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Was macht man mit einem Item, das zwar optimale Schwierigkeitswerte, dafür aber geringe Trennschärfe hat?
Wie ist der Begriff Itemtrennschärfe definiert?
Worin liegt der (konzeptuelle) Unterschied zwischen der Trennschärfe (so wie sie definiert ist) und der Trennschärfe, wie Sie sie aus der (empirischen) Skalenanalyse ermitteln?
Die Itemtrennschärfe (so wie sie definiert ist), gibt an, wie gut ein Item zwischen Personen differenzieren kann, die hohe bzw. niedrige Werte auf der latenten Variable haben. Da wir jedoch die latente Variable nicht direkt messen können, bedienen wir uns einer Abhilfe. Wir messen die manifeste Variable, welche zum Beispiel die Antwort auf ein Item ist. So kommen wir nun dazu die Itemtrennschärfe anders zu ermitteln. Und zwar mittels der Itemtrennschärfe, wie wir sie aus der empirischen Skalenanalyse ermitteln.
Diese gibt an wie gut das Item zwischen Personen differenziert, die hohe bzw. niedrige Werte auf der Gesamtskala haben. Dazu korreliert man das Item mit der Gesamtskala. Jedoch mit der Gesamtskala ohne das entsprechende Item, da es sonst zum Teil mit sich selber korrelieren würde, was die Korrelation mit der Gesamtskala nach oben verzerren würde. Demnach liegt der konzeptionelle Unterschied darin, dass es einmal um die Werte der latenten Variable und einmal um die Werte der Gesamtskala geht.
Wenn Sie eine Skalenanalyse vornehmen, bestimmen Sie die Trennschärfe als Item-Total-Korrelation. Was ist damit gemeint? Wie verhält sich die Item-Total-Korrelation zu der Definition der Itemtrennschärfe?
Wie stellt man normalerweise (in einer Skalenanalyse) die Trennschärfe der einzelnen Items fest? Die Methode entspricht nicht ganz der Definition. Wo liegt der Unterschied?
Erklären Sie den Begriff „Itemschwierigkeit“ am Beispiel eines Fragebogens, der die grundsätzliche Angstneigung bzw. Ängstlichkeit einer Person messen soll. Geben (Erfinden) Sie jeweils ein Beispiel für ein schwieriges und ein leichtes Item in diesem Fragebogen.
Geben Sie ein Beispiel für ein Item, das – als Item bereits – das Kriterium der Eindimensionalität nicht erfüllt.
Eindimensionalität:
Beispiel eines Items, welches das Kriterium nicht erfüllt
Das Antwortverhalten auf ein Item könnte Reihenfolge- oder Positionseffekt unterliegen. Erklären Sie den Unterschied zwischen beiden. Geben Sie ein Beispiel, wo ein solcher Effekt zu Problemen führt.
Reihenfolge:
Positionseffekte:
Manche Tests enthalten Items, die nicht im Sinne des Konstrukts ausgewertet werden, sondern andere Funktion erfüllen. Geben Sie ein Beispiel für solche Items, erklären Sie, welche Funktion diese Items haben.
Wie lautet das Kürzel für die Itemschwierigkeit & wie für die Trennschärfe?
Itemschwierigkeit = σ
Trennschärfe = r
Im Rahmen Skalenanalyse kann man Items, die keine guten Kennwerte aufweisen, entfernen, mit reduzierten Set an Items erneute Analyse rechnen. Auf diese Weise gewinnt man nach und nach Zusammenstellung an Items, die – unter gegebenen Umständen – noch maximale Güte erreicht. Was ist von diesem Vorgehen zu halten?
(a) Wie hängen Itemschwierigkeit und –trennschärfe üblicherweise zusammen? (b) Welche Schwierigkeiten und welche Trennschärfen sind optimal? (c) Was sollte man tun, wenn der eine Wert gut, der andere aber weniger gut ist?
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