Diagnostik 1

•  Reliabilität durch Retest Korrelation / auch Teststabilität -> "retest reliabilität", "wiederholugnsreliabilität"
  • aufpassen: zeitl. stabilität ist nicht gleich reliabilität
• reliabilität durch paralleltest-korrelation -> "paralleltest-reliabilität"
• reliabiabilität durch korrel testhälften (um spearman brown korrigiert) -> split-half-reliabilität 

sprachgebrauch ist irreführend weil er verschiedene formen der reliabilität suggestiert, aber es gibt nur einen reliabilitätskoeffizienten, die schätzmethoden sind nur anders

(HERLEITUNG: bei modell essentiell t-äquivalenter variablen -> hier geht man ja davon aus das true scores exakt gleich beeinflussen und das is halt normalerweise net so realistisch dass der true score 1 also voll eingeht)

• nach definition + konseequenzen der KTT
• Annahme: es gibt beta1 und beta 2, sagen wie doll es eingeht 
• auch hier zwei messungen nötig (siehe methoden zuvor)

= prüft verträglichkeit annahmen mit empirischen Daten

• Vorraussetzung für strenge prüfung: mind drei Y-Variablen 
• strukturgleichungen: formeln übereinander geschrieben, erst nur messungen, dann aussagen über datenstruktur (siehe beispiel für 4 Messungen)
• mit dem modell kann man eigentl. fast alles prüfen

1. man nutzt strukturgleichungen 
2. prüft ob modellparameter satz vorliegt -> kann man für var truescore + var fehler werte finden die mit emp. daten in einklang sind
3. modellparameter in strukturgleichungen einsetzen -> implizierte kovarianzmatrix (basis: modellparameter und pfaddiagramm also strukturmodell)
4. abgleich implizierte kovarainmatrix mit beobachtete kovarianzmatrix (also abgl. mathematischer daten und erhobene daten)
5. über maximum likelihood schätzung: immer wieder neue parameter einsetzen bis eine minimale diskrepanz erreicht ist -> das is der finale modellparameter datensatz und entschiedet dann obs nah genug ist
6. wenn man ende immer noch stat. bedeutsame diskrepanz kann man das theoretische modell verwerfen

• warum zeigen menschen nicht genau das verhalten was sie gerne würden 
• verhalten ist folge von absicht/ intention/ verhaltenskontrolle
• absicht/intention hängt von einstellungen, normen, verhaltenskontrolle ab
• Modelltest
  • nullhypothesentest
  • also annahme dass die modell these den erhobenen daten entspricht 
  • also alternativ entschiedung 
• zusätl. modellevulation mit passungsgüteindixes
  • (goodness of fit index gfi. adjusted goodness of fit index agfi, comparative fit cfi, root mean square error of approximation rmsea - also wie viel varianz bleibt übrig - je kleiner umso besser)

erweiterung der testhalbierungs-methode

• test wird in so viele teile aufgeteilt wie er items hat, also jedes item eigener testteil
• korrel. zwischen alle items für schätzung der reliabiliätt der items -> hochrechnung der rel. des ganzen test 
• annahme: alle items messen dieselbe true-score-variable, sind konsistent (konsistenzmaße)

• wie sieht die Varianz von Items und Summenscores überhaupt aus? (S = Y1 + y2 + ...)
• für Varianz des Testscores S gilt: siehe foto, varianz der items + kovarianz der items
• Bedeutung der Konsistenz der Items
  • hoch: alle messen etwas sehr ähnl., cov(yi,yj) großer anteil var(s), summecov(Yi, Yj)/Var(S)=groß
  • niedrig: alle items messen etwas anderes, cov(yi,yj) kleiner anteil var(s), summecov(Yi, Yj)/Var(S)=klein
  • Var(S) = varianz summen variable
  • daraus erigbt sich Konsistenmaß 

anteil der kovarianz der items an der varianz des testscores

• hochgerechnete standartisierte Kovarianz der Items 
• standardisierte kovarianz = korrelation
• konssitenmaße -> schätzer der reliabilität des testscores -> untere schranke der reliabilität

• kuder und richardson (1937)
• für dichotome items, ausgangspunkt konsistenzmap kon(yi)
• pq bei einer durchführung
  • p = schwierigkeitsgrad = Nr/N = P/100
  • q = 1-p
  • einführung eines korrekturfaktors m/(m-1), wobei m azahl der items

für itnervallskallierte Daten

inkl. korrekturfaktor (m/m-1) -> mit summe ist nicht alles an varianz drin (also die systematische Varianz)

sumem varianzen aller items geteilt durch summenscore

basiernd auf Faktorenanaylse

Reliabiltität über Summe Faktorladungen auf einen gemeinsasmen Faktor

omega meist etwas höher als alpha

Axiom = als gültig anerkannter Grundsatz

in KTT

• Messwert betsteht aus warem Wert und Fehler
• Erwartungwert des Fehlers ist null
• Fehler sind unkorreliert

Implikationen

• aus diesen axiomen lassen sich alle formeln der KTT ableiten 
• Nachteile gegenüber stochastische Definition: 
• keine präzise definition wahrer wert vs. fehler
• keine differzenzierung zwischen definitionen (sind nach zweck und unzweckigmäßig, nicht wahr bzw falsch differnziert),, mathematischen konsequenzen können durch definition nie falsch sein, annahmen (zusatzannehmen) notwendig können aber halt falsch sein

• Axiome sind empirisch nicht prüfbar
  • is bei axiomen halt net angebracht, zusatzannhamen lassen sich aber auch prüfen (SEM) 
• Annahme absollute Stabilität von True-Score nur bei kurzen Messinvervallen vertretbar
  • is nur bei retest methode das problem, soll man halt andere reliabilitätsschätzungs methoden nehmen
• KTT setzt mind. Intervallskalenqualität der Testscores voraus
  • das stimmt laut mathematik  nicht
• REliabilitätsschätzungen sind stichprobenabhängig (-> problem gernerelisierbarkeit/ verindlichkeit)
  • ja true aber wir können uns an mögl. repräsentativen stichproben versuchen
• gruppenstat. lassen sich nicht auf einzelfall übertragen, true score diagn. einzelfall unbekannt
  • ist leider so und lässt sich halt nur annähern, reliabiltitskoeffizient als heuritische abschätzung der messgaunigkeit

=> zwar einige wenige theoretische schäwchen aber tests nach ktt entwickelt haben sich bewert

• Gütekriteren für messwerkzeuge werden an Normstichproben errechnet
• sie geben für mess/testwerkzeige an, wie dieses insgesamt in dieser stichprobe misst (also wie reliabel/ valide etc.)
• generell GÜltigkeit dieser Zahlen abhängig von: Übereinstimmung Einzelfalltestung mit Normerhebung
  • Manualadhärenz: also wurde test so angeweandt/ ausgewertet wie in normstichprobe
  • passt einzelfall zu erhobener normstichprobe

=> bedenke: gütekriterien geben nur an, wie der test über viele messungen hinweg im schnitt funktioniert, bestimmungen zum einzelfall sind also nicht direkt mögl., daher immer genaue planung testsituation notw.

• bestimmung reliabilität abhängig von unsystematischen einflüssen (e.g. situative einflüsse, stichproben)
• bestimmung validität stichproben, stiuationsabhängig (e.g. muttersprache oder nicht)
• variation zwischen und innerhalb einzelfälle (also ob war reliabel + valide ist) (e.g. individuelle temperatursensitivität, testängstlichkeit, müdikgeit, nervosität)

=> guter test bringt nicht automatisch gute ergbenisse, diagnostiker*innen sollen passung normstichprobe und einzelfall prüfen + störquellen minimieren

• einzelne Testungen erklauben keine Trennung von True-Score und Fehlervarianz
• sehr plausinel, dass wahrer wert nicht dem ermittelten entspricht -> eher darum herum -> daher notw. Konfidenzintervall
• bei einer einzelnen Testung fehlen allerding die Daten für Konfidenzintervall Berechnung bw. Definition 
• wir tun also so, als würden wir n-mal testen 

1. gemessener testscore = mittelwert intervall
2. normstichprobenstatistik = streuung/ fehelrbereich definition
3. hypothetische testwert verteilung entsteht = konfidenzintervall
4. "mit x% whkt. liegt mittelwert der n-maligen testungen zwischen grenzen des KI"

• Regressionsmethdoe schätzt wahren Wert der Person auf Basis gesamtverteilt
  • wahrer wert = reliabilität x beobachtung + mittelwert x (1-reliabilität)

• schätzer für standardmessfehler
• Set: standardmessfehler (sx + wurzel(rtt x (1-rtt))
• sx : standardabweichungavon x
• bei standardsmessfehler nicht restets reliabiiltät, da sonst auch mangelende stabilität enthalten ist

• nur problemverschiebung
• kein schätzer für intraindivid. testscore verteilugn: testscore könnte extrem typisch o. untypisch sein, nfache hypothetische ziehung behandelt den dadruch aber wie nen mittelwert 
• wir wissen also ismmer noch nicht was der true score ist (bei einmaliger testung) 

also wir können zwar anwenden und ahaltspunkte haben aber so richtig gut kann man da keine aussage/ schlüsse draus ziehen

rel. sagt uns also net wie gut wir einzelffalltestung trauen können, aber dafür halt wie gut wir dem test als mittel grundlegend trauen können

einzelne testergebnisse lassen sich nicht direkt in Diagnosen übersetzen -> einzelne diagnosen + konstrukte oft mit anderen korrel. (oft starke kovariate wie medis, verfälschungsabsichten, komorbiditäten)

• häufig items, die keine direkten daognsekriterien abfragen, redundant zueinander sind (beeinflussung summenscores obwohl irrelevant)
• redundante items erhöhen rel. wichtigeit einzelner bereiche/ symptome
• meist dichotome symptombestimmung aber intervallskalierte einordnung in symptomtest
• einzelfälle passen dudrch komorbiditäten nicht zu normstichproben, eventuell führt dies zu fehleinschätzungen 
• summenscores zeigen ausprägung eines zielkonstrukts an, nicht, woher die ausprägung kommt 

• technische Rahmenbedingungen
• soziale Rahmenbedingungen 
• wirtschaftl. Rahmenbedingungen 
• kulturelle Rahmenbedingungen  

1. Anmeldung
2. Erstgespräch
3. ggf. gespräch mit bezugsperson(en)
4. klassifikatorische Differentialdiagnostik/ klinisches Interview
5. problembezogene standardisierte psychodiagnostik
6. differentielle indikationsstellung
7. therapieangebot 

Therapieprozess: therapie, therapieabschluss

Katamnese: längfristige erfolgsbewertung

genau erkennen, bemerken, unterscheiden 

jurist: entscheiden

sich entscheiden, beschließen

1. Wellek: methodenlehre im dienste der praktischen psychologie
2. dieterich: ziel, personen richtig zu beurteilen
3. hörmann: ziel zu erfahren, wie menschen sich voneinander unterscheiden 
4. leichner: ermittlung interindividueller differenzen von personen unter standardisierten bedingungen: erleben, verhalten

• eine methodenlehre für angewandte psychologie
• ziel: interindividiuelle merkmale + veränderungen inkl. rel. bedingungen erfassen
• präzise verhaltensvorhersagen + eventl. veränderungen

1. genaue Messung der Psyche (eigenschaft, zustand)
2. prognose über psyche auf basis eigenschaft, zustände + Entscheiden & maßnahmen ableiten
3.  

• subj. verschiedene ergebnisse, generell eher ungenau und ggf. falsch
• konstrukt/ messgegenstand sowie messlatte nicht direkt beobachtbar
• oft nicht objektiv, nicht immer reliabel (zufälle beeinfllussen=, validität (manchmal wird was ganz anderes gemessen)

• differenzierung
• standardisierung
• objektivität
• reliablität
• validität

• max. unterschied in diagn. relev. verhalten
• funktion nicht differenzierter items: eisbrecher, übungsitems, verschleierung messintention 
• differenzierbarkeit erhöht durch mittelere itemschwierigkeit -> Itemanalyse

determinanten des verhalten sind testinstruktion, situative bedingung, persönlichkeitsmerkmale

standardisierung -> konstanthaltung situative bedingungen

gefördert durch: gleichheit material, instruktion, genaue anl. zu durchführung + auswertung

• durchführungsobjektivität
• auswertungsobjektivität
• interpretationsobjektivität

1. Problemstellung, Planung, Literaturrecherche, abreitsdefinition
2. Generierung Items (Konstruktionsprinzipien)
3. Datenerhebung 1 - Erste Erprobung Stichprobe
4. Datenanalyse 1 - Itemanalyse / Auswahl
5. Datenerhebung 2 
6. Datenanalyse 2
7. Testeichung: Datenerhebung & Datenanalyse 3

Generierung Itemsatzes

• Rationale Kosntruktion
• Externale Konstruktion
• Induktive Konstruktion 
• Prototypenanasatz 
• > Itempool

Datenanylse 1

• Schwierigkeit
• Trennschärfte
• Homogenität
• < vorläufige Testform

Datenenalyse 2

• Objektivität
• Reliabilität
• Validität
• > TEstendform

= Rationale Konstruktion, deduktive Methode

• Ausgangspunkt Eigenschaftstheorie
• Konstrukte theoriegeleitet definiert, spezifiziert, differenziert
• mögl. Ableitung indikative Verhaltensweisen aus Konstrukten
• Skalenvalidierung erfoderlich

• wechselr intelligenztestt für erwachsene (WAIS)/ Kinder (WISC)
• kreativitätstest guilford
• manifest anxiety scale/ MAS von taylor
• Beck Depression Inventory

Sonderfall der rationalen Methode

=>  projektion unbewusster konflikte/ Prozesse/ motive auf mehrdeutige/ unbewusste Testvorlagen -> interpretation/ bewusst machung

• theoretischer Hintergrund: Tiefenpsychologie, v.a. Psychoanalyse -> mainly unbewusste psychodynamische Prozesse -> direktes Befragen bring irreführende Antworten 
• Messung unbewusste Motive/ Konflikte/ Prozesse
  • freie ASsoziation, Traumdeutung etc. aufwändig -> projektive Tests gute alternative
• e.g. Picture Frustration Test

P.S implizite Tests (e.g. IAT) ähnl. Ideen

=  externale Konstruktion, kriteriumsbezogene Methode

• Ausgangspunkt Vorliegen verschiedener Personengruppen (testenwt. für klassifikation dieser)
• theoretische Reflexion Merkmalsausprägung ist überflüssig 
  • problem. siehe bspw. ätiologie schizophrener störungen 
• Itempool möglst. groß, inhaltl. breit gefächert 
• auswahl items, die emp. gut diskriminieren
• Kreuzvalidierung skalen erforderl. 
• skalen strenggenommen nur für differenzierung von gruppen -> für einzelpersonen nur whkt. ob sie zu gruppe gehören mögl. 
• nicht mögl.: dimensionale Interpretation wenn Gruppen = distinkte Klassen, inhalt. Interpretation