Set of flashcards Wann sind Fremdschärfen von großer Bedeutung?

Flashcards	39
Language	Deutsch
Category	Psychology
Level	University
Created / Updated	22.08.2013 / 22.08.2013
Weblink	https://card2brain.ch/box/wann_sind_fremdschaerfen_von_groer_bedeutung
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Gemeinsamkeit von KTT und PTT

A) in beiden Theorien Schwierigkeit eines Items ermittelt

B ) in beiden werden Annahmen darüber gemacht, wie die Antworten auf die Items zustande kommen

C) Ablauf der Itemanalyse ist identisch

D) wird die Eindimensionalität ungeprüft vorausgesetzt

E) Rohwertvarianzen untersucht In beiden

A) in beiden Theorien Schwierigkeit eines Items ermittelt

B ) in beiden werden Annahmen darüber gemacht, wie die Antworten auf die Items zustande kommen

C) Ablauf der Itemanalyse ist identisch

D) wird die Eindimensionalität ungeprüft vorausgesetzt

E) Rohwertvarianzen untersucht In beiden

Ziel der Testkonstruktion ist es, Indikatoren für latente Variablen zu formulieren. Latente Variablen kann man auch als Konstrukte bezeichnen Welche Aussagen über latente Variablen treffen zu?

A) Latente Variablen setzen sich aus Itemgruppen zusammen, die keinen Messfehler erfassen.

B) Die Indikatoren von latenten Variablen müssen keine hohen Interkorrelationen aufweisen. Es ist ausreichend, wenn nur einzelne Indikatoren paarweise korrelieren.

C) Die Indikatoren von latenten Variablen sollten homogene Items sein.

D) Man kann den Wert auf der latenten Variablen konstant halten. Wird ein Wert der latenten Variable konstant gehalten, korrelieren die Items auf dieser Stufe nicht mehr miteinander.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

A) Latente Variablen setzen sich aus Itemgruppen zusammen, die keinen Messfehler erfassen.

B) Die Indikatoren von latenten Variablen müssen keine hohen Interkorrelationen aufweisen. Es ist ausreichend, wenn nur einzelne Indikatoren paarweise korrelieren.

C) Die Indikatoren von latenten Variablen sollten homogene Items sein.

D) Man kann den Wert auf der latenten Variablen konstant halten. Wird ein Wert der latenten Variable konstant gehalten, korrelieren die Items auf dieser Stufe nicht mehr miteinander.

Welche Strategien kann man anwenden, um Ausreißerwerte in Korrelationen festzustellen?

A Man muss darauf achten, dass die Korrelationen nicht zu hoch ausfallen.

B Große Unterschiede zwischen der Pearson- und der Spearman-Rangkorrelation können Hinweise auf Ausreißerwerte geben.

C Man betrachtet ein bivariates Streudiagramm.

D Man wertet die Korrelation mit der Reliabilität auf.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

A Man muss darauf achten, dass die Korrelationen nicht zu hoch ausfallen.

B Große Unterschiede zwischen der Pearson- und der Spearman-Rangkorrelation können Hinweise auf Ausreißerwerte geben.

C Man betrachtet ein bivariates Streudiagramm.

D Man wertet die Korrelation mit der Reliabilität auf.

^{In einer CFA für eine einfakorielles Modell mit N=500 und fünf Freiheitsgraden finden Sie einen x2-Wert von 14,31 (p<.05). Gleichzeitig beträgt der CFI .96 und der RMSEA .08. Dies erlaubt folgende Schlüsse}

a) Der x2-Test zeigt, dass wir die Hypothese eines exakten Modell-Fit verwerfen müssen, aber das könnte an einer zu strengen Prüfung aufgrund der großen Stichprobe liegen

b) Der X2-Test zeigt, dass wir die Hypothese eine exakten Modell-Fit verwerfen ,üssen, aber das könnte an einer zu geringen Zahl der Freiheitsgrade leigen

c) CFI und RMSEA sprechen beide für einen akzeptabeln Fit, was den Ausgang des X2-Tests wiederlegt

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

a) Der x2-Test zeigt, dass wir die Hypothese eines exakten Modell-Fit verwerfen müssen, aber das könnte an einer zu strengen Prüfung aufgrund der großen Stichprobe liegen

b) Der X2-Test zeigt, dass wir die Hypothese eine exakten Modell-Fit verwerfen ,üssen, aber das könnte an einer zu geringen Zahl der Freiheitsgrade leigen

c) CFI und RMSEA sprechen beide für einen akzeptabeln Fit, was den Ausgang des X2-Tests wiederlegt

Wann sind Fremdschärfen von großer Bedeutung?

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