Erklären Sie, weshalb die meisten psychologischen Konstrukte offene Konstrukte sind. (3)
Menge möglicher, gültiger Indikatoren für das Konstrukt ist nie abschließend festzulegen
Konstrukte werden ständig weiter erforscht, sind also stets Gegenstand der Forschung
werden weiterentwickelt.
Was ist der Unterschied zwischen latenten und manifesten Variablen?
Manifeste Variablen können beobachtet, also gemessen werden, dabei können sie Indikatoren
sein für latente – also dahinter liegende, verborgene und nicht direkt beobachtbare – Variablen.
Nennen Sie drei Probleme, die sich aus der Messung von latenten Konstrukten ergeben.
Jede Messung ist fehlerbehaftet.
Messen diese Verhaltensstichproben („Aufgaben“) wirklich dasselbe Konstrukt?
Problem der Definition von Maßeinheiten einer Messskala.
Es gibt keinen allgemein akzeptierten Ansatz für die Messung eines bestimmten Konstrukts.
Psychologische Messungen basieren in der Regel auf mehr oder weniger limitierten Verhaltensstichproben.
Welche Aussagen über die Eigenschaften des wahren Werts und der Messfehler sind nach der KTT korrekt (Grundgleichungen der KTT)?
Ordnen Sie die Intervallskalenniveau, Ordinalskalenniveau & Nominalskalenniveau hinsichtlich ihrer Aussagekraft und hinsichtlich der Anzahl erlaubter Transformationen. Ordnen Sie in aufsteigender Reihenfolge.
Aussagekraft: N, O, I
Anzahl erlaubter Transformationen: I, O, N
Was geht mit zunehmendem Skalenniveau einher?
Die Skala wird eindeutiger und enthält damit mehr Informationen
Die Menge an zulässigen Transformationen schränkt sich ein
Die Skalenwerte liegen stärker fest
Nennen Sie zwei Argumente, welche die Annahme des Intervallskalenniveaus bei personenzentrierten Methoden rechtfertigen.
Testgütekriterien ausreichend hoch
Pragmatische Position: Intervallskalenniveau besitzt höhere Aussagekraft als Ordinal- oder Nominalskalenniveau; wenn also Prognosen unter der Annahme von Intervallskalenniveau funktionieren, kann dieses so angenommen werden
Erschwerter Hypothesentest durch fälschliche Annahme eines zu hohen Skalenniveaus (bei signifikantem Ergebnis hat die Annahme „funktioniert“ und die Datenqualität gestimmt).
Verteilung der in z-transformierte Rohwerte ähnelt der z-Werte Verteilung der Standardnormalverteilung
Warum gilt die Guttman-Skala als perfekte Skala?
Trotz Ordinalskalenniveau enthält die Rohwertsumme alle Informationen über das Testverhalten
Welche Aussagen zur Stimulus-zentrierten Methode der Skalierung sind korrekt?
Tragen Sie in die folgende Tabelle die Werte 1 (richtig) und 0 (falsch) so ein, dass eine Guttmann-Skala mit 2 Fehlerzahlen nach Godenough & Edwards (E-Typ) zu sehen ist. Beachten Sie: Die Personen sind bereits anhand ihrer Leistungsstärke (nach unten hin zunehmend) und die Items anhand ihrer Schwierigkeit (von links nach rechts zunehmend) sortiert.
Nennen sie einen Vorteil von Cronbachs Alpha (interne Konsistenz) gegenüber der Paralleltest-Reliabilität.
Bei der internen Konsistenz ist nur eine Messung erforderlich, wohingegen bei der Paralleltest- Reliabilität viele Items konzipiert werden müssen, um zwei Parallelformen eines Tests realisieren zu können.
Warum muss man verschiedene Reliabilitäts-Werte erwarten, wenn man für den gleichen Test eine interne Konsistenz und eine Paralleltestreliabilität berechnet?
Es werden jeweils unterschiedliche Dinge miteinander verglichen (der Test mit sich selbst oder mit einem Testzwilling). So könnte zum Beispiel jeder Paralleltest in sich eine hohe interne Konsistenz haben, aber das heißt nicht zwangsläufig, das auch beide Paralleltests hoch miteinander korrelieren.
Erkläre das Prinzip der „Prophecy Formula“ nach Spearman-Brown.
Die Prophecy Formula erlaubt die Schätzung des Reliabilitätsanstiegs, der sich durch die (theoretische) Vervielfachung der Aufgabenmenge eines Testverfahrens ergibt. Deswegen findet die Formel sowohl bei der Testverlängerung Anwendung als auch bei der Berechnung der Testhälften-Reliabilität (da hier ein Test um den Faktor 2 „verlängert“ wird – nachdem er zuvor zu Vergleichsgründen in 2 Teile aufgeteilt wurde).
Warum sollte zwischen der Wiederholung eines identischen Tests ein Intervall von 2 Jahren liegen?
Denkbar sind z. B. Übertragungseffekte, Lerneffekte oder Testeffekte, die das Ergebnis bei der zweiten Testanwendung verzerren können und somit zu einer Überschätzung der Reliabilität führen könnten.
Stimmen folgende Aussagen?
Welche Aussagen zum Thema Reliabilität sind korrekt?
Was ist ein nomologisches Netzwerk?
Die Definition eines Konstruktes über Position in einem theoretisch abgeleiteten Netzwerk aus konstruktnahen und –fernen Konstrukten.
Sie messen die unterschiedlichen Konstrukte Selbstwirksamkeit und Neurotizismus mittels Fragebögen.
Nun wollen Sie die ______ Validität der Fragebögen im Rahmen einer MTMM-Analyse untersuchen. Sie
berechnen den ________ Koeffizienten. Dieser Koeffizient sollte niedrig/hoch ausfallen (nicht
Zutreffendes bitte streichen).
Nun wollen Sie die __diskriminante____ Validität der Fragebögen im Rahmen einer MTMM-Analyse untersuchen. Sie
berechnen den ____heterotrait-monomethod-____ Koeffizienten. Dieser Koeffizient sollte niedrig ausfallen (nicht
Sie rechnen eine Regressionsanalyse mit mehreren Prädiktoren. Dabei gibt Ihnen die Änderung in RQuadrat Hinweise auf die ________ Validität. Welche Regressionsmethode (SPSS) benötigen Sie hierfür?
Sie rechnen eine Regressionsanalyse mit mehreren Prädiktoren. Dabei gibt Ihnen die Änderung in RQuadrat Hinweise auf die ____inkrementelle____ Validität. Welche Regressionsmethode (SPSS) benötigen Sie hierfür?
Schrittweise Regression
Geben Sie an, um welche Art von Validität es sich in den folgenden Beispielen handelt.
Die Matheklausur umfasst alle gemäß Lehrplan relevanten Themen.
Der Intelligenztest korreliert mit den Schulnoten.
Ein neuer Intelligenztest korreliert signifikant positiv mit bereits etablierten.
Die Matheklausur umfasst alle gemäß Lehrplan relevanten Themen. (Inhaltsvalidität, curricular valide)
Der Intelligenztest korreliert mit den Schulnoten. (Kriteriumsvalidität)
Ein neuer Intelligenztest korreliert signifikant positiv mit bereits etablierten. (Konstruktvalidität)
Welche der drei Hauptgütekriterien scheint am wichtigsten zu sein? Begründen Sie.
Die Validität. Wenn ein Test nicht valide für ein Merkmal X ist (Bsp. Ein Intelligenztest misst nicht das Merkmal Intelligenz), dann kann der Versuchsperson keine valide Auskunft über ihrer wahren Merkmalsausprägung rückgemeldet werden, auch wenn der Test sehr objektiv und reliabel messen würde.
Welche Konsequenzen können sich aus einer hohen Augenscheinvalidität ergeben?
Eine hohe Augenscheinvalidität bedeutet, dass dem Testteilnehmer die Testinhalte sehr plausibel erscheinen für die jeweilige diagnostische Fragestellung; dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der Testteilnehmer den Test als solchen akzeptiert und ernst nimmt.
Worauf ist die Methodenvarianz psychologischer Messungen zurückzuführen? (3)
Art des Messinstruments (Multitrait-multimethod)
Beurteiler (Multitrait-multiinformant)
Situation/Kontext (Multitrait-Multuoccasion)
Was bedeutet konvergente und diskriminante Validität?
Konvergente Validität: Ausmaß, in dem zwei ähnliche Konstrukte miteinander korrelieren; gegeben bei hohen positiven Korrelationen → Bewertung konstruktnaher Testverfahren
Diskriminante Validität: Ausmaß, in dem zwei unähnliche Konstrukte nicht miteinander korrelieren; Korrelation sollte möglichst niedrig ausfallen → Bewertung konstruktferner Testverfahren
Welche Itemkennwerte sind speziell in Bezug auf die Bewertung der Güte von Items relevant?
Itemtrennschärfe, Itemschwierigkeit, Itemvarianz
Ordnen Sie die zwei Begriffe „Bodeneffekte“ und „Deckeneffekte“ den Lücken entsprechend zu.
Bei einer linkssteilen und rechtsschiefen Verteilung würde man eher __________ erwarten.
Bei einer rechtssteilen und linksschiefen Verteilung würde man eher __________ erwarten.
Bei einer linkssteilen und rechtsschiefen Verteilung würde man eher ____Bodeneffekte______ erwarten.
Bei einer rechtssteilen und linksschiefen Verteilung würde man eher ____Deckeneffekte______ erwarten.
Was sagt die Schiefe einer Verteilung aus?
Die Schiefe einer Verteilung gibt einen deskriptiven Hinweis auf die Itemschwierigkeit. Je mehr die Verteilung der Itemantworten (z.B. bei Ratingskalen) bzgl. ihrer Schiefe von der Normalverteilung abweicht, desto leichter bzw. schwieriger ist das Item.
Nennen und beschreiben Sie 2 Korrekturverfahren, die man bei einer Schwierigkeitsanalyse eines Leistungstests berücksichtigen sollte.
Inangriffnahme-Korrektur
Rate-/Zufalls-Korrektur
Karl-Friedrich ist der Meinung, dass die Untergrenze der Trennschärfe immer 0,30 beträgt und alle anderen Items unter 0,30 müssten demnach ausgeschlossen werden. Stimmen Sie der Aussage zu?
Begründen Sie kurz.
Nein. Die Trennschärfe ist ein deskriptiver Wert, dementsprechend gibt es keine feste Regel dafür, ab wann ein Item ausgeschlossen werden muss. Dass die Untergrenze 0,30 nicht unterschreiten soll, ist lediglich eine Konvention. Der Ausschluss eines Items ergibt sich aus simultaner Berücksichtigung der verschiedenen Itemkennwerte.
Erkläre die Logik hinter der part-whole-Korrektur.
Bei der part-whole-Korrektur wird das Item, das einer Trennschärfenanalyse unterzogen wird, aus dem Gesamtskalenwert herausgerechnet, da die Korrelation zwischen Item und Skala sonst überschätzt würde. Diese Korrektur fällt besonders dann ins Gewicht, wenn die Skala aus wenigen, inhomogenen Items besteht.
Ein 5-fach gestuftes Item hat eine Schwierigkeit von Pi = 43, dass Sie zunächst z-standardisieren. Geben Sie bitte die Varianz des z-standardisierten Items an.
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Wie lässt sich eine Trennschärfe mit negativem Vorzeichen interpretieren?
Das Item misst entweder (systematisch) etwas, das mit dem Konstrukt, dass die Skala messen soll, in einem negativen Zusammenhang steht – oder es handelt sich um ein (noch nicht rekodiertes) invertiertes Item.
Ein Item im Datensatz eines Persönlichkeitstests weist eine negative Trennschärfe auf. Wie sollten Sie mit diesem Item verfahren?
Es invertieren bzw. überprüfen, ob das Item ein invertiertes Item sein soll (und dies natürlich auch nur bei PS-Tests). Wenn nicht, Item ausschließen.
Wie hängen Itemvarianz & Trennschärfe zusammen?
Trennscharfe Items können zwischen Probanden mit verschiedenen Merkmalsausprägungen gut unterscheiden; sie werden von ihnen anders und im Sinne des Merkmals beantwortet. Wenn keine ausreichende Varianz im Antwortverhalten gegeben ist, kann auch schlecht zwischen den verschiedenen ProbandInnen unterschieden werden, d. h. bei zu geringer Varianz in der Beantwortung der Items wird auch eine hohe Trennschärfe unwahrscheinlicher.
Nach welcher festen Regel werden Items ausgeschlossen?
Es gibt keine feste Regel. Jeder Itemausschluss ist Ergebnis einer simultanen Analyse aller Itemkennwerte unter Zuhilfenahme entsprechender Konventionen und unter dem Gesichtspunkt der inhaltlichen Fragestellung.
Welche Gefahr geht von dem Verdünnungsparadoxon aus?
Das Paradoxon besagt, dass bei geringerer Reliabilität der Einzeltests die Minderungskorrektur umso drastischer ausfällt. Nun ist es aber problematisch, bei zwei Testverfahren mit z. B. einer Reliabilität von 0.5 und 0.6 tatsächlich davon auszugehen, dass die minderungskorrigierte Korrelation 0.9 beträgt – schließlich messen die beiden Testverfahren jeweils für sich sehr ungenau, die Korrelation ihrer wahren Werte von 0.9 wäre nur dann ein sinnvoller Wert, wenn beide Merkmale, die mit den Tests erfasst werden, prinzipiell auch genau erfassbar wären.
Bewerten Sie begründet die folgende Aussage: „In einem 95%-KI befinden sich 95% aller wahren Werte einer bestimmten Person.
Falsch. Es kann nur EINEN geben!!!
Welche Bedeutung hat das Konfidenzintervall für die Ergebnisrückmeldung bei einem IQ-Tests?
Das Konfidenzintervall gibt im Hinblick auf eine Intelligenzdiagnostik darüber Auskunft, ob ein bestimmter Testwert auch tatsächlich eine eindeutige Bewertung zulässt. Somit kann man einem Testteilnehmer der einen IQ von 135 erzielt dessen Konfidenzintervall doch auch den Bereich bis z. B. 122 abdeckt, nicht ohne Weiteres rückmelden, dass er hochbegabt ist (wenn man hierfür das Kriterium von IQ 130 > akzeptiert). Der wahre Wert des Testteilnehmers könnte im Bereich lediglich“ überdurchschnittlicher Intelligenz liegen.
Nehmen Sie begründet Stellung zu folgender Aussage: „Bei bereits hohen Korrelationen der Testwerte können die wahren Werte eine Korrelation von über 1 haben.
Korrelationen über 1 sind nicht möglich. Die Obergrenzen der Korrelation sind durch die Reliabilität vorbestimmt.
Wann sollte man die verbesserte Schätzung des wahren Werts anwenden?
Wenn es um die Messung von Extremwerten geht, also z. B. Werte, die mehr als 2 Standardabweichungen über dem MW liegen
Nennen Sie drei verschiedene Formen der Validität, erklären Sie diese jeweils in einem Satz.
Inhaltsvalidität: …bezieht sich darauf, inwieweit die Inhalte eines Tests bzw. der Items, aus denen sichder Test zusammensetzt, tatsächlich das interessierende Konstrukt erfassen.
Kriteriumsvalidität: …bezieht sich darauf, inwieweit vom Verhalten innerhalb der Testsituationerfolgreich auf ein „Kriterium“ bzw. auf ein Verhalten außerhalb der Testsituation geschlossen(extrapoliert) werden kann.
Konstruktvalidität: …umfasst die empirischen Befunde und Argumente, mit denen die Zuverlässigkeitder Interpretation von Testergebnissen im Sinne erklärender Konzepte gestützt wird, die sowohl dieTestergebnisse selbst als auch die Zusammenhänge der Testwerte mit anderen Variablen erklären.(Messick, 1995)
Zeichnen Sie eine Itemcharakteristik aus der IRT für jeweils ein leichtes und ein schwereres Item..
Um so weiter links die Kurve angeordnet ist, desto
"leichter" ist das Item zu beantworten bzw. um so weniger
Merkmal wird benötigt. (gestrichelte Linien können
ignoriert werden)
Was bedeutet das Prinzip der Flächentreue bei einer Flächentransformation?
Die Fläche der Histogrammsäulen bleiben unverändert. Lediglich die Höhe und somit auch die Breite der Säulen werden angepasst.
Nennen Sie drei Möglichkeiten, um Items zu konstruieren. (7)
Inhaltsanalyse durchführen
Sichtung der Forschung
Critical Incidents
Direkte Beobachtungen
Expert*innenurteile
Zielanalyse
Lernanalyse
Nennen Sie Vorteile (4) sowie Nachteile (2) von Multiple Choice Aufgaben.
Vorteile:
verringerte Ratewahrscheinlichkeit verglichen mit dichotomen Aufgaben
objektiv
ökonomisch
einfach durchzuführen
Nachteile:
lediglich Rekognition
Geschlechterdifferenzen bei Leistungstests möglich
Sie möchten das Risiko reduzieren, dass Probanden sozial erwünscht antworten. Nennen Sie drei Möglichkeiten, um dieses Risiko zu reduzieren.
Einsatz von Kontrollskalen
Anonymität betonen
Objektiven Persönlichkeitstests
ipsative forced choice Aufgaben
Über den Untersuchungsgegenstand aufklären
Welche Probleme können sich ergeben, wenn sie ein schwieriges Item an den Anfang vs. ans Ende eines Tests setzen?
Schwieriges Item am Anfang:
Schwieriges Item am Ende:
Schwieriges Item am Anfang: Proband fühlt sich eventuell überfordert
Schwieriges Item am Ende: Proband ist eventuell unkonzentrierter als am Anfang
Wofür eignen sich kognitive Interviews?
Mithilfe von kognitiven Interviews können Items identifiziert werden, die den Konstruktionsansprüchen genügen bzw. noch nicht genügen.
Welchem Prozentrang entspricht…
a) der Mittelwert (Merkmal ist normalverteilt)?
b) die untere bzw. die obere Grenze des Interquartilsabstand im Boxplot?
c) ein z-Wert von -1,96?
a) 50
b) 25 bzw. 75
c) 2,5
Was bedeuten eine hohe und was eine geringe Testwertdichte für die Interpretation meiner Prozentränge?
Bei einer hohen Testwertdichte entsprechen kleine Merkmalsunterschiede einen großen PRUnterschied, bei einer kleinen Testwertdichte entsprechen große Merkmalsunterschiede kleinen PRUnterschiede.
Tim hat in einem IQ-Test (MW = 40, SD = 6) einen Wert von 49 erreicht. Geben Sie bitte Formel und Tim’s Wert für folgende Normen an:
a) Stanine
b) IQ-Wert
c) PISA-Norm
d) T-Wert
e) z-Wert
a) 5+2z= 5+2*1,5=8
b) 100+15z=100+15*1,5=122,5
c) 500+100z=500+100*1,5=650
d) 50+10z=65
e) (x-MW)/SD=9/6=1,5
Nennen Sie alle relevanten Anforderungen an eine Eichstichprobe.(4)
Hinreichende Größe
Aktualität
Repräsentativität
klare Zielpopulaionsdefinition
Erläutern Sie, wie Sie mittels einer Receiver-Operating-Characteristics-Analyse den Kriteriumswert festlegen und welche zwei Parameter dafür von zentraler Bedeutung sind.
Hier sind Sensitivität und Spezifität von Bedeutung, da diese aufsummiert den Youden-Index ergeben, den wir zur Festlegung des Kriteriums heranziehen.
Erklären Sie, wo und warum es bei der Testkonstruktion zu einem Reliabilität-Validitäts-Dilemma kommen kann.
Für eine hohe Validität sollte man einen hohen Geltungsbereich wählen. Je höher der Geltungsbereich, desto breiter müssen auch die Fragen gestellt werden. Sofern dies nicht mit einer drastischen Testverlängerung eingeht, haben wir eine geringere Reliabilität.
Nennen Sie 4 Konstruktionsstrategien für Tests und erläutern Sie unter Nennung eines Beispieltests zwei davon genauer. (4)
Interne Konstruktion
Externale Konstruktion
Rationale Konstruktion
Intuitive Konstruktion (Tests & Beschreibung s. Folien)
Kann ich bei einem Item mit diskret gestufter Ratingskala von der Intervallskalierung des Items ausgehen? Begründen Sie ihre Antwort!
Auch wenn die Skala von diskret gestuften Items intervallskaliert ist, können wir davon bei den einzelnen Items aufgrund mangelnder Äquidistanz zwischen den einzelnen Stufen nicht ausgehen.
Nennen Sie die kognitiven Stadien des Optimizing-Satisficing Modell und geben Sie für jedes Stadium einen möglichen Fehler an.
Verständnis: Mehrdeutigkeit; Abruf: Stimmungsabhängigkeit; Urteil: globale Bewertung; Antwortwahl: Tendenz zur Mitte, Akquieszenz; Antwortgabe: Soz. Erwünschtheit
Begründen Sie, warum Regression und EFA unterschiedliche Verfahren sind.
Bei der Regression sagen wir aus Prädiktoren ein Kriterium vorher und wollen die Varianzaufklärung im Kriterium bestimmen. Bei der EFA liegt kein UV/AV Design vor und das Ziel liegt z.B. in der Dimensionsreduktion anstatt Varianzaufklärung.
Wie nennt man folgenden Ausdruck und was drückt er aus?
zvi = fkv · aik + εvi
Fundamentaltheorem: Der beobachtete (standardisierte) Wert zvi einer Person v in Variable i lässt sich als gewichtete Summe von k = 1,...,q latenten Faktoren fk ausdrücken.
Erläutern Sie, warum die Summe der Kommunalitäten der Summe der Eigenwerte entspricht.
Obwohl wir einmal die aufgeklärte Varianz aus Itemperspektive und das andere mal aus Faktorenperspektive betrachten, ist natürlich die Gesamt aufgeklärte Varianz gleich.
Nennen Sie vier Methoden zur Festlegung der Faktorenanzahl und welche möglichen Nachteile sich aus diesen ergeben.
Kaiser-Guttman Kriterium: Alle Eigenwerte >1 werden extrahiert --> zu viele Faktoren Scree-Plot: Bis zum Knick im Eigenwerteverlauf --> Nicht immer eindeutig zu interpretieren
Parallelanalyse: Alle Eigenwerte sig. >1 --> Königsweg
Inhaltliche Überlegungen: Auf Basis inhaltlicher Gedanken --> Wiederspruch zu Daten
A priori Varianzaufklärung: Extrahieren, bis a priori festgelegte Varianz erklärt ist --> zu viele; Begründung
Zeichnen Sie einen Scree-Plot für eine Drei-Faktor-Lösung.
Erläutern Sie das Prinzip der Einfachstruktur.
Die Varianz der Faktorladungen soll maximiert werden, d.h. nur hohe Ladungen bzw. Ladungen nahe 0 sind wünschenswert. Dies erleichtert die Interpretation der Ladungen.
Test
Standardprozedur (Situation und Verfahren) zur Gewinnung einer Verhaltensstichprobe in einem bestimmten Verhaltensbereich
Messung
Zuweisung eines numerischen Werts zu dieser Verhaltensstichprobe nach einer bestimmten Korrespondenzregel
Skalierung
Aufstellen der Korrespondenzregel
Was kann man tun, um Fehler bei der diagnostischen Urteilsbildung zu vermeiden? Nenne vier.
Explizierung der Untersuchungshypothesen
Kontrolle der Untersuchungsbedingungen
Multimethodales Diagnostizieren (Verfahrenspluralismus)
Multivariate Datenerhebung
Dokumentation von: Untersuchungshypothesen, -durchführung und Ergebnissen
Explizierung der Entscheidungsregeln
Standardisierung des diagnostischen Prozesses
Professionalisieren der diagnostischen Kompetenzen
Nenne die 5 Schritte des diagnostischen Prozesses in der richtigen Reihenfolge
Schritt: Klärung und Präzisierung einer psychologischen Fragestellung
Schritt: Formulierung von Hypothesen
Schritt: Datengewinnung – Operationalisierung der Hypothesen, Planung, Durchführung
Schritt: Datenauswertung
Schritt: diagnostische Urteilsbildung
Welche Schwäche der KTT überwindet die IRT?
1) IRT ist nicht Stichprobenabhängig
2) IRT prüft empirisch welche Rückschlüsse vom Testwert auf den wahren Wert gemacht werden können
3) Itemhomogenität wird bei der IRT geprüft
4) prüft die unkorreliertheit der Messfehler
Was unterscheidet das 1PL-. 2PL- und 3PL-Modell voneinander?
1PL-Modell: integriert den Parameter der Itemschwierigkeit in die Formel
2PL-Modell: zusätzlich noch Deskriminationsparameter
3PL-Modell: zusätzlich zu den 2 Parametern noch der Rateparameter
Wie sehen die Itemcharakteritischen Funktionen beim 1PL-, 2PL- und 3 PL-Modell aus und wie sind sie zu lesen?
1PL: bei Modellkonformität
auch 1PL
2PL
3PL
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