Questions and Answers
Die Selektion von Items könnte man als Spezialfall der Aggregation auffassen, bei der man die entsprechenden Items mit dem Faktor ______ gewichtet.
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Eine Nichtberücksichtigung von einzelnen Items kann zu einer Verbesserung der ______ der aggregierten Testwertvariable führen.
Gütekriterien
Die hauptsächliche Motivation für die Selektion von Items ist eine Verbesserung der ______ des Testverfahrens.
Ökonomie
Die Selektion von Items ist häufig mit einer Veränderung der Gestaltung der ______ verbunden.
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Es empfiehlt sich, die statistischen Eigenschaften der Items an einer neuen ______ zu überprüfen.
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Die Schätzung statistischer Kenngrößen ist mit ______ behaftet.
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Bei deduktiver Konstruktionsmethodik wird versucht, Testitems zu entwickeln, bei denen von der Beantwortung der Items auf die betreffende ______ geschlossen werden kann.
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Die externe ______ ist ein relevantes statistisches Merkmal der Items.
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Wenn die theoretischen Annahmen darüber korrekt sind, wie sich das zu erhebende __________ in der Testsituation manifestiert, dann besteht eigentlich keine Notwendigkeit, den Test zu revidieren.
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In der Praxis lässt sich dieser Anspruch jedoch in der Regel nicht halten, da es in der Psychologie kaum __________ gibt, die empirisch so gut belegt sind.
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Die statistische Aufgabenanalyse kann dazu dienen, die __________ gelegte Theorie zu überprüfen.
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Wenn etwa einzelne Items mit einem aus der Theorie abgeleiteten __________ unvereinbar sind, dann sollte man diese Items aus dem Test entfernen.
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Die statistische Aufgabenanalyse kann aber auch dazu dienen, notwendige Informationen über die __________ zu erheben.
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Eine empirische __________ dieser neuen Aspekte der Theorie verlangt freilich, dass Daten zu neu formulierten Items erhoben werden.
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Die Ausprägungen von bestimmten Itemkennwerten können jedoch auch dann die __________ dieser Items nahelegen.
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Bei induktiver und __________ Konstruktionsmethode sind die statistischen Eigenschaften der Items die Grundlage für die Testkonstruktion.
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Statistische Kennwerte sollten als Anstoß zu __________ von Theorien und Hypothesen gesehen werden.
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Zu diesem Zweck sind eine Vielzahl von __________ entwickelt worden.
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Was ist ein wichtiges Ziel bei der Auswahl von Testitems?
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Wie beeinflusst die Auswahl von Items mit hoher externer Validität die Ergebnisse eines Tests?
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Was sollte bei der Kreuzvalidierung von Items beachtet werden?
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Was beschreibt die externe Validität in Bezug auf Testitems?
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Wie verhält es sich mit dem Hinzufügen weiterer Items nach der Auswahl der besten?
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Was ist eine der Voraussetzungen für die effektive Auswahl von Testitems?
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Welche Methode wird häufig zur Steigerung der Güte von Items verwendet?
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Welches der folgenden Kriterien sollte nicht bei der Auswahl von Testitems berücksichtigt werden?
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Warum ist die Kreuzvalidierung nicht die geeignete Methode zur Bewertung von Korrelationskoeffizienten?
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Was ist das Hauptproblem bei der Verwendung von Konfidenzintervallen für Korrelationskoeffizienten?
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Welches Verfahren sollte empfohlen werden, um das Problem der -Fehlerkumulierung zu lösen?
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Worauf stützt sich die interne Validität eines Items?
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Wie sollten Items behandelt werden, die hohe Ladungen auf fremden Faktoren aufweisen?
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Welche Aussage ist zur Güte einer externen Konstruktionsstrategie korrekt?
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Worin liegt der Unterschied zwischen faktorbasierten Skalen und anderen Skalen?
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Was sollte als Kriterium für die Itemauswahl herangezogen werden?
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Welche Aussage über die faktorielle Validität ist korrekt?
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Was passiert, wenn Faktoren schief rotiert sind?
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Welche Maßnahme unterstützt die Eliminierung von Diskriminierungs-Effekten zwischen Gruppen bei Tests?
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Was wird bei der klassischen Itemselektion überwiegend genutzt, um die Trennschärfe von Items zu bewerten?
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Was könnte ein Ergebnis der Anwendung von Itemfit-Statistiken auf einen Test sein?
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Welche Annahme wird bei DIF-Analysen bezüglich der Itemparameter getroffen?
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Welche Herausforderung könnte auftreten, wenn bei der Itemselektion die Modellkonformität nicht ausreichend überprüft wird?
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Wie wird die Nullhypothese bei Itemfit-Statistiken formuliert?
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Was könnte die Folge der Eliminierung von Items mit geringer Trennschärfe sein?
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Was beschreibt die Trennschärfe eines Items im Kontext psychometrischer Tests?
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Welche Art von Modellverletzungen prüfen die Itemfit-Analysen?
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Was ist eine potenzielle Einschränkung bei der Durchführung von DIF-Analysen?
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Was ist ein Voraussetzung für das Erreichen eines Trennschärfekoeffizienten von 1?
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Was passiert mit der maximal erreichbaren Trennschärfe, wenn die Itemschwierigkeit von 0,50 abweicht?
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Welche Korrelation sollte verwendet werden, um die Trennschärfe unabhängig von der Itemschwierigkeit zu berechnen?
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Welcher Selektionskennwert reduziert die Abhängigkeit der Trennschärfe von der Itemschwierigkeit bei dichotomen Items?
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Was stellt Krauth in Bezug auf den Zusammenhang zwischen Trennschärfen und Testgütekriterien fest?
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Wie wirkt sich die Selektion trennscharfer Items in der Regel auf die Reliabilität und Validität des Tests aus?
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Was kann bei der Elimination von Items mit geringer Trennschärfe in der Regel passieren?
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Bei welcher Art von Tests gilt die Selektion anhand der Trennschärfe nicht unbedingt als vorteilhaft?
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Was ist die Hauptkritik an der Selektion von Items anhand der Trennschärfe?
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Welcher Faktor wirkt sich negativ auf die maximierte Itemtrennschärfe aus?
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Study Notes
Selektion von Items
- Selektion als Spezialfall der Aggregation, bei der bestimmte Items nicht berücksichtigt oder mit dem Faktor 0 gewichtet werden.
- Verbesserung der Messgenauigkeit und Ökonomie des Testverfahrens sind Hauptmotivation für die Itemselektion.
- Nichtberücksichtigung einzelner Items kann die Gütekriterien der aggregierten Testwertvariable optimieren.
- Testgestaltung kann durch Itemselektion verändert werden, was Sequenzeffekte auf die verbleibenden Items hat.
- Überprüfung statistischer Eigenschaften der Items an neuer Stichprobe empfohlen, insbesondere wenn external Validität Teil der Auswahlprozedur war.
- Messfehler können Schätzungen statistischer Kenngrößen beeinträchtigen und die Ausprägung von Merkmalen überschätzen.
Wissenschaftliche Aspekte der Itemselektion
- Deduktive Konstruktionsmethodik zielt darauf ab, Testitems zu entwickeln, die auf eine Persönlichkeitseigenschaft schließen lassen.
- Theoretische Annahmen müssen empirisch belegt sein; in der Praxis ist dies oft nicht der Fall.
- Statistische Aufgabenanalyse ist essentiell zur Überprüfung der zugrunde gelegten Theorie.
- Items sollten entfernt werden, wenn sie nicht mit dem abgeleiteten Messmodell übereinstimmen; theoretische Revision kann erforderlich sein.
- Notwendige Informationen über Testitems, die theoretisch nicht abgedeckt sind, sollten durch statistische Aufgabenanalyse gewonnen werden.
- Itemkennwerte sollen post hoc inhaltlich-psychologisch erklärt werden, um eine empirische Überprüfung neuer Theorien zu ermöglichen.
Auswahl nach Itemkennwerten
- Psychologische Tests bestehen typischerweise aus vielen Items; Optimierung durch Auswahl von hochwertigen Items.
- Maßstab zur Messung der Güte der Items sollte vorhanden sein; Vielzahl von Kennwerten zur Evaluierung entwickelt.
- Statistische Kennwerte wie Faktorladungen, Itemfitmaße und DIF-Analysen sind zentral für die Testkonstruktion.
- Erkenntnisse aus der Aufgabenanalyse sollten in die Theorienbildung integriert werden und nicht isoliert betrachtet werden.
- Praktische Anwendung der statistischen Aufgabenanalyse benötigt Berücksichtigung psychologischer Theorien.
Auswahl nach Itemkennwerten
- Psychologische Tests bestehen aus vielen Items, deren Auswahl und Optimierung entscheidend für die Testgüte sind.
- Notwendig ist ein Maßstab zur Messung der Itemgüte; zahlreiche Kennwerte wurden zu diesem Zweck entwickelt.
Externe Validität
- Validität kann auf einzelne Items angewendet werden, wobei Korrelationen mit externen Kriteriumsvariablen als Validitätsindikatoren genutzt werden.
- Auswahl von Items mit hoher externer Validität ist effektiv für die Reliabilität und Validität.
- Nach der Aufnahme der gültigsten 20-30% der Items zeigen zusätzliche Items keine signifikante Verbesserung.
- Kreuzvalidierung sollte sich auf praktische Bedeutsamkeit der Korrelationen konzentrieren, nicht nur auf statistische Signifikanz.
- Bonferroni-Adjustierung und Konfidenzintervalle sind wichtig, um Fehlerwahrscheinlichkeit zu kontrollieren.
- Die Angemessenheit der Kriteriumsvariablen ist entscheidend; echte Kriterien sind nötig für eine valide Testkonstruktion.
Faktorielle Validität
- Bei faktorbasierten Skalen korrelieren Items mit latenten Faktoren als Selektionskriterium.
- Items sollen berücksichtigt werden, die keine hohen Ladungen auf fremden Faktoren haben.
- Die Identität zwischen Faktoren und zu erhebendem Merkmal beruht auf explorativen Faktorenanalysen.
Interne Validität (Itemfit)
- Itemfit-Statistiken werden verwendet, um die Übereinstimmung zwischen Messmodell und empirischen Daten zu testen.
- Items, die nicht mit dem Messmodell übereinstimmen, werden ausgeschlossen.
- Die Anwendung solcher Tests ist explorativ, und Änderungen an der Itemauswahl beeinflussen die statistischen Kennwerte des verbleibenden Items.
- DIF-Analysen identifizieren Itemparameterunterschiede zwischen Gruppen und sind wichtig für die Testfairness.
Klassische Trennschärfe- und Itemschwierigkeitskoeffizienten
- Trennschärfe ist ein gängiges Selektionskriterium, definiert als die Korrelation eines Items mit dem Skalensummenwert.
- Part-whole-Korrektur wird verwendet, um eine Verzerrung der Trennschärfekoeffizienten zu vermeiden.
- Trennschärfe ist bei dichotomen Items begrenzt; Wahlfläche und Items schwierig sollten idealerweise bei 0.50 liegen.
- Biseriale und polychorische Korrelationen können als alternative Trennschärfekoeffizienten dienen.
- Selektion nach Trennschärfe verbessert typischerweise die Reliabilität, jedoch bleibt die Validität unklar.
- Kritiker argumentieren, dass die Beziehung zwischen Trennschärfe und Testgütekriterien oft schwach ist.
Fazit
- Die Anwendung verschiedener Selektionskriterien zur Itemauswahl ist entscheidend für die Validität und Reliabilität psychologischer Tests.
- Unterschiedliche Analysen und Statistiken bieten verschiedene Einblicke in die Güte von Items, und die Kombination der Methoden kann zu einer robusteren Testkonstruktion führen.
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Description
In diesem Quiz geht es um die Selektion von Items und Testwertvariablen, die als spezielle Form der Aggregation betrachtet werden kann. Wir erläutern, wie Items bei der Aggregation gewichtet werden und welche Rolle die Nichtberücksichtigung spielt. Teste dein Wissen zu diesen Konzepten!
