MM1 Altklausurfragen

1. Bedarfsanalyse: besteht Bedarf?
   • Bestimmung von Problem
   • Bestimmung von Zielgruppe
     • universeller, indizierter (Problemverhalten), selektiver (Risikogruppe) Ansatz
     • Overinclusion: zu viele "Falsch Positive"
     • Underinclusion: zu viele "falsch Negative"
   • Bestimmung von Ziel: Zielhierarchien
     •  Arbeitsschritthierarchien (welche Schritte zur Zielerreichung nötig)
     • Bedingungshierarchien (welche Bedingungen müssen erfüllt sein)
     • Konkretheitshierarchien (wie wird Zielerreichung gemessen? --> Kirkpatrick: Reaktion, Lernerfolg, Verhalten, Ergebnisebene)
        
2. Konzeptionsanalyse
   • Analyse + Bewertung der Maßnahmenkonzeption

1. Randomisierung: Zufallszuweisung, Annahme alle Variablen verteilen sich gleichmäßig --> Problem: bei kleiner Stichprobe, ethische Bedenken
    
2. Konstanthaltung personengebundener Störvariablen: Einfluss Störvariablen nicht ausschaltbar aber "gleich machen" für alle Gruppen --> Problem: externe Validität (zB nur Leute über 100 IQ)
    
3.  Ausbalancierung: Verteilung Ausprägungen von Störvariablen in allen Gruppen gleich (Verhältnis weibl./männl.)
    
4. Parallelisierung (Matching):  Ziel: Gleichverteilung der Störvariablen in allen Bedingungen (z.B. Personen mit identischen Pre-Test-Werten in eine Gruppe)
    
5. statistische Kontrolle: Auspartialisierung: Einfluss von Störvariablen auf AV statistisch kontrollieren
    
6. intraindividuelle Veränderungsmessung:intraindividuelle Veränderung zw. Pre- und Posttest: unterschiedliche Ausgangswerte egal, EInflüsse zw. Personen egal

1. explorativ
   • Häufigkeitsverteilung prüfen (Normalverteilung, Ausreißer, auffällige Muster)
2. deskriptiv
   • Beschreibung der Stichprobenzusammensetzung + Messeigenschaften der Instrumente
3. inferenzstatistisch
   • Überprüfung der statistischen Bedeutsamkeit eines beobachteten Effekts --> inwiefern kann man von einem in der Stichprobe gefundenen Effekt auf die Population schließen

Teststärke (= Power) eines statistischen Tests ist definiert als die Wahrscheinlichkeit, mit der der Test bei gegebenem Signifikanzniveau und gegebener Stichprobengröße in der Lage ist, einen definierten Populationseffekt (einer bestimmten Größe) zu finden, falls dieser tatsächlich existiert.

--> Wahrscheinlichkeit, mit der ein statistischer Test ein signifikantes Ergebnis produziert, wenn in der Population ein Effekt der spezifizierten Größe tatsächlich existiert.

Multiplikation von Irrtumswahrscheinlichkeiten bei zusätzlich durchgeführten Tests --> mit jedem Test steigt Wahrscheinlichkeit, in mind. 1 Fall die H₀ fälschlicherweise abzulehnen

• Gegenmaßnahmen: Anzahl Tests reduzieren, Bonferroni Korrektur (Signifikanzniveau herabsetzen, sodass kumulierte Irrtumswahrscheinlichkeiten nicht größer als 5% sind), evtl multivariaten Test wählen

Phänomen, dass sich Aussagen über einen Effekt der UV unterscheiden können je nachdem,

ob die Veränderung zwischen Pre-Test und Post-Test auf der Basis intraindividueller Differenzen

oder

auf der Basis eines Autoregressor-Modells analysiert wurde

orthogonale Rotation:

• Änderung: Faktorladungen und einzelen Eigenwerte
• keine Änderung: Kommunalitäten, Summen der Eigenwerte, Summen der Kommunalitäten

oblique Rotation:

• Änderung: Faktorladungen (entsprechen zudem nicht mehr der Korrelation zw. Faktor und Item), Eigenwerte (entsprechen nicht mehr der Summe der quadrierten Faktorladungen)
• keine Änderung: Kommunalitäten,

•  nach Rahmenbedingungen
• nach Modell (Zielrichtung)
• nach Zeitpunkt
• Durchführungsmodi
• Metaevaluation und Metaanalyse
• Programm-Design-Evaluation

1.  Evaluationsbedarf (warum E. durchführen)
2. Auftrag (Randbedingungen, Fragestellung)
3. Grundlagen
4. Rahmenbedingungen
5. methodische Projektplanung
6. Durchführung
7. Datenauswertung
8. Präsentation und Berichtlegung
9. Dissemination der Ergebnisse
10. Nutzung der Ergebnisse
11. Bewertung der Evaluation

1. Objektivität (Kennwerte sollten unabhängig sein von der Durchführung, Auswertung und Interpretation verschiedener Leute)
2. Reliabilität (Genauigkeit, geringe Messfehler)
3. Validität (es wird das erfasst, was erfasst werden soll)
4. Skalierung (Vorschrift, wie Reaktionen von Probanden zu einem Wert verrechnet werden)
5. Normierung (Ergebnisse in Bezugssystem zu überführen um Werte besser einschätzen zu können)
6. Ökonomie des eingesetzten Instruments
7. Nützlichkeit
8. Zumutbarkeit
9. Unverfälschbarkeit
10. Fairness

• unterschiedliche Ausgangswerte in Untersuchungsgruppen
• sysetematische Unterschiede in Personenmerkmalen
• Reifung und Spontanremission
• maßnahmenunspezifische Wirkungen
• zwischenzeitliches Dropout
• Einfluss anderer Interventionen
• fehlende Validität oder Reliabilität der Messinstrumente

Ziel --> Zielzustand --> Kriterien --> Indikatoren (abhängige Variable)