2

Question 1

24. Cronbachs alpha

Answer 1

• Koeffizient der den Mittelwert aller möglichen Split-Half-Koeffizienten einer Itemstichprobe eines Tests oder Inventars darstellt
• Reliabilitätsschätzung durch Testhalbierung und Korrelation der Items
• ist eine Schätzung der Korrelation zwischen 2 Zufallsstichproben von Items aus der Itempopulation des Tests
• heterogene Merkmale führen zu Unterschätzung
• Maß der Homogenität

Question 2

25. Psychologische Gutachten: Maßnahmen nennen, die die Nachprüfbarkeit von psychologischen Gutachten gewährleisten

Answer 2

Nachprüfbarkeit:
- Quellen der diagnostischen Informationen angeben
- Untersuchungsablauf dokumentieren
- Auswertungsmethoden, Beurteilungskriterien erklären

Question 3

26. Konfidenzintervalle: Begriff erklären, Person mit IQ 47 gemessen mit Konfidenzintervall von 6, Diagnose nach ICD-10 vornehmen

Answer 3

• IQ schwankt mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit a=5% von +/-3
• Konfidenzintervall 1-a=95%
• IQ schwankt zwischen 44 und 50
• IQ 35 bis 49 mittelgradige geistige Behinderung ICD10 F71
• IQ 50 bis 69 leichte geistige Behinderung ICD10 F70

Question 4

27. Transformation: Normorientierte und Kriteriumsorientierte erklären plus Unterschiede an Beispielen verdeutlichen

Answer 4

• basieren beide auf einem Bezugssystem
• Normorientierte Skalierung: zieht Verteilung einer Referenzpopulation heran
• Bsp: z-Wert: Transformation von Merkmalsausprägungen die sich an statistischen Verteilungskennwerten orientiert um Mittelwert mit Referenzpopulation zu vergleichen
• Kriteriumsorientierte Skalierung: ein Kriterium wird festgelegt das zu erfüllen ist
• Bsp: Mindestanforderung im Fragenkatalog zur Einbürgerung
• Erreichung definierter Ziele

Question 5

28.1. Psychometrische Modelle: Raschmodell: Itemcharakteristik, Lösungswahrscheinlichkeit, Personenfähigkeit

Answer 5

• Abzisse ist das Merkmal was erfasst werden soll: kontinuierliche Variable, die Werte zwischen -4 und +4 annehmen kann
  sehr feine Unterschiede zwischen Personen mit emotionaler Kompetenz
• Y-Achse stellt Lösungswahrscheinlichkeit dar
  Wertebereich von Wahrscheinlichkeiten 0 bis 1
• X-Achse Wahrscheinlichkeit des Erkennens von Emotionen
• 5 S-förmige Kurven, eine für jede Aufgabe
  werden Itemcharakteristiken genannt
  Lösungswahrscheinlichkeit wächst mit Zunahme der emotionalen Kompetenz an
  Je höher emotionale Kompetenz desto eher Wahrscheinlichkeit Emotion korrekt zu erkennen
• Rasch-Modell geht davon aus, dass man die Lösung einer Aufgabe aufgrund der emotionalen Kompetenz nicht perfekt vorhersagen
  kann
• Vorhersage nur mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten möglich und daher mit Unsicherheit verknüpft
• manche Items (Emotionen) sind generell leichter zu erkennen unabhängig von emotionaler Kompetenz
• Je größer Personenfähigkeit und je geringer Schwierigkeit der Aufgabe, desto höher Lösungswahrscheinlichkeit

Question 5

28.2. Am Beispiel “Emotionen erkennen” Raschmodell und dessen Modellannahme erklären

Answer 5

• Modell, hypothetische Vorstellung darüber, wie Lösungswahrscheinlichkeiten verschiedener Aufgaben von einem Merkmal abhängen
• geht davon aus, dass Lösungswahrscheinlichkeiten aller Items von nur einem Personenmerkmal abhängen, alle Items messen dasselbe
  Personenmerkmal
• Personenmerkmal ist nicht direkt beobachtbar, sondern liegt verhalten zugrunde
• wird über beobachtbare Verhaltensweisen erschlossen

Question 6

29. Klinische und statistische Urteilsbildung, Begriffe erklären, welches liefert bessere Ergebnisse?

Answer 6

• Klinische Urteilsbildung: Informationen werden auf der Basis subjektiver, intuitiver, informeller Einschätzungen zu einem diagnostischen
  Urteil integriert–> Strukturierte Interviews
• Statistische Urteilsbildung: auf Basis fester Regeln, Formeln, Algorithmen werden Informationen computerbasiert zu einem
  diagnostischen Urteil gefasst–> Statistiken
• statistische Urteilsbildung besser bei diagnostischen Einschätzungen
• aber wenn strukturierte Interviews mit einfließen ist klinische Urteilsbildung besser
• klinische Urteilsbildung nicht generell unterlegen aber doch wenn Verzerrungstendenzen in der Informationsverarbeitung die
  Entscheidungsfindung beeinflusst haben
• Bsp: Prognosegenauigkeit des Rückfallrisikos von Sexualstraftätern–> Statistische Urteilsbildung besser

Question 7

30. T-Werte, Stanine, Sten-Werte

Answer 7

• T-Werte:
  transformierte Werte,
  führen zu annähernd normalverteilten Werten mit Mittelwert von 50, Standardabweichung 10
  Transformation von Z-Werten: T=50+10xz
• Stanine:
  ganze Zahlen von 1-9 (standard score of nine units)
  9 Werte haben ökonomische Gründe
  bei normalverteilten Variablen Mittelwert von 5, Standardabweichung von 2
  zunächst Bildung normalisierter z-Werte anhand Prozentrangwerten und dann linear transformiert S=5+2*z
  berechnete Zahl wird auf nächste Zahl gerundet
• Sten-Werte:
  Zahlen 1-10
  Transformation ST=5,5+2*z
  bei Normalverteilung Mittelwert 5,5, Standardabweichung 2