Random Flashcards
Was ist Sensitivität?
P, dass Personen die krank sind, auch vom Test als positiv erkannt werden
Berechnung:
positiv getestet und kranke
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alle kranken
Was ist Spezifität?
P, dass Personen, die nicht krank sind, auch vom Test als negativ erkannt werden
Berechnung:
Negativ Getestet und nicht krank
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alle Nicht-Kranken
pos. Prädiktionswert
P, dass eine positiv Getestete Person auch wirklich krank ist
Berechnung:
Positiv getestet und krank
————————————
alle positiv Getesteten
neg. Prädiktionswert
P, dass eine Person, die negativ getestet wird, auch wirklich nicht krank ist
Berechnung:
Negativ getestet und nicht krank
———————————————-
alle negativ Getesteten
diagnostischer Prozess
- Formulierung globale Fragestellung
- Ableitung diagnostischer Kriterien
- Erhebung von Infos
- Integration der Ergebnisse zur Beantwortung der Fragestellung
idiographisches vs. nomothetisches Vorgehen
idiographisch (Einzelfalldiagnostik)
= individuelle Gegebenheiten einer Person verstehen, Vorgehen auf Einzelfall
nomothetisch (mehrere Personen)
= Gesetzmäßigkeiten verstehen, routinemäßiges Vorgehen für viele Personen
günstige Randbedingungenen in Eignungsdiagnostik
- hohe Grundrate
- geringe Selektionsquote
- Nutzung von Auswahlverfahren, die gut zw. geeignet & ungeeignet trennen kann
Brunnswiksches Linsenmodell: alle 4 Korrelationen, die Höhe des Achievement beeinflussen
- Erklärbarkeit der Umwelt (environmental predictability)
- Erklärbarkeit des Urteils ( response linearity)
- Matching
- Korrelation der Residuen
Brunnswicksches Linsenmodell: Aufbau
- Erklärbarkeit der Umwelt
(criterion value + predicted cv) - Erklärbarkeit des Urteils
(participant response + predictef pr) - achievement index (cv + pr)
- matching index (predicted cv + pr)
Normarten
- Variabilitäts-/ Abweichungsnormen
- Prozentrangnormen
- Äquivalentnormen
Normwerte
- IQ-Skala: m=100, std=15
- T-Werte: m=50, std=10
- Stanine: m=5, std=2
- Standard-Werte: m=100, std=10
- z-Werte: m=0, std=1
Normorientierte Interpretation von Testwerten
- durchschnittlich= m +- 1 std
- unterdurchschn. = m - 2 std
- überdurchschn. = m + 2 std
- weit unterdurchschn. = m - 3 std
Kommunalität / Eigenwerte berechnen bei orthogonale Faktorenanalyse
- Kommunalität: F1^2 +F2^2+F3^2
- Eigenwerte: alle von F1 nehmen quadrieren (F1^2) & miteinander addieren
Messung der Realität
- Kriteriumsrelevanz (wird erfasst)
- Kriteriumsdefizienz (in Realität aber erfassen wir nicht)
- Kriteriumskontamination (erfassen wir aber ist in Realität garnicht da)
