testkonstruktion

Idealtypisches Vorgehen des empirischen Vorgehens bei der Konstruktvalidierung von Cronbach und Meehl

Konstruktvalidierung der  schrittweisen Überprüfung der Regeln im nomolgischen Netz

hypothetico-deduktives Vorgehen

in der Praxis oft schwaches exploratives Vorgehen, statt Überprüfung des starken hypothetico-deduktiven Ideals (oft zuschwache Formulierung)

Bereich der Theorie lässt Vorhersagen für Bereich des Beobachtbaren zu

Alle Verbindungslinien in und zwischen Bereich der Theorie und des Beobachtbaren ergeben nomologisches Netz

Ähnlichkeit mit idealtypisch eingeschätzer Vertreter  eines Typus oder Verhaltensweise als Ankerreiz für Einschätzung anderer Objekte

Skalennievau

wird multivariate Normalverteilung vorrausgesetzt??

positiv definit

skaleninvariante Fitfunktion

skalenfreie Parameter

Robustheit

Strukturmodell der latenten Variable nicht identifiziert, Messmodell kann überidentifiziert sein

Kann durch zusätzliche Restriktionen gelöst werden

Korrekturformel zu Ermittlung der Reliabilität bei interner Konsistenz

Verdopplung Test (Hinzufügen paralleler Test gleicher Länge): neue Varainz= Varinazen alte Test plus zweifach Kovarinzen alte Tests

wahre Varinaz geht doppelt ein Fehlervarinaz der alten Tests aber nur einfach -> alte Test reliabler als der alte

Halbierung Test: künstliche Verkürzung muss Reliabilität aufgewertet werden um wahren Wert der Reliabilität abzuschätzen

K=2 bei Testhalbierung
 

Kaiser-Guttman-Kriterium (KG-Kriterium)

Scree-Test

statistische Tests (Sigifikanztest, Parallelanalyse, MAP-Test

führt zur Eliminierung des Items

Vorher prüfen ob Item auch wirklich rekodiert wurde

Antwortschwellen müssen geordnet sein und dürfen sich somit nicht überschneiden

Bestimmung des theoretische Optimums für Schellenwerte

Vorraussetzung:  Untersuchuung wird mit zwei Gruppen durchgeführt deren korrekte Klassifikation  bekannt ist, Test muss zwischen Gruppen trennen können-> ansonsten alle Schwellenwerte gleich gut/Schlecht

Erhöhung Trefferquote auf Kosten einer Erhöhung der Zahl falsch positiver Klassifikation

(Erhöhung Senivität auf Kosten Spezifität)

ROC bestimmt Schwellenwert an dem Summe der  Sensivität und Spezifität am höchsten ist

~konfirmatorisch und zwingt zum Denken in Modellen

~differenziert zwischen manifesten und latenten Variablen (Beschränkung manifeste Ebene als Spezialfall)

~Analyse Kovarianzen

~meist korrelative Designs, Untersuchung experimentell erhobener Daten möglich

~wichtigsten explorative Verfahren der multivariaten Statistik lassen sich als Spezialfälle der SEM sehen

~erfordert große Stichproben

~Signifikanztests möglich aber untergeordnete Rolle

rationale /deduktive /theoriegeleitete

externale/ empirische/ kriteriumsgeleitete

internale/ induktive/ faktoranalytische

Sonderfälle:

typologisierende

Prototypenansatz

subtraktiv:

Personenfähigkeit- Itemschwierigkeit

erste unrotierte Faktorenlösung

es existieren unendlich viele Lösungen für Modell der  mehreren gemeinsamen Faktoren für das Gleichungssystem

-> unendlich viele Kombinationen von Faktorwert und Ladungen

Es wird nach eindeutiger und optimaler Lösung (nach Kriterien) gesucht

Konvergenz des Algorithmus (Suche wird nach methodenspezifischen Kriterien abgebrochen)

PCA konvergiert immer ohne weitere Restriktion

PAF und andere ggf. weitere Restriktion

atheoretische Anpassung an die Stichprobe -> schwer interpretierbare Skalen, große und repräsentative Stichproben , unabhängige Replikation (Kreuzvalidierung)

bei lokaler Unabhängkeit ist Eindimensionalität gegeben

Korrelation zwischen Items verschwindet nach auspartialisierung der latenten Eigenschaft

punktbiserale Korrelation

für nicht genestete Modelle

nicht standardisiert

ausschleßlich Rangordnung (keine Effektstärke) niedrigster Wert bester Fit

Kann satuierte Modell auf Grund Parsimonität miteinschließen, dessen Fit nicht perfekt ist (Unterschied Indizes Passung Daten Modell), sondern von theoretischen Modellen übertroffen werden sollte

AIC ECVI gleiche Rangordnung

CAIC ggf andere

Signifikanztest

genestete Modelle

Chi-Quadrat-Test für arithmetische Differenzen der CHi-Quadrat-Werte, sowie deren Zahl der Freiheitsgrade, der zuvergleichenden Modelle

Werte stamen aus gleicher Stichprobe,impliziet wird Parsimontät des Modells (Zahl der Freiheitsgrade) relativiet

-> Großteil Probleme des chi-Quadrat- Test entfällt

Fit Indezes haben für genestete Modelle nur begrenzten Zusatznutzen

Obergrenze für Anzahl zu extrahierenden Varaiben

In PCA (nur Hauptkomponentenanalyse!!!) sollen alle Variablen extrahiert werden deren Eigenwert >1

Neue Variabe klärt mehr Varianz auf als alte (unterhalb keine datenreduktion)

negative Parameter in Logit-Einheiten der Modellparameter

normorientierte Konstrukttest vs. kriterienorientierte Tests

Konstrukttests: wissenschaftlich begründbarer Rückschluss auf Konstrukte, normrientiert relativ zur durchschnittlichen Ausprägung einer Bezugsgruppe)

Kriterienorientierte Tests: aus pädagogischen Bereich, individuelle Testleistung in Bezug zu Idealnorm

Axiome nicht immer in der Praxis haltbar:

Zuschreibung Bias zu dem wahren Wert

Keine Verbindung zwischen Fähigkeit, Merkmal oder Eigeschaft und Itembeantwortung

Übungs- und Transfereffekte als systematische Veränderung

-> fehlender Zusammenhang wahrer Wert&Messfehler? Konstanz wahrer Wert über Messung?

Ungenaue Messung in Extrembereichen

Vorraussetzung von Eindimensionalität ohne Prüfung

durch fehlende Korrelation zwischen Fehlern der Messwerte

Stichprobenabhängigkeit:

je nach Referenzgruppe völlig andere Bedeutung der individuellen Leistung

-> Gütekriterien für verschiedene Teilstichproben

Kliniken

allgemeine psychsoziale Beratung

Staatliche Verwaltung

Forensischer bereich

Betriebe/ Personalauswahl

Schulen/ pädagogischer Bereich

Militär

Marktforschung/ Werbepsychologie

Forshung

es ist die Korrelation und damit zwischen -1 und 1

Unterschiede der Ladungen innerhalb eines Faktors werden maximiert

-> Hohe Ladungen je Faktor werden noch höher, niedrige noch niedriger

Erhöht die Interpretierbarkeit des Faktor, aber nicht zwingend die Eindeutigkeit der Zuordnung der Items zum Faktor

strukturelle Form

d.h. durch Freisetzung theoretisch relevanter Ladungsparameter und Fixierung der übrigen Ladung auf dem Wert Null

Standardmethode für die SEM ursprünglich entwickelt wurde

N-> unendlich Schätzung asymptotisch korrekt

asymptotisch normalverteilte Fehler

skaleninvariant ggf. Ausnahmen bei Korrelationsmatrix

skalenfrei ggf. Ausnahmen bei Korrelationsmatrix

multivariate Normalverteilung wird vorrausgesetzt, recht robust (Grenzwerte Schiefe <2, Exzess <7

große Stichproben

Verletzungen der Annahmen führenzu fehlerhaften Schätzungen der Parameter , Standardfehler und Prüfstatistiken

Buros- System Buros-Institut (nordamerikanisch)

COTAN-System Comitee on Test Affairs Netherlands

Testbeurteilungssystem des Testkuratoriums (TBS-TK) Testkuratorium der Förderation Deutscher Psychologen

DIN Screen Kersting [Ergänzung der TBS-TK um Din Krierien]

Algorithmus entspricht einer Variante der PAF in EFA

+Weitgehend Vorraussetzungsfrei

-nicht skaleninvariant nicht skalenfrei

-> nur auf Korrelationsmatrix (Variablen einheitlicher Skalierung)

- Varianz der Schätzung fällt größer aus als ML und GLS

Messmodell exogener Variablen [exogene latente Variable und dazugehöriger Indikator]

Messmodell endogener Variablen [latente endogene Variblen und dazugehörigen Indikatoren]

Strukturmodell [Beziehung der latenten Variablen, exogen und endogen]

Verpasserquote