich auf True-Score Variable zurückführen lässt

Kriteriumsvalidität (AK)

Die Korrelation der True-Score Variablen ist stets kleiner als die Korrelation der Testscore-Variablen

Bei der Validitätsberechnung nimmt man die Korrelation der Truescorevariablen

Die Minderungskorrektur ist wegen den Unreliabilitäten nötig

Einfache Minderungskorrektur ist dann möglich, wenn beide Variablen fehlerfrei gemessen wurden

Der doppelt minderungskorrigierte Validitätsindex ist die theoretische Validität, wenn sowohl Test als auch Kriterium perfekt reliabel wären

Kriterien (AK)

Echte Kriterien: hoher Status + theoretische Übereinstimmung

Echte Kriterien Ziel: Maximierung der Trefferquote

Aktuelle Kriterien=eigentliche Kriterien

Quasi-Kriterien: Hoher Status aber keine theoretische Übereinstimmung

Ultimate Kriterien sind erst mit Sicherheit spät im Leben bestimmbar

Kriterien (AK)

Target-Kriterium: keine theoretische Übereinstimmung + kein hoher Status

Aktuelle Kriterien sind leicht verfügbar

Ultimate Kriterien sind meist sehr komplexe Konstrukte

Beispiel Quasi-Kriterium: Validierung von neuem Test an altem Test

Beispiel Echtes Kriterium: Validierung der Schulnoten an IQ-Test

Kriterien (AK)

Prädiktive Validität: Henne-Ei-Problem

Kriteriumsrelevanz=Relevanter Aspekt des Kriteriums, bei der Schulleistung wären das die Noten

Inkrementelle Validität = Vergleichsvalidität

Bei der prädiktiven Validität werden Test und Kriterium gleichzeitig erhoben

Kriteriumsdefizienz = Eigenständige Varianz des ultimativen Kriteriums

Kriterien (AK)

Ultimate Kriterien erfassen die aktuellen Kriterien unzuverlässig

Unter inkrementelle Validität fällt das, was zu einer Verbesserung der Vorhersage des Kriteriums dient

Konkurrente Validität = Übereinstimmungsvalidität

) Die prädiktive Validität ist häufig höher als die konkurrente Validität

Aktuelle Kriterien können keinen Aufschluss über ultimate Kriterien geben

Kriterien (AK)

Kriteriumskontamination= Eigenständigkeit des aktuellen Kriteriums

Bei der prädiktiven Validität werden Test und Kriterium gleichzeitig erhoben

Konkurrente Validität = Übereinstimmungsvalidität

IRT

Die Schwierigkeit eines Items ist abhängig von der Stichprobe

Schwierigkeit in der KTT ist abhängig von der Stichprobe

Adaptives Testen bedeutet, dass der Schwierigkeitsunterschied zweier Items unabhängig von der Stichprobe ist

Wenn Itemparameter und Personenparameter gleich sind, beträgt die Lösungswahrscheinlichkeit exakt 50%

Um den Personenparameter zu schätzen muss man den Itemparameter kennen (Nein, beide werden geschätzt durch Likelihood)

DP

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