testkonstruktion
Testkonstruktion
Testkonstruktion
Set of flashcards Details
| Flashcards | 269 |
|---|---|
| Language | Deutsch |
| Category | Psychology |
| Level | Primary School |
| Created / Updated | 22.08.2014 / 13.09.2020 |
| Weblink |
https://card2brain.ch/box/testkonstruktion1
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| Embed |
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Wie wird die Itemschwierigkeit garfisch bestimmt?
Stelle an der x-Achse an der die Lösungswahrsheinlichkeit .50 ist
Grafisch ermitteln durch ausgehen von der y-Achse bei 0.5 (Lösungswahrscheinlichkeit) und Linie zu ICC ziehen, Lot bestimmen auf x Achse
Equamax
Kompromiss aus Eindeutigkeit der Zuordnung und Erhöhung der Interpretierbarkeit der Faktoren
Zwecke der Faktorenanalyse
1. Prüfung der Gültigkeit (Validität) der theoretischen Modellannahmen über Struktur eines Variablensatzes oder Messinstrument
2. Entwicklung von Theorien über die innere Struktur psychologischer Konstrukte bzw. deren Manifestationen
3. Datenreduktion bzw. Vereinfachung durch Zusammenfassung
Orthogonale Rotation
Achsen stehen zueinander im Raum im rechten Winkel
keine Korrelation ist zu gelassen zwischen Achsen
maximiert Sparsamkeit der Faktorenlösung
Bedarf Begründung-> für PCA leichter, da Ziel deskriptive Vereinfachung
Was stellt die
Monotrait-Monomethod dar?
Reliabilität
Hauptdiagonale (Diagonale innerhalb Monomethod Blöcke)
Faktoren
latente Variablen
Items sind die Indikatoren der Faktoren
Hinter latenter Variable stehen Konstrukte
simultane Einfluss jedes Fakors auf mehrere beobachtete Variablen
SRMR
Geltungsbereich
Wo und bei wem und wofür soll der Test eingesetzt werden?
Zielgruppe Kontext und Zweck
RNI
Relative Noncentrality Index
Typ 3
max >1
cut off .95
Klassifikationsmöglichkeiten Tests
Anwendungsbereich
Inhalt
Teststrategien
formale Gesichtspunkte
Konfirmatorische MTMM-Analyse
Vorteile und Probleme
simultan werden Trait und Methodenfaktoren modelliert und mitbetrachtung der latenten Ebene
Modell passt kann verschiedeneAnnahmen über Korreliertheit der Traits, Methoden und Fehler flexibel anpassen
Problem: Identifizierbarkeit, Indikator ist Indikator für Trait und Methode
Test als Routineverfahren
Inhalt, Verfahrensablauf und bewertung der Aussagen genau vorgegeben (standardisiert) und routinemäßig wiederholbar
Welche fünf Annahmen treffen zu, wenn Rasch-Modell durch Modelltest nicht abgelehnt wird?
1. Lösungswahrscheinlichkeit wird durch logistische Funktion beschrieben
2. Summenwerte sind suffiziente oder erschöpfende Statistiken der Personenfähigkeit
3. Vergeliche zwischen Personen und Items spezifisch objektiv
4. eindimensionale Items (lokal stochastische Unabhängigkeit, bis auf wenige Ausnahmen
5. alle Items besitzten die gleiche Trennschärfe (nur für dichotome Rasch-Modell)
Was muss in der SEM für die CFA vorher festgelegt werden?
Bsp. für CFA psychologischer Test
Mesmodell latenter exogener Faktoren
Im Bsp.
Welches Item (Indikator) welchen latenten Variablen zugeordnet ist
Welche Beziehung zwischen den Faktoren bestehen
ob zwischen Residuen der Items Korrelationen zu gelassen sind
Worum geht es in der Testtheorie
Beurteilung des Gesamtwertes im test und den Bestandteilen hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen Testverhalten und psychologischen Merkmal
Vorteile internale Testkonstruktion
erleichtert Interpretation bei Exploration unbekannter Situation
Identifikation homogener, abgrenzbarer KOnstrukte innerhalb breiter Merkmalsbereiche
Mehrfachwahlaufgaben
müssen disjunkt sein
gleichmäßige Stellung der richtigen Antworten aber unsystematisch
forced choice oder Q sort
-fehlende stochastische Unabhängigkeit bei ipsativen Messungen
Leistungsaufgaben führt es zu keinen Problemen
Was ist das Problem wenn in der CFA die Korrelationsmatrix eingelesen wird?
kann zu fehlerhaften Schätzungen führen
Hilfsmittel zur Abgrenzung des Merkmalsbereich
Literaturrecherche
explorative Verfahren: qualitative Interviews
strukturierte Varianten: Facettentheorie, act frequency approach (AFA), Methode der kritischen Ereignisse CIT
Wann ist die Matrix der tetrachorischen Korrelation als Ausgangsmatrix in der SEM zu verwenden dtatt Kovarianzmatrix?
Items erreichen kein metrisches Skalenniveau
dichotome Items
Probleme wenn wenige latente Variablen mit vielen Indikatoren gemessen werden?
führt zur fälschlichen Ablehnung durch Fit-Indikatoren
Grund:
größte Teil spezifizierter Annahmen (Freiheitsgrade im Modell) auf die häufig individuell wenig relaiblen Faktoren
Theoretischen Annahmen machen nur einen kleinen Teil aus
dann
parcelingPrüfung alternativer Modelle, ob impliziete Modell wirklich beste auch wenn kein akzeptabler Fit
conditional Maximum-Likelihood-Methode
schätzt Itemparameter um Personenparameter berechnen zu können
Testergebnis
quantitative Aussage
Verknüpfung von reaktion mit Zahlen und nach Festen Regeln zu Testscore zusammengefasst
Nullmodell
Alle Kovarianzen werden auf Null fixiert
maximale Restrinktion vollständiger unabhängigkeitz
Strukturmatrix
entsteht bei Rotation der Faktoren
Korrelation zwischen Items und rotierten Faktoren
Koeffizienten heißen Strukturkoeffizienten
Falsch klassifiziert von denen, die Kriterium nicht erfüllen
Falscher Alarm
Falsch positiv
Bsp. Welche Methode bei ungünstigen Verteilungseigenschaften und sehr grßer Stichprobe
Matrix der tretra- oder polychorischen Korrelation mit ADF
Zweck Rotation der Faktoren
EFA rein exploratives Verfahren
Interpretationshilfe für inhaltliche Bedeutung
Modellvergleiche in SEM
Multi-Gruppenvergleich (Übertragbarkeit Modell zwischen Teilgruppen im Datensatz)
andere Methoden beziehen sich auf unterschiedlch spezifizierte Modelle innerhlab der gleichen Stichprobe
Unterscheidung zwischen Serien von Modellen , wobei sich das eine als Spezialfall der anderen darstellt (Nestung) und bei denen das nicht so ist
Vergleich Güte bei genesteten Modellen
Chi-Quadrat-Differenzen-Test (Signifikanztest)
Bei nicht genesteten Modellen:
ECVI (Expected Cross Vaidation Index), Akaike's Information Crierion (AIC), Consistent AIC (CAIC)
schwierigkeitsproportionale Stichprobenverteilung
Korrektur Trennschärfe
Trennschärfe dichotomer Items wird durch Selektionskennwert aufgewertet, der eine Korrektur der Trennschärfe um Varianzeinschränkung darstellt
Es kann sinnvoll sein, bestimmte Matritzen mit bestimmten Schätzalgorithmen zu verwenden
Dies ist für
Polychorische Korrelation
Problem dabei
Ratingskalen
nicht Maximum Likelihood kompartibel
Schätzalgorithmen die gehen erfordern große Stichproben
Kategorien Persönlichkeitsitems
1. Reaktionen beschreiben (offen/beobachtbar, verborgen/ interne und Symptome/physische Reaktionen)
2. Eigenschaftszuschreibung
3. Wünsche und INteressen
4. Biografische Daten
5. Einstellungen und Überzeugungen
6. Reaktionen anderer auf die iegene Person
7. Bizarre Items
asymmetrische Abstufung in Ratingskalen- zu welcem Zweck?
Bessere Unterscheidung bei seltenen oder sozial erwünschten Antworten
Bootstrap-Methode
Modelltest Rasch-Modell
Simulation Verteilung der jeweiligen Prüfgröße unter Geltung des Rasch-Modells für verschiedene Modelltests
Merkmalsbereich
Was soll der Test messen? -> Konstrukte
Was sind die wichtigsten Richtlinien für Tests?
Standards for Edicational and Psycological Testing AERA APA NCME
Anforderung an Verfahren und deren Einsatz bei berufsbezogenen Eignungsbeurteilungen DIN
mit Schwerpunkt Berufsethik, Verhalten
Ethical Principles of Psychologist and Code of Conduct APA
Berufsordnung für Psychologen BDP
International Guiedlines for Test Use ITC
Grundsätze für die Anwendung psychologischer Eignungsuntersuchungen in Wirtschaft und Verwaltung BDP
Modell mit nicht normalverteilten Eigenschaften in der ML werden
häufiger als berechtigt abgelehnt
Eigenwert
In der EFA Kennwert für isgesamt aufgeklärte Varianz durch einen einzelnen Faktor
Summe der quadrierten Ladungen über alle Items auf demselben Faktor (Spaltensumme)
CFI
Comparative-Fit Index
cut-off .95
Maximal 1
Was bedeutet skalenfreiheit?
nach Veränderung der Skala einer Variable lassen sich Parameter zurück in die ursprüngliche Metrik transfomieren
