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Diese Lernkarten bieten eine umfassende Einführung in die psychologische Diagnostik auf Universitätsniveau. Sie konzentrieren sich auf die Entwicklung und Bewertung von Tests, wobei Themen wie Validität, Reliabilität, Items und Skalen im Mittelpunkt stehen. Die Karteikarten eignen sich besonders für Studierende und Forscher, die sich mit der Konstruktion und Analyse von psychologischen Tests befassen, um fundierte diagnostische Instrumente zu entwickeln und zu interpretieren.
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2
Langue
Allemand
Catégorie
Psychologie
Niveau
Université
Créé / Mis à jour
31.07.2023 / 11.11.2025

Lernkarten

Konstruktvalidität - Definition 

  • Cronbach & Meehl, 1955 = Einbettung des mit einem Test erfasste Konstruktds in das nomologische Netzwerk anderer (ähnlicher oder unähnlicher) Konstrukte 
    • Nomologie = Gesetzeslehre
    • Konstruktvalidität = (überspitzt) Einbettung eines Tests in das nomologische Netzwerk der gesamten Psychologie 
  • Konstruktvalidität 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 
  • Die beiden großen Ansätze, um Konstruktvalidierung durchzuführen, sind Konvergenz und Divergenz 
    • Konvergenz: ähnliche Konstrukte die als ähnlich bewiesen werden soll
    • Divergenz: Abgrenzung von anderen Konstrukten 
    • Kann mir Multitrait-multimethod-Ansatz durchgeführt werden 

Konstruktvalidität: Multitrait-Multimethod-Ansatz  FERTIG MACHEN 

  • wir machen uns das Problem zu nutze 
  • Problem: Jedes Messergebnis hängt auch von der Messmethode ab
  • Ziel: Trennung 
  • Durchführung 

True-Score WEITER UND 

= wahre Wert einer Person 

Der True-Score wird definiert als bedingter Erwartungswert von dem Messwerten, 

KTT - Fehlerwerte 

= Die Abweichungen der Testwerte Yi vom True-Score werden definiert als Fehlerwerte Epsiloni  

KTT - Reliabilitätskoeffizient 

= der Anteil der Varianz einer Testvariablen Yi, der auf die Varianz der True-Score Variable tau i zurückgeführt werden kann 

Sollte feste Grenzen haben die sich nicht verschieben

Berechnung: 

Für die exakte Berechnung müsste die Varianz der True-Score Variablen bekannt sein, die sind aber nicht! Deshalb kann der Reliabilitätskoeffizient niemals berechnet werden

Kann aber unter bestimmt Unständen gut geraten werden 

 

 

 

KTT Konsequenzen 

..... 

Achtung: diese Konzequenzen können in keiner empirischen Anwendung falsch sein! 

KTT: Messmodelld Modell 1

Lösung 

Was gefährdet die Objektivität und was kann man dagegen tun? 

Gefährdung:

  • Unterschiedliche Instruktionen 
  • Unterschiedliche Launen des Testleiters, Auswerters, Gutachters 
  • Und viel mehr ...

 

Gegenmaßnahmen:

  • Maximale Standardisierung der Testsituation ist der Goldstandard! 
  • Identisches Testmaterial und Zeitvorgabe
  • Identische Instruktionen (schriftliche Vorgabe oder auswendig gelernt) 
  • Regeln, wie auf Nachfragen oder Störung reagiert wird 
  • Minimale soziale Interaktion zwischen Testleitung und Testperson 
  • Maximale Standardisierung der Testauswertung 
  • Interpretation mittels statistischer Regeln 
    • Ermittlung der individuellen Positionen eines Probanden in der Population anhand von Normtabellen, z.B IQ = 130 --> prozentrang 97.7

Strukturgleichungsmodelle

  • Graphische Modelle wie Pfaddiagramme können in Definitionsgleichungen umgewandelt werden, welche wieder eindeutig in Strukturgleichungen überführbar 
  • Strukturgleichungen sagen etwas über die Zusammenhänge der Varianzen und Covarianzen aus
  • So können wir Graphische Modelle empirisch überprüfen und geprüft werden, ob die für das Modell angenommen Hypothesen mit den gegebenen Variablen übereinstimmen 
  • Wenn sich am Ende des Verfahrens die Tabellen noch stark unterscheiden, können wir das Graphische Modell verwerfen. Dann ist es offensichtlich nicht möglich, das Theoretische Modell mit dem Empirischen Daten über die Modellparametern in Einklang zu bringen 
  • Damit können die meisten Psychologischen Theorien geprüft werden!
  •  

Maximum likelihood

= Methode der größten Plausibilität 

  • Parametrisches Schätzverfahren
  • Vereinfacht gesagt: es wird der Parameter als Schätzung ausgewählt, gemäß dessen Vereilung die Realisierung der beobachteten Daten am plausibelsten erscheint
  •  

Strukturgleichungsmodelle Beispiel: Theorie geplanten Verhaltens von Ajzen und Madden 1986

Frage: Warum werden Intentionen oft nicht ins Verhalten umgewandelt? > Warum zeigen Menschen nicht soviel positives Verhalten, wie sie möchten?

 

Strukturgleichungsmodelle: Modelltest

  • Ein Modelltest ist ein Nullhypothesentest

Konsistensanalyse

  • Erweiterung der Testhalbierungsmethode
  • Testhalbierungsmethode
    • Test wird in 2 Hälften aufgeteilt
    • Korrelation zwischen beiden testhälften berechnet
  • Erweiterung der Methode
    • Test wird in so viele Teile aufgeteilt, wie er Items hat > jedes Item ist ein Testteil
    • Korrelation 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 => Konsistenzanalyse

Wie sieht die Varianz von Items aus? 

Aggregation der Items:

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

 

Konsistenz der Items: Einfaches Konsistenzmaß

Formel: Var(S) = Summe Var(Yi) + Summe Cov(Yi , Yj)

Hohe Konsistenz der Items: 

  • Alle Items messen etwas sehr ähnliches 
  • Die Summe der Kovarianz macht also einen grossen Anteil von der Varianz aus 

Niedrige Konsistenz der Items

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

  • Hochgerechnete standardisierte Kovarianz der Items > standardisierte Kovarianz = Korrelation!
  • Auf dieser Basis wurden dann Konsistenzanalyse Formeln entwickelt 

Für Dichotome Daten: K-R-Formula 20 von 

Für Intervallskalierte Daten: Cronbachs alpha 

  • Die Konsistenzmaße können grundsätzlich als Schätzer der Reliabilität des Testscores interpretiert werden
  • Die Konsistenzmaße sind eine untere Schranke der Reliabilität des Testscores

Die Varianz eines Summenscores ist die Summe aller Zellen der Varianz-Kovarianz-Matrix 

 

 

 

Reliabilitätsschätzung: Vergleich der Methoden 

Modell 1 

  • Retest Methode 
  • Testhalbierungsmethode

Modell 2 

  • Retestmethode 
  • Testhalbierungsmethode

Cronbachs alpha 

Axiome der KKT

Axiom= ein Axiom in 

  1. Messwert besteht aus wahren Wert und Fehler
  2. Erwartungswert des Fehlers ist null
  3. Fehler sind unkorreliert

Aus diesen Axiomen lassen sich alle Formeln der KTT ableiten 

Nachteile gegenüber der stochastischen Definition

  • Keine präzise Definition von wahren Wert und Fehler
  •  

Kritik an der KTT & Entkräftigung dieser 

  1. Axiome der KTT sind empirisch nicht überprüfbar
    • Wozu auch? ...
  2. Annahme der absoluten Stabilität...
  3. KTT setzt mindestens Intervallskalenqualität der Testscores voraus...
  4. Reliabilitätsschätzungen sind Stichprobenabhängig 
    • Stimmt, man kann nur daran arbeiten, möglichst repräsentative Stichproben zu haben 
  5. Gruppenstatistiken lassen sich logisch nicht auf den Einzelfall übertragen 
    • Dagegen versuchen wir möglichst gute Messgeräte entwickeln

Abschließende Bewertung: trotz (weniger) theoretischer Schwächen haben sich die nach der KTT entwickelten Tests bewährt 

Reliabilitäts-Validitätsdilemma

  • Widerspruch zwischen gleichzeitig hoher Validität und Reliabilität 
  • Wird in zwei Kontexten diskutiert 
    • Indirekte Veränderungsmessung (was ist das?)
      • Die Reliabilität von Differenzen ist umso höher, je geringer die Retest-korrelation ausfällt
      • Das bedeutet ...
      • Die Reliabilität von Differenzwerten hängt von der Testreliabilität r11 und der Korellation der beiden Messungen r12 ab => r(1-2)(1-2)= [(r11-r12) / 1-r12 ]
      • > Je höher die Retestkorrelation ausfällt, desto geringer die Reliabilität der Differenzwerte
    • Allgemeine Testeigenschaften

Reliabilitäts-Validitätsdilemma der klassischen Testtheorie 

  • Ernstzunehmenderes Problem

Schwierigkeitsindex bei Zeitbegrenzung:

P = NR / NB * 100

  • P = Schwierigkeitsindex
  • NR = Anzahl Vpn, die im Sinne des Merkmals antworten
  • NB = Anzahl aller Vpn, die die Aufgabe überhaupt bearbeitet haben

Homogenität eines Items Berechnung 

  • HItem = Homogenität eines Items = mittlere Korrelation eines Items mit den anderen Items der Skala

Berechnung der Homogenität einer Skala

Hgesamt = Homogenität einer Skala = mittlerer Korrelation aller Items einer Skala (Mittelwert über alle Korrelationen zwischen den Items) 

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