Lernkartei DP (Seite 2 von 5)

Karten	162
Sprache	Deutsch
Kategorie	Biologie
Stufe	Universität
Erstellt / Aktualisiert	05.08.2019 / 04.08.2023
Weblink	https://card2brain.ch/box/20190805_dp
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Intelligenztests.. (Tut)

Haben die höchste Validität mit Berufserfolg

Können mit zBschriftlichen Arbeitsproben zu Hybridverfahren kombiniert werden

Finden eigentlich nur im Schulbzw. Berufskontext Verwendung

Sind unabhängig von Aufmerksamkeits-und Konzentrationstests

Welche Aussage ist richtig?

Standardisierte Interviews werden sowohl für Reihenuntersuchungen genutzt als auch für Einzelfalldiagnostik

Nonverbale Signale sind ein Indikator von Emotionen und sollten daher immer analysiert und interpretiert werden

Je standardisierter das Interview, desto höher die Reliabilität, aber dadurch geringere Validität (Rel.-Val.-Dilemma)

.Die Durchführungsobjektivität ist die einzige (quasi) nicht bestimmbare Objektivitä

Welche Aussage ist richtig (Tut)

In beiden SKID‘skommen normalerweise Fragebögen zum Einsatz

DSM-Achse III kommt als einzige Achse im SKID nicht vor

Die Übertragbarkeit einer SKID-Diagnose(DSM) in ICD-Diagnosen ist ohne Probleme realisierbar

Für Achse V (Globaler Leistungsfähigkeitsindex) gibt es ein eigenes SKID, das aber sogutwie nie zum Einsatz kommt.

„Erzählen Sie mir über Ihr Arbeitsumfeld. Darauf wollten Sie doch eigentlich gerade hinaus, oder?“ (Tut)

Geschlossene Frage

offene Frage

direkte Frage

indirekte Frage

Suggestivfrage

Welche Aussage ist richtig (Tut)

Sensitivität bedeutet wie gut der Test das Merkmal erkennt

Positiver Prädiktionswert bedeutet den Anteil der „Kranken“ an allen Personen.

Spezifität berechnet sich folgendermaßen: (TN/(TN+FP))

Die FN sind die einzigen, die in keiner Formel vorkommen

Welche Aussage ist richtig (Tut)

In der Taylor-Russel-Tafel kann man Spezifität und Sensitivität nicht erkennen.

Cut-Off und Grundrate kann man festlegen

Die TRT wird genutzt um ROC‘s zu erstellen

ROC‘s kann man nur anhand der Verteilung der beiden Merkmalsgruppen modellieren

Welche Aussage ist richitg (Tut)

Eindimensionalität spielt bei Verhaltensbeobachtung keine Rolle

Disjunkte Beobachtungseinheiten sind ein Güteindiz

Objektivität von Verhaltensbeobachtungen lässt nicht berechnen

Verhaltensbeobachtungen zeigen keine hohen Validitätskoeffizientenweil die Messung sehr spezifisch misst (Rel.-Val.-Dilemma)

In der Forschung wird meistens die halb-strukturierte Verhaltensbeobachtung verwendet, um bessere Vorhersagen zu leisten.

Welche Aussage zu KTT und IRT sind richtig?

Die KTT ist auf den Testscore bezogen ein deterministisches Modell

Bei IRT Messungen gibt es keinen Messfehler

Die KTT misst objektiv

Manche IRT Items sind von manchen Personen mit 100% Wahrscheinlichkeit lösbar

Was kann man alles an einer ICC ablesen (probabilistisches Modell) (Tut)

Personenparameter

Itemschwierigkeit

Itemtrennschärfe

Die Antwort einer Person

Die enthaltene Information

Zwei Stichproben mit unterschiedlicher Merkmalsausprägung
nutzt man zur Ermittlung der…? (Tut)

Modellpassung

Spezifische Objektivität

Itemhomogenität

Likelihoodfunktion

Welche Effekte beeinflussen das Antwortverhalten? (tut)

Self-Detection

Akquieszenz

Halo-Effekt

Impression Management

Im Vergleich zu Leistungstests... (tut)

Sind Persönlichkeitstests oft homogener

Sind Persönlichkeitstests oft intern konsistenter

Sind Persönlichkeitstests oft Retest-reliabler

Behandeln Persönlichkeitstest instabilere Merkmale

Weisen Persönlichkeitstests höherer Kriteriumsvaliditäten auf

Welche/r der folgenden Tests stützt sich auf die Big Five? (Tut)

16-PF-R

NEO-PI-R

NEO-FFI

FPI (Freiburger Persönlichkeitsinventar)

MMTI (Minnesota MultiphasicPersonality Inventory)

Welche Aussagen zur Validität stimmen?

Ist nicht die Unabhängigkeit vom Diagnostiker

Ist die technische Messgenauigkeit

Gibt an, inwiefern Test tatsächlich Konstrukt misst

Anteil der Varianz der Testvariable, der sich auf True-Score Variable zurückführen lässt

Konvergente Validität: Die mit verschiedenen Methoden gemessenen Werte eines Konstrukts korrelieren hoch

Welche Aussagen zur Validität stimmen? (AK)

) Man kann einen Schulleistungstest anhand der Schulnoten nicht validieren, weil die Noten immer Lehrerabhängig sind, man muss daher ein anderes Kriterium wählen

Diskriminante Validität: Die mit der gleichen Methode gemessenen Werte verschiedener Konstrukte korrelieren niedrig

Kriteriumsvalidität = Ausmaß, mit dem mittels Repräsentationsschluss vom Test auf das Zielmerkmal geschlossen werden kann

Inhaltliche Validität ist auch die logische Validität

Welche Aussagen über Validität stimmen? (AK)

Validitätskoeffizient ist der Zusammenhang von Test und Konstrukt

Inhaltliche Validität ist auch die triviale Validität

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

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

Kriteriumsbezogene und inhaltliche Validität über Korrelationsschluss

Welche Aussagen zur Validität stimmen (AK)

Validitätsnachweis auch über Korrelation von zwei neuen

Inhaltliche Validität ist auch die logische Validität

Anteil der Varianz der Testvariable, der sich auf True-Score Variable zurückführen lässt

Kriteriumsvalidität (AK)

Die Korrelation der True-Score Variablen ist stets kleiner als die Korrelation der Testscore-Variablen

Bei der Validitätsberechnung nimmt man die Korrelation der Truescorevariablen

Die Minderungskorrektur ist wegen den Unreliabilitäten nötig

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)

Echte Kriterien: hoher Status + theoretische Übereinstimmung

Echte Kriterien Ziel: Maximierung der Trefferquote

Aktuelle Kriterien=eigentliche Kriterien

Quasi-Kriterien: Hoher Status aber keine theoretische Übereinstimmung

Ultimate Kriterien sind erst mit Sicherheit spät im Leben bestimmbar

Kriterien (AK)

Target-Kriterium: keine theoretische Übereinstimmung + kein hoher Status

Aktuelle Kriterien sind leicht verfügbar

Ultimate Kriterien sind meist sehr komplexe Konstrukte

Beispiel Quasi-Kriterium: Validierung von neuem Test an altem Test

Beispiel Echtes Kriterium: Validierung der Schulnoten an IQ-Test

Kriterien (AK)

Prädiktive Validität: Henne-Ei-Problem

Kriteriumsrelevanz=Relevanter Aspekt des Kriteriums, bei der Schulleistung wären das die Noten

Inkrementelle Validität = Vergleichsvalidität

Bei der prädiktiven Validität werden Test und Kriterium gleichzeitig erhoben

Kriteriumsdefizienz = Eigenständige Varianz des ultimativen Kriteriums

Kriterien (AK)

Ultimate Kriterien erfassen die aktuellen Kriterien unzuverlässig

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

Konkurrente Validität = Übereinstimmungsvalidität

) Die prädiktive Validität ist häufig höher als die konkurrente Validität

Aktuelle Kriterien können keinen Aufschluss über ultimate Kriterien geben

Kriterien (AK)

Kriteriumskontamination= Eigenständigkeit des aktuellen Kriteriums

Bei der prädiktiven Validität werden Test und Kriterium gleichzeitig erhoben

Konkurrente Validität = Übereinstimmungsvalidität

IRT

Die Schwierigkeit eines Items ist abhängig von der Stichprobe

Schwierigkeit in der KTT ist abhängig von der Stichprobe

Adaptives Testen bedeutet, dass der Schwierigkeitsunterschied zweier Items unabhängig von der Stichprobe ist

Wenn Itemparameter und Personenparameter gleich sind, beträgt die Lösungswahrscheinlichkeit exakt 50%

Um den Personenparameter zu schätzen muss man den Itemparameter kennen (Nein, beide werden geschätzt durch Likelihood)

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.

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