M6 Kapitel 1+2+3 Grundlagen der Testkonstruktion

Modul 6 der Fernuni Hagen. Grundlagen psychologischer Testkonstruktion/KTT/ PTT Kapitel 1+2+3

Modul 6 der Fernuni Hagen. Grundlagen psychologischer Testkonstruktion/KTT/ PTT Kapitel 1+2+3

Katharina Malzahn
Teacher

Katharina Malzahn
Teacher

Kartei Details

Karten 134
Lernende 149
Sprache Deutsch
Kategorie Psychologie
Stufe Universität
Erstellt / Aktualisiert 02.01.2013 / 30.07.2020
Weblink
https://card2brain.ch/box/m6_kapitel_123_grundlagen_der_testkonstruktion
Einbinden
<iframe src="https://card2brain.ch/box/m6_kapitel_123_grundlagen_der_testkonstruktion/embed" width="780" height="150" scrolling="no" frameborder="0"></iframe>

Andersen-Likelihood-Quotienten-Test

Einzig bewährter Signifikanztest für Rasch-Modell

Bootstrap-Methode

  • simuliert für verschiedene Modelltests eine Verteilung der jeweiligen Prüfgröße unter Geltung des Rasch-Modells
  • Verwendung der asymptotischen Prüfgrößen der Chi-Quadrat-Verteilung ist an Voraussetzungen geknüpft die im Rasch-Modell selten erfüllt sind

Annahmen wenn Rasch-Modell nicht abgelehnt wird

  • Lösungswahrscheinlichkeit wird durch logistische Funktion beschrieben
  • Summenwerte sind suffiziente/ erschöpfende Statistiken der Personenfähigkeit
  • Vergleiche zwischen Items & Personen sind spezifisch objektiv
  • Items sind eindimenstional
  • Alle Items besitzen die gleiche Trennschärfe (was nur bei dichotomen Modellen nötig ist)

2-Parameter-Modell

  • auch: Birnbaum-Modell
  • Erweiterung des Raschmodells durch Trennschärfeparameter βi

Trennschärfeparameter β

  • Steigung der ICC
  • Je höher die Trennschärfe, desto steiler der Anstieg der ICC
  • Trennschärfen einzelner Items unterscheiden sich in diesem Modell

3-Parameter-Modell

  • Ergänzung des Raschmodell durch Trennschärfeparameter und
  • Ratewahrscheinlichkeit γi

Ratewahrscheinlichkeit γi

Je nach Beschaffenheit der Distraktoren wird die Ratewahrscheinlichkeit für jedes Item/ jede Person in Abhängigkeit der Personenfähigkeit anders ausfallen

PTT für Ratingskalen

Anwendung des Ordinalen Rasch-Modell für Items mit mehr als 2 geordneten Antwortalternativen

--> Ordinalskalenniveau

Thresholds

Grenzen/ Schwellen/ Übergang an dem es wahrscheinlicher ist Kategorie 1 statt Kategorie 0 wählen

Wahrscheinlichkeitsfunktion p(0)

entspricht der Wahrscheinlichkeit Kategorie 0 zu wählen und somit der gespiegelten logistischen Funktion p(1)

Schnittpunkt p(0) x p(1)

Schwelle

Category Characteristic Curve

Wenn das Schwellenkonzept auf mehr als 2 geordnete Antwortkategorien übertragen wird, dann wird nicht mehr von ICC gesprochen, sondern von CCC

Partial Credit Modell

  • Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten mit der eine Person eine bestimmte Antwortkategorie wählt
  • Voraussetzung: Antwortschwellen müssen geordnet sein und dürfen sich nicht überschneiden

Mixed-Rasch-Modell

  • Modelle quantifizieren & klassifizieren zugleich
  • sucht nach Personengruppen die sich in ihrem Antwortmuster maximal unterscheiden
  • innerhalb einer jeden Klasse gilt das Rasch-Modell
  • innerhalb einer Klasse wird nur ein Fähigkeit gemessen
  • Verletzungen der Eindimensionalität können für jedes Modell angezeigt werden