Beobachtungssprache und Theoriesprache: Wissenschaftstheoretische Grundlage des Messens:
(Was kommt in die Lücken?)
Beobachtungssprache und Theoriesprache:
(Vervollständige das Zitat)
Beobachtungen (und Sätze über Versuchsergebnisse) sind immer Interpretationen der beobachteten Tatsachen und zwar ( ) im Lichte einer Theorie (Popper, 1934/ 2005,
Beobachtungen (und Sätze über Versuchsergebnisse) sind immer Interpretationen der beobachteten Tatsachen und zwar Interpretationen im Lichte einer Theorie (Popper, 1934/ 2005,
Klassische Testtheorie, der Ziehungsprozess: Was wird dargestellt?
Klassische Testtheorie, Aussagen, Ergänze die Lücken!
1. Der gemittelte Messwert (= ) einer Person entspricht seinem ( ).
1. Der gemittelte Messwert (= Erwartungswert) einer Person entspricht seinem (wahren Wert).
1. Der Messfehler einer einzelnen Messung ist definiert als die Abweichung zwischen dem ( ) und dem ( ).
1. Der Messfehler einer einzelnen Messung ist definiert als die Abweichung zwischen dem (beobachtetenWert) und dem (wahren Wert).
1. Die Varianz der beobachteten Messwerte einer Person entspricht der ( ). Wären die Messungen fehlerfrei, würde immer derselbe wahre Wert als Messwert resultieren.
1. Die Varianz der beobachteten Messwerte einer Person entspricht der (Fehlervarianz). Wären die Messungen fehlerfrei, würde immer derselbe wahre Wert als Messwert resultieren.
1. Der beobachtete Wert setzt sich additiv zusammen aus dem ( ) und dem ( ).
1. Der beobachtete Wert setzt sich additiv zusammen aus dem (wahren Wert) und dem (Messfehler).
1. Der Erwartungswert des Messfehlers über Personen und Situationen ist ( ).
1. Der Erwartungswert des Messfehlers über Personen und Situationen ist (Null).
1. Die Varianz der beobachteten Werte setzt sich additiv zusammen aus der Varianz der ( ) und der ( ).
1. Die Varianz der beobachteten Werte setzt sich additiv zusammen aus der Varianz der (wahren Werte) und der (Fehlervarianz).
1. Die Messfehler eines Testes A korrelieren nicht mit den ( ) eines Testes B.
2. Die Messfehler eines Testes A korrelieren nicht mit den ( ) eines Testes B.
1. Die Messfehler eines Testes A korrelieren nicht mit den (wahren Werten) eines Testes B.
2. Die Messfehler eines Testes A korrelieren nicht mit den (Messfehlern) eines Testes B.
Messfehler
Messfehler:
Was ist der Unterschied zwischen der Primär- und der Sekundärvarianz?
Primärvarianz: Die Primärvarianz bezieht sich auf die Variation oder Varianz in den beobachteten Daten, die auf die Variable oder das Konstrukt zurückzuführen ist, das gemessen wird. Mit anderen Worten ist die Primärvarianz die Varianz, die durch die tatsächlichen Unterschiede oder Variationen im untersuchten Phänomen verursacht wird. Sie repräsentiert diejenige Varianz, die von Interesse ist, da sie Einblicke in die tatsächlichen Unterschiede oder Muster innerhalb der Daten liefert.
Fehlervarianz: Die Fehlervarianz (auch als Residualvarianz oder Messfehlervarianz bezeichnet) repräsentiert die Varianz, die nicht durch die gemessene Variable oder das Konstrukt erklärt wird. Sie ergibt sich aus zufälligen Messfehlern, die bei der Datenerfassung auftreten können. Die Fehlervarianz kann die Genauigkeit und Präzision der Messungen beeinträchtigen und sollte minimiert werden, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.
Was sind die beiden Hauptannahmen der Klassischen Testtheorie bezüglich Messfehler?
Welche drei Modelle gibt es?
essenziell parallel
essenziell tau-äquivalent
tau- kongenerisch
Nenne die Eigenschaften des essenziell- parallelen Modells bezüglich:
Item Varianz
Messfehlervarianz
Item Varianz:
Es wird angenommen, dass die Itemvarianz gering ist, da die Items hoch miteinander korrelieren. D.h. die Items zielen auf dieselbe Variable ab.
Messfehlervarianz:
Die Messfehlervarianz ist für jedes Item gleich.
Nenne die Eigenschaften des essenziell- tau äquivalenten Modells bezüglich:
Die Messfehlervarianz ist NICHT für jedes Item gleich.
Nenne die Eigenschaften des tau kongenerischen Modells bezüglich:
Hoch, die Items messen verschiedene Faktoren, aber diese Faktoren sind miteinander korreliert (Tau- Korrelation).
Was sagt uns der Standardmessfehler?
Er quantifiziert (in Zahlen ausdrücken) die Unsicherheit eines einzelnen beobachten Werts um den tatsächlichen (wahren) Wert.
Wie bestimmen Wir den Standardmessfehler?
Als erstes berechnen wir die Standardabweichung des Messfehlers (Maß, wie stark die Messfehler um den Durchschnitt schwanken) und die Reliabilität
Was sagt uns das Konfidenzintervall?
Das Konfidenzintervall definiert einen Bereich, in dem man mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit (dem Konfidenzniveau ) darauf vertrauen darf, dass sich der wahre Wert einer Zufallsgröße darin befindet.
Wie bestimmen wir das Konfidenzintervall?
Um ein Konfidenzintervall bestimmen zu können, benötigen wir den Standardmessfehler.
Was ist die probabilistische Testtheorie grundsätzlich?
Die probabilistische Testtheorie bezieht sich auf den Ansatz, Testantworten mithilfe von Wahrscheinlichkeitsmodellen zu modellieren (der Realität anzunähern), um das Verhalten von Testteilnehmern genauer zu verstehen und die Eigenschaften von Testitems zu untersuchen.
Was ist eine erschöpfende Statistik?
Eine erschöpfende Statistik ist eine statistische Kennzahl oder eine Zusammenfassung, die alle verfügbaren Informationen über eine bestimmte Eigenschaft oder ein Merkmal in einem Datensatz enthält. Anders ausgedrückt, eine erschöpfende Statistik erfasst und repräsentiert alle verfügbaren Daten, ohne dabei Informationen zu verlieren.
Die Idee hinter einer erschöpfenden Statistik besteht darin, sicherzustellen, dass keine relevanten Informationen verloren gehen, wenn Daten analysiert oder präsentiert werden. Wenn eine Statistik erschöpfend ist, kann sie verwendet werden, um genaue Schlussfolgerungen zu ziehen und umfassende Einblicke in das untersuchte Phänomen zu gewinnen.
Was hat die probabilistische Testtheorie mit der erschöpfenden Statistik zu tun?
Um eine erschöpfende Statistik zu erhalten, dass heißt eine Statistik ohne Datenverlust, benötigen wir Messmodelle, die Gegenstand der probabilistischen Testtheorie sind.
z.B. Rasch-Modell
(Das Rasch-Model ist eines der grundlegenden Modelle in der Item-Response-Theorie (IRT), einem Bereich der probabilistischen Testtheorie. Das Modell zielt darauf ab, die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, mit der ein Testteilnehmer auf ein bestimmtes Testitem antwortet, basierend auf seiner latenten Fähigkeit und den Eigenschaften des Items.)
Gehört die Aussage zur KKT oder zur PTT?
( ) hat eine psychologische Fundierung (reine Messfehlertheorie)
PTT
Ca. 95% aller Tests sind derzeit nach der ( ) konstruiert (Rost, 1999)
KTT
Vorteil ( ) bei Modellgeltung werden tatsächlich homogene Eigenschaften/Fähigkeiten gemessen (vgl. mengentheoretische Definition des Messens).
Der Standardmessfehler kann in der ( ) genauer als in der anderen geschätzt werden.
Itemauswahl insbesondere bei hohen niedrigen Itemschwierigkeiten funktioniert in der ( ) besser.
( ) benötigt große Datensätze
Generierung geeigneter Items erfordert bei. ( ) höheren Aufwand.
Mit welcher grundsätzlichen Frage beschäftigen sich LST (latent-state-trait) - Modelle und was ist der Grundgedanke?
LST-Modelle beschäftigen sich mit der Frage, wodurch sich Messwerte über die Zeit verändern (z.B. Verlaufsdiagnostik im Rahmen von Psychotherapie)?
Der Grundgedanke besteht darin, dass durch wiederholte Messungen Veränderungen objektiv, d.h. unabhängig von der subjektiven Wahrnehmung des Probanden, erfasst werden können.
Warum ist Veränderungsmessung bei der Klassischen Testtheorie (im Gegensatz zu den LST-Modellen) ein Problem?
in der Klassischen Testtheorie wird angenommen, dass der wahre Wert über die Zeit konstant ist und Messfehler eine Zufallsvariable.
Zuletzt geändertvor einem Jahr
