Diagnostik Übung

Mittlere Schwierigkeit, da höchste Variabilität, gut, da ohne Varianz keine Kovarianz

Wichtig sind die Ladungen! Basieren auf Kovarianz, bei mittlerer Schwierigkeit maximale Varianz, daher beste Chance auf Kovarianz

Damit man auch in den Extrembereichen der Schwierigkeit differenzieren kann

Weil Item hochspezifisch ist! Ein Item kann in Skala sein, welches nicht mit anderen Items zu tun hat, daher nicht faktoranalytisch mit Faktor. Item mit hoher Varianz garantiert nicht!

Alle Fähigkeitstests sind untereinander positiv korreliert

·         Inkrementeller Fit

·         Absoluter Fit

·         Komperativer Fit

Ein-Faktor-Modell

Nicht so gut

1 g-Faktor erklärt die Kommunalität

Spezifität der Indikatoren ist möglich, allerdings nicht korreliert innerhalb Gruppen

Korrelierte Faktoren (M2)

Interkorrelation zugelassen

Interkorrelierte Gruppenfaktoren

Gruppenfaktoren erklären die höheren Korrelationen zwischen Indikatoren der gleichen und verschiedenen Gruppen

Modell mit einem Faktor höherer Ordnung (M3)

Indirekte Effekte

Ein Faktor höherer (2.) Ordnung erklärt Korrelation zwischen Gruppenfaktoren

Effekte des Faktors höherer Ordnung auf die Indikatoren sind vollständig durch Gruppenfaktoren mediiert

Hierarchisches Modell mit genesteten Gruppenfaktoren (M4)

Suchitems sind Referenzfaktor

Gruppenfaktoren erklären die höheren Korrelationen von Items derselben Gruppe

Die genesteten Gruppenfaktoren und der g-Faktor sind unabhängig

M5: Hierarchisches Modell mit korrelierten genesteten Gruppenfaktoren

genestete Faktoren können interkorreliert sein

Indirektes Modell

Alle Effekte des g-Faktors auf die Indikatoren sind komplett durch die Faktoren erster Ordnung mediiert

Direktes Modell

Der g-Faktor und die Gruppenfaktoren sind unabhängig

1. Beide haben einen unabhängigen Effekt auf die Indikatoren

Modell höherer Ordnung

Schmid-Leiman Hierarchisches Modell

p sollte nicht signifikant sein, TLI und CFI sollte nahe an 1 oder leicht über 1 sein (möglichst hoch)

RMSEA sollte unter 0.8 sein

AIC und BIC möglichst klein!

Wenn theoretischer Kenntnisstand bzgl. des zu erfassenden Merkmals gering ist

Keine Theorie, sondern Intuition / Erfahrung des Testkonstrukteurs

Oft am Beginn neuer Forschungszweige

Allerdings gibt es in der Psychologie für die meisten Merkmale ausgereifte Theorien

Wenn theoretischer Kenntnisstand bzgl. des zu erfassenden Merkmals gering ist

Keine Theorie, sondern Intuition / Erfahrung des Testkonstrukteurs

Oft am Beginn neuer Forschungszweige

Allerdings gibt es in der Psychologie für die meisten Merkmale ausgereifte Theorien

Deduktive Methode

eine elaborierte Theorie, wie sich Personen beschreiben lassen und voneinander unterscheiden (Man verlässt sich auf eine Theorie, die gute Beschreibung des Merkmals liefert)

eine elaborierte Theorie, wie sich Personen beschreiben lassen und voneinander unterscheiden (Man verlässt sich auf eine Theorie, die gute Beschreibung des Merkmals liefert)

Definition des zu erfassenden Konstruktes

Generierung eines Itempools

Auswahl der Items auf Grundlage von Expertenratings

Beispiel: Wechsler Intelligenztest

Inhaltliche Stringenz

hohe Inhaltsvalidität

homogene Skalen

vorhersehbare Kennwerte?

Aufwendig

Anwendbarkeit

Konstruktinflation?

Induktive Methode

Wünschenswert: möglichst repräsentative Sammlung relevanter Verhaltensindikatoren als Ausgangsbasis zu haben

Erstellung eines großen Itempools mit inhaltlich relevanten Items

Faktorenanalyse (zur Bestimmung der internen Struktur)

ungeeignete Items (zu geringe oder Mehrfachladung) eliminieren

Zusammenstellung von Subskalen und Interpretation

Itemselektion nach Itemanalysen

Intelligenz-Struktur-Test 2000 R

Big Five

Auch bei fehlender Theorien oder neuen Inhaltsbereichen möglich

Skalenbildung wird empirisch an Stichproben angepasst (kann aber auch Nachteil sein)

Zusammenstellung des Ausgangspools an Items ist relativ willkürlich, bestimmt aber späteres Ergebnis (garbage in, garbage out)

Analysen sind stichprobenabhängig

Messung ohne klare Messintention