Set of flashcards Diagnostik (Page 3 of 4)

Flashcards	123
Students	36
Language	Deutsch
Category	Psychology
Level	University
Created / Updated	18.06.2023 / 12.06.2025
Weblink	https://card2brain.ch/box/20230618_diagnostik
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Rasch Modell II

Der x-Wert des Wendepunktes der logistischen Funktion gibt den Itempaameter an.

Der Itemparameter im Rasch Modell entspricht dem Schwellenparameter im ordinalen Rasch Modell

Für das ordinale Rasch-Modell kann auch die Likelihood berechnet werden.

Als Itemgüte-Maß wird im ordinalen Rasch-Modell der Z-Index verwendet.

Das Partial-Credit-Modell ist ein Mehrparameter-Modell.

Ordinales Rasch Modell: Kategorien

Höhere Kategorien liegen immer weiter rechts.

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

Liegt der Personenparameter links vom Schnittpunkt zweier Kategorien, ist es wahrscheinlicher in der höheren zu landen.

Eine zentrale Voraussetzung für das ordinale Rasch-Modell ist es, dass die kategorien geordnet sind.

Die Distanz zwischen Abschnittsgrenzen kennzeichnet die Größe der Kategorie.

Ordinales Rasch Modell: Schwellen

Überschreiten einer Schwelle bedeutet in einer höheren Kategorie zu landen

Direkt auf der Schwelle ist die Wkt., in eine der beiden benachbarten Kategorien zu landen, genau gleich.

Bei sechs Kategorien gibt es sieben Schwellen.

px > px-1 -> Überschreitung mit q>.5

px > px-1 -> Überschreitung mit q<.5

Modelle

Es handelt sich um das Partial-Credit-Modell.

Es handelt sich um das Ratingskalen-Modell.

Es handelt sich um das Äquidistanz-Modell.

Es handelt sich um das Dispersions-Modell.

Es handelt sich um ein Mehrparametermodell

Modelle II

Es handelt sich um das Partial-Credit-Modell.

Es handelt sich um das Ratingskalen-Modell.

Es handelt sich um das Äquidistanz-Modell.

Es handelt sich um das Dispersions-Modell.

Welche Wahrscheinlichkeit ist hier abgebildet?

Schwellenwahrscheinlichkeit

Wkt., Schwelle zu überschreiten

Kategoriewahrscheinlichkeit

Lösungswahrscheinlichkeit

Wkt. Schwelle zu unterschreiten

Schwellen und Kategorien

Es gibt 5 Schwellen.

Es gibt 4 Schwellen.

Es gibt 4 Kategorien.

Es gibt 5 Kategorien.

Welche Werte nimmt tau an?

-1

1

0,5

0

2

Warum handelt es sich nicht um ein Äuidistanzmodell?

Die Schwellendistanzen sind ungleich.

Die Schwellen sind nicht symmetrisch zum Nullpunkt.

Die Schwellen sind nicht geordnet.

Die Schwellen sind geordnet.

Wiederholung Birnbaum Modell

Es handelt sich um eine probabilistische Testtheorie

Es handelt sich um eine IRT

Es handelt sich um eine deterministische Testtheorie.

Es handet sich um Mehrparametermodelle

Welche Parameter entsprechen sich in IRT und KTT?

Teta entspricht dem Truescore

Gamma entspricht der Zufallskorrektur

Sigma entspricht dem Schwierigkeitsgrad

Beta entspricht der Trennschärfe

Xi entspricht der Fähigkeit

Ordinales Rasch Modell I

Die Übergangswkt. von einer Kategorie zur nächsten steigt mit der Eigenschaft an.

Wendepunkte der Kategoriefunktion markieren die Schnittpunkte der Schwellenfunktion.

qx ist die Schwellenwkt.

px ist die Wkt. in der höheren Kategorie zu landen

px ist die Wkt. die Schwelle zu überschreiten

Ordinales Rasch Modell II: Partial Credit Modell

Sigma ist kummulierter Schwellenparameter

Sigma ist Summe der Schwierigkeit der überschrittenen Schwellen

Wenn Tau: -1; 0,5; 1; 2 dann ist Sigma: 0; -1; -0,5; 0,5; 2,5

Wenn Tau: -1; 0,5; 1; 2 dann ist Sigma: -1; -0,5; 0,5; 2,5

Wenn Tau: -1; 0,5; 1; 2 dann ist Sigma: 0; -1; 0,5; 1; 2

Ordinale Rasch Modelle: Itemgüte

wird durch den Q-Index beschrieben

entspricht der Trennschärfe in der KTT

umso geringer der Q-Index desto passender das Item

Gibt die Übereinstimmung der Daten mit den geschättzten Fähigkeitsparametern wieder

Was ist die Lösung für Schwellenüberkreuzungen?

Zusammenfassen

Rauswerfen

Partial Credit Modell

erfüllt das Einfachheitskriterium

macht hinsichtlich der Schwellenparameter keinerlei Restriktionen

Mehrparametermodell

Übereinstimmng von beobachteten und vorhergesagten Werten ist am größten.

nimmt geiche Schwellenabstände über alle Items hinweg an

Ratingskalenmodell

ökonomischer als das Partial Credit Modell

Nimmt an, dass die Schwellendistanzen innerhalb des Items konstant sind.

Nimmt an, dass die Schwellenabstände tau zwischen jeweils zwei Schwellen über alle Items hinweg gleich sind

Nimmt an, dass die Schwellenabstände innerhalb eines Items unterschiedlich groß sind.

Sowohl der Abstandsparameter tau pro Kategorie als auch der Trennschärfeparameter Delta pro Item werden berücksichtigt.

Äquidistanzmodell

Sowohl der Abstandsparameter tau pro Kategorie als auch der Trennschärfeparameter Delta pro Item werden berücksichtigt.

Bei diesem Modell wird angenommen, dass die Schwellenabstände innerhalb des Items konstant sind

Ökonomischer als das Partial Credit Modell

Parallele Linien im Diagramm

Dispersionsmodell

Tau Parameter: mittlere Distanz zwischen zwei Schwellen

Delta Parameter : gibt an um welche Länge die itemspezifische Schwellenabstände von der mittleren Schwellendistanz aller Items abweichen.

Kombination aus Ratingskalen- u. Äquidistanzmodell

Kombination aus Partial Credit- u. Äquidistanzmodell

Dichotomes Rasch Modell

Vergleich IRT u. KTT: Itemkennwerte

In der KTT ist die Schwierigkeit nicht Teil des Modells.

In der KTT wird der Schwierigkeitsindex genutzt.

In der IRT gibt es keine Modellierung eines Parameters für Diskrimination eines Items analog zum Kennwert der Trennschärfe in der KTT.

In der KTT kann der Schwierigkeitsparameter zur Fähigkeitsschätzung genutzt werden.

Vergleich IRT u. KTT: Gütekriterien

Auf Itemebene gibt es in der IRT den Q-Index als Maß für die Übereinstimmung der Daten mit den geschätzten Fähigkeitsparametern.

Objektivität hinsichtlich Durchführung, Auswertung und Interpretation gibt es sowohl bei der KTT als auch bei der IRT.

Die Schätzung des Reliabilitätsindex ist der wesentliche Vorteil der IRT gegenüber der KTT.

In der IRT sind die Itemparameter stichprobenabhängig.

Beim Rasch Modell liegt zusätzlich noch Unabhängigkeit von der Itemauswahl vor.

Vergleich IRT u. KTT

In der IRT ist Skalendignität prüfbar.

Die IRT besitzt einen einheitlichen Realibilitätsparameter.

Stichprobenunabhängigkeit und Itemunabhängigkeit sind Vorteile der KTT gegenüber der IRT.

In der KTT ist keine Modellierung von Gruppen oder von Itemparametern möglich.

In der KTT sind Modelltests auch realisierbar und zwar mit Strukturgleichungsmodellen.

Unterscheidung von Verhaltensbeobachtungen

Bei Verhaltensbeobachtung als begleitendem Verfahren geht es v. a. um zielgerichtete und methodisch kontrollierte Wahrnehmung von Phänomenen.

Verhaltensbeobachtung als selbstständiges Verfahren ist normalerweise Bestandteil jedes psychologischen Handelns.

Selbstbeobachtung wird mit dem Begriff "Introspektion" in Verbindung gebracht, Fremdbeobachtung mit "Interpretation".

Fremdbeobachtung erfasst konkretes Verhalten anderer sowie Fähigkeiten, Gedanken und Gefühle.

Bei der Selbstbeobachtung lassen sich eigene Gedanken und Gefühle nur via Interpretation erschließen.

Unterscheidung von Verhaltensbeobachtungen II

Bei der unsystematischen Beobachtung erfolgt die Kodierung eher deskriptiv und qualitativ.

Der Idealtyp für Beobachtung in künstlichen Situationen ist das psychologische Experiment.

Wenn ein Ethnologe Teil eines indogenen Stammes wird, wird das "teilnehmende Beobachtung genannt.

Fragen für eine Beobachtung von Verhaltensverlauf sind z. B. „Wie intelligent ist eine Person?“

Wenn Belohnungen in Mutter-Kind-Interaktionen registriert werden, wird das "time sampling" genannt.

Beobachtungseinheiten

Sprachliche Differenzierung führt zu reliableren Verhaltensbeobachtungen.

Es werden natürliche und künstliche Einheiten unterschieden.

Beim deduktiv-theoretischen Zugang gibt eine Theorie vor, was beobachtet werden soll, sodass die zu sammelnden Informationen von Anfang an eingegrenzt sind.

Beim induktiv-empirischen Zugang sammelt man zuerst möglichst viel Information, dann bezieht man sich auf eine Theorie und sortiert aus.

Ziel sollte eine Trennung von Beobachtung und Introspektion sein.

Beobachtungseinheiten II

Mit diskunkten Einheiten ist gemeint, dass sich die Beobachtungseinheiten nicht inhaltlich überlappen sollten.

Abstrakte Eigenschaften sind mit schmalen Kategorien erfassbar.

Bei disjunkten Einheiten erhöht die geringe Redundanz die Ökonomie.

Bei einer systematischen Beobachtung sind die Beobachtungsgegenstände sowie die Art der Beobachtung und Fixierung festgelegt.

Ein Beispiel für eine Beobachtung in künstlicher Situation wäre die Mutter-Kind-Interaktion.

Einteilung der Verhaltensbeobachtung

„time sampling“ bezeichnet die Erfassung von Zeitstichproben.

Beim time sampling wird in festgelegten Zeitabschnitten alles Verhalten registriert.

Ein Beispiel für eventsampling ist, jede volle Stunde eine Minute eine Filmaufnahme zu machen.

Ein Beispiel für teilnehmende Beobachtung ist die Beobachtung durch ein Einwegfenster.

"event sampling" bezeichnet die Erfassung von Ergebnisstichproben.

Verzerrungstendenzen

Hofeffekt: Dominanz einer Eigenschaft, die die Eindrucksbildung bestimmt.

Kontrastfehler: Beobachter tendiert dazu, in der Zielperson die Eigenschaften zu erkennen, die er sich selbst abspricht.

Ähnlichkeitsfehler: Beobachter tendiert dazu, in der Zielperson die Eigenschaften zu erkennen, di er sich selbst zuspricht.

Überstrahlungseffekt: Der Beobachter lässt sich in seinen Schlussfolgerungen von seinen Hypothesen leiten.

Zu Lösung des grundlegenden Problems von Verhaltensbeobachtungen sollte man mehrere Beobachter verwendet, bessere Definitionen erstellen sowie besseres Training anbieten und die Beobachtung durch andere Verfahren ergänzen.

Verzerrungstendenzen II

Der generosty error als Unterform des Milde-Effekts beschreibt die Tendenz, generell günstige Urteile abzugeben.

Die zentrale Tendez beschreibt den Umstand, dass der Beurteiler extreme Urteile meidet und neutrale bevorzugt.

In der KTT tritt die zentrale Tendenz in Form der Tendenz zur Mitte als systematischer Fehler auf.

Der leniency-error als Unterform des Strenge-Effekts beschreibt den Zustand, dass der Beurteiler seinen Milde-Effekt bemerkt und ihn mit Strenge überkompensiert.

Auswertung von Verhaltensbeobachtungen

Meist ist eine Zusammenfassung hilfreicher als eine Widergabe von Beobachtungen.

Wenn der Diagnostiker den Beobachtungsdaten inhaltliche Kategorien zuprdnet wird dies als schematische Zusammenfassung bezeichnet.

Wenn man die beobachteten Verhaltensweisen wie z.B. "Das Kind neigt zu Wutausbrüchen" in Ratingssystemen zusammenfässt, bezeichnet man das als verbal-numerische Kodierung.

Nur bei der freien Zusammenfassung besteht die Gefahr, dass diese die Beobachtung interpretiert.

VT/ NT von Verhaltensbeobachtungen

Individuelle und Institutionelle DIagnostik sind Vorteile der VB.

Durch institutionelle Diagnostik ist eine größere Nähe zur individuellen Lebensgeschichte möglich.

Werden Verhaltensbeobachtungen nicht standardisiert, so ist die Vergleichbarkeit erschwert.

Institutionelle Diagnostik meint, dass neue Verhaltensweisen in die Untersuchung einbezogen werden können.

Gütekriterien

Objektivität ist hier Beobachter-Übereinstimmung.

Die Reliabilität von Verhaltensbeobachtungen hat üblicherweise einen Wert von r=.30

Kriterien für die Validität sind oft Zustimmung des Beurteilten, Zustimmung von Bekannten des Beurteilten und Verhalten des Beurteilten in einem standardisierten Test.

Die Objektivität lässt sich verbessern durch eine Schulung der Wahrnehmungsschärfe sowie durch die Hervorhebung von Teilaspekten und Übung der sprachlichen Darstellung.

Die Reliabilität lässt sich verbessern durch eine erhöhte Anzahl an Beobachtungseinheiten.

Was gehört zur erweiterten funkt. Verhaltensanalyse nach Kanfer?

Qualität & Intensität

Möglichkeiten & Kontext

Rückwirkungen & Folgen

Wahrnehmung & Tiefendynamik

Familiäre Beziehungen

Funktionen der Klassifikation

Auswahl und Entwicklung der Interventionsstrategie

Kommunikation zwischen Fachleuten

Didaktik

Verbesserung der Ätiologie und pathologischen Forschung

Prognose

Kostenübernahme durch Krankenkassen erfolgt bei…

Wirtschaftlichkeit der Behandlung.

Hinreichend günstiger Prognose für den Behandlungsverlauf.

Diagnosestellung nach den Kriterien von DSM-V.

Nachweis der Zweckmäßigkeit der Behandlung.

Behandlungsnotwendigkeit.

Ebenen des ICD-10

Zusatzfrage, weil der Platz nicht reicht :) Was zeigt die 6. Ebene an?

1. Ebene (Buchstabe): kennzeichnet Gruppe zu der Störung gehört

2. Ebene (1. Ziffer): kennzeichnet Art der Störung

3. Ebene (2. Ziffer): kennzeichnet spezifische Störung

4. Ebene (3. Ziffer): zeigt Subkategorie durch Schweregrad an

5. Ebene (4. Ziffer): zeigt Zusatzspezifikation wie Verlauf, Zustand oder Begleitsymptome an

DSM-VI

Achse II umfasst detaillierte Kriterien zur Klassifikation von Persönlichkeitsstörungen und geistiger Behinderung.

Unterschiede von DSM-IV und ICD-10 bestehen in der Beschreibung der notwendigen Verhaltens-und Erlebnismerkmale einer Störung.

Unterschiede von DSM-IV und ICD-10 bestehen bei der Zusammenfassung von Störungen in verschiedene Unterklassen.

DSM-IV besteht aus vier Achsen.

Es basiert nicht auf einer empirischen Grundlage.

Klassifikationsfehler

Sensitivität ist die Wahrscheinlichkeit, mit der ein vorliegender positiver Zustand als solcher erkannt wird.

Der positive Prädiktionswert ist die Wahrscheinlichkeit, mit der ein vorliegender positiver Zustand als solcher erkannt wird.

Spezifität ist die Wahrscheinlichkeit, mit der eine negative Diagnose zutreffend ist.

Der negative Prädiktionswert ist die Wahrscheinlichkeit, mit der eine negative Diagnose zutreffend ist.

Positiv vs. negativ bezieht sich auf das Vorliegen bzw. die Abwesenheit eines Kriteriumszustandes.

Bei einem Test wird der Selektionswert erhöht.

Die Sensitivität steigt.

Die Spezifität steigt.

Die Sensitivität sinkt.

Die Spezifität sinkt.

Die Spezifität bleibt unverändert.

Interview I

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 Objektivität

Diagnostik

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