FLB 1 - AKs Flashcards
Schritte der Skalenkonstruktion bei Act Frequency Approach – Skala zur Erfassung Ängstlichkeit
- Systemat Nutzen impliziten Wissens der Vpn zur Skalenkonstruktion
- Eigenschaften werden über Häufigkeit prototypischer Verhaltensakte definiert:
- Probanden sollen sich bekannte Person vorstellen, welche zu messende Eigenschaft sehr verkörpert
- Dann jene Handlungen prototyp Person benennen, in der betreffende Eigenschaft sehr zum Ausdruck kam
=> Handlungen werden nun von anderen hinsichtl Prototypizität für betreffende Eigenschaft eingeschätzt
==> Besonders prototypische Handlungen = Testitems
Drei Validitäten nennen und beschreiben.
1) Konstruktvalidität:
- Wenn empir Relationen zw Testscores theoret Beziehungen zw Konstrukten entsprechen
- Validierung der Theorie über Beziehungen zw theoretischen Konstrukten und Validierung der Testwerte als Indikatoren für diese Konstrukte
=> Werden ledigl strukturelle Verträglichkeit des nomologischen Netzwerks mit empirisch vorgef Relationen konstatiert
2) Externe Validität / Kriteriumsvalidität: Meiste Theorien können nicht so genau ausgearbeitet werden, dass Formulierung von Modellen mit präzisen quantitativen Gesetzesaussagen über Zshänge von psycholog Konstrukten erlauben
=> Konstruktvalidität in Praxis anhand von Korrelationen der Testvariablen mit Kriteriumsvariablen untersucht
3) Konvergente Validität: Konstruktvalidität dann konstatiert, wenn Testwertvariablen / durch Testverfahren erfasste latente Merkmalsdimension mit solchen Kriteriumsvariablen hoch korrelieren, die entsprechend den theoretischen Vorstellungen hohen Zshang zeigen sollten und
4) gleichzeitig geringe Korrelationen mit Variablen, für die Theorie keinen engen Zshang postuliert (diskriminante Validität)
5) Je nachdem, ob Kriteriumsvariable gemeinsam mit Testwertvariablen / zu späterem Zeitpunkt erhoben wird => konkurrente / prädiktive Validität
MC: Auf welchen Aspekten beruht die Spearman-Brown-Formel?
1) Verwendete Items mind essenziell t-äquivalent
2) Unkorreliertheit der Messfehler der Items
3) Identische Varianz der Messfehler
- Schon wenn Messfehler heterogen sind, ist Zshang zw Testlänge und Reliabilität nicht mehr unbedingt
streng monoton steigend
=> Addition weiterer Items kann zu Einbußen bei Reliabilität führen - Bei endlichem Itempool kann Zshang sogar streng monoton fallend sein
- Bei infinitem essenziell t-äquivalenten Itempool konvergiert Reliabilität mit zunehmender Testlänge gegen 1
- Gilt auch für t-kongenerische Items, sofern Messfehler addierter Items
- Bei korrelierten Messfehlern konvergiert Testlänge selbst bei essenziell t-äquivalenten /
t-kongenerischen Items gegen geringeren Wert - Bei Skalen(summenwerten) aus essenziell t-äquivalenten /
t-kongenerischen Items ist Validität proportional zur Wurzel der Reliabilität
=> Überlegungen lassen sich sinngemäß auf Zshang der Testlänge mit Validität übertragen
MC: Computergesteuertes adaptives Testen
- Übliche Itemformate mit wenigen Antwortalternativen => Beitrag einzelner Items eines Testverfahrens zur Erhöhung der Messgenauigkeit selbst bei Geltung eines eindimensionalen Messmodells => Abhängig, welche Ausprägung Testperson auf latenter Merkmalsdimension hat
- Beim adaptiven Testen versucht man sich dies zunutze zu machen => Testperson nicht alle verfügbaren Items vorgeben, sondern nur diejenigen, bei denen (aufgrund der im Verlauf der Testung ständig aktualisierten Schätzung der Merkmalsausprägung) jeweils größte Erhöhung der Messgenauigkeit erwartet wird
- Beitrag eines Items zur Messgenauigkeit lässt sich anhand des Werts der Infofunktion des Items für betreffende Merkmalsausprägung bestimmen
- Wenn begründete Annahmen über Verteilung der Personenparameter (Bayesianischer Ansatz) => dasjenige Item vorgb, bei dem Erwartungswert der a posteriori-Varianz = minimal
Evidence-Centered-Assessment-Design: Alle 6 Teilmodelle benennen.
1) Personenmodell
(„student model“)
2) Aufgabenmodell („task model“)
3) Ablaufmodell („assembly model“)
4) Evidenzmodell („evidence model“)
5) Durchfhrungsmodell („delivery model“)
6) Umgebungsmodell
(„environment model“)
Evidence-Centered-Assessment-Design: Personenmodell („student model“)
- Sämtl relevante Merkmalsdimensionen der Testperson, sowie deren Beziehungen
=> Meist in Form von
latenten Variablen, die psychol Konstrukte repräsentieren
Evidence-Centered-Assessment-Design: Aufgabenmodell („task model“)
- Sämtl Aspekte (Facetten) der Items, die festgelegt werden müssen, wenn man Item entwickelt
Evidence-Centered-Assessment-Design: Ablaufmodell („assembly model“)
- Wird festgelegt, in welcher Abfolge die Aufg / Items vorggb werden / welcher Algorithmus im Rahmen eines adaptiven Vorgehens zur Itemauswahl verwendet wird
Evidence-Centered-Assessment-Design: Evidenzmodell („evidence model“)
- Beschreibt,…
… wie Verhalten der Testperson in Testwertvariablen transformiert wird
… in welcher Beziehung Testwertvariablen zu zu erhebenden latenten Variablen stehen
… wie Werte der latenten Variablen anhand der Ausprägungen auf Testwertvariablen geschätzt werden
Evidence-Centered-Assessment-Design: Durchführungsmodell („delivery model“)
- Bezieht sich darauf, wie Aufg der Person vorgelegt werden, zB in Form eines Interviews, einer Ar-
beitsprobe, als Papier-und-Bleistift-Test, mit schriftl / mündl Instruktion, als Computer / web basierter Test / mit anderen technischen Hilfsmitteln wie Simulatoren
Evidence-Centered-Assessment-Design: Umgebungsmodell
(„environment model“)
- Alle weiteren Rahmen- & Randbedingungen wie korrekte Beschreibung der Räumlichkeiten, der verwendeten Hilfsmittel und Geräte (zB Hard-
& Software), Sicherheitsvorkehrungen gegen Betrug etc
