40 Questions
Was haben Studien gezeigt, wenn klinische Diagnostiker mehr Information erhielten, während das statistische Urteil weniger Information bekam?
Das klinische Urteil war besser
Was ist laut den Autoren ein Grund für die Fehler in klinischen Urteilen?
Das Ignorieren von Basisraten
Was wirkt sich kaum auf den Unterschied zwischen klinischem und statistischem Urteil aus?
Die Integration von psychologischen Tests und Verhaltensbeobachtungen
Warum können Kliniker ihre Urteile nicht verbessern?
Weil sie keine Rückmeldung auf die Genauigkeit ihrer Urteile erhalten
Was ist ein Heuristik-Typ, der zu Fehlern in klinischen Urteilen führen kann?
Representativitätsheuristik
Was ist ein weiterer Grund für Fehler in klinischen Urteilen?
Das Zuweisen nicht optimaler Gewichte an Hinweise
Wie viele Studien zeigten, dass das klinische Urteil besser abschnitt, wenn mehr Information gegeben wurde?
Sieben
Was ist ein Ergebnis, wenn klinische Diagnostiker mehr Information erhalten und das statistische Urteil weniger Information bekommt?
Das klinische Urteil ist besser
Warum sollte man bei der Einzelfalldiagnostik den absoluten Messwert nicht interpretieren?
Weil der Messfehler zu groß ist.
Was ist das Aggregationsprinzip?
Je mehr man misst, desto kleiner wird der Messfehler.
Warum sollten wichtige Eigenschaften mit mehr als einem Verfahren gemessen werden?
Um den Messfehler zu reduzieren.
Was zeigen die Reliabilitätsschätzer?
Die Breite der intraindividuellen Verteilung.
Was sind Konfidenzintervalle?
Einbereich, der den wahren Wert einer Person mit einer gewissen Sicherheitswahrscheinlichkeit überdeckt.
Wozu dienen die Konfidenzintervalle?
Um den Bereich zu bestimmen, der den wahren Wert mit einer gewissen Sicherheitswahrscheinlichkeit überdeckt.
Warum ist es wichtig, wichtige Eigenschaften mit mehr als einem Verfahren zu messen?
Um den Messfehler zu reduzieren.
Was geschieht, wenn die intraindividuelle Verteilung breiter ist?
Der Messfehler wird größer.
Warum ist das KI nach Regressionshypothese schmaler als das KI nach Äquivalenzhypothese?
Weil die Korrektur des Werts vor der Berechnung des KIs stattfindet
Welche Hypothese nimmt an, dass der beobachtete Messwert keine gute Schätzung des wahren Wertes ist?
Regressionshypothese
Wann wird die Verwendung des KI nach Regressionshypothese empfohlen?
Wenn man einen extremen Wert beobachtet hat
Was wird im Rahmen der Berechnung des KI nach Regressionshypothese zunächst vorgenommen?
Die Schätzung des wahren Werts
Was ist die Folge der Regression zur Mitte bei der Berechnung des KI nach Regressionshypothese?
Das KI wird schmaler
Warum ist die Gefahr der Regression zur Mitte bei zweimaliger Messung der Eigenschaft gering?
Weil in beiden Verfahren ein extremer Wert auftaucht
Wie viele Arten von KIs werden unterschieden?
Zwei
Warum wird der Standardschätzfehler bei der Bildung des Intervalls herangezogen?
Um das KI schmaler zu machen
Was geschieht, wenn wir die Sicherheitswahrscheinlichkeit auf eine Seite legen?
Das KI wird insgesamt kleiner
Warum ist eine messfehlerkritische Absicherung notwendig, wenn Ergebnisse zweier Tests verglichen werden?
Um die Unterschiede zwischen Tests zuverlässig zu erfassen
Wie kann die Interpretation des KIs nach der Berechnung erfolgen?
Gemäß der Intervallbezeichnungen
Warum ist es sinnvoll, wichtige Hypothesen multimethodal zu operationalisieren?
Um die Ergebnisse aus verschiedenen Verfahren zu integrieren
Was kann passieren, wenn die Ergebnisse aus verschiedenen Verfahren stark divergieren?
Die Ergebnisse werden direkt als bedeutungsvoll erachtet
Was ist das Ziel der Entscheidungsregeln?
Die Ergebnisse aus verschiedenen Verfahren zu integrieren
Was kann passieren, wenn wir die Sicherheitswahrscheinlichkeit auf beide Seiten legen?
Das KI wird breiter
Wozu dient die Formel fi 9 di 17 Sina Riesen 21.2.2024?
Zur Berechnung des KIs
Was ist ein Problem bei der Verwendung von KI?
Die Messwertverteilung ist asymmetrisch
Warum ist die Verwendung von KI in der Praxis kritisiert worden?
Weil KI für den Laien nicht verständlich ist
Was ist ein methodischer Kritikpunkt am KI?
Das KI ist symmetrisch
Wie werden die Kategorien unterdurchschnittlich, durchschnittlich und überdurchschnittlich beschrieben?
Für die meisten Personen geläufig
Warum ist die Annahme der gleichen Messfehlernörgel in allen Bereichen der Messwertverteilung nicht korrekt?
Weil die Reliabilität in den Extrembereichen geringer ist
Was ist ein Problem bei der Verwendung von KI in der Praxis?
Die Verwendung nur einer Reliabilitätsschätzung
Warum ist die Verwendung von KI in der Praxis problematisch?
Weil das KI nicht für den Laien verständlich ist
Was ist ein methodisches Problem des KI?
Das KI macht eine empirisch nicht begründete Annahme
Erfahren Sie, wie die Analyse möglicher Moderatoren bei der Auswertung von Daten wirkt. Lernen Sie, wie sich die Integration von Interviewdaten, medizinischen Daten, psychologischen Tests und Verhaltensbeobachtungen auf die Ergebnisse auswirkt.
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