Set of flashcards Diagnostik Altklausuren + Tutorium

Flashcards	150
Language	Deutsch
Category	Psychology
Level	University
Created / Updated	20.11.2024 / 07.05.2025
Weblink	https://card2brain.ch/box/20241120_diagnostik
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Time vs. Event Sampling

„time sampling“ bezeichnet die Erfassung von Zeitstichproben.

Beim time sampling wird in festgelegten Zeitabschnitten alles Verhalten registriert.

Ein Beispiel für eventsampling ist, jede volle Stunde eine Minute eine Filmaufnahme zu machen.

„time sampling“ bezeichnet die Erfassung von Zeitstichproben.

Beim time sampling wird in festgelegten Zeitabschnitten alles Verhalten registriert.

Ein Beispiel für eventsampling ist, jede volle Stunde eine Minute eine Filmaufnahme zu machen.

Verzerrungstendenzen

Hofeffekt: Dominanz einer Eigenschaft, die die Eindrucksbildung bestimmt.

Überstrahlungseffekt: Der Beobachter lässt sich in seinen Schlussfolgerungen von seinen Hypothesen leiten.

Kontrastfehler: Beobachter tendiert dazu, in der Zielperson die Eigenschaften zu erkennen, die er sich selbst abspricht.

Ähnlichkeitsfehler: Beobachter tendiert dazu, in der Zielperson die Eigenschaften zu erkennen, die er sich selbst zuspricht.

Hofeffekt: Dominanz einer Eigenschaft, die die Eindrucksbildung bestimmt.

Überstrahlungseffekt: Der Beobachter lässt sich in seinen Schlussfolgerungen von seinen Hypothesen leiten.

Kontrastfehler: Beobachter tendiert dazu, in der Zielperson die Eigenschaften zu erkennen, die er sich selbst abspricht.

Ähnlichkeitsfehler: Beobachter tendiert dazu, in der Zielperson die Eigenschaften zu erkennen, die er sich selbst zuspricht.

Verzerrungstendenzen

Der generosity-error als Unterform des Milde-Effekts beschreibt die Tendenz, generell günstige Urteile abzugeben.

Der leniency-error als Unterform des Strenge-Effekts beschreibt den Zustand, dass der Beurteiler seinen Milde-Effekt bemerkt und ihn mit Strenge überkompensiert.

Die Zentrale Tendenz beschreibt den Umstand, dass der Beurteiler extreme Urteile meidet und neutrale bevorzugt.

Der generosity-error als Unterform des Milde-Effekts beschreibt die Tendenz, generell günstige Urteile abzugeben.

Der leniency-error als Unterform des Strenge-Effekts beschreibt den Zustand, dass der Beurteiler seinen Milde-Effekt bemerkt und ihn mit Strenge überkompensiert.

Die Zentrale Tendenz beschreibt den Umstand, dass der Beurteiler extreme Urteile meidet und neutrale bevorzugt.

Gütekriterien

„Objektivität“ ist hier Beobachter-Übereinstimmung

Die Reliabilität von Verhaltensbeobachtungen hat üblicherweise einen Wert von r=.30

Kriterien für die Validität sind oft Zustimmung des Beurteilten, Zustimmung von Bekannten des Beurteilten und Verhalten des Beurteilten in einem standardisierten Test.

„Objektivität“ ist hier Beobachter-Übereinstimmung

Die Reliabilität von Verhaltensbeobachtungen hat üblicherweise einen Wert von r=.30

Kriterien für die Validität sind oft Zustimmung des Beurteilten, Zustimmung von Bekannten des Beurteilten und Verhalten des Beurteilten in einem standardisierten Test.

Was gehört zur funktionalen Verhaltensanalyse nach Kanfer?

Konsequenz

Konsistenz

Organismus

Stimulus

Konsequenz

Konsistenz

Organismus

Stimulus

Was gehört zur funktionalen Verhaltensanalyse nach Kanfer?

Reaktion

Kontingenz

Äquivalenz

Reaktion

Kontingenz

Äquivalenz

Was gehört zur erweiterten funkt. Verhaltensanalyse nach Kanfer?

Tiefendynamik

Qualität & Intensität

Kontext

Wahrnehmung

Tiefendynamik

Qualität & Intensität

Kontext

Wahrnehmung

Was gehört zur erweiterten funkt. Verhaltensanalyse nach Kanfer?

Möglichkeiten

Rückwirkungen

Familiäre Beziehungen

Folgen

Möglichkeiten

Rückwirkungen

Familiäre Beziehungen

Folgen

Ebenen des ICD-10

1. Ebene (Buchstabe): kennzeichnet Gruppe zu der Störung gehört

2. Ebene (1. Ziffer): kennzeichnet Art der Störung

3. Ebene (2. Ziffer): kennzeichnet spezifische Störung

1. Ebene (Buchstabe): kennzeichnet Gruppe zu der Störung gehört

2. Ebene (1. Ziffer): kennzeichnet Art der Störung

3. Ebene (2. Ziffer): kennzeichnet spezifische Störung

Ebenen des ICD-10

4. Ebene (3. Ziffer): zeigt Subkategorie durch Schweregrad an

5. Ebene (4. Ziffer): zeigt Zusatzspezifikation wie Verlauf, Zustand oder Begleitsymptome an

6. Ebene: Zusatzspezifikation

4. Ebene (3. Ziffer): zeigt Subkategorie durch Schweregrad an

5. Ebene (4. Ziffer): zeigt Zusatzspezifikation wie Verlauf, Zustand oder Begleitsymptome an

6. Ebene: Zusatzspezifikation

Klassifikationsfehler

Sensitivität ist die Wahrscheinlichkeit, mit der ein vorliegender positiver Zustand als solcher erkannt wird.

Der positive Prädiktionswert ist die Wahrscheinlichkeit, mit der ein vorliegender positiver Zustand als solcher erkannt wird.

Spezifität ist die Wahrscheinlichkeit, mit der eine negative Diagnose zutreffend ist.

Der negative Prädiktionswert ist die Wahrscheinlichkeit, mit der eine negative Diagnose zutreffend ist.

Sensitivität ist die Wahrscheinlichkeit, mit der ein vorliegender positiver Zustand als solcher erkannt wird.

Der positive Prädiktionswert ist die Wahrscheinlichkeit, mit der ein vorliegender positiver Zustand als solcher erkannt wird.

Spezifität ist die Wahrscheinlichkeit, mit der eine negative Diagnose zutreffend ist.

Der negative Prädiktionswert ist die Wahrscheinlichkeit, mit der eine negative Diagnose zutreffend ist.

Welche/s der folgenden Konstruktionsprinzipien ist theoriegeleitet?

Externale Methode

Deduktive Methode

Protoypenmethode

Rationale Methode

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Externale Methode

Deduktive Methode

Protoypenmethode

Rationale Methode

Welche Aussagen zur Vorgehensweise bei der Testkonstruktion sind wahr?

Aus den Daten der ersten Erhebung erschließen sich Itemkennwerte, Testgütekriterien und Normierung.

Man hat sich darauf geeinigt, bei der Itemgenerierung von Tests nur Fragen oder Aufgaben zu verwenden.

Normstichproben sind nötig um die Testergebnisse einer Person ins Verhältnis zu setzen.

Bei der Itemgenerierung wird stets auf eine Konstruktionsmethode das Hauptaugenmerk gelegt.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Aus den Daten der ersten Erhebung erschließen sich Itemkennwerte, Testgütekriterien und Normierung.

Man hat sich darauf geeinigt, bei der Itemgenerierung von Tests nur Fragen oder Aufgaben zu verwenden.

Normstichproben sind nötig um die Testergebnisse einer Person ins Verhältnis zu setzen.

Bei der Itemgenerierung wird stets auf eine Konstruktionsmethode das Hauptaugenmerk gelegt.

Welche/s dieser statistischen Verfahren ist/sind Grundlage des induktiven Konstruktionsansatzes?

Korrelationsrechnung

Berechnung von Effektstärken Cohens d

Faktorenanalyse

Kreuzvalidierung

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Korrelationsrechnung

Berechnung von Effektstärken Cohens d

Faktorenanalyse

Kreuzvalidierung

Welche Aussagen zum Prototypenansatz sind falsch?

Besonders gute Prototypen repräsentieren zwei Gruppen optimal.

Der Prototypenansatz generiert validere Tests als die anderen Ansätze.

Die letztlichen Prototypen entstehen durch eine schlussendliche Faktorenanalyse.

Die Konstruktion eines Tests nach Prototypenansatz erfordert keine Datenerhebungen mit VPs.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Besonders gute Prototypen repräsentieren zwei Gruppen optimal.

Der Prototypenansatz generiert validere Tests als die anderen Ansätze.

Die letztlichen Prototypen entstehen durch eine schlussendliche Faktorenanalyse.

Die Konstruktion eines Tests nach Prototypenansatz erfordert keine Datenerhebungen mit VPs.

Die Itemschwierigkeit macht Aussagen über?

Die Güte eines Items.

Die Anteile der Probanden, die das Item schwierig fanden.

Die mögliche Differenzierung zwischen Probanden.

Die Korrelation mit den sonstigen Items des Tests.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Die Güte eines Items.

Die Anteile der Probanden, die das Item schwierig fanden.

Die mögliche Differenzierung zwischen Probanden.

Die Korrelation mit den sonstigen Items des Tests.

Ein Itemschwierigkeitsindex von P=99 bedeutet?

Dass das Item von 99% der Probanden richtig beantwortet werden kann.

Dass die Zufallskorrektur vergessen wurde.

Eigentlich 100, aber die Itemschwierigkeit kann faktisch nie 100 werden.

Gibt es nicht. Es ist whsl. Itemschwierigkeit P=0,99 gemeint.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Dass das Item von 99% der Probanden richtig beantwortet werden kann.

Dass die Zufallskorrektur vergessen wurde.

Eigentlich 100, aber die Itemschwierigkeit kann faktisch nie 100 werden.

Gibt es nicht. Es ist whsl. Itemschwierigkeit P=0,99 gemeint.

Die Trennschärfe…

Wird auf verschiedene Arten berechnet.

Korreliert hoch mit der Homogenität eines Items.

Ist wenn man die Punkt-biseriale-Korrelation berechnet tendenziell kleiner.

Steht in keinem Zusammenhang mit der Itemschwierigkeit.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Wird auf verschiedene Arten berechnet.

Korreliert hoch mit der Homogenität eines Items.

Ist wenn man die Punkt-biseriale-Korrelation berechnet tendenziell kleiner.

Steht in keinem Zusammenhang mit der Itemschwierigkeit.

Warum gehört der Itemselektionskennwert nicht zu den klassischen Itemkennwerten?

Er wird kontrovers diskutiert, weil er als einziger die Güte eines Items angibt.

Weil er keinen statistischen Mehrwert bietet gegenüber den anderen Kennwerten.

Weil erfahrene Testkonstrukteur*innen den Kennwert nicht brauchen.

Weil er zu schwierige Items bestraft, diese aber wichtig sind für Tests.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Er wird kontrovers diskutiert, weil er als einziger die Güte eines Items angibt.

Weil er keinen statistischen Mehrwert bietet gegenüber den anderen Kennwerten.

Weil erfahrene Testkonstrukteur*innen den Kennwert nicht brauchen.

Weil er zu schwierige Items bestraft, diese aber wichtig sind für Tests.

Welche Aussage ist richtig?

Je größer der Itemselektionskennwert, desto geeigneter ist das Item unseres Tests.

Die Standardabweichung eines dichotomen Items kann aus der Schwierigkeit geschlossen werden.

Die externale Methode erzeugt besonders homogene Skalen.

Die Itemhomogenität berechnet sich anhand Cronbachs alpha.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Je größer der Itemselektionskennwert, desto geeigneter ist das Item unseres Tests.

Die Standardabweichung eines dichotomen Items kann aus der Schwierigkeit geschlossen werden.

Die externale Methode erzeugt besonders homogene Skalen.

Die Itemhomogenität berechnet sich anhand Cronbachs alpha.

Die Reliabilität…?

Wird in Ausnahmefällen größer 1.

Ist der Anteil der Truescore-Varianz an der Testwert-Varianz.

Setzt im Idealfall 2 Messungen voraus.

Kann man nicht schätzen.

Wird in Ausnahmefällen größer 1.

Ist der Anteil der Truescore-Varianz an der Testwert-Varianz.

Setzt im Idealfall 2 Messungen voraus.

Kann man nicht schätzen.

Die Spearman-Brown-Formel…?

Berechnet die tatsächliche Reliabilität aus zwei Rel-Schätzungen.

Kommt bei der Paralleltest-Reliabilitätsschätzung zum Einsatz.

Beinhaltet in der Formel nur den Verlängerungsfaktor k, die Reliabilität des aktuellen Tests und die Reliabilität des erwünschten Tests.

Berechnet die tatsächliche Reliabilität aus zwei Rel-Schätzungen.

Kommt bei der Paralleltest-Reliabilitätsschätzung zum Einsatz.

Beinhaltet in der Formel nur den Verlängerungsfaktor k, die Reliabilität des aktuellen Tests und die Reliabilität des erwünschten Tests.

Welche Aussage/n zur internen Konsistenz ist/ sind richtig?

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.

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.

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