Lernkartei Diagnostik Altklausuren (PP) (Seite 2 von 3)

Karten	105
Sprache	Deutsch
Kategorie	Psychologie
Stufe	Universität
Erstellt / Aktualisiert	01.08.2025 / 08.08.2025
Weblink	https://card2brain.ch/cards/20250801_diagnostik_altklausuren_pp?max=40&offset=40
Einbinden	<iframe src="https://card2brain.ch/box/20250801_diagnostik_altklausuren_pp/embed" width="780" height="150" scrolling="no" frameborder="0"></iframe>

Schultests

Es können 50-65% der Schulleistung durch Intelligenz vorhergesagt werden.

Schulleistungen sind monokausal bedingt.

Einschulungstests haben höhere prädiktive Validität für Schulerfolg als Intelligenztests.

Intelligenz und Schulleistung sind für Diagnostik von Lernbehinderung hinreichend, aber nicht notwendig.

Für die Diagnostik von Hochbegabung wird der IST_HB verwendet.

Schultests

Underachievement wird durch Diskrepanz von Intelligenz und Schulleistung diagnostiziert

Es können 25-50% der Schulleistung durch Intelligenz vorhergesagt werden.

Berufseignungsdiagnostik

Intelligenz ist ein valider Prädiktor für Berufsleistung, besonders bei komplexen und anspruchsvollen beruflichen Aufgaben.

Assessment-Center und Interessenstests haben eine vergleichsweise höhere Validität als Intelligenztests, Arbeitsproben und strukturierte Interviews

Bewerbungsunterlagen zählen zu den am häufigsten, strukturierte Interviews zu den am seltensten eingesetzten Berufseignungsverfahren

Bereichsspezifisches Fachwissen hat die gleichen Zusammenhänge zu Berufsleistung wie allgemeine Intelligenz.

Bei eng umgrenzten Berufsanforderungen leisten spezifische Tests bessere Erfolgsvorhersagen, bei breiten die allgemeinen Tests.

Leistungstests im klinischen Bereich

Für Intelligenzminderung gilt ein Kriterium von IQ<70 seit der Kindheit

Für die Diagnostik von Demenz wird häufig ein Maß für prämorbide Intelligenz benötigt.

Zur Demenzdiagnostik werden Subtestunterschiede beim Wechsler-Tests, der Abbau-Index nach Wechsler und ein Vergleich der kristallinen und der fluiden Intelligenz verwendet.

Wenn man Fluide Intelligenz messen möchte, nimmt man...

CFT

Raven-Matrizentest

HAWI-VA

BDI

MWT-A

Was sind keine Konzentration-/Aufmerksamkeitstests?

D2

APS

INKA

FAIR

TPK

Zu Persönlichkeitstests zählen

LMI

PAI30

BDI

SCL-90

MWT

Zu Persönlichkeitstests zählen

MMPI

STAI

DIT

KFT

GES

Leistungs- vs. Persönlichkeitstests

Bei Persönlichkeitstests wird instruiert, dass der Proband ehrlich sein soll.

Bei Leistungstests sind die Aufgaben eindeutig

Bei Persönlichkeitstests sind die Antwortmöglichkeiten richtig oder falsch im logischen Sinn.

Bei Leistungstests kennt der Proband die Einstellung des Untersuchungsleiters bzw. er weiß, was von ihm erwartet wird.

Fragebögen

Sind ökonomischer als Verhaltensbeobachtungen über einen langen Zeitraum hinweg.

Haben eine geringere Objektivität in Durchführung, Auswertung und Interpretation als Verhaltensbeobachtungen.

Sind der einzige Zugang, um Qualia zu erfassen.

Persönlichkeitstests

Der Neo-FFI hat eine höhere Reliabilität und Validität als die meisten anderen Persönlichkeitstests.

STAXI steht für „State Trait Aggression Expression“.

Das Freiburger Persönlichkeitsinventar besitzt 12 Skalen.

Der 16 PF-R misst 16 verschiedene Persönlichkeitsfaktoren.

BDI steht für „Beck Depression Inventory“.

Persönlichkeitstests

Beim LRI sind positiver und negativer Affekt Persönlichkeitsdimensionen.

Der NEO-FFI beruht auf der Faktorenanalyse.

EXPLORIX ist ein Berufswahltest.

Persönlichkeitstests

Die Reliabilität bei Persönlichkeitstests ist geringer als bei Leistungstests. .60-.80

Intelligenz ist bei Persönlichkeitstests nicht wichtig.

Die Merkmalskonstanz von Persönlichkeitsvariablen ist oft niedriger als bei Leistungsvariablen.

Persönlichkeitstests

Die Konstruktvalidität lässt sich ideal durch Selbst-und Fremdeinschätzung berechnen.

Antwortstile sind die Tendenz, Items stets wahrheitsgemäß zu beantworten.

Bei Persönlichkeitstests will man typische Verhaltensweisen, bei Leistungstests die maximale Leistung erfassen.

Verfälschung

Die Marlowe-Crown-Skala ist eine Kontrollskala zur sozialen Erwünschtheit.

Forced-Choice ist ein gutes Mittel um das Ausmaß von Selbstdarstellungstendenzen zu verringern.

Soziale Erwünschtheit korreliert nicht mit Berufserfolg.

Verfälschung

Begrenzung der Bearbeitungszeit verhindert Verfälschung.

Die Ja-Sage-Tendenz kann durch invertierte Items vorgebeugt werden.

Der Verfälschungseffekt der sozialen Erwünschtheit kann bei Berufseignungstests ignoriert werden.

Item-Response-Theorie

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

Anhand der ICC kann man die Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Antwort ablesen.

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

Wenn der Itemparameter kleiner als der Personenparameter ist, dann ist die Wahrscheinlichkeit, dass Person v ein Item i löst, größer als 50% (P>50).

Item-Response-Theorie

Die Schwierigkeit eines Items ist in der IRT abhängig von der Stichprobe.

Die Schwierigkeit eines Items ist in der KTT abhängig von der Stichprobe.

Wenn Item-und Personenparameter gleich sind, beträgt die Lösungswahrscheinlichkeit exakt

Die höchste Trennschärfe liegt vor, wenn Item-und Personenparameter gleich sind.

Schwierigkeit in der IRT ist der relative Anteil der Probanden, die im Sinne einer höheren Merkmalsausprägung antworteten.

Latente und Manifeste Variablen

Intelligenz und Schulnoten sind latente Variablen.

Geschlecht ist eine manifeste Variable

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

Latente und Manifeste Variablen

Latente Variablen sind Indikatoren für manifeste Variablen.

Mögliche Indikatoren für Gewissenhaftigkeit wären Pflichtbewusstsein und Sauberkeit des Zimmers.

Rasch-Homogenität ist gegeben, wenn Items die gleiche latente Variable messen.

Homogenität in der IRT

Die Items sind nicht stochastisch unabhängig.

Die Items bilden die latente Variable vollständig ab.

Die Items sind nicht homogen.

Die Items sind homogen.

Item-Response-Theorie

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

Die Parameterschätzung erfolgt durch die Optimierung der Likelihoodfunktion.

Um den Personenparameter zu schätzen, muss man den Itemparameter kennen.

Likelihood-Funktion

Die Wahrscheinlichkeit, dass die gegebene Datenmatrix zur Modellstruktur passt.

Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person ein Item löst.

Schätzfunktion für das Ordinale Raschmodell.

Schätzfunktion für das Klassische Raschmodell.

Person 1 hat eine Fähigkeit von ξ=1.1 und erreicht in der Likelihoodfunktion einen Wert von 0,35; Person 2 mit ξ=3.1 einen Wert von 0,21.

Fähigkeitsparameter 1.1 passt besser zur Modellstruktur.

ξ =3.1 passt besser zur Modellstruktur. .

Die Wahrscheinlichkeit ein Item zu lösen beträgt bei 3.1 21%.

Die Wahrscheinlichkeit ein Item zu lösen beträgt bei Fähigkeit 1.1 35%

Adaptives Testen

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

Adaptives Testen ermöglicht kürzere Tests.

Man benötigt für das Adaptive Testen Rasch-Homogenität.

Beispiele hierfür sind AID2 und FAKT

Deterministische Theorie

Wird auch Skalogramm-Modell genannt.

Wird auch Guttman-Modell genannt.

Hat eine Rechteckfunktion.

Hat eine logistische Ogivenfunktion.

Homogen sind Items genau dann, wenn eine Person, die alle leichten Items löst, auch die schwereren lösen kann.

Mehrparametermodell

Es handelt sich um die Formel für ein 1-Parametermodell Theta und Sigma

Es handelt sich um die Formel für ein 2-Parametermodell Theta, Sigma und Betta

Es handelt sich um die Formel für ein 3-Parametermodell alle 3 plus gamma

Es handelt sich um die Formel für ein 4-Parametermodell

Mehrparametermodell

Beta ist die Trennschärfe. /Diskriminationsparameter

Teta ist die Fähigkeit.

Gamma ist der Rateparameter.

Sigma ist die Schwierigkeit.

Mehrparametermodell

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.

Rasch-Modell

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

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

Das ordinale Rasch-Modell ist im Gegensatz zum klassischen Rasch-Modell deterministisch.

Rasch-Modell

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

Im dichotomen Rasch-Modell ist die Schwellen-wahrscheinlichkeit gleich der Lösungswahrscheinlichkeit.

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

Rasch-Modell

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

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

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

Kategorien

Höhere Kategorien liegen immer weiter rechts.

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

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

Ein Beispiel für ein ordinales Antwortformat auf die Frage „Ich bin stolz auf meine Leistung“ ist: 1. Ich stimme zu, 2. Ich stimme eher nicht zu, 3. Ich stimme überhaupt nicht zu.

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

Schwellen

Überschreiten einer Schwelle bedeutet in einer höheren Kategorie zu landen.

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

Bei sechs Kategorien gibt es sieben Schwellen.

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.

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.

Welche Wahrscheinlichkeit ist abgebildet? Ich glaube, die Abblidung ist hier nicht vollständig?? vergleich Folie 18 in Ordinale rasch Modelle

Schwellenwahrscheinlichkeit

Kategorienwahrscheinlichkeit

Lösungswahrscheinlichkeit

Wahrscheinlichkeit, Schwelle zu überschreiten.

Wahrscheinlichkeit, Schwelle zu unterschreiten.

Schwellen und Kategorien

Es gibt 4 Schwellen.

Es gibt 5 Schwellen.

Es gibt 4 Kategorien.

Es gibt 5 Kategorien

Welche Werte nimmt Tau an?

τ= -1

τ= 0,5

τ= 1

τ= 2

τ= -0,5

Warum handelt es sich nicht um ein Äquidistanzmodell?

Die Schwellen sind nicht symmetrisch zum Nullpunkt.

Die Schwellendistanzen sind ungleich.

Die Schwellen sind nicht geordnet.

Die Schwellen sind geordnet.

Diagnostik Altklausuren (PP)

Lernkarteien erstellen oder kopieren

Lernkarteien erstellen oder kopieren

Melde dich an, um alle Karten zu sehen.

SWITCHaai

Office 365

Edulog

Apple ID

Google