3 Vorlesung Flashcards

1
Q

Messen

A

Vorläufige Definition: „Messen besteht in der Zuordnung
von Zahlen zu Objekten oder Personen“

Formale Definiton: „Messen ist eine homomorphe Abbildung eines empirischen Relativs in ein numerisches Relativ.“

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Q

Messen: Pro und Contra

A

Contra:
- Die menschliche Psyche ist einfach zu komplex, um sie auf Zahlen reduzieren zu können.

Pro:

  • Nicht der Mensch als Ganzes, sondern nur kleine Ausschnitte werden betrachtet
  • Zahlen müssen nicht die gesamte Information des Merkmals wiedergeben
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3
Q

Empirisches Relativ

A
  • Ein empirisches Relativ besteht aus einer Menge von Objekten und einer oder mehreren beobachtbaren Relationen zwischen diesen Objekten
  • Objekte: z.B. Ihre Kohorte Semester
  • Relationen („Information“): Beziehungen zwischen Objekten in Hinblick auf ein Merkmal, z.B. Größe
    > Äquivalenzrelation (gekennzeichnet mit ~): Verschiedene Objekte sind hinsichtlich eines Merkmals gleich (oder nicht gleich)
    > oder Ordnungsrelation (gekennzeichnet mit ≺ ): Merkmal ist bei einem Objekt stärker ausgeprägt als bei einem anderen Objekt
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4
Q

Numerisches Relativ

A
  • Ein numerisches Relativ besteht aus einer Menge von Zahlen und einer bestimmten Anzahl an definierten Relationen zwischen diesen Zahlen
    > Gleichheitsrelation (=)
    > Größer-Kleiner-Relation (>)
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5
Q

Homomorphe Abbildung

A
  • Abbildung = Funktion
    > Ordnet jedem Objekt genau eine Zahl zu.
  • Homomorph = Strukturerhaltend
    > Die Relationen zwischen den Zahlen entsprechen den Relationen zwischen den Objekten.
  • Bsp.: Ist die Ausprägung in einem Merkmal größer, so muss auch die zugeordnete Zahl größer sein.
    A ≺ B ≺ C -> 1
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6
Q

Skala

A

Numerisches Relativ, das bei einer homomorphen Abbildung des empirischen Relativs entsteht.

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7
Q

Ergebnis einer homomorphen Abbildung

A

Erschöpfendes System einander ausschließender
Äquivalenzklassen
- jedes Element kann einer Klasse zugeordnet werden (erschöpfend)
- ein Element kann nicht gleichzeitig mehreren Klassen angehören (einander ausschließend)
- Äquivalenzklassen: Klasse von Objekten, die man hinsichtlich bestimmter Merkmalsausprägungen (z.B. Geschlecht) als gleich betrachtet (z.B. Frauen)

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8
Q

Messtheoretische Probleme

A

Repräsentationsproblem: Ist ein Merkmal überhaupt messbar, bzw. homomorph abbildbar? Unter welchen
Bedingungen trägt die Skala welche Informationen?

Eindeutigkeitsproblem: Wie flexibel bzw. eindeutig festgelegt ist die Skala?

Bedeutsamkeitsproblem: Welche Analysen bzw. mathematischen Operationen sind bei einer Skala
möglich?

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9
Q

Repräsentationsproblem

A

Nicht jedes empirische Relativ lässt sich einfach in einem
numerischen Relativ strukturerhaltend abbilden!

Bsp.: Spielstärke von Fußballmannschaften (A, B und C)

  • A hat gegen B gewonnen
  • B hat gegen C gewonnen
  • A trägt anscheinend die höchste Ausprägung des Merkmals Spielstärke und sollte daher die höchste Zahl zugewiesen bekommen
  • > Aber!: Was, wenn A gegen C verloren hat?

Für die Abbildung des empirischen Relativs müssen bestimmte Axiome gelten.
Bsp.: Ordnungsrelation
- Transitivität: Wenn A ⊱ B und B ⊱ C, dann A ⊱ C
- Gilt Transitivität nicht, dann kann die Ordnungsrelation des empirischen Relativs nicht im numerischen Relativ abgebildet werden.

In Abhängigkeit der Gültigkeit verschiedener Axiome können verschiedene Relationen abgebildet werden.
Es gilt: Je spezifischer die Relation, desto mehr Axiome müssen gelten.
- Spezifischere Relationen (z.B. Ordnung) erfordern jeweils auch die Gültigkeit der Axiome für weniger spezifische Relationen (z.B. Äquivalenz).
- Bsp.: Damit eine Ordnungsrelation abgebildet werden kann, müssen auch die Axiome der Äquivalenzrelation gültig sein.
-> Verschiedene Skalenniveaus (Messniveaus)

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10
Q

Nominalskala

A
  • Unterstes Skalenniveau - qualitativ
  • Es wird nur die Äquivalenzrelation abgebildet.
    > Gleiche Ausprägungen bekommen gleiche Zahlen, verschiedene Ausprägungen unterschiedliche Zahlen.

Beispiele:

  • Skala für die Religion: atheistisch=1, evangelisch=2, römisch-katholisch=3, muslimisch=4, sonstiges=5.
  • Skala für das Geschlecht: männlich=1, weiblich=2
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11
Q

Ordinalskala

A
  • Unterste quantitative Skala
  • Nominalskala plus Ordnungsrelation
  • Gleiche Ausprägungen bekommen gleiche Zahlen, verschiedene Ausprägungen unterschiedliche Zahlen.
  • Kleinere Ausprägungen bekommen kleinere Zahlen, vice versa

Beispiel:
Skala für den Bildungsgrad der Mutter: kein Schulabschluss=1, Hauptschulabschluss=2, Mittlere Reife=3, Abitur=4, Abgeschlossenes Studium=5

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12
Q

Intervallskala

A
  • Quantitativ
  • Ordinalskala plus(!) Ordnungsrelation der Unterschiede zwischen Ausprägungen.
    > Gleiche Ausprägungen bekommen gleiche Zahlen, verschiedene Ausprägungen unterschiedliche Zahlen.
    > Und Kleinere Ausprägungen bekommen kleinere Zahlen, vice versa.
    > Unterscheiden sich zwei Ausprägungen stärker als zwei andere Ausprägungen, so müssen die zugeordneten Zahlen eine größere Differenz ergeben.

Beispiele: Celsius-Temperaturskala, Fragebogen (> Ranking)

Aber! Sind Starke Ablehnung (1) und Ablehnung (2) genauso weit voneinander entfernt wie Ablehnung (2) und Neutral (3)?

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13
Q

Verhältnisskala

A

Quantitativ

Intervallskala plus Verknüpfungsrelation
- Gleiche Ausprägungen bekommen gleiche Zahlen, verschiedene Ausprägungen unterschiedliche Zahlen.
- Und kleinere Ausprägungen bekommen kleinere Zahlen, v.v.
- Unterscheiden sich zwei Ausprägungen stärker als zwei andere Ausprägungen, so müssen die Zahlen eine größere Differenz ergeben, v.v.
- Entspricht eine Ausprägung der Verknüpfung zweier anderer Ausprägungen, so
muss die die zugeordnete Zahl der Addition der beiden anderen entsprechen.

Verhältnisskala entspricht einer Intervallskala mit einem festen Nullpunkt.
> Fester Nullpunkt erlaubt Aussagen über Verhältnisse

Beispiele: Länge, Gewicht, Kelvin-Temperaturskala

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14
Q

Absolutskala

A

Höchste quantitative Skala

Verhältnisskala plus natürliche Einheit.

  • Gleiche Ausprägungen bekommen gleiche Zahlen, verschiedene Ausprägungen unterschiedliche Zahlen.
  • Und Kleinere Ausprägungen bekommen kleinere Zahlen, v.v.
  • Unterscheiden sich zwei Ausprägungen stärker als zwei andere Ausprägungen, so müssen die Zahlen eine größere Differenz ergeben, v.v.
  • Entspricht eine Ausprägung der Verknüpfung zweier anderer Ausprägungen, so muss die die zugeordnete Zahl der Addition der beiden anderen entsprechen.
  • Einer Ausprägung wird diejenige Zahl zugeordnet, die der Menge, bzw. der Anzahl der natürlichen Einheiten entspricht.
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15
Q

Eindeutigkeitsproblem

A
  • Abgesehen von der Absolutskala, ist die Zuordnung der Zahlen durch die Axiome eingeschränkt, aber nicht festgelegt.
- Beispiel: Wettrennen
A: 1, 0, -5
B: 2, 60, 87
C: 3, 100, 88
D: 4, 1000, 109
-> Im Sinne einer Ordinalskala wären alle drei Zuordnungen identisch.
  • Beispiel: Gewicht
    A: 1, 1000, 1000000
    B: 2, 2000, 2000000
    C: 3, 3000, 3000000
    D: 4, 4000, 4000000
    -> Im Sinne einer Verhältnisskala wären auch hier die Zuordnungen identisch: verschiedene Einheiten: Kg, g, mg.
    -> Verglichen mit der Ordinalskala gibt es weniger Freiraum.

Die Eindeutigkeit einer Skala wird praktisch negativ über die Menge der erlaubten Transformationen bestimmt.

  • Erlaubte Transformation: Umrechnung der ursprünglichen Skalenwerte, die die Eigenschaften der Abbildung nicht verändert.
  • Beispiel Verhältnisskala: Multiplikation mit 1000 ändert nichts!
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16
Q

Erlaubte Transformationen

A

Nominal: Alle ein-eindeutigen Funktionen
-> Bedingung: Gleiche Zahlen müssen gleich sein, verschiedene verschieden, alles andere egal.

Ordinal: Alle monoton steigenden Funktionen
-> Bedingung: Reihenfolge muss erhalten bleiben.

Intervall: Alle linearen Funktionen y=ax+b
-> Bedingung: Alle Werte müssen gleichartig
verändert, damit die Ordnung der Abstände gleich bleibt.

Verhältnis: Alle proportionalen Funktionen y=ax
-> Bedingung: Wie Intervall, nur ohne Verschiebung des Nullpunktes.

Absolut: Keine
-> Bedingung: Zahlen sind natürlich festgelegt.

17
Q

Bedeutsamkeitsproblem

A
  • Zahlen sind nicht gleich Zahlen!
  • In Abhängigkeit des Skalenniveaus, bzw. der enthaltenen Information (Relationen) sind nur bestimmte Aussagen sinnvoll.
  • Entsprechend sind auch nur bestimmte mathematische Operationen sinnvoll.
  • Beispiel: Addieren einer dichotomen Variablen wie Geschlecht (1=Frau, 2=Mann) -> Addition möglich, aber dies führt zu keiner bedeutsamen Aussage
  • Verrechnung nur sinnvoll, wenn sie invariant gegenüber den zulässigen Transformationen ist.
  • Beispiel Mittelwert: Mindestens Intervallskalenniveau!
  • Konsequenz: Unterschiedliche statistische Analysen setzten unterschiedliche Skalenniveaus voraus.
  • > Es ist daher entscheidend, welches Skalenniveau vorliegt
  • Problem: Die Axiome der Skalenniveaus lassen sich schwer überprüfen.
  • > Messung „per fiat“
  • Problematisches Beispiel: Notendurchschnitt bei einer Klausur
18
Q

Objektivität

A

Grad der Unabhängigkeit des Testergebnisses vom Testleiter, von Situationsmerkmalen, vom Testauswerter, etc.

  • Durchführungsobjektivität: Unabhängigkeit vom Verhalten des Versuchsleiter
  • > Standardisierung der Instruktion und Testdurchführung
  • Auswertungsobjektivität: Unabhängigkeit vom Testauswerter
  • > Geschlossenes Antwortformat mit algorithmischer Auswertung
  • Interpretationsobjektivität: Unabhängigkeit der Schlussfolgerung aus Testergebnis
  • > Relative Einordnung anhand von Normwerten

->Feststellbar durch Übereinstimmung (Korrelation) zwischen unterschiedlichen Untersuchern

19
Q

Reliabilität

A

Grad der Präzision oder Genauigkeit, mit der ein Test ein Merkmal misst, unabhängig davon, welches Merkmal er erfasst.
-> Ein Test ist dann reliabel (zuverlässig), wenn er das Merkmal, das er misst, exakt, d.h. ohne Messfehler, misst.

Methoden zur Bestimmung (Schätzung) der Reliabilität
- Paralleltest-Reliabilität –Reproduzierbarkeit des Testergebnisses durch anderen Test, der auch das Merkmal misst
- Retest-Reliabilität –Reproduzierbarkeit des Testergebnisses bei Wiederholung
desselben Tests
- Testhalbierung –Reproduzierbarkeit des Testergebnisses zwischen Testhälften (split-half-Methode)
- Interne Konsistenz –Konsistenz multipler Testteile/Items (Cronbach‘s α)

Formale Definition:
Die Reliabilität eines Tests ist der Anteil der wahren Varianz (Varianz der wahren Werte) an der Gesamtvarianz der Testwerte in einer Population.

20
Q

Validität

A

Grad der Gültigkeit oder Aussagefähigkeit hinsichtlich des Merkmals, die der Test messen oder vorhersagen soll.
-> Ein Test gilt dann als valide, wenn er das Merkmal, das er messen soll, auch wirklich misst und nicht irgendein anderes.

Validitätsaspekte

  • Inhaltliche Validität: Testitems bilden repräsentative Auswahl aus Verhaltenskriterien des Merkmals
  • Kriteriumsvalidität: Aus dem Verhalten einer Testperson innerhalb derTestsituation kann erfolgreich auf ein Kriterium außerhalb der Testsituation geschlossen werden
  • Konstruktvalidität: Theoretische Einbettung und empirische Prüfung des Testverhaltens anhand eines nomologischen Netzwerks