M6a Psychologie

Liegt vor, wenn Einzeltests, gemessen zur mittleren Profilhöhe, hohe oder niedrige Ausprägungen haben - z.B. bei einem IQ Test einige Subtests extrem gut, andere extrem schlecht ausfallen
 

-> genaue und kritische Bewertung der Gesamtwerte

-> Ursachenforschung

-> im Befund auf jeden Fall vermerken 

= ein Test der feststellen soll, ob eine beobachtete Veränderung (vor allem in der klinischen Psychologie) tatsächlich stattgefunden hat, oder nur durch Messfehler erklärbar ist.

- stellt einen z-Wert dar

- benötigt werden: Retest Reliabilität, Standardabweichung der Normstichprobe, Messwerte der Person in Prä- und Postmessung

=> entspricht der Wert des RCI dem kritischen z-Wert (z1-a/2) oder liegt darüber, ist die Veränderung nicht auf Messungenauigkeit zurück zu führen

1. Testen, ob Unterschiede in Messwerten auf Messfehler zurückzuführen sind (=messfehlerkristische Absicherung)

2. Testen, ob eine beobachtete Differenz unter Berücksichtigung der Korrelation (Validität) beider Skalenwerte selten vorkommt (valenzkritische Absicherung) (durch Bildung kritischer Differenz und Vergleich mit beobachterer Differenz)

- bei hoher Korrelation ist eine Differenz eher unwahrscheinlich, da beide dasselbe messen

eine bivariate Normalverteilung der Messfehler und der wahren Werte, die jedoch unkorreliert sein müssen

mithilfe des beobachteten Wertes, der Reliabilität und dem Mittelwert der Rohwerte bzw. Normwerte

- bei Reliabilität = 1 entspricht der beobachtete Wert dem wahren Wert

- ist der Wert nicht perfekt messgenau, variiert er um den wahren Wert

- Wahrscheinlichkeit am höchsten, dass der wahre Wert sich um den Mittelwert der Population bewegt 

1. der beobachtete Wert stellt eine gute Schätzung des wahren Wertes dar

2. Der Messfehler fällt für jede Person gleich groß aus (unabhängig von Fähigkeits- oder Eigenschaftsausprägungen)

- Korrektur zur Mitte im Rahmen der Regressionshypothese

- bei extremen Werten ist bei Messwiederholung mit weniger extremen Werten zu rechnen

- je unreliabler der Messwert, desto stärker fällt die Korrektur zur Mitte aus

1. Art des Vertrauensintervalls (nach Regressionshypothese schmaler als nach Äquivalenzhypothese)

2. Wahl der Sicherheitswahrscheinlichkeit (ein- oder zweiseitige Fragestellung - bei einseitiger Testung kleineres Vertrauensintervall)

3. Wahl des geeigneten Reliabilitätskoeffizienten (bei Prognose Retest-Korrelation oder ggf. interne Konsistenz. Bei Statustest interne Konsistenz oder Split-Half oder Paralleltestkorrelation) 

Sicherheitswahrscheinlichkeit bezieht sich darauf, wie verlässlich das geschätzte Vertrauensintervall den wahren Wert überdeckt. 

Je nach zu erwartender Konsequenz ist es sinnvoller:

a. den Alphafehler zu minimieren und somit eine hohe Sicherheitswahrscheinlichkeit anzustregen

oder

b. den Betafehler zu minimieren und eine geringere Sicherheitswahrscheinlichkeit wählen 

(Alphafehler = falsch positive ; Betafehler = falsch negativ)

1. Absicherung des individuellen Testergebnisses mithilfe des Standardmessfehlers auf Basis der Äquivalenzhypothese (die davon ausgeht, dass der beobachtete Wert eine gute Annährung an den wahren Wert darstellt).

2. Absicherung des individuellen Testergebnisses mithilfe des Standardschätzfehlers auf Basis der Regressionshypothese (die davon ausgeht, dass der wahre Wert erst aus dem beobachteten Wert geschätzt werden muss)

- Regelfall: Alle beurteilten Personen / Objekte wurden durch alle Rater beurteilt => zweifaktorielle Varianzanalys

- wird jede Person nur von einem Teil der Rater beurteilt => einfaktorielle Varianzanalyse möglich

= wenn vom Verhalten der Testperson innerhalb der Testsituation erfolgreich auf ein Kriterium (Verhalten außerhalb der Testsituation) geschlossen werden kann

Abhängig von zeitlicher Verfügbarkeit unterscheidet man:

1. Übereinstimmungsvalidität (konkurrente Validität) wenn Kriterium in Gegenwart vorliegt

2. Vorhersagevalidität (prognostische Validität) wenn es erst in Zukunft gemessen werden kann

- Faktorenanalytische Methoden i.e.S. gehen davon aus, dass sich die Ausprägungen einer Person auf einer beobachteten Variable (z.B. einem Item) aus einer gewichteten Kombination von Ausprägungen auf latenten Variablen plus Fehlerterm zusammen setzt.

- in Komponentenmodell entfällt Fehlerterm.

Qualitativ = Person lässt sich bezüglich der Ausprägung zumindest in Kategorien einteilen
Messungen auf Nominalskalenniveau

Quantitativ = Kategorien lassen sich graduell abstufen
Messungen auf Ordinal-, Intervall- oder Verhältnisskalenniveau

Unter Reliabilität wird die Genauigkeit einer Messung verstanden.

Ein Testverfahren ist perfekt reliabel, wenn die damit erhaltenen Testwerte frei von zufälligen Messfehlern sind. 

Die Retest-Reliablilität ist hoch, wenn zwei Messungen mit diesem Test zu unterschiedlichen Messzeitpunkten hoch miteinander korrelieren. 

Je instabiler das getestete Merkmal ist, desto kürzer sollten die Abstände sein.

Je stabilder das Merkmal ist und je größer das Risiko von Erinnerungs- und kurzzeitigen Übungseffekten erscheint, desto längere Intervalle bieten sich an. 

Die Paralleltest-Reliabilität ist hoch, wenn zwei prarallele Testformen dieses Verfahrens (die gleiche wahren Werte und gleiche Fehlervarianzen aufweisen) hoch miteinander korrelieren.