Buffl

3. Evaluation von Zuständen Vorlesung

ND
von Nipu D.

Projektive / Nicht projektive Verfahren = Psychometrische Tests

Was verstehen sie drunter, geben sie beispiele für projektive / nicht projektive Tests also Psychometrischen Tests

Welche Vor und Nachteile haben Projetive / nicht projektive Tests also Psychometrischen Tests ?


  • Projektive Tests: Zb. Test mit Farbklecks

    Projektive Tests: basiert auf Deutung der (unbewussten) Projekten der Proband/-innen basierend auf Bewertungen von ausgelungsfähigem Bildmaterial

  • Das was in der Deutung steckt: Induktiv und das ist das problematische hier: du siehst eine Spinnen in diesem Tintenfleck und das sagt dann was darüber aus das man eine Spinnen Phobie hat oder das mal selber ein aggressionsproblem hat. Also aus einem Spezialfall eine allgemeingültige hypothese abzuleiten ist schwierig hier in Projektiven Tests = Induktionsproblem

  • Zb: Rohrschachtest (für Erwachsene gedacht) , Thematischer Apperzeptionstest (TAT), Familie in Tieren (FIT)

  • Vorteil Projektiver Tests: Explorativ, generiert “neue” Information, geringe soziale Erwünschtheit

  • Nachteil Projektiver Tests: Unzureichende Gütekriterien, unzureichende Vergleichbarkeit, unstandardisierte Auswertung und Interpretation

  • Projektion= Freuds Idee der Psychoanalyse und des unbewussten; begriff aus der Tiefenpsychologie, eine Projektion , also an Teile von mir selbst die ich in einer anderen Person sehe : zb jemand kommt zu spät zur vorlesung, man ärgert sich total aber man hat eiegtnlich slebst eine thema damit das ist projektion


  • Psychometrische Tests: Messen von psychologsichen Phänomenen mit meist standardisierten Testverfahren wie zb. Fragebögen

  • Zb: Klinische fragebögen (BDI, SCL-90), differentielle Psychologie (Big Five)

  • Vorteil nicht projektiver Verfahren / psyhcometrischen Tests: Gütekriterien, hohe Vergleichbarkeit, standardisierte Auswertung und eindeutige Interpretation

  • Nachteil: soziale Erwünschtheit und anderer BIAS, Positivismus = das man nicht alle seelischen Phänomene quantifizieren kann


Gütekriterien der Quantitativen Forschung

Objektivität, Realibilität, Validität

Welche Arten gibt es jeweils ? erkläre

  • Objektivität: Messinstrumente sind objektiv wenn das Ergebnis einer Messung unabhängig davon ist, wer sie vorgenommen hat und unter welchen Bedingungen die Messung stattfand.

  • Durchführungsobjektivität : zb bei psychometrischen Tests gehts darum was sage ich genau wenn ich den Test rausgebe

  • Auswertungsobjektivität= im Testmanual steht dann wie ich es auszuwerten habe bei psychometrischen Tests zb man hat eine rating skala von 1-5 und ich bilde dann den Summenwert und den Mittelwert daraus

  • Interpretationsobjektivität = zb gibt es Normwerte und wenn der Mittelwert diesen Normen überschreitet ist die person zb stark depressiv


Reliabilität: Zuverlässigkeit eines Messinstruments, derjenige Anteil an der Varianz, der durch tatsächliche Unterschiede im zu messenden Merkmal und nicht durch Messfehler erklärt werden kann.

  • Paralleltest-Reliabilität: also zwei tests die dasselbe messen

  • Split-half-Reliabilität: den test in zwei hälften aufteilen dieser miteinander korrelieren

  • Retest-Reliabiltät: zwei unterschiedlichen Zeitpunkten test durchführen

  • Interne Konsistenz: cronbachs alpha

  • Interrater-Reliabilität:


Validität:

Gibt an, inwiefern ein Messinstrument tatsächlich das misst, was es messen soll

  • Prädiktive Validität: zb also man könnte überprüfen wie valide die note im abitur für den späteren berufserfolg steht

  • Kriteriumsvalidität zb die validität eines tests zur extraversion könnte korreliert werden mit der anzahl an party besuchen die eine person vornimmt

  • Konstruktvalidität: konvergente & diskriminante Validität zb das extraversion negativ mit intraversion korrelieren soll und gleichzeitig hoch mit abenteuerlust


Statistische Normvergleiche auf Einzelfallebene : Z-Werte

wichtig wenn wir bei der erfassung von ist-Zuständen sind grade auch hier der Abweichung bestimmter benchmarks dann ist die z-standardisierung von werten wichtig.

-z transformation = wir ziehen den mittelwert der population oder unserer stichprobe von jedem einzelwert ab und teilen durch den standardfehler und so haben wir eine z transformation

z transformation bedeutet einfach: berechne den mittelwert von all deinen werten die du hast und die standardabweichung von all den werten die du hast und jetzt ziehe von jedem einzelnen wert den mittelwert ab und teile durch die standardabweichung. dann sind alle werte z transformiert dh wir haben eine transformation wir haben eine verschiebung unser verteilung vorher hatten wir eine empirische verteilung jetzt haben wir eine normverteilung eine standardnormalverteilung in der regel mit der mitte o und der standardabweichung von 1 und jetzt drückt ein z wert aus wie groß die wahrscheinlichkeit ist diesen wert oder eine noch extremere ausprägung dieses wertes zu haben also bsp z wert von 1,5 würde uns sagen das die wahrscheinlichkeit für diesen wert 6,7% betrifft diesen wert zu haben. damit könnten wir jetzt relativ leicht überpürfen ob wir vo vestuimmten normwerten abweichen oder nicht und bestimmte normwerte überschreiten oder nicht, weil wir durch die z-transformation einheitlich geworden sind. dh wenn merkmale in der population normalverteilt sind kann anhand der z-werte die wahrscheinlichkeit für die ausprägung des wertes ermittelt werden.


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Nipu D.

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