Urteile Und Entscheidungen Flashcards
Was ist die Zentrale Aufgabe von Zuordnungsstrategien
Fehler zu vermeiden
Fehler
Zuordnung aufgrund der Prädiktorvariable stimmt nicht mit tatsächlichen Klassenzugehörigkeit überein
Fehler 1 Art
Personen werden als Krank bezeichnet obwohl sie eigentlich nicht krank sind
Fehler 2 Art
Personen werden als nicht krank klassifiziert obwohl sie krank sind
TP
True Positiv
Stimmt in Realtität und in Diagnose
FP
Fehler 2 Art
False Positiv
Diagnose ja
Realität nein
FN
Fehler 2 Art
False Negative
Realität ja
Diagnose nein
TN
True negativ
Beides nein
Sensitivität eines Tests
WSK mit der ein vorliegender positiver Zustand als solcher erkannt wird (krank)
Spezifität eines Tests
WSK mit der ein vorliegender negativer Zustand (nicht krank) als solcher erkannt wird
Positive Prädiktionswert eines Tests
Anteil der richtig positiv beurteilten (TP) an allen positiv beurteilten
TP+FP
Negative Prädiktionswert eines Tests
Anteil der richtig negativ beurteilten (TN) an allen negativ beurteilten
TN+FN
Was tun Umgang mit FEHLERN
Validität der Messinstrument erhöhen (mehr richtig / wahre diagnostische Urteile)
Cut Off werte (kritische Werte) verschieben und WSK eines bestimmten Fehlers damit minimieren
Strategien im Umgang mit Fehlern
Abwägen wie gravierend jeder der beiden Fehler ist
Hohe Sensitivität oder Spezivitat
Kosten Nutzen für Individuum, Institution, Gesellschaft
Entscheidung entgültig oder revidierest
Roc Kurve
Receiver Operating Characteristic Curve
Was zeigt die Roc Kurve
Verhältnis zwischen Sensitivität &Spezivität für alle möglichen Schwellenwerte
Fläche unter der Roc Kurve gibt Auskunft über?
Gute des Tests
Je größer die Fläche unter der Kurve desto
Besser der Test
Was wäre bei einem optimalen Test gegeben
Sensitivität und spezifitat nahezu 1
Fläche unter der Kurve maximiert
Wie ist der Flächeninhalt bei einem nutzlosen Tets
Nahe 0,5
Vorhersagegüte liegt im Zufallsbereich
Selektionsrate
Anteil der ausgewählten (positiv) beurteilten Personen unter allen Bewerbern
Trefferquote
Anteil der ausgewählten (als geeeignet beurteilten) Personen unter den tatsächlich geeigneten Bewerbern
Wovon hängt die Trefferquote ab
Validität des Auswahlverfahrens (je höher dest bessser)
Selektionsrate (je kleiner dest besser)
Basisdaten (je höher dest besser)
Ziel von Verdichtung und Integration von Daten
Zusammenfassung von einzelinformationen/Indikatoren
Verknüpfung
Additiv,disjunktiv, Konjunktiv
Gewichtung von Daten
Gleich oder unterschiedliche
Kompensatorisches Modell (additive Verknüpfung)
Häufigste Entscheidungsstrategie
Linearekombination von Prädiktionsmesswerten (z.b. Regressionsanalyse)
Derselbe Messwert kann durch unterschiedliche mekmalskonfigurationen in Einzelteils erreicht werden
Niedrige Leistungen in einem Test können durch hohe Leistungen in anderen Test wett gemacht werden
Verrechnungsvorschrift müssen emp. begründet sein oder auf Anforderungsanalyse beruhen
Einfach vs. empirische Gewichtung
Oder Konzepte (stark disjunktive Verknüpfung)
Keine Summe der Teilkomponenten gebildet werden es genügt entsprechend höher Punktewer in einem der beiden Prädiktioen
Angemessen wenn die im Kriterium geforderte Leistung Entwerfer auf die eine oder auf die andere Weise erbracht werden kann
Mindestanforderungen der Kandidat muss aber nur in einem dieser Prädiktoren diese Anforderungen erfüllen
Und Konzept (stark Konjunktive Verknüpfung)
Kompensatorische Entscheidungen sind dort unangemessen winken jedem Teilbereichg bestimmte Mindesanforderungen vorliegen müssen
Leistungen in dem einen und dem anderen Bereich nötig
Explizite Annahme dass ein Merkmal nicht kompensierbar ist
Klinische Urteilsbildung
Einzelinformationen werden intuitiv auf Basis subjektiver Erfahrungen kombiniert
Entscheidungsträgern intransparent
Statistische Urteilsbildung
Einzelinformationen werden nach einer empirisch abgeleiteten Formel verrechnet
Entscheidungsreifen transparent
Test mit hoher Validität
Differenziert
Erhöhung der Sensitivität
Cut Off verringern
Erhöhung der Spezifität
Cut Off erhöhen
Was tun um Selektionsrate zu verkleinern
Cut Off erhöhen
Unterlegenheit klinischer Urteilbildung vor allem bei
Medizinisch/psychologisch-forensischen Kriterien
Wenn Urteile auf Interviewdaten beruhen
Gründe: heusristiken, invalides Gewichten der Einzelinfo
