Grundlagen der Testtheorie und psychologische Diagnostik - Multiple Choice

Question 1

Induktive Testkonstruktion, welches gehört dazu?
a) Lexikalischer Ansatz
b) Induktiver Ansatz
c) Profilanalysen Ansatz
d) Prototypenansatz
e) Ansatz der Itemschwierigkeit

Answer 1

1. Induktive Testkonstruktion, welches gehört dazu?
   X a) Lexikalischer Ansatz
   b) Induktiver Ansatz
   c) Profilanalysen Ansatz
   X d) Prototypenansatz
   e) Ansatz der Itemschwierigkeit

Question 2

Messfehler in KTT
a) Erwarteter Messfehler für jede Person = 1
b) Messfehlervariable ist mit jeder True-Score-Variablen unkorreliert
c) Bedingte stochastische Unabhängigkeit lag vor
d) Beobachtbare Unterschiede setzen sich aus wahren und fehlerbedingten Unterschieden zusammen
e) Gleiche Messinvarianz wie bei Item-Response-Theorie

Answer 2

Messfehler in KTT
a) Erwarteter Messfehler für jede Person = 1
X b) Messfehlervariable ist mit jeder True-Score-Variablen unkorreliert
c) Bedingte stochastische Unabhängigkeit lag vor
X d) Beobachtbare Unterschiede setzen sich aus wahren und fehlerbedingten Unterschieden zusammen
e) Gleiche Messinvarianz wie bei Item-Response-Theorie

Question 3

Was trifft auf essenziell t-äquivalente Variablen zu? (Annahmen)
a) korrelierte Fehlervarianzen
b) Unkorreliertheit Fehlervarianzen
c) Modelle sind dichotom
d) bedingte stochastische Unabhängigkeit liegt immer vor
e) die Korrelation entspricht dem Mittelwert der Variablen
f) alle Items erfassen eine latente Variable

Answer 3

Was trifft auf essenziell t-äquivalente Variablen zu? (Annahmen)
a) korrelierte Fehlervarianzen
X b) Unkorreliertheit Fehlervarianzen
c) Modelle sind dichotom
d) bedingte stochastische Unabhängigkeit liegt immer vor
e) die Korrelation entspricht dem Mittelwert der Variablen
X f) alle Items erfassen eine latente Variable

Question 4

Welche Aussagen gehören zu den zentralen Annahmen der KTT
a) Ein beobachteter Messwert einer Person in einem Test setzt sich additiv aus einem wahren Wert
bzw. True score und einem Messfehler/ Error score zusammen
b) Der Mittelwert der Messfehler über unendlich viele Messungen desselben Merkmals bei einer Person, ist null
c) Der Erwartungswert der Korrelationen zwischen Messfehlern und wahren Werten = 1
d) Es wird eine Korrelation zwischen den Messfehlern von 0 erwartet
e) Messfehler kommen in der KTT nur vor wenn, der Mittelwert > 0 ist

Answer 4

Welche Aussagen gehören zu den zentralen Annahmen der KTT
X a) Ein beobachteter Messwert einer Person in einem Test setzt sich additiv aus einem wahren Wert
bzw. True score und einem Messfehler/ Error score zusammen
X b) Der Mittelwert der Messfehler über unendlich viele Messungen desselben Merkmals bei einer Person, ist null
c) Der Erwartungswert der Korrelationen zwischen Messfehlern und wahren Werten = 1
X d) Es wird eine Korrelation zwischen den Messfehlern von 0 erwartet
e) Messfehler kommen in der KTT nur vor wenn, der Mittelwert > 0 ist

Question 5

Facettentheorie
a) Möglichkeit die im Rahmen der Kontentvalidität geforderte Repräsentation eines Itemuniversums zu realisieren
b) Strukturierung und ggf. auch Begrenzung eines Itemuniversums
c) Basiert auf der KTT
d) Anhand von Facetten wird ein Universum möglicher Situationen / Stimuli so zu strukturiert, dass es wahrscheinlich ist, dass die konstruierten Items eine relevante Menge des Itemuniversums
repräsentieren
e) Theorie zu den Rahmenbedingungen von Täter*innenanalysen
a) ist vor allem für die Konstruktvalidierung relevant
b) Wird zur Selektion von Target-Variablen herangezogen
c) Ist eine Erweiterung des Rasch-Modells
d) Kann genutzt werden, um systematische Häufungen von Items zu vermeiden

Answer 5

Facettentheorie
X a) Möglichkeit die im Rahmen der Kontentvalidität geforderte Repräsentation eines Itemuniversums zu realisieren X
X b) Strukturierung und ggf. auch Begrenzung eines Itemuniversums X
c) Basiert auf der KTT
X d) Anhand von Facetten wird ein Universum möglicher Situationen / Stimuli so zu strukturiert, dass es wahrscheinlich ist, dass die konstruierten Items eine relevante Menge des Itemuniversums
repräsentieren X
e) Theorie zu den Rahmenbedingungen von Täter*innenanalysen
X a) ist vor allem für die Konstruktvalidierung relevant X
b) Wird zur Selektion von Target-Variablen herangezogen
c) Ist eine Erweiterung des Rasch-Modells
X d) Kann genutzt werden, um systematische Häufungen von Items zu vermeiden

Question 6

Was sagt die kritische Differenz aus?
a) Ist der absolute Betrag der Differenz zweier Testwerte gleich oder kleiner als die kritische Differenz, so unterscheiden sich die beiden Werte signifikant voneinander.
b) Ist der absolute Betrag der Differenz zweier Testwerte gleich oder größer als die kritische Differenz, so unterscheiden sich die beiden Werte nicht signifikant voneinander.
c) Ist der absolute Betrag der Differenz zweier Testwerte gleich oder größer als die kritische Differenz, so unterscheiden sich die beiden Werte signifikant voneinander.
d) Ist der absolute Betrag der Differenz zweier Testwerte gleich oder kleiner als die kritische Differenz, so unterscheiden sich die beiden Werte nicht signifikant voneinander.

Answer 6

Was sagt die kritische Differenz aus?
a) Ist der absolute Betrag der Differenz zweier Testwerte gleich oder kleiner als die kritische Differenz, so unterscheiden sich die beiden Werte signifikant voneinander.
b) Ist der absolute Betrag der Differenz zweier Testwerte gleich oder größer als die kritische Differenz, so unterscheiden sich die beiden Werte nicht signifikant voneinander.
X c) Ist der absolute Betrag der Differenz zweier Testwerte gleich oder größer als die kritische Differenz, so unterscheiden sich die beiden Werte signifikant voneinander.
d) Ist der absolute Betrag der Differenz zweier Testwerte gleich oder kleiner als die kritische Differenz, so unterscheiden sich die beiden Werte nicht signifikant voneinander.

Question 7

Datenquellen nach Cattell
a) L(ife)-Daten
b) E (motion)-Daten
c) Q(uestionnaire)-Daten
d) T(est)-Daten
e) P(ersonal)-Daten

Answer 7

Datenquellen nach Cattell
X a) L(ife)-Daten
b) E (motion)-Daten
X c) Q(uestionnaire)-Daten
X d) T(est)-Daten
e) P(ersonal)-Daten

Question 8

Basisrate was trifft zu?
a) Der relative Anteil von Personen mit den intendierten Eigenschaften in einer Population.
b) Der relative Anteil der Personen, deren Messwerte ein Kriterium erfüllen.
c) Bsp.: Anteil der Bewerber, die aufgrund eines Testergebnisses, das ein Kriterium erfüllt, einen Job
erhalten.
d) Bsp.: Relativer Anteil von Personen mit Berufserfolg / mit einer psychischen Störung in einer
Population.
e) Der relative Anteil von Personen mit den intendierten Eigenschaften einer Stichprobe.

Answer 8

Basisrate was trifft zu?
X a) Der relative Anteil von Personen mit den intendierten Eigenschaften in einer Population.
b) Der relative Anteil der Personen, deren Messwerte ein Kriterium erfüllen.
c) Bsp.: Anteil der Bewerber, die aufgrund eines Testergebnisses, das ein Kriterium erfüllt, einen Job
erhalten.
X d) Bsp.: Relativer Anteil von Personen mit Berufserfolg / mit einer psychischen Störung in einer
Population.
e) Der relative Anteil von Personen mit den intendierten Eigenschaften einer Stichprobe.

Question 9

Selektionsrate was trifft zu?
a) Der relative Anteil von Personen mit den intendierten Eigenschaften in einer Population.
b) Der relative Anteil der Personen, deren Messwerte ein Kriterium erfüllen.
c) Bsp.: Anteil der Bewerber, die aufgrund eines Testergebnisses, das ein Kriterium erfüllt, einen Job erhalten
d) Bsp.: Relativer Anteil von Personen mit Berufserfolg / mit einer psychischen Störung in einer
Population.
e) Der relative Anteil von Personen mit den intendierten Eigenschaften einer Stichprobe.

Answer 9

Selektionsrate was trifft zu?
a) Der relative Anteil von Personen mit den intendierten Eigenschaften in einer Population.
X b) Der relative Anteil der Personen, deren Messwerte ein Kriterium erfüllen.
X c) Bsp.: Anteil der Bewerber, die aufgrund eines Testergebnisses, das ein Kriterium erfüllt, einen Job erhalten
d) Bsp.: Relativer Anteil von Personen mit Berufserfolg / mit einer psychischen Störung in einer
Population.
e) Der relative Anteil von Personen mit den intendierten Eigenschaften einer Stichprobe.

Question 10

Was beeinflusst die falsch-Positiven und falsch-Negativen?
/ Wovon hängt die Klassifikation falsch-positiv/ falsch-negativ ab?
a) Basisrate
b) Selektionsrate
c) Reliabilität
d) Validität
e) Objektivität
f) Trennschärfe

Answer 10

Was beeinflusst die falsch-Positiven und falsch-Negativen?
/ Wovon hängt die Klassifikation falsch-positiv/ falsch-negativ ab?
X a) Basisrate
X b) Selektionsrate
c) Reliabilität
X d) Validität
e) Objektivität
f) Trennschärfe

Question 11

Wie kann man die Reliabilität schätzen/ Zusammenhang KTT?
a) Validität
b) Retest-Reliabilität
c) Cronbachs α
d) Test-Halbierungs-Koeffizient/Split-Half
e) t-Wert
f) Paralleltest-Reliabilität

Answer 11

Wie kann man die Reliabilität schätzen/ Zusammenhang KTT?
a) Validität
X b) Retest-Reliabilität
X c) Cronbachs α
X d) Test-Halbierungs-Koeffizient/Split-Half
e) t-Wert
X f) Paralleltest-Reliabilität

Question 12

Bedeutung von Kommunalität
a) Große Personengruppe innerhalb der Gesamtstichprobe
b) Findet Anwendung in der Faktorenanalyse
c) Varianzanteil, der durch die latente Variable erklärt wird
d) Geht man davon aus, dass gesamte Residualvarianz die Fehlervarianz darstellt, entspricht Kommunalität der Reliabilität
e) Korrelation eines Items mit dem Gesamtitempool

Answer 12

12. Bedeutung von Kommunalität
    a) Große Personengruppe innerhalb der Gesamtstichprobe
    X b) Findet Anwendung in der Faktorenanalyse
    X c) Varianzanteil, der durch die latente Variable erklärt wird
    X d) Geht man davon aus, dass gesamte Residualvarianz die Fehlervarianz darstellt, entspricht Kommunalität der Reliabilität
    e) Korrelation eines Items mit dem Gesamtitempool

Question 13

Trennschärfe wie wird sie ermittelt - Verfahren?
a) Bestimmung über die Punkt-Biseriale Korrelation und die biseriale Korrelation
b) Part-Whole-Korrektur
c) Wenn Schwierigkeit 0 ist = Trennschärfe 1
d) Korrelation Testwert mit Summenvariablen
e) Korrelation Summenvariablen mit Testwert
f) Wenn Schwierigkeit 1 ist = Trennschärfe 0
g) Exploratorisch
h) Konfirmatorisch

Answer 13

Trennschärfe wie wird sie ermittelt - Verfahren?
X a) Bestimmung über die Punkt-Biseriale Korrelation und die biseriale Korrelation.
X b) Part-Whole-Korrektur
c) Wenn Schwierigkeit 0 ist = Trennschärfe 1
X d) Korrelation Testwert mit Summenvariablen
e) Korrelation Summenvariablen mit Testwert
X f) Wenn Schwierigkeit 1 ist = Trennschärfe 0
X g) Exploratorisch
X h) Konfirmatorisch

Question 14

Itempopularität
a) Alle Items einer definierten Itemgrundgesamtheit/Itempool
b) Anteil an Probanden, die einem Item nicht zustimmen
c) Anteil an Probanden, die einem Item zustimmen
d) Wahrscheinlichkeit, ein Item korrekt zu beantworten (als Itemleichtigkeit zu interpretieren)
e) man unterscheidet modellbasierte und nicht modellbasierte Definitionen der Itempopularität

Answer 14

Itempopularität
a) Alle Items einer definierten Itemgrundgesamtheit/Itempool
b) Anteil an Probanden, die einem Item nicht zustimmen
X c) Anteil an Probanden, die einem Item zustimmen X
d) Wahrscheinlichkeit, ein Item korrekt zu beantworten (als Itemleichtigkeit zu interpretieren)
e) man unterscheidet modellbasierte und nicht modellbasierte Definitionen der Itempopularität

Question 15

Itemschwierigkeit
a) Alle Items einer definierten Itemgrundgesamtheit/Itempool
b) Anteil an Probanden, die einem Item nicht zustimmen
c) Anteil an Probanden, die einem Item zustimmen
d) Wahrscheinlichkeit, ein Item korrekt zu beantworten (als Itemleichtigkeit zu interpretieren)
e) man unterscheidet modellbasierte und nicht modellbasierte Definitionen der Itemschwirigkeit

Answer 15

Itemschwierigkeit
a) Alle Items einer definierten Itemgrundgesamtheit/Itempool
b) Anteil an Probanden, die einem Item nicht zustimmen
c) Anteil an Probanden, die einem Item zustimmen
X d) Wahrscheinlichkeit, ein Item korrekt zu beantworten (als Itemleichtigkeit zu interpretieren)
X e) man unterscheidet modellbasierte und nicht modellbasierte Definitionen der Itemschwirigkeit

Question 16

Itempopulation
a) Alle Items einer definierten Itemgrundgesamtheit/Itempool
b) Anteil an Probanden, die einem Item nicht zustimmen
c) Anteil an Probanden, die einem Item zustimmen
d) Wahrscheinlichkeit, ein Item korrekt zu beantworten (als Itemleichtigkeit zu interpretieren)
e) man unterscheidet modellbasierte und nicht modellbasierte Definitionen der Itempopulation

Answer 16

Itempopulation
X a) Alle Items einer definierten Itemgrundgesamtheit/Itempool
b) Anteil an Probanden, die einem Item nicht zustimmen
c) Anteil an Probanden, die einem Item zustimmen
d) Wahrscheinlichkeit, ein Item korrekt zu beantworten (als Itemleichtigkeit zu interpretieren)
e) man unterscheidet modellbasierte und nicht modellbasierte Definitionen der Itempopulation

Question 17

Womit kann ich die Konstruktvalidität untersuchen?
a) Produktanalyse
b) Analyse der Stabilität vs. Validität von Testwerten
c) Analyse von Gruppenunterschieden
d) Analyse der internen Struktur eines Tests
e) Analyse der externen Struktur eines Tests
f) Zusammenhanganalyse mit anderen Tests
g) Prozessanalyse

Answer 17

Womit kann ich die Konstruktvalidität untersuchen?
a) Produktanalyse
X b) Analyse der Stabilität vs. Validität von Testwerten
X c) Analyse von Gruppenunterschieden
X d) Analyse der internen Struktur eines Tests
e) Analyse der externen Struktur eines Tests
X f) Zusammenhanganalyse mit anderen Tests
X g) Prozessanalyse

Question 18

Differential-Item-Functioning (DIF)
a) Setzt sich aus dem Itempool und dem Personenmerkmal zusammen.
b) Wird im Rahmen der Klassischen Testtheorie eingesetzt.
c) Liegt vor, wenn Item unterschiedliche Messeigenschaften in verschiedenen Gruppen aufweist.
d) Verwendet zur Testung ob ein Item den richtigen Abforderungen entspricht
e) Ist unabhängig davon, ob sich die beiden Gruppen in dem gemessenen Merkmal bzw. Konstrukt unterscheiden.

Answer 18

Differential-Item-Functioning (DIF)
a) Setzt sich aus dem Itempool und dem Personenmerkmal zusammen.
b) Wird im Rahmen der Klassischen Testtheorie eingesetzt.
X c) Liegt vor, wenn Item unterschiedliche Messeigenschaften in verschiedenen Gruppen aufweist.
d) Verwendet zur Testung ob ein Item den richtigen Abforderungen entspricht
X e) Ist unabhängig davon, ob sich die beiden Gruppen in dem gemessenen Merkmal bzw. Konstrukt unterscheiden.

Question 19

Aspekte vom Nebengütekriterium Zumutbarkeit
a) Keine systematische Benachteiligung von Gruppen
b) keine unverhältnismäßige Belastung für VP (zeitlich, physisch und psychisch)
c) Der Test kann so nicht manifuliert werden
d) Das gemessene Merkmal ist praktisch relevant
e) Der Test verbraucht wenig Ressourcen

Answer 19

Aspekte vom Nebengütekriterium Zumutbarkeit
a) Keine systematische Benachteiligung von Gruppen
X b) keine unverhältnismäßige Belastung für VP (zeitlich, physisch und psychisch)
c) Der Test kann so nicht manifuliert werden
d) Das gemessene Merkmal ist praktisch relevant
e) Der Test verbraucht wenig Ressourcen

Question 20

Nivellierung und Akzentuierung
a) In der Grafik lässt sich eine Akzentuierung der Unterschiede im mittleren Bereich
erkennen
b) In der Grafik lässt sich eine Nivellierung der Unterschiede im mittleren Bereich
erkennen
c) In der Grafik lässt sich eine Nivellierung der Unterschiede in den Randbereichen
erkennen
d) In der Grafik lässt sich eine Akzentuierung der Unterschiede in den Randbereichen
erkennen
e) Die Grafik zeigt Akzentuierung und Nivelleirung der Unterschiede in einer
glockenförmigen Verteilung

Answer 20

Nivellierung und Akzentuierung
X a) In der Grafik lässt sich eine Akzentuierung der Unterschiede im mittleren Bereich
erkennen
b) In der Grafik lässt sich eine Nivellierung der Unterschiede im mittleren Bereich
erkennen
X c) In der Grafik lässt sich eine Nivellierung der Unterschiede in den Randbereichen
erkennen
d) In der Grafik lässt sich eine Akzentuierung der Unterschiede in den Randbereichen
erkennen
X e) Die Grafik zeigt Akzentuierung und Nivelleirung der Unterschiede in einer
glockenförmigen Verteilung

Question 21

Zusammenhang zwischen Selektionsrate und Validität
a) Die Selektionsrate ist der relative Anteil der Personen, deren Messwerte ein Kriterium erfüllen.
b) Beispiel für die Selektionsrate ist der Anteil der Bewerber, die aufgrund eines Testergebnisses, das ein Kriterium erfüllt, einen Job erhalten.
c) Taylor und Russell (1939) zeigten, dass auch bei geringer Validität hoher Nutzen entstehen kann (und vice versa).
d) der Nutzen hängt sowohl vom Validitätskoeffizienten (Korrelation), der Basisrate als auch von der Selektionsrate abhängt.
e) Wirken sich auf falsch-positiv Diagnosen aus (z. B. Personalauswahl)
f) Anzahl der Falsch-Positiven und Falsch-Negativen hängt von Validitätskoeffizienten (Korrelation), (der Basisrate und) der Selektionsrate ab

Answer 21

Zusammenhang zwischen Selektionsrate und Validität
X a) Die Selektionsrate ist der relative Anteil der Personen, deren Messwerte ein Kriterium erfüllen.
X b) Beispiel für die Selektionsrate ist der Anteil der Bewerber, die aufgrund eines Testergebnisses, das ein Kriterium erfüllt, einen Job erhalten. X
X c) Taylor und Russell (1939) zeigten, dass auch bei geringer Validität hoher Nutzen entstehen kann (und vice versa). X
X d) der Nutzen hängt sowohl vom Validitätskoeffizienten (Korrelation), der Basisrate als auch von der Selektionsrate abhängt. X
X e) Wirken sich auf falsch-positiv Diagnosen aus (z. B. Personalauswahl) X
X f) Anzahl der Falsch-Positiven und Falsch-Negativen hängt von Validitätskoeffizienten (Korrelation), (der Basisrate und) der Selektionsrate ab X

Question 22

Paragraphen bzgl. Schweigepflicht und für wen die alles gilt
a) Paragraph: § 203 des Strafgesetzbuches
b) Paragraph: § 266 des Strafgesetzbuches
c) Paragraph: § 302 des Strafgesetzbuches
d) Gilt für: Ärztinnen
e) Gilt für: Berufspsychologinnen
f) Gilt für: Studierende, Praktikantinnen

Answer 22

Paragraphen bzgl. Schweigepflicht und für wen die alles gilt
X a) Paragraph: § 203 des Strafgesetzbuches
b) Paragraph: § 266 des Strafgesetzbuches
c) Paragraph: § 302 des Strafgesetzbuches
X d) Gilt für: Ärztinnen
X e) Gilt für: Berufspsychologinnen
X f) Gilt für: Studierende, Praktikantinnen

Question 23

Verhaltensgleichung Westhoff und Kluck (2008) (Welche Variablengruppen?)
a) Verhalten von Personen kann durch verschiedene Gruppen von Variablen beschrieben, erklärt und vorhergesagt werden.
b) Verhalten von Personen kann durch verschiedene Diskrepanzen von Konstrukten beschrieben, erklärt und vorhergesagt werden.
c) Verhalten von Personen setzt sich als Funktion zusammen

Answer 23

Verhaltensgleichung Westhoff und Kluck (2008) (Welche Variablengruppen?)
X a) Verhalten von Personen kann durch verschiedene Gruppen von Variablen beschrieben, erklärt und vorhergesagt werden.
b) Verhalten von Personen kann durch verschiedene Diskrepanzen von Konstrukten beschrieben, erklärt und vorhergesagt werden.
X c) Verhalten von Personen setzt sich als Funktion zusammen

Question 24

a) Universitätsvariablen (U)
b) Umgebungsvariablen (U)
c) Organisationsvariablen (O)
d) emotionalen Variablen (E)
e) Organismusvariablen (O)
f) Skalierten Variablen (S)

Answer 24

a) Universitätsvariablen (U)
X b) Umgebungsvariablen (U)
c) Organisationsvariablen (O)
X d) emotionalen Variablen (E)
X e) Organismusvariablen (O)
f) Skalierten Variablen (S)

Question 25

Schätzverfahren für Itemparameter
a) unbedingte Maxiumun-Likelihood-Schätzung
b) bedingte ML-Schätzung
c) marginale ML-Schätzung
d) Bei allen Schätzverfahren muss vorausgesetzt werden, dass Rasch-Modell in einer Anwendung gültig ist, da die theoretischen Größen nur innerhalb des Modells definiert sind.
e) Unbedingte Item-Response-Theory
f) ungewichtet und marginal

Answer 25

Schätzverfahren für Itemparameter
X a) unbedingte Maxiumun-Likelihood-Schätzung
X b) bedingte ML-Schätzung
X c) marginale ML-Schätzung
X d) Bei allen Schätzverfahren muss vorausgesetzt werden, dass Rasch-Modell in einer Anwendung gültig ist, da die theoretischen Größen nur innerhalb des Modells definiert sind.
e) Unbedingte Item-Response-Theory
f) ungewichtet und marginal

Question 26

Was sagt der Schwellenparameter aus?
a) Anzahl bedigter Wahrscheinlichkeiten eines Itemparameters
b) Je größer der Wert einer Person auf der latenten Variablen η ist, umso größer ist die Wahrscheinlichkeit, die obere Kategorie im Vgl. zur darunter liegenden Kategorie zu wählen.
c) Schnittpunkt zwischen zwei Kategorien
d) Gegenteilig zu Itemparameter
e) Findet Anwendung in der konfirmatorischen Faktorenanalyse

Answer 26

Was sagt der Schwellenparameter aus?
a) Anzahl bedigter Wahrscheinlichkeiten eines Itemparameters
X b) Je größer der Wert einer Person auf der latenten Variablen η ist, umso größer ist die Wahrscheinlichkeit, die obere Kategorie im Vgl. zur darunter liegenden Kategorie zu wählen.
X c) Schnittpunkt zwischen zwei Kategorien
d) Gegenteilig zu Itemparameter
e) Findet Anwendung in der konfirmatorischen Faktorenanalyse

Question 27

Konfirmatorische Faktorenanalyse
a) zur Überprüfung, ob ein Modell, das man anhand theoretischer Überlegungen spezifiziert hat, auf die Daten passt.
b) Vergleich der Testergebnisse derselben Person in mehreren Tests
c) Orthogonale Faktoren sind unabhängig voneinander

Answer 27

Konfirmatorische Faktorenanalyse
X a) zur Überprüfung, ob ein Modell, das man anhand theoretischer Überlegungen spezifiziert hat, auf die Daten passt.
b) Vergleich der Testergebnisse derselben Person in mehreren Tests
X c) Orthogonale Faktoren sind unabhängig voneinander

Question 28

Welche Modelle für metrische Variablen?
a) das Modell essenziell τ-paralleler Variablen, ist das Modell für metrische Variablen, das dem Rasch-Modell für dichotome Variablen entspricht.
b) das Rasch-Modell, ist das Modell für metrische Variablen, das der I-R-T für dichotome Variablen entspricht.
c) Latent-Trait-Modelle werden für metrische Variablen verwendet
d) Latent- Profilanalysen werden für metrische Variablen verwendet
e) Latent-Class-Analysen werden für metrische Variablen verwendet

Answer 28

Welche Modelle für metrische Variablen?
X a) das Modell essenziell τ-paralleler Variablen, ist das Modell für metrische Variablen, das dem Rasch-Modell für dichotome Variablen entspricht.
b) das Rasch-Modell, ist das Modell für metrische Variablen, das der I-R-T für dichotome Variablen entspricht.
c) Latent-Trait-Modelle werden für metrische Variablen verwendet
X d) Latent- Profilanalysen werden für metrische Variablen verwendet X
X e) Latent-Class-Analysen werden für metrische Variablen verwendet X

Question 29

Unterschiede Rasch- und Partial-Credit-Modell (=ordinales Rasch-Modell)
a) PCM stellt Erweiterung des Rasch-Modells dar, Annahmen des Rasch-Modells auf die Schwellenwahrscheinlichkeiten in dem die übertragen werden
b) PCM beinhaltet dichotome Variablen
c) PCM beinhaltet kategoriale Variablen mit geordneten Antwortkategorien
d) Die Itemcharakteristiken im PCM sind parallel
e) In PCM wird Wahrscheinlichkeit zerlegt

Answer 29

Unterschiede Rasch- und Partial-Credit-Modell (=ordinales Rasch-Modell)
X a) PCM stellt Erweiterung des Rasch-Modells dar, Annahmen des Rasch-Modells auf die Schwellenwahrscheinlichkeiten in dem die übertragen werden
b) PCM beinhaltet dichotome Variablen
X c) PCM beinhaltet kategoriale Variablen mit geordneten Antwortkategorien
d) Die Itemcharakteristiken im PCM sind parallel
e) In PCM wird Wahrscheinlichkeit zerlegt

Question 30

Welches Antwortformat soll gewählt werden für eine hohe Durchführungsobjektivität?
a) Atypische Antwortformate
b) Geschlossene/gebundene Antwortformate
c) Offene/freie Antwortformate
d) Gar keine Antwortformate werden verwendet

Answer 30

Welches Antwortformat soll gewählt werden für eine hohe Durchführungsobjektivität?
a) Atypische Antwortformate
X b) Geschlossene/gebundene Antwortformate
c) Offene/freie Antwortformate
d) Gar keine Antwortformate werden verwendet

Question 31

Welches Antwortformat soll gewählt werden für die geringste Ratewahrscheinlichkeit?
A) Atypische Antwortformate
B) Geschlossene/gebundene Antwortformate
C) Offene/freie Antwortformate
D) Gar keine Antwortformate werden verwendet

Answer 31

Welches Antwortformat soll gewählt werden für die geringste Ratewahrscheinlichkeit?
A) Atypische Antwortformate
B) Geschlossene/gebundene Antwortformate
X C) Offene/freie Antwortformate
D) Gar keine Antwortformate werden verwendet

Question 32

Was bewirkt eine große Stichprobe in einem Test?
a) eine große Itempopulation
b) Teststärke (power)
c) die benötigte Größe der Personenstichprobe hängt von der Art und Größe der Modellverletzung sowie der Anzahl der Items ab.
d) Speedtest
e) Reihenfolgeeffekte

Answer 32

Was bewirkt eine große Stichprobe in einem Test?
a) eine große Itempopulation
X b) Teststärke (power) X
X c) die benötigte Größe der Personenstichprobe hängt von der Art und Größe der Modellverletzung sowie der Anzahl der Items ab. X
d) Speedtest
e) Reihenfolgeeffekte

Question 33

Partial-Credit-Modell zur Kategoriencharakteristik, ob Schwellenwert bedeutet, dass
Kategorie darüber gewählt wird?
a) Der Schwellenwert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eine von den beiden Kategorien
(darüber liegende) zu wählen, gleich ist.
b) Der Schwellenwert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eine von den beiden Kategorien
(untere) zu wählen, gleich ist.
c) Der Schwellenwert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eine von den beiden Kategorien (untere
oder darüber liegende) zu wählen, größer ist.
d) Der Schwellenwert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eine von den beiden Kategorien (untere
oder darüber liegende) zu wählen, kleiner ist.
e) Der Schwellenwert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eine von den beiden Kategorien (untere
oder darüber liegende) zu wählen, gleich ist.

Answer 33

Partial-Credit-Modell zur Kategoriencharakteristik, ob Schwellenwert bedeutet, dass
Kategorie darüber gewählt wird?
a) Der Schwellenwert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eine von den beiden Kategorien
(darüber liegende) zu wählen, gleich ist.
b) Der Schwellenwert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eine von den beiden Kategorien
(untere) zu wählen, gleich ist.
c) Der Schwellenwert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eine von den beiden Kategorien (untere
oder darüber liegende) zu wählen, größer ist.
d) Der Schwellenwert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eine von den beiden Kategorien (untere
oder darüber liegende) zu wählen, kleiner ist.
X e) Der Schwellenwert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eine von den beiden Kategorien (untere
oder darüber liegende) zu wählen, gleich ist.

Question 34

Spezialfälle von τ-Modellen.
- Modell τ -konvergenter Variablen
- Modell essenziell τ -äquivalenter Variablen
- Modell τ -äquivalenter Variablen
- Modell essenziell τ -dichotomer Variablen
- Modell τ -maifester Variablen

Answer 34

Spezialfälle von τ-Modellen.
- Modell τ -konvergenter Variablen
X - Modell essenziell τ -äquivalenter Variablen X
X - Modell τ -äquivalenter Variablen X
- Modell essenziell τ -dichotomer Variablen
- Modell τ -maifester Variablen

Question 35

Welche Arten von Urteilsbildungen gibt es?
a) Klinische Urteilsbildung
b) Pädagogische Urteilsbildung
c) Urteilsbildung auf Rechtslage
d) Testtheoretische Urteilsbildung
e) Statistische Urteilsbildung

Answer 35

Welche Arten von Urteilsbildungen gibt es?
X a) Klinische Urteilsbildung X
b) Pädagogische Urteilsbildung
c) Urteilsbildung auf Rechtslage
d) Testtheoretische Urteilsbildung
X e) Statistische Urteilsbildung X

Question 36

Welche Arten von Faktorenanalysen gibt es?
a) Interpersonelle Faktorenanalyse
b) Metrische Faktorenanalyse
c) Konfirmatorische Faktorenanalyse
d) Exploratorische Faktorenanalyse
e) Latente und manifeste Faktorenanalyse

Answer 36

Welche Arten von Faktorenanalysen gibt es?
a) Interpersonelle Faktorenanalyse
b) Metrische Faktorenanalyse
X c) Konfirmatorische Faktorenanalyse
X d) Exploratorische Faktorenanalyse
e) Latente und manifeste Faktorenanalyse

Question 37

Konfidenzintervalle erklären und mit Reliabilität in Verbindung bringen. Welche Aussagen sind falsch?
a) Das Konfidenzintervall dient der Intervallschätzung eines Parameters
b) Ein häufig verwendetes Konfidenzniveau ist 90%
c) Das Konfidenzintervall dient der der Bestimmung des Mittelwertes
d) Die Reliabilität beeinflusst Weite des Konfidenzintervalls
e) Je kleiner die Reliabilität desto weiter Konfidenzintervall

Answer 37

Konfidenzintervalle erklären und mit Reliabilität in Verbindung bringen. Welche Aussagen sind falsch?
a) Das Konfidenzintervall dient der Intervallschätzung eines Parameters
X b) Ein häufig verwendetes Konfidenzniveau ist 90%
X c) Das Konfidenzintervall dient der der Bestimmung des Mittelwertes
d) Die Reliabilität beeinflusst Weite des Konfidenzintervalls
e) Je kleiner die Reliabilität desto weiter Konfidenzintervall

Question 38

Konjunktives Entscheidungsmodell. Welche Aussagen stimmen?
a) Wird im Rahmen der Anforderungsanalyse verwendet.
b) Wird im Rahmen der Faktorenanalyse verwendet.
c) Wie das kompensatorische Modell, beide liegt es diag. Entscheidungen zugrunde
d) UND- / ODER-Verknüpfung
e) Entspricht dem Prinzip des „lauten Denkens“

Answer 38

Konjunktives Entscheidungsmodell. Welche Aussagen stimmen?
X a) Wird im Rahmen der Anforderungsanalyse verwendet. X
b) Wird im Rahmen der Faktorenanalyse verwendet.
X c) Wie das kompensatorische Modell, beide liegt es diag. Entscheidungen zugrunde
X d) UND- / ODER-Verknüpfung X
e) Entspricht dem Prinzip des „lauten Denkens“

Question 39

Bezugssysteme für den Vergleich von Testwerten nach Mellenbergh (2011)
a) Testergebnisse anderer Personen einer Bezugsgruppe (Normpopulation)
b) Testergebnisse derselben Person in anderen Tests
c) Testergebnis derselben Person in demselben Test zu einer anderen Messgelegenheit
d) Vergleich mit einem externen Standard (Kriterium)
e) Testergebnis derselben Person in demselben Test zur gleichen Messgelegenheit

Answer 39

Bezugssysteme für den Vergleich von Testwerten nach Mellenbergh (2011)
X a) Testergebnisse anderer Personen einer Bezugsgruppe (Normpopulation)
X b) Testergebnisse derselben Person in anderen Tests
X c) Testergebnis derselben Person in demselben Test zu einer anderen Messgelegenheit
X d) Vergleich mit einem externen Standard (Kriterium)
e) Testergebnis derselben Person in demselben Test zur gleichen Messgelegenheit

Question 40

DIN 33430
a) Qualitätsnorm zu Anforderungen an Verfahren und deren Einsatz bei berufsbezogenen
Eignungsbeurteilungen (DIN= Deutsches Institut für Normung e.V.)
b) zielt darauf ab, bei Personen (auch diagn. Laien), die mit beruflicher Eignungsauswahl zu tun haben, relevante Kenntnisse und damit eine Sensibilität für Qualitätsstandards zu vermitteln
c) auch Transparenznorm genannt
d) entstand im Jahre 1970
e) zielt darauf ab, erfahrenen Diagnostikerinnen Hilfestellungen zu geben

Answer 40

DIN 33430
X a) Qualitätsnorm zu Anforderungen an Verfahren und deren Einsatz bei berufsbezogenen
Eignungsbeurteilungen (DIN= Deutsches Institut für Normung e.V.)
X b) zielt darauf ab, bei Personen (auch diagn. Laien), die mit beruflicher Eignungsauswahl zu tun haben, relevante Kenntnisse und damit eine Sensibilität für Qualitätsstandards zu vermitteln
X c) auch Transparenznorm genannt
d) entstand im Jahre 1970
e) zielt darauf ab, erfahrenen Diagnostikerinnen Hilfestellungen zu geben

Question 41

Was trifft auf den Impliziten Assoziationstest (IAT) zu?
a) indirektes Maß von Verzerrungen
b) wurde ursprünglich im sozialpsychologischen Kontext zur Messung von Einstellungen, Stereotypen oder Vorurteilen entwickelt.
c) auch Persönlichkeitsmerkmale oder Einstellungen können untersucht werden
d) erfüllt Merkmale eines objektiven Persönlichkeitstests
e) kann nur von Kindern 6-12 Jahren ausgefüllt werden

Answer 41

Was trifft auf den Impliziten Assoziationstest (IAT) zu?
X a) indirektes Maß von Verzerrungen X
X b) wurde ursprünglich im sozialpsychologischen Kontext zur Messung von Einstellungen, Stereotypen oder Vorurteilen entwickelt. X
X c) auch Persönlichkeitsmerkmale oder Einstellungen können untersucht werden X
X d) erfüllt Merkmale eines objektiven Persönlichkeitstests X
e) kann nur von Kindern 6-12 Jahren ausgefüllt werden

Question 42

Welche Aussagen treffen nicht auf Prozentrangwerte zu?
a) gibt an, wie viel Prozent der Personen einer Vergleichsgruppe (z. B. Normpopulation oder -stichprobe) denselben oder einen geringeren Wert wie die untersuchte Person aufweisen.
b) zeigen an wie viel Prozent genauso oder weniger in einer Normpopulation erreicht haben
c) sind Grenzen von Konfidenzintervallen
d) in englischsprachiger Literatur werden Begriffe percentile score, percentile rank, percentile, centile als austauschbare Begriffe für den Prozentrangwert benutzt
e) erhält man, indem man die kumulierte Häufigkeit durch die Größe der Normstichprobe teilt und den Wert mit 50 multipliziert

Answer 42

Welche Aussagen treffen nicht auf Prozentrangwerte zu?
a) gibt an, wie viel Prozent der Personen einer Vergleichsgruppe (z. B. Normpopulation oder -stichprobe) denselben oder einen geringeren Wert wie die untersuchte Person aufweisen.
b) zeigen an wie viel Prozent genauso oder weniger in einer Normpopulation erreicht haben
X c) sind Grenzen von Konfidenzintervallen
d) in englischsprachiger Literatur werden Begriffe percentile score, percentile rank, percentile, centile als austauschbare Begriffe für den Prozentrangwert benutzt
X e) erhält man, indem man die kumulierte Häufigkeit durch die Größe der Normstichprobe teilt und den Wert mit 50 multipliziert

Question 43

Lineare Transformation
a) dadurch gekennzeichnet, dass der Testwert mit einer Zahl multipliziert wird und diesem Produkt eine additive Konstante hinzugefügt wird
b) dadurch gekennzeichnet, dass der Testwert mit einer Zahl multipliziert wird und diesem Produkt eine kummulative Konstante hinzugefügt wird
c) wird zum größten Teil bei der Item-Response-Theorie verwendet.
d) Die gebräuchlichste lineare Transformation = z-Transformation
e) LT der Werte, die zu Mittelwert 50 und Standardabweichung 10 führen  im Fall von normalverteilten Variablen = t-Werte

Answer 43

Lineare Transformation
X a) dadurch gekennzeichnet, dass der Testwert mit einer Zahl multipliziert wird und diesem Produkt eine additive Konstante hinzugefügt wird
b) dadurch gekennzeichnet, dass der Testwert mit einer Zahl multipliziert wird und diesem Produkt eine kummulative Konstante hinzugefügt wird
c) wird zum größten Teil bei der Item-Response-Theorie verwendet.
X d) Die gebräuchlichste lineare Transformation = z-Transformation
X e) LT der Werte, die zu Mittelwert 50 und Standardabweichung 10 führen  im Fall von normalverteilten Variablen = t-Werte

Question 44

Forced-Choice-Format
a) Kann Durchführungsobjektivität beeinträchtigen
b) Kann Validität beeinträchtigen
c) Kann die Reliabilität beeinträchtigen
d) Gebundenes Antwortformat, bei denen Personen eine Antwortalternative auswählen müssen, auch wenn sie sich nicht vollständig mit ihr identifizieren können oder die korrekte Antwort nicht wissen.
e) Offenes Antwortformat, bei denen Personen eine Antwortalternative auswählen, wenn sie sich vollständig mit ihr identifizieren können oder die korrekte Antwort wissen

Answer 44

Forced-Choice-Format
a) Kann Durchführungsobjektivität beeinträchtigen
X b) Kann Validität beeinträchtigen
X c) Kann die Reliabilität beeinträchtigen
X d) Gebundenes Antwortformat, bei denen Personen eine Antwortalternative auswählen müssen, auch wenn sie sich nicht vollständig mit ihr identifizieren können oder die korrekte Antwort nicht wissen.
e) Offenes Antwortformat, bei denen Personen eine Antwortalternative auswählen, wenn sie sich vollständig mit ihr identifizieren können oder die korrekte Antwort wissen

Question 45

Welche Reihenfolgeeffekte gibt es nicht?
a) Salienzeffekt
b) Ankereffekt
c) Diskrepanzeffekt
d) Subtraktionseffekt
e) Primingeffekt

Answer 45

Welche Reihenfolgeeffekte gibt es nicht?
a) Salienzeffekt
b) Ankereffekt
X c) Diskrepanzeffekt
d) Subtraktionseffekt
e) Primingeffekt

Question 46

Welche/r der unten genannten Heuristiken zählt dazu?
a) Repräsentativitätsheuristik
b) Verfügbarkeitsheuristik
c) Simulationsheuristik
d) Ankerheuristik
e) Präsentationsheuristik

Answer 46

Welche/r der unten genannten Heuristiken zählt dazu?
X a) Repräsentativitätsheuristik
X b) Verfügbarkeitsheuristik
X c) Simulationsheuristik
X d) Ankerheuristik
e) Präsentationsheuristik

Question 47

Exploratorische Faktorenanalyse- Faktoren bekannt?

Answer 47

Nein

Question 48

Profilanalyse
a) Streuung
b) Gestalt
c) Höhe
d) Profilart

Answer 48

Profilanalyse
X a) Streuung
X b) Gestalt
X c) Höhe
d) Profilart

Question 49

Reliabilität
a) Beeinflusst Weite des Konfidenzintervalls
b) Ist wichtige Info für Konfidenzintervall
c) Je größer Reliabilität desto weiter Konfidenzintervall

Answer 49

Reliabilität
X a) Beeinflusst Weite des Konfidenzintervalls
X b) Ist wichtige Info für Konfidenzintervall
c) Je größer Reliabilität desto weiter Konfidenzintervall

Question 50

An wen richtet sich die Schweigepflicht?
a) Lehrer
b) Erzieher
c) Arzt
d) Psychologe

Answer 50

An wen richtet sich die Schweigepflicht?
a) Lehrer
b) Erzieher
X c) Arzt
X d) Psychologe

Question 51

Welche Aussagen über die KTT sind richtig?

Answer 51

Ist dazu da, um die Reliabilität zu schätzen

Question 52

Modelle für metrische Variablen

Answer 52

a) Essenziell tau-kongenerisches Modell X
b) Essenziell tau-äquivalentes Modell X

Question 53

Variabilität intendierter Merkmale

Answer 53

a) Konstruktvalidität
b) Reliabilität

Question 54

Welches Antwortformat soll gewählt werden für eine hohe Durchführungsobjektivität?
a) Ratingskala
b) Dichotom
c) Kategorial

Answer 54

Welches Antwortformat soll gewählt werden für eine hohe Durchführungsobjektivität?
a) Ratingskala
X b) Dichotom
c) Kategorial

Question 55

Personen, die ausgewählt werden, obwohl sie nicht geeignet sind

Answer 55

a. 1 – Spezifität X
b. Falsch positiv X

Question 56

welche Form der Itemkonstruktion wird im Folgenden beschrieben:
Sie fokussiert sich auf das Vorwissen über ein Konstrukt, dass in den Items abgebildet werden soll

Answer 56

rationale Itemkonstruktion

Question 57

Item-Response-Theorie

Answer 57

Item-Response-Theorie (IRT): Ausgangspkt sind einzelne Itemantworten (Ich habe einen Reiz und schaue mir die Antwort dazu an)
> Unter Begriff d IRT werden typischerweise Modelle für kategoriale manifeste u kontinuierliche latente V zsgefasst
- Auf Itemniveau metrische manifeste V wie zB Reaktionszeiten (wichtig für implizite Messverfahren)

Question 58

Bedingte stochastische Unabhängigkeit

Answer 58

Annahme d bedingten stochastischen Unabhängigkeit bedeutet, dass für jede Ausprägung d latenten V η die beobachtbaren Yi stochastisch unabhängig sind
> Impliziert, dass latente V ƞ alle Zshänge zw p beobachtbaren V erklärt
> Unbedingte Zshänge zw Items sind darauf zurückzuführen, dass sie dasselbe Konstrukt erfassen

Question 59

Trennschärfe ermitteln

Answer 59

Trennschärfekoeffizient eines Items entspricht Korrelation d Items mit Testwertvariablen

Question 60

Äquidistanzmodell

Answer 60

• Geht davon aus, dass Schwellenabstände innerhalb eines Items gleich groß sind
  > zB ist Differenz aus dritter u zweiter Schwelle gleich der Differenz aus zweiter u erster Schwelle
• Kategorienbreiten dürfen sich jedoch zw Items unterscheiden
• Äquidistanzmodell weist signifikant schlechtere Modellanpassung auf als Partial-Credit-Modell

Question 61

Spearman-Brown-Formel

Answer 61

-Beziehung zw Anzahl gemittelter paralleler Messungen u d Reliabilität kann mit Hilfe der Spearman-Brown-Formel beschrieben werden
-Ist Modell essenziell tau-paralleler Variablen gültig, lässt sich Reliabilität d Summenvariablen einfacher bestimmen als im Modell essenziell tau-äquivalenter V
> Spearman-Brown-Formel zur Testverlängerung

Question 62

Itempopularität

Answer 62

-Anteil an Probanden, die einem Item zustimmen
> Wichtige Info, d sich auch auf Varianz d Items auswirkt
> Analog dazu bezeichnet man prozentualen Anteil an Probanden, d Leistungsaufgabe lösen, als „Itemschwierigkeit“ / „Schwierigkeit“

Question 63

Martin-Löf-Test

Answer 63

Überprüft, ob leichte Items ein anderes Merkmal erfassen als schwierige Items

Question 64

Differential-Item-Functioning (DIF)

Answer 64

-Tritt auf, wenn Item verschiedene Messeigenschaften zw verschiedenen Gruppen aufweist, unabhängig davon, ob sich beide Gruppen in diesem Merkmal / Konstrukt unterscheiden
-Geringes DIF kann Testfairness erhöhen
-Bedeutung von DIF kann nur aus Itemkontext erschlossen werden

Question 65

Was trifft auf essenziell τ-äquivalente Variablen zu? (Annahmen)

Answer 65

-alle τi (True-Score-Variablen) erfassen gemeinsames η
-Parallele Itemcharakteristiken
-Fehlervarianzen unkorreliert

Question 66

Nivellierung und Akzentuierung

Answer 66

Prozentrangnormen führen zu einer Akzentuierung der Unterschiede im mittleren Bereich einer Verteilung und zu einer Nivellierung der Unterschiede in den Randbereichen führen (Grafik sieht wie Glockenform aus)

Question 67

Selektionsrate und Validität

Answer 67

Wirken sich auf falsch positiv Diagnosen aus

Question 68

Verhaltensgleichung Westhoff und Kluck (2008) (Welche Variablengruppen?)

Answer 68

Umgebungsvariablen (U),
Organismusvariablen (O),
kognitiven Variablen (K),
emotionalen Variablen (E),
motivationalen Variablen, sozialen Variablen (S)
und Interaktionen zwischen den genannten Variablen zusammen.

Question 69

Schwellenparameter

Answer 69

Je größer der Wert einer Person auf der latenten Variablen η ist, umso größer ist die Wahr-scheinlichkeit, die obere Kategorie im Vgl. zur darunter liegenden Kategorie zu wählen. (Schnittpunkt zwischen zwei Kategorien)

Question 70

Faktorenanalytisches Modell

Answer 70

a. Orthogonale Faktoren sind unabhängig voneinander X
b. Faktoren sind latente Variablen X

Question 71

Partial-Credit-Modell zur Kategoriencharakteristik, ob Schwellenwert bedeutet, dass Katego-rie darüber gewählt wird?

Answer 71

Der Schwellenwert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eine von den beiden Kategorien (untere oder darüber liegende) zu wählen, gleich ist.

Question 72

Spezialfälle vom Partial-Credit-Modell.

Answer 72

Ratingskalenmodell, Äquidistanzmodell, Dispersionsmodell

Question 73

Bedeutung von Kommunalität

Answer 73

-In der Faktorenanalyse der Varianzanteil, der durch die latente Variable erklärt wird
-Geht man davon aus, dass gesamte Residualvarianz die Fehlervarianz darstellt, entspricht Kommunalität der Reliabilität

Question 74

Kategoriencharakteristik

Answer 74

Die Abhängigkeit der bedingten Antwortwahrscheinlichkeit von der latenten Variablen wird durch die Kategoriencharakteristik beschrieben.

-Die Wahrscheinlichkeit der ersten Kategorie nimmt ab, je größer der Wert der latenten Variablen wird.
-Die Wahrscheinlichkeit der höchsten Kategorie nimmt zu, je größer der Wert der latenten Variablen wird.
-Die Wahrscheinlichkeiten der mittleren Kategorien nehmen zunächst mit Zunahme der Werte der latenten Variablen bis zu einem maximalen Wert zu, um dann wieder abzuneh-men. 4. Die Schnittpunkte der Kategoriencharakteristiken entsprechen den Schwellenpara-metern.
-Die Schnittpunkte der Kategoriencharakteristiken (die Schwellenparameter) entsprechen den Wendepunkten der Schwellenwahrscheinlichkeiten.

Question 75

Annahmen der KTT

Answer 75

Erste zentrale Annahme der KTT:
Ein beobachteter Messwert einer Person in einem Test setzt sich additiv aus einem wahren Wert bzw. true score u einem Messfehler bzw error score zusammen

Zweite zentrale Annahme der KTT:
Der Mittelwert der Messfehler über unendlich viele Messungen desselben Merkmals bei einer Person, ist null
> Mittelwert einer unendlich großen Zufallsstichprobe von Messungen = Mittelwert der Po-pulation von Messungen / Erwartungswert der Messungen

Dritte zentrale Annahmen der KTT:
Der Erwartungswert der Korrelationen zwischen Messfehlern und wahren Werten ist null

Vierte zentrale Annahme der KTT
Der Erwartungswert der Korrelationen zwischen den Messfehlern ist null

Question 76

Anforderungsanalyse

Answer 76

Im diagnostischen Prozess werden typischerweise verschiedenste Informationen erhoben. Im Rahmen von Anforderungsanalysen wird dabei u. a. festgelegt, welche Merkmale und Informationen erhoben werden und welche Inventare dazu herangezogen werden. Des Weiteren wird in der Anforderungsanalyse das Modell festgelegt, das den diagnostischen Entscheidungen zugrunde liegt. Dabei kann zwischen dem kompensatorischen Modell und dem konjunktiven Modell unterschieden werden.