Diagnostikübungen I

Neben den Kennwerten der zentralen Tendenz spielen die Kennwerte der Streuung eine wichtige Rolle bei der Betrachtung von Verteilungen. Diese Werte geben an, wie sehr sich Messwerte ausbreiten oder konzentrieren (Eid & Gollwitzer, 2017). Bei metrischen Variablen haben vor allem die Standardabweichung und die Varianz eine wichtige Bedeutung. Beurteilen Sie deshalb bitte, welche der folgenden Aussagen zu diesen Begriffen falsch ist.

Die Kennwerte der zentralen Tendenz und der Streuungsmasse können auch veranschaulicht werden, indem man sie in Histogrammen abbildet. In den vier unten dargestellten Histogrammen sind jeweils Beobachtungen von 1000 Personen abgebildet. Diese weisen unterschiedliche zentrale Tendenzen und Streuungen auf. Bitte beurteilen Sie nun die folgenden Aussagen nach ihrer Richtigkeit (richtig anklicken).

Die Normalverteilung ist eine wichtige Verteilungsform im Gebiet der Psychologie, da viele Variablen in der Population diese Verteilung aufweisen. Eine Normalverteilung ist, wie bereits erwähnt, symmetrisch und unimodal (eingipflig und glockenförmig). Die Normalverteilung lässt sich durch Standardisierung der Werte auch in eine Standardnormalverteilung transformieren. Beurteilen Sie nun bitte folgende Aussagen auf ihre Richtigkeit. (richtig anklicken).

Wenn die Daten einer Normalverteilung z-standardisiert werden, erhält man eine Standardnormalverteilung. Die z-Werte der Standardnormalverteilung lassen sich zusätzlich interpretieren. Dafür haben wir Ihnen unten einige Standardnormalverteilungen aus dem Buch von Eid, Gollwitzer und Schmitt (2017) abgebildet. Beurteilen Sie bitte, welche der folgenden Aussagen zur Interpretation des z-Werts falsch ist.

In den beiden folgenden Aufgaben wollen wir Ihr Wissen zu verschiedenen Zusammenhangsmassen abfragen, da der Zusammenhang von zwei Variablen in der Psychologie oft eine grosse Rolle spielt. Hierzu ein Beispiel: Ob man ein Studium an einer Universität beginnen möchte, kann für einige Personen eine schwierige Entscheidung sein. Damit eine Entscheidung getroffen werden kann, werden oft Berufsberater:innen konsultiert. Diese Fachpersonen wenden dann verschiedene Tests zur Abklärung von Persönlichkeitseigenschaften, Interessen und Fähigkeiten an. Diese zusätzlichen Informationen können Aufschluss darüber liefern, ob sich eine Person für ein Studium eignet bzw. wie erfolgreich eine Person in einem Studium sein wird. Dies ist daher möglich, da aus der Forschung gewisse Zusammenhänge zwischen diversen Variablen und dem erfolgreichen Studien-Abschluss bekannt sind. Nehmen wir an, dass Gewissenhaftigkeit mit der Abschlussnote im Bachelor zusammenhängt (r = .61). Zusätzlich ist bekannt, dass eine hohe Ausprägung in einem Fragebogen zur Prüfungsangst einen negativen Zusammenhang mit der Abschlussnote im Bachelor hat. Beurteilen Sie nun bitte folgende Aussagen nach ihrer Richtigkeit. (richtige anklicken)

Die übliche Produkt-Moment-Korrelation setzt zwei metrische Variablen voraus. Nun gibt es für andere Skalenniveaus ebenfalls passende Zusammenhangsmasse. Beurteilen Sie die folgenden Aussagen nach ihrer Richtigkeit. (richtige anklicken)

Zuletzt wollen wir noch Ihr Wissen in Bezug auf den Vergleich von Gruppen abfragen. Hierzu wieder ein Beispiel: Peter und Petra studieren dasselbe Fach, jedoch wurden sie zufällig in unterschiedliche Übungsgruppen eingeteilt. In den jeweiligen Übungsgruppen wird dieselbe Probeklausur gelöst. Danach erhält jede Person die eigene Note sowie den Mittelwert und die Standardabweichung der eigenen Gruppe. Aus Spass wettet Petra, dass ihre Übungsgruppe eine bessere Leistung erzielen wird, als die Übungsgruppe von Peter. Beurteilen Sie die folgenden Aussagen nach ihrer Richtigkeit. (richtige ankreuzen)

Petra und Peter studieren ein Jahr später immer noch dasselbe Fach und sind beide immer noch in denselben Übungsgruppen. Zu Semesterbeginn müssen sie zur Repetition nochmals dieselbe Probeklausur aus dem letzten Jahr machen. Weil Peter das Jahr zuvor seine Wette verloren hat, wettet er nun, dass seine Gruppe nun eine bessere Leistung erzielt hat als in der Probeklausur im Jahr davor. Beurteilen Sie die folgenden Aussagen nach ihrer Richtigkeit. (richtige anklicken)

Peter hat um seine Wette zu gewinnen, einen t-Test für abhängige Stichproben gemacht. In seiner Gruppe sind 124 Studierende. Weil er sich aber nach dem Schreiben der Probeklausur nicht sicher war, ob nun die Leistung seiner Gruppe besser oder eben auch schlechter war als im Vorjahr, hat er sich entschlossen, eine ungerichtete Hypothese zu formulieren. Nach der Berechnung hat Peter festgestellt, dass sich die Leistung seiner Gruppe in derselben Probeklausur dieses Jahr, signifikant von der Leistung seiner Gruppe im letzten Jahr unterscheidet. Beurteilen Sie die folgenden Aussagen nach ihrer Richtigkeit. (richtige anklicken)

In der folgenden Aufgabe möchten wir uns die verschiedenen Kennwerte der zentralen Tendenz einer Häufigkeitsverteilung anschauen. Diese Masse versuchen auszudrücken, welcher Wert der typischste oder repräsentativste einer Gesamtverteilung ist (Eid & Gollwitzer, 2017). Dabei sind Ihnen schon die Begriffe Mittelwert, Median und Modus begegnet. Beurteilen Sie nun bitte folgende Aussagen nach ihrer Richtigkeit. (richtige anklicken) 

Beurteilen Sie bitte die unten aufgeführten Fragestellungen hinsichtlich ihrer Eindeutigkeit und Beantwortbarkeit. Welche der globalen Fragestellungen ist nach den Kriterien von Ziegler und Bühner (2012), die in der Vorlesung besprochen wurden, am besten formuliert? (A-Frage)

Versuchen Sie nun die einzelnen Aussagen der Kindergartenpädagogin einer Variablen zuzuordnen. Zu welcher Variable könnte folgende Aussage am ehesten zugeordnet werden? «Gertrude könne sich sprachlich weniger gut ausdrücken.» (A-Frage)

Zu welcher Variable könnte folgende Aussage am ehesten zugeordnet werden? «Gertrude zeige beim Zeichnen kaum Fortschritte.» (A-Frage)

Zu welchen zwei Variablen könnte folgende Aussage am ehesten zugeordnet werden? «Gertrude wirke auch „emotional unreif“.»  (richtig(e) anklicken)

Grundsätzlich ist es so, dass man zur Überprüfung der globalen Fragestellung alle Bereiche der Verhaltensgleichung beachten sollte, weshalb überprüft werden müsste, ob noch andere Entwicklungsbereiche zu thematisieren seien. Im oben genannten Beispiel gingen wir davon aus, dass bei Gertrude Entwicklungsverzögerungen vorhanden sein könnten. Nehmen wir nun aber an, dass die Mutter von Gertrude mit ihren Beobachtungen recht behält und bei Gertrude keine Entwicklungsverzögerung vorliegt. Wer könnte in diesem Fall im Fokus der Frage stehen und welche Variable nach Westhoff und Kluck (2008) würde hiermit überprüft werden? (A-Frage)

Versuchen Sie nun bitte die Aussagen der Kindergartenpädagogin in überprüfbare Hypothesen zu übersetzen. Beurteilen Sie bitte, welche der folgenden Hypothesen aus den Aussagen der Kindergartenpädagogin abgeleitet werden könnten. (richtig(e) anklicken)

Ihr Auftrag besteht nun darin, den Entwicklungsstand von Gertrude festzustellen. Um welche Art von Diagnostik handelt es sich in obigem Beispiel? (A-Frage)

Welche Aspekte sollten Sie sich nach Ziegler und Bühner bei der Formulierung von psychologischen Fragestellungen zusätzlich stellen? (richtig(e) anklicken)

Welche der folgenden Aussagen treffen auf die Reliabilität zu? (richtige anklicken)

Warum müssen in Fragebögen bei der Auswertung einige Items möglicherweise umcodiert/invertiert werden und welche Konsequenzen hat dies? (Falsche Antwort anklicken)

Was kannst du zum Summenwert sagen? (richtige anklicken)

Welche der angegebenen Methoden zählen zur Methode der Testhalbierung im Rahmen der Split-Half-Reliabilität / Testhalbierungs-Reliabilität? (richtige anklicken)

Was ist die Gefahr bei der unkorrigierten Split-Half-Reliabilität anhand der Odd-Even-Methode bei zwei Testteilen mit 10 Items? (Test = PAF) Wie könnte man die Split-HAlf-Reliabiltät noch anders berechnen?

Anngenommen du hast zweimal die Split-Half-Reliabilität berechnet, einmal ohne (Rel_un; 0.789923) und einmal mit Korrektur durch die Spearman-Brown-Formel (Rel_sb; 0.8826335).
Welche der folgenden Aussagen trifft auf deine Ergebnisse zu?

Angenommen du erhälst diesen Output im R als du das Cronbachs Alpha (CA_PAF) berechnet hast.
1. Wo liest du nun den Wert vom Crohnbachs Alpha ab bzw. wie viel beträgt dieser?
2. Was wird damit berechnet?

Was kann zur internen Konsistenz gesagt werden?

Angenommen du erhälst diesen Output im R als du das Cronbachs Alpha (CA_PAF) berechnet hast.
Unter dem Item statistics erhalten Sie verschiedene Werte für die unkorrigierte Trennschärfe (raw.r) sowie auch für eine andere Variable namens «r.drop». Wofür könnte die Variable r.drop in Ihrem Output stehen?
 

Durch die Item Statistics, welches Sie durch die Berechnung von Cronbachs Alpha (CA_PAF) erhalten haben, konnten Sie sich auch die Trennschärfe der einzelnen Items anzeigen lassen. Was steht aber theoretisch hinter der Trennschärfe? Beurteilen Sie bitte die folgenden Aussagen zur Trennschärfe. (richtige anklicken)

Du hast in R nicht nur die Trennschärfe sondern auch die Itemschwierigkeit (ausgedrückt durch den Schwierigkeitsindex P) berechnet und dies in einem neuen Dokument abgespeichert, welches du nun siehst. Was kannst du zur Itemschwierigkeit sagen? (richtige anklicken)

Welche der folgenden Aussagen zur Validität sind richtig? 

Welche PsycholgInnen haben das richtige Verfahren zur Bestimmung der Validität angewendet?

Um den PAF_Gesamtwert oder die Unteraspekte vom PAF in ein nomologisches Netz zu integrieren, benötigen wir Theorien. Man könnte eine Theorie aufstellen, in welcher hohe Prüfungsängstlichkeit durch Minderung der Leistungsfähigkeit zu schlechteren Prüfungsleistungen führt. Infolgedessen sinkt der Selbstwert von Personen. Daher wäre ein negativer Zusammenhang zwischen Prüfungsängstlichkeit und Selbstwert zu erwarten.
Nach einigem herumtüfteln hast du es geschafft in R die Korrelationen zu berechnen, welche du nun vor dir hast.

Welche der folgenden Aussagen ist richtig?

Faktorenanalysen haben das Ziel, Daten auf weniger zugrundeliegende Faktoren zu reduzieren oder die Anzahl zugrundeliegender Faktoren zu bestimmen. Eine verwandte Art der Faktorenanalyse ist die Hauptkomponenten Analyse (Principal Componant Analysis, PCA). In diesem Fall haben wir keine Faktoren, sondern sprechen von Komponenten.

Nun schauen wir uns explorativ an, wie viele Faktoren in unseren Items stecken und ob wir die theoretisch zu erwartende 4-Faktoren Struktur im PAF replizieren können. Schauen dir das R-Ergebnis der Parallelanalyse an. Welche Aussagen im Hinblick auf Kaiserkriterium, Screeplot und Parallelanalyse sind hier richtig?

In unserem Fall sollten den 20 Items die vier Unterfacetten von Prüfungsängstlichkeit „Aufgeregtheit“,„Besorgtheit“, „Interferenz“ und „Mangel an Zuversicht“ zugrunde liegen. Wir sollten also in der Lage sein, vier Faktoren zu identifizieren und die entsprechenden Items einer Subskala sollten die höchsten Faktorladungen auf „ihrem“ korrespondierenden Faktor haben. Du bastest wieder Mal in R und erhälst dieses Resultat.
Von der Parallelanalyse wird also eine Lösung mit 4 Faktoren vorgeschlagen. Es werden uns die Ladungen auf den 4 Faktoren sowie die Korrelationen zwischen den Faktoren ausgegeben. Wie erwartet laden alle invertierten Items der Skala «Mangel an Zuversicht» auf derselben Skala. Welches Item lädt am höchsten auf dieser Skala? (A-Frage)

Aus dem Output wird weiter ersichtlich, wie stark die extrahierten Faktoren miteinander korrelieren. Wie zu erwarten, sind alle 4 Skalen miteinander korreliert, da sie alle denselben übergeordneten Faktor "Prüfungsangst" messen. Wir haben also die theoretisch zu erwartende Struktur empirisch bestätigt.
Welche zwei Subskalen weisen die niedrigste Korrelation auf?
Zur Erinnerung: Die Items der Skala Mangel an Zuversicht laden auf dem ersten Faktor (MR1), die Items der Skala Aufgeregtheit auf dem zweiten Faktor (MR2), die Items der Skala Besorgtheit auf dem dritten Faktor (MR3) und die Items der Skala Interferenz (MR4) auf dem vierten Faktor.

Um sinnvoll einen Gesamtwert für Prüfungsängstlichkeit zu interpretieren, sollten die Subskalen sich auf einen Gesamtwert zurückführen lassen. Eine Faktorenanalyse über die vier Subskalen sollte also nur einen Faktor ergeben. In R erhältst du folgende Dastellung. Beurteile nun die Ergebnisse auf ihre Richtigkeit. (richtige anklicken)
 

Im PAF finden Sie Normen für die Gesamtstichprobe als auch geschlechtsspezifische Normen. Um was für Normen handelt es sich beim Prüfungsangstfragebogen (PAF)? Beurteilen Sie bitte die jeweiligen Aussagen.
(richtige anklicken)

Welche Anforderungen müssen Normen erfüllen, damit Sie diese Normen für praktische Tätigkeiten verwenden können? Beurteilen Sie dazu bitte die folgenden Aussagen. (richtige anklicken)

Angenommen du und dein Kollege haben den PAF gemacht und in der Gesamtskala einen Testwert von 54 und von 33 erhalten.
Den Testwert bezeichnen wir als Rohwert. Der Normwert bezeichnet dann den über die Normtabellen transformierten Rohwert. Damit wir die Werte mit einer Normstichprobe vergleichen können, müssen wir die Werte zuerst in T-Werte transformieren (kann man im Manual ablesen). Die T-Skala hat einen Mittelwert von 50 und eine Standardabweichung von +- 10.
Welchem T-Wert entsprechen die Rohwerte von 54 und 33 für die Gesamtskala Prüfungsängstlichkeit ohne Berücksichtigung des Geschlechts? 

Dein Rohwert vom PAF betrut 54, der T-Wert 61.
Da sich aber jeder Testwert aus einem wahren Wert und einem Fehlerwert zusammensetzt, sollten wir den Messfehler in der Interpretation unserer Ergebnisse berücksichtigen. Aufgrund nie vorhandener perfekter Reliabilität kann immer nur ein Bereich bestimmt werden, in welchem der wahre Wert mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit liegt (Vertrauensintervall). Bevor wir den Wert von 61 also interpretieren, wollen wir zuerst das Vertrauensintervall dieses Werts bestimmen. Unten finden Sie die dazugehörende Formel.

Berechnen Sie das zweiseitige Vertrauensintervall um den T-Wert von 61 (Alpha-Fehler von 5%). Die Standardabweichung (SD) beträgt 10, da es sich um T Werte handelt. Die interne Konsistenz (rtt) beträgt .90 (Aus dem Manual genommen)
Y_v = individueller Wert der Testperson
Z_1-α/2 = 1.96

Was setzt du bei Y_v ein und was ergibt VI_u,o
Tipp: alles nach +/- ergibt 6.19