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Beim Ratingskalenmodell

Schwellenabstände zw. jeweils 2 Schwellen über alle Items hinweg gleich, wobei einzelne Schwellenabstände innerhalb eines Items unterschiedlich groß sein können

Schwellendistanzen innerhalb der Items konstant

Abstandsparameter definiert mittlere Distanz zw. zwei Schwellen aller Items und Dispersionsparameter gibt an um welche Länge die itemspezifischen Schwellenabstände von mittleren Schwellendiatanz der Items abweichen

Äquidistanzmodell

Schwellenabstände zw. jeweils 2 Schwellen über alle Items hinweg gleich, wobei einzelne Schwellenabstände innerhalb eines Items unterschiedlich groß sein können

Schwellendistanzen innerhalb der Items konstant

Abstandsparameter definiert mittlere Distanz zw. zwei Schwellen aller Items und Dispersionsparameter gibt an um welche Länge die itemspezifischen Schwellenabstände von mittleren Schwellendiatanz der Items abweichen

Dispersonsmodell

Schwellenabstände zw. jeweils 2 Schwellen über alle Items hinweg gleich, wobei einzelne Schwellenabstände innerhalb eines Items unterschiedlich groß sein können

Schwellendistanzen innerhalb der Items konstant

Abstandsparameter definiert mittlere Distanz zw. zwei Schwellen aller Items und Dispersionsparameter gibt an um welche Länge die itemspezifischen Schwellenabstände von mittleren Schwellendiatanz der Items abweichen

Warum handelt es sich nicht um ein Äquidistanzmodell

Schwellen sind nicht symmetrisch zum Nullpunkt

Schwellendistanzen sind ungleich

Schwellen sind nicht geordnet

Schwellen sind geordnet

Birnbaum-Modell

probabilistische Testtheorie

Item-Response Theorie

deterministische Testtheorie

Welche Parameter entsprechen sich in IRT und KTT?

Theta = truescore

gamma = Zufallskorrektur

sigma = Schwierigkeitsgrad

beta = Trennschärfe

Xi = Fähigkeit

Itemkennwerte

In KTT ist die Schwierigkeit nicht Teil des Modells

In KTT wird Schwierigkeitsindex genutzt

In IRT gibt es keine Modellierung eines Parameters für Diskrimination eines Items analog zum Kennwert der Trennschärfe

Gütekriterien

Auf Itemebene gibt es in der IRT den Q-Idex als Maß für Übereinstimmung der Daten mit geschätzten Fähigkeitsparametern

Objektivität hinsichtlich Durchführung, Auswertung u. Interpretation gibt es sowohl bei KTT als auch IRT

Schätzung der Reliabilitätsindex ist der wesentliche. Vorteil der IFT ggü. KTT

Unterscheidung von VH-Beobachtung

bei VH-Beobachtung als begleitendes VF geht es v.a. um zielgerichtete u. methodisch kontrollierte Wahrnehmung von Phänomenen

VH-Beobachtung als selbstständiges VF ist normalerweise Bestandteil jedes psy. Handelns

Selbstbeobachtung wird mit dem Begriff der Introspektion in Verbindung gebracht, Fremdbeobachtung mit Interpretation

Unterscheidung von VH-Beobachtungen

Bei unsystematischer Beobachtung erfolgt die Kodierung eher deskriptiv und qualitativ

Fragen für eine Beobachtung von VH-Verlauf sind z.B. Wie intelligent ist eine Person?

Der Idealtyp für Beobachtung in künstlicher Situation ist das psy. Experiment

Wenn ein Ethnologe Teil eines Indogenen Stammes wird, wird das teilnehmende Beobachtung genannt

Beobachtungseinheiten

sprachliche Differenzierung führt zu reliableren VH-Beobachtungen

es werden natürliche und künstliche Einheiten unterschieden

Ziel sollte eine Trennung von Beobachtung und Introspektion sein

Beim deduktiv-theoretuischen Zugang gibt eine Theorie vor was beobachtet werden soll, sodass die zu sammelnde nfs von Anfang an eingegrenzt sind

Time vs. Event sampling

time sampling bezeichnet die Erfassung von Zeitstichproben

beim time sampling wird in festgelegten Zeitabschnitten alles VH registriert

ein bsp. für Eventsampling ist jede volle Stunde eine min Filmaufnahme zu machen

Gütekriterien Beibachtung

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

Reaktion

Was gehört zur funktionalen Verhaltensanalyse nach Kanfer?

Kontingenz

Äquivalenz

Funktionen der Klassifikation

Auswahl und Entwicklung Interventionsstrategie

Kommunikation zw. Fachleuten

Didaktik

Verbesserung der Ätiologie und pathologischen Forschung

Prognose

Kostenübernahme durch Krankenkassen erfolgt bei

Wirtschaftlichkeit der Behandlung

Hinreichend günstige Prognose für Behandlungsverlauf

Diagnosesstellung nach DSM V

Nachweis der Zweckmäßigkeit der Behandlung

Behandlungsnotwendigkeit

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

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

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

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.

Bei einem Test wird der Selektionswert erhöht.

Sensitivität sinkt

Sensitivität steigt

Spezifität sinkt

Spezifität steigt

Beides bleibt gleich

Sensitivität

Anteil der richtig diagnostizierten Kranken in Gruppe der tatsächlich Kranken

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

die Wahrscheinlichkeit, mit der ein vorliegender negativer Zustand als solcher erkannt wird

die Wahrscheinlichkeit, mit der eine positive Diagnose zutreffend ist.

Cut offs nach links verschieden

Keine false positives mehr (Gesund aber krank diagnostiziert)

Keine false negatives mehr (Krank aber gesund diagnostiziert)

Mehr false negatives

Mehr false positives

Sensitivität sinkt

Trennschärfe sagt aus

Wie gut Item zw. VP differenziert

Korrelation Items mit Testscore

Anamnese

Rückblick vor Behandlung

Erfassung Biografie

gesamter Entwicklungsverlauf, nicht nur Symptomgeschichte

Rückblick nach einer Behandlung im Abstand von Monaten oder Jahren

Was ist der Optimale Cutoff wert bei BDI?

14,48

Sensitivität 0,86

Spezifität 0,78

Sagt möglichst wenig false positive und false negatives

Sagt möglichst viele false positive und false negatives

Rationale Methode Bsp

Intelligenztest Wechsler

Staffeltest Binet

Kreativitätstest Guilford

Minnesota Multiphase Personality Scale

Manifest Anxiety Scale

Externale Methode bsp

Minnesota Multiphasic Personality Inventory

Staffeltest Bindet

FPI

NEO-FFI

Induktive Methode Bsp

Primry Mental Abilities

FPI

NEO FFI

Staffeltest Binet

Wechsler Intelligenztest

Mit Prototypenansatz konstruierte Skalen haben _____ Validität im Vgl zu anderen Konstruktionsprinzipien

höhere

niedrigere

Generierung Itempool durch ___ Methode

external

induktiv

rational

Bereinigung Itempool durch ___ Methode

external

induktiv

rational

Validierung Skalen durch ___ Methode

external

rational

induktiv

Externale Methode

Nachteil: Inhalte. Heterogenität der Items

Vorteil: geringe Verfälschbarkeit

Vorteil: ökonomische Herstellung

Rationale Methode

ökonomisch in Herstellung

leicht kommuniziertbar

Gütekriterien

Kriterien zur Beurteilung von Tests sind verbindlich definiert

Kriterienkatalog des Testkuratoriums der Föderation Deutscher Psychologenverbände schlagen Kriterien zu Testgrundlagen vor

Kriterienkatalog des Testkuratoriums der Föderation Deutscher
Psychologenverbände

Testdurchführung

Testevaluation

Textgestaltung

Testverwertung

Testgrundlagen

DIN 33430 zur Eignungsbeurteilung

Verbraucherschutz

Normierung der Bewerberauslese durch Leistungstests

Normierung der Bewerberauslese durch Interessenteste

hohe Validität erlubt Generalisierung von

numerischen Relativ auf empirisches Relativ

empirischen Relativ auf numerisches Relativ

Reprästentationstheorie der Messung:

linkstotale und rechtseindeutige Abbildung einer Objektmenge = empirisches Relativ

linkstotale und rechtseindeutige Abbildung einer Objektmenge = numerisches Relativ

in einer Wertemenge = empirisches Relativ

in einer Wertemenge = numerisches Relativ

VH Testperson = Objektmenge; Testwerte = Wertemenge

Quantitative Bestimmung: Inhaltlicher Validität

Übereinstimmung zw. den Experten wird quantifiziert

Übereinstimmung zw. Testergebnissen wird quantifiziert

Inhaltsvalidität = durchs. Expertenurteil

Beurteihlerübereinstimmung = Maß der Genauigkeit der Inhaltsvalidität

Testübereinstimmung = Maß der Inhaltsvalidität

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