Entscheidungsstratgien: kompensatorisch vs konjunktiv: Vorgehen, Ziel sowie Vor- und Nachteile, einstufig vs mehrstufig, diagnostische Designs, Kriterien, Auswahl: falsch positiv vs falsch negativ, Prädiktionswerte, Cut-off,
Entscheidungsstrategien
Kompensatorische Entscheidungsstrategien:
Was: Beziehen sich auf Ansätze, bei denen verschiedenen Informationen oder Kriterien miteinander abgewogen werden, um eine Entscheidung zu treffen.
Vorgehen: Lineare Kombination verschiedener Prädiktoren zu einem verrechneten „Prädiktionsmaß“.
Problem: Gegenseitiger Ausgleich guter und schlechter Leistungen
Note Rechtschreibung = 1
Note Mathe = 6
Note Wortschatz= 1
Enscheidung: Mittelwert der Teilleistungen = 2.66 = besser als 3 = Annahme, geeignet
Fazit: In Einstellungstest ist die Enscheidungsstrategie nicht geeignet, wenn in den Teilleistungsbereichen Mindestvorraussetzung erwartet werden
„Verrechnung“ von Teilergebnissen kann zu verzerrter Gesamtbetrachtung führen
Vorteile: Flexible Auswertung, bei der Schwächen in einem Bereich durch Stärken in einem anderen Bereich ausgegelichen werden können
Konjuktive Entscheidungstrategien (UND Strategien)
In Entscheidungssituationen, bei denen alle relevanten Kriterien erfüllt sein müssen, damit eine Option akteptiert wird
Jede einzelne Dimension oder Kriterium muss einen bestimmten Mindeststandard erfüllen
Die Teilleistung A muss erfüllt sein UND Teilleistung B muss erfüllt sein UND ...
Beispiele: Wenn ein Bewerber drei Kriterien erfüllen muss (3 Jahre erfahrung, Bildung: einen Bachelorabschluss, Soziale Fähigkeiten: Kommunikationfähig). Wird er nicht genommen, wenn er nicht eine erfüllt
Fazit:
Lässt keine „Verrechnung“ von Teilergebnissen zu
konservative Entscheidungsstrategie
Gewährleistet Gesamtbetrachtung ohne Ausblendung der Teilergebnisse
Vorteil: Klare Mindestanforderungen, die erfüllt sein müssen, damit eine Option in Betracht bezogen wird
Einfache anwendung
Kriterien für eine optimale Enscheidungsstrategie
Einstufige Entscheidungsstrategie
Eine einzige Studie oder Prüfung wird durchgeführt, um zu bestimmen, ob eine Option akzeptiert oder abgeleht wird
Einstufige Strategie: nicht sequenzille Totalbewertung: Umfassende Gesamtbewertung alles Kriterien gleichzeitig
Testbatterie: Verschiedene hoch reliable Subtests heterogener Eigenschaften werden zu einer Testbatterie zusammengestellt:
Beispiel: Wortschatz und Sprachverständnis + Zahlenverständnis + Raumvorstellung + Gedächtnis + logisches Schlussfolgern = valide Erfassung der allg. kognitiven Leistungsfähigkeit
Mehrstufige (sequenzielle) Strategien
Vorauswahl
Vorentscheidung
Vollständig sequenzielle Strategie
CUT-OFF-Werte
Grundannahme:
Entscheidungsgrenze, die festlegt, bis zu welchem Messergebnis ein negativer Befund und ab welchem ein positiver Befund vorliegt
Bestimmung von Spezifität und Sensitivität für verschiedene Cut-Off-Werte
Falsch positive Entscheidungen und falsch negative Entscheidungen
Entscheidungsfindung/Urteilsbildung
Auf Basis der Ergebnisse werden wichtige Entscheidungen getroffen
Qualität ist hoch, wenn Fehlentscheidungen, vermieden werden
Falsch Positive Entscheidung: In der Gruppe der ausgewählten Personen sind solche, die zu Unrecht ausgewählt wurden
Falsch Negative Entscheidung:
In der Gruppe der nicht ausgewählten Personen sind solche, die zu Unrecht nicht ausgewählt wurden, also die eigentlich „geeignet“ wären, sog. „false negatives“
Ob die Fehlentscheidung gelingt, haängt von den diagnostischen Instrumen und weiteren Bedingungen ab::
Auswahlquote/Selektionsrate: Wie viele der getesteten Personen werden aufgenommen
Grundquote/Grundrate/Basisrate:
Wie viel Prozent der getesteten Personen sind prinzipiell geeignet? D. h. wenn man alle Bewerber aufnehmen würde, wie viele davon wären „erfolgreich“?
Gütemaße
Sensitivität
Wahrscheinlichkeit [P], mit der geeignete Personen erkannt werden = „Positive valide (VP)“
Spezifität
Wahrscheinlichkeit [P], mit der ungeeignete Personen korrekt erkannt werden = „Negative valide (VN)“
positiver Prädiktionswert: Wahrscheinlichkeit [P], mit der eine positive Diagnose zutrifft
Negativer Prädiktionswert: Wahrscheinlichkeit [P],
mit der eine negative Diagnose zutrifft
Beispiel 1: Je höher die Grundrate, desto wahrscheinlicher ist ein positiver Prädiktionswert (d.h. die Wahrscheinlichkeit, eine geeignete Person auszuwählen, die auch wirklich geeignet ist)
Beispiel 2: Je häufiger eine Krankheit innerhalb der Population auftritt (hohe Prävalenz), desto wahrscheinlicher ist es, das die diagnostizierte Krankheit auch korrekt diagnostiziert wurde
Beispiel 3: Je seltener eine gefordertes Leistungslevel vorkommt (z. B. Hochbegabung), desto wahrscheinlicher ist es, dass eine gemessene Person der Gruppe der nicht-geeigneten korrekt angehört
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