Set of flashcards DP (Page 3 of 5)

Flashcards	162
Language	Deutsch
Category	Biology
Level	University
Created / Updated	05.08.2019 / 04.08.2023
Weblink	https://card2brain.ch/box/20190805_dp
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IRT (AK)

Die höchste Trennschärfe liegt dort vor, wo Itemparameter und Personenparameter gleich sind

Das Parameterschätzung durch erfolgt letztlich durch Ausprobieren, welche Parameter am besten zum Modell passen

Schwierigkeit in der PTT = relativer Anteil der Probanden, die im Sinne einer hohen Merkmalsausprägung antwortet

Adaptives Testen ermöglicht kürzere Tests

Parameterschätzung durch die Optimierung der Likelihoodfunktion

Was ist das für eine Formel? (AK)

Es handelt sich um die Formel für ein 1-Parametermodell

Es handelt sich um die Formel für ein 2-Parametermodell

Es handelt sich um die Formel für ein 3-Parametermodell

Es handelt sich um die Formel für ein 4-Parametermodell

Was bedeuten die Parameter? (AK)

β ist der Rateparameter

σ ist der Personenparameter

σ ist der Trennschärfeparameter

θ ist der Personenparameter

y ist der Itemparameter

Was bedeuten die Parameter? (AK)

β ist der Trennschärfeparameter

θ ist der Itemparameter

IRT graphisch (AK)

Der Trennschärfeparameter legt die Steilheit fest

Der Rateparameter legt die Steilheit fest

Der Trennschärfeparameter legt die untere Asymptote fest

Der Itemparameter legt die Lage fest

ordinales Rasch-Modell (AK)

Beim dichotomen Rasch-Modell handelt es stets sich um zwei Kategorien

Mittels des ordinalen Rasch Modells lässt sich die Wahrscheinlichkeit bestimmen, mit der eine Person in bestimmter Kategorie landet

Vier Kategorien -> drei Schwellen

Je größer Personenparameter, desto wahrscheinlicher in höherer Antwortkategorie zu landen

Personenparameter links vom Schnittpunkt der Kategorien -> höhere Katgeorie wahrscheinlicher

Ordinales Rasch-Modell

Eine zentrale Voraussetzung für das ordinale Rasch-Modell ist, dass die Kategorien geordnet sind

Überschreiten einer Schwelle bedeutet in höherer Kategorie zu landen

Direkt auf der Schwelle haben beide Kategorien dieselbe Wahrscheinlichkeit

Sechs Kategorien -> sechs Schwellen

Beispiel ordinales Format: Bist du stolz auf deine Leistung: 1. Ich stimme vollkommen zu 2. Ich stimme eher zu 3. Ich stimme eher nicht zu 4. Ich stimme überhaupt nicht zu

Ordinales Rasch Modell (AK)

Höhere Kategorien liegen weiter rechts

Je größer eine Kategorie, desto unwahrscheinlicher wird Testperson in ihr landen

Das ordinale Rasch-Modell ist deterministisch

Was ist abgebildet (AK)

Es handelt sich um das Partial-Credit-Modell

Es handelt sich um das Ratingskalen-Modell

Es handelt sich um das Äquidistanzmodell

Es handelt sich um das Dispersionsmodell

Was ist abgebildet ? (AK)

Es handelt sich um das Partial-Credit-Modell

Es handelt sich um das Ratingskalen-Modell

Es handelt sich um das Äquidistanzmodell

Es handelt sich um das Dispersionsmodell

Item-Response Fragen zum GrundlegendenItem-Response Fragen zum Grundlegenden (AK)

Intelligenz ist eine manifeste Variable

Schulnoten sind eine latente Variable

Wenn Items nach Herausrechnen der latenten Variable noch korrelieren, spielt noch eine andere latente Variable eine Rolle

Geschlecht ist eine manifeste Variable

Dichotomes Rasch- Modell: Ist der Itemparameter kleiner als der Personenparameter ist P>50, dass Person Item löst

IRT (AK)

Die Guttman-Skala: Wer die Schlussaussage bejaht, bejaht alle anderen vorherigen Aussagen

Beim dichotomen Rasch-Modell kann man durch Itemparameter und Personenparameter vorhersagen, ob eine Person ein Item löst oder nicht

Mittels Indikatoren kann man auf latente Variablen schließen

Mögliche Indikatoren für Gewissenhaftigkeit wären Pflichtbewusstsein und Sauberkeit des Zimmers

Die Guttman-Skala ist deterministisch

IRT (AK)

Rasch Modell= Probabilistischer Test

Anhand der IC-Funktion kann man die Wahrscheinlichkeit ablesen für eine bestimmt Antwort ablesen

Zentrale Annahme für die PTT ist, dass Items homogen sind

Homogenität der Items -> Items messen gleiche latente Variable

Bei Konstanthalten der latenten Variable soll die Korrelation unter den Items nicht verschwinden, um Homogenität zu gewährleisten

IRT (AK)

Die Homogenität wird mittels der lokalen stochastischen Unabhängigkeit geprüft

Personen- und Itemparameter lassen sich gemeinsam auf einer zweidimensionalen Skala aufzeichnen

Objektivität (AK)

Ist die Unabhängigkeit vom Diagnostiker.

Ist bei Konstruktion, Durchführung und Interpretation von Bedeutung

Durchführungsobjektivität ist das Ausmaß, in dem das Verhalten der Testperson eindeutig in Testwerten abgebildet wird.

Die statistische Vorgehensweise bei der Interpretation führt zu geringerer Objektivität als die klinische Vorgehensweise

Auswertungsobjektivität ist gegeben, wenn die Auswertung gleich ist, egal wer es macht.

Objektivität (AK)

Auswertungsobjektivität ist gegeben, wenn die Auswertung gleich ist, egal wer es macht.

Durchführungsobjektivität ist höher, je stärker das Verhalten des Testleiters und das Testmaterial variieren.

Was sind keine Nebengütekriterien? AK

Skalierung

Zumutbarkeit

Akzeptanz

Unverfälschbarkeit

Validität

Was sind keine Nebengütekriterien? AK

Augenscheinvalidität

Fairness

Ökonomie

Normierung

Natürlichkeit

Was sind keine Nebengütekriterien? AK

Normierung

Utiltiät

Transparenz

Validität

Reliabilität (AK)

Ist die technische Messgenauigkeit.

Ist keine Eigenschaft der Zufallsvariable.

Ist eine Eigenschaft des Tests.

Der Reliabilitätskoeffizient ist definiert als der Anteil der Varianz einer True-Score-Variablen, der auf die Varianz der Testvariable zurückgeführt werden kann.

Reliabilität (AK)

Hohe Reliabilität ist Voraussetzung für eine hohe Objektivität.

Zur Berechnung der Reliabilität ist in der Regel eine einfache Messung ausreichend.

Für eine Berechnung muss man zwei zentrale Annahmen treffen

Der Truescore ist ein bedingter Erwartungswert der Testvariablen.

Axiome der KTT (AK)

Cov(тi, εj) = 0

Cov(тi, εj) = 1

E(εi) = 0

E(εi) = 1

Cov(ε1, ε2) = 0

Axiome der KTT (AK)

Cov(ε1, ε2) = 1

Yi=тi+ εi

Axiome der KTT (AK)

Der Erwartungswert des True-Scores ist 1

True-Score und Residuum korrelieren max. mit 1

Fehler sind unkorreliert

Testvariable setzt sich additiv aus Truescore und Fehler zusammen

Erwartungswert des Fehlers ist Null

. Doppelte Messung (AK)

Bei der Testhalbierungsmethode werden Powertests anhand der Bearbeitungszeit aufgeteilt.

Bei Pseudo-Paralleltests wird nur die Reihenfolge der Items verändert.

Der d2 Aufmerksamkeitstest ist ein Beispiel dafür, wie Paralleltest und Retest dasselbe sein können.

Ein Problem bei der Testhalbierungsmethode sind Übungseffekte

Die Retestmethode kann problemlos bei Power-und Mischtests angewendet werden.

Doppelte Messung (AK)

Retestmethode hat die Annahme, dass die Fehler exakt gleich sind.

Paralleltestmethode nimmt eine perfekte zeitliche Stabilität an.

Die Testhalbierungsmethode besagt, dass die Truescores beider Testhälften gleich sind.

Reliabilität bedeutet perfekte zeitliche Stabilität

Retest-reliabilität wird auch Wiederholungsreliabilität bzw. Split-Half-Reliabilität genannt.

Spearman-Brown-Formel (AK)

Um die Unterschätzung der Trennschärfe zu verhindern.

Um die Überschätzung der Reliabilität zu verhindern

Um bei Testhalbierung die Reliabilität auf einen ganzheitlichen Test hochzurechnen

Um Unterschätzung der Reliabilität zu verhindern.

Um Überschätzung der Trennschärfe zu verhindern.

Eine Reliabilitätsanalyse eines Tests ergab eine ungenügende Reliabilitätsschätzung von Rel(Y)=.60. Nun soll ein neuer Test konstruiert werden. Der vorläufige wies 10 Items auf. Wie viele Items müssen noch aufgenommen werden, damit der Testscore eine Reliabilität von Rel(S)=.90 erzielt?

AK

k=6

k=1,5

k=5

50 Items

60 Items

Eine Reliabilitätsanalyse eines Tests ergab eine extrem hohe Reliabilitätsschätzung von Rel(Y)=.99. Nun soll ein neuer Test konstruiert werden. Der vorläufige wies extrem viele Items auf, nämlich 150. Um wie viele Items kann der Test verkürzt werden, damit der Testscore noch eine Reliabilität von Rel(S)=.91 erzielt?

k=0,20

k=0,10

15 Items

135 Items

30 Items

Cronbachs α (AK)

Benutzt man, um interne Konsistenz zu messen

Je geringer die Items interkorrelieren, desto größer α

Hohes α bedeutet auch hohe Homogenität

Je mehr Items, desto höher α

α ist der Mittelwert aller möglichen Testhalbierungen

Cronbachs α (AK)

Ein hohes α sollte nicht bei heterogenen Konstrukten angestrebt werden

Je mehr Items, desto höher α

α ist der Mittelwert aller möglichen Testhalbierungen

Bei einem kurzen Test und hohem α sind die Items redundant

Was gibt rtc an? (AK)

Diskriminante Validität

Konstruktvalidität

Kriteriumsvalidität

Inhaltsvalidität

Definition von Validität

Ist nicht die Unabhängigkeit vom Diagnostiker

Ist die technische Messgenauigkeit

Gibt an, inwiefern der Test tatsächlich das Konstrukt misst

Ist der Anteil der Varianz der Testvariable, der sich auf die Truescore-Variable zurückführen lässt

Formen der Validitäten (AK)

Bei konvergenter Validität korrelieren die mit verschiedenen Methoden gemessenen Werte eines Konstruktes hoch.

Bei diskriminanter Validität korrelieren die mit verschiedenen Methoden gemessene Werte verschiedener Konstrukte hoch.

Kriteriumsbezogene Validität ist das Ausmaß, mit dem mittels Repräsentationsschluss vom Test auf das Zielmerkmal geschlossen werden kann.

Kriteriumsbezogene Validität ist der Grad der konzeptuellen Gemeinsamkeit zwischen Test und Kriterium

Inhaltliche Validität wird auch logische Validität genannt.

Formen der Validitäten (AK)

Bei der prädiktiven Validität werden Test und Kriterium gleichzeitig erhoben.

Die konkurrente Validität ist häufig höher als die prädiktive Validität.

Inkrementelle Validität wird auch Vergleichsvalidität genannt.

Unter inkrementeller Validität fällt das, was zu einer Verbesserung der Vorhersage des Kriteriums dient.

Berechnung (AK)

Der Validitätskoeffizient ist der Zusammenhang zwischen Test und Konstrukt

Man kann einen Schulleistungstest anhand der Schulnoten nicht validieren, da die Noten immer lehrerabhängig sind.

Inkrementelle Validität ist z.B. der Korrelationsschluss von IQ-Test und Berufserfolg

Die Korrelation der Truescore-Variablen ist stets größer als die Korrelation der Testscore-Variablen

Minderungskorrektur (AK)

Die Minderungskorrektur ist wegen der Unreliabilitäten der Testwerte nötig.

Die Einfache Minderungskorrektur ist dann möglich, wenn beide Variablen fehlerfrei gemessen wurden

Der doppelt minderungskorrigierte Validitätsindex ist die theoretische Validität, wenn sowohl Test als auch Kriterium perfekt reliabel wären.

Kriterien (AK)

Bei echten Kriterien liegt eine hohe Übereinstimmung zwischen Konstrukt und Kriterium und ein hoher Status des Kriteriums vor.

Bei echten Kriterien ist das Ziel die Maximierung der Trefferquote.

Quasi-Kriterien haben einen hohen Status, aber keine theoretische Übereinstimmung.

Target-Kriterien haben weder hohen Status noch hohe Übereinstimmung.

Beispiel für ein Quasi-Kriterium wäre die Validierung von einem neuen Test an einem alten Test.

Kriterien (AK)

Aktuelle Kriterien werden auch Eigentliche Kriterien genannt.

Ultimative Kriterien sind erst mit Sicherheit spät im Leben bestimmbar.

Aktuelle Kriterien sind leicht verfügbar.

Ultimative Kriterien sind meist komplexe Konstrukte

Bei der Kriteriumsdefizienz ist das ultimative Kriterium eigenständig.

Kriterien (AK)

Bei der Kriteriumskontamination ist das aktuelle Kriterium eigenständig.

Bei der Kriteriumsrelevanz gibt es eine wechselseitige Überlappung zwischen aktuellem und ultimativen Kriterium.

Bei der Kriteriumsdefizienz ist das ultimative Kriterium eigenständig.

DP

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