Diagnostische Verfahren at Hochschule Harz | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Diagnostische Verfahren an der Hochschule Harz

Greife auf kostenlose Karteikarten, Zusammenfassungen, Übungsaufgaben und Altklausuren für deinen Diagnostische Verfahren Kurs an der Hochschule Harz zu.

TESTE DEIN WISSEN

Was macht man mit einem Item, das zwar optimale Schwierigkeitswerte, dafür aber geringe Trennschärfe hat?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Aussonderung des Items, da keine Differenzierung zwischen Probanden getroffen werden kann 
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TESTE DEIN WISSEN

Wie ist der Begriff Itemtrennschärfe definiert?

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TESTE DEIN WISSEN
  • bezeichnet, wie gut Item in Lage, zwischen verschiedenen Merkmalsausprägungen der Personen zu trennen
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TESTE DEIN WISSEN

Worin liegt der (konzeptuelle) Unterschied zwischen der Trennschärfe (so wie sie definiert ist) und der Trennschärfe, wie Sie sie aus der (empirischen) Skalenanalyse ermitteln? 


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TESTE DEIN WISSEN

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.


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TESTE DEIN WISSEN

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? 


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TESTE DEIN WISSEN
  • Bestimmung der Trennschärfe als Korrelation des Items mit der Gesamtskala 
    • Korrelation bedeutet in diesem Fall, wie gut dieses Item zwischen Personen differenzieren kann, die niedrige/hohe Werte auf der Gesamtskala aufweisen 
    • trennscharfe Items differenzieren also zwischen Personen, die hohe / niedrige Werte auf der latenten Variable haben 
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TESTE DEIN WISSEN

Wie stellt man normalerweise (in einer Skalenanalyse) die Trennschärfe der einzelnen Items fest? Die Methode entspricht nicht ganz der Definition. Wo liegt der Unterschied? 


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TESTE DEIN WISSEN
  • Trennschärfe = Fähigkeit zwischen unterschiedlichen Ausprägungen auf der latenten Variable zu unterscheiden
  • Latente Variable kann man nicht messen! 🡪 nur in Form der manifesten Variable
    • Deshalb muss Item-Skala-Korrelation genutzt werden = Fähigkeit zwischen verschiedenen Ausprägungen auf der Skala zu unterscheiden
    • Korrigierte Item-Skala-Korrelation: Item wird nicht mit sich selbst korreliert, sondern nur mit Rest der Items/Skala 🡪 nötig, da latentes Konstrukt nicht erfassbar, sondern nur Skala
  • Trennschärfe als Item-total-Korrelation
  • Bestimmung als Korrelation Items mit Gesamtskala
  • Unterschied zu ursprünglicher Definition: Trennscharfe Items gute Differenzierung Personen unterschiedliche Werte auf latenter Variable


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TESTE DEIN WISSEN

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.


Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Wahrscheinlichkeit,
    • mit der ein Item gelöst wird
    • mit der dem Item zugestimmt wird
    • mit der ein Item hohen Wert erhält
    • mit der die korrekte Antwort gegeben wird
    • mit der das Item im Sinne des Konstruktes beantwortet wird
  • Ich fürchte mich vor Spinnen 🡪 MW = 2.7 bei Skala von 0-6 🡪 Schwierigkeit bei .45 🡪 optimal
  • Je kleiner Lösungswahrscheinlichkeit 🡪 größer Schwierigkeit
  • Hinweis auf Schwierigkeit 🡪 Itemmittelwerte
  • Bsp.: „Ich habe Angst, das Haus zu verlassen“ 🡪 schweres Item, weil nur wenige zustimmen
  • „Ich habe mich schon einmal gefürchtet“ 🡪 leichtes Item, weil viele zustimmen
  • Bsp. Depressionsfragebogen: Skala von 1-10, Mittelwert bei 9,5 🡪 extrem leicht: „Ich war in meinem Leben schon einmal richtig niedergeschlagen“, Mittelwert bei 2,0 🡪extrem schwierig: „Ich habe schon einmal versucht, mich umzubringen“


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TESTE DEIN WISSEN

Geben Sie ein Beispiel für ein Item, das – als Item bereits – das Kriterium der Eindimensionalität nicht erfüllt. 


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TESTE DEIN WISSEN

Eindimensionalität

  • Item misst nur ein Konstrukt

Beispiel eines Items, welches das Kriterium nicht erfüllt

  • Item, das aus zwei Teilaussagen besteht 🡪 „Ich mache x, weil Z“
  • „Weil man sich so leicht anstecken kann, wasche ich mir zu Hause gleich die Hände.“ 🡪 Wie antwortet Jemand, der sich zwar gleich die Hände wäscht, aber dabei nicht an Ansteckung denkt?
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TESTE DEIN WISSEN

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. 


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TESTE DEIN WISSEN

Reihenfolge:

  • Itemantwort wird dadurch beeinflusst, welches andere Item zuvor bearbeitet wurde
    • „Nennen Sie ein belastendes Ereignis der letzten Woche“ – Tod Oma, oder platter Reifen
    • „Wie stark hat Sie dieses Ereignis belastet?“ 🡪 Antwort auf zweite Frage unterschiedliche Bedeutung, je nachdem, ob bei erster Frage Todesfall oder platter Reifen genannt wurde

Positionseffekte:

  • dasselbe Item hat eine andere Lösungswahrscheinlichkeit, je nachdem, wo es im Fragebogen vorkommt 
  • Position des Items hat Einfluss auf die Lösungswahrscheinlichkeit 
    • je später das item im Fragebogen kommt, desto höher wird die Item-Total-Korrelation 
    • z. B. Ermüdungseffekt, Lerneffekt


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TESTE DEIN WISSEN

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. 


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TESTE DEIN WISSEN
  • „Schein-Items“, Lügenskala z.B. „Zuweilen möchte ich am liebsten alles kaputtschlagen“ 🡪 häufige Nein-Antworten auf Skala 🡪 Interpretation als Abwehrhaltung gegenüber Test aufgrund von sozialer Erwünschtheit
  • Verhinderung eines möglichen Zusammenhang zwischen Items, die sonst aufeinandergefolgt wären 
  • Testabsicht soll verschleiert werden
  • nebenbei können vermutete Störvariablen gemessen werden


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TESTE DEIN WISSEN

Wie lautet das Kürzel für die Itemschwierigkeit & wie für die Trennschärfe?

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TESTE DEIN WISSEN

Itemschwierigkeit = σ

Trennschärfe = r

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TESTE DEIN WISSEN

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?


Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • fragwürdiges Vorgehen, da durch Entfernen der Items die Messgenauigkeit sinkt (Reliabilität)
  • bei ohnehin schon kurzen Fragebögen sollte eher das Ersetzen mit anderen Items erwogen werden 
  • Gefahr bei der Eliminierung von Items mit schlechten Skaleneigenschaften besteht darin, dass nur noch solche übrig bleiben, welche sehr homogen einen bestimmten Merkmalsbereich abdecken
    • Test differenziert nicht mehr über alle Merkmalsausprägungen
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TESTE DEIN WISSEN

(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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TESTE DEIN WISSEN
  1. mittlere Schwierigkeit ist günstig für hohe Trennschärfe 
    • bei immer gleichen Schwierigkeiten ist die Trennschärfe am größten in homogenen Tests, in denen alle Items sich gleich verhalten
  2. je höher die Trennschärfe, desto besser (am besten über .70 ,da das Item mehr als die Hälfte der Varianz der Gesamtskala erklärt)
    • mittlere Schwierigkeit (um die .50) begünstigt hohe Korrelationen zwischen den Items untereinander, aber nur zur Differenzierung in Extrembereichen 
      • manchmal sind auch ein paar extreme Schwierigkeiten nützlich 
  3. wenn niedrige Trennschärfen vorhanden sind müssen Items mit niedriger Trennschärfe auch bei optimaler (also mittlerer) Schwierigkeit ausgesondert werden
    • bei hoher Trennschärfe können die Items behalten werden auch wenn sie entweder extrem leicht oder schwer sind 
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  • 13445 Karteikarten
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  • 4 Lernmaterialien

Beispielhafte Karteikarten für deinen Diagnostische Verfahren Kurs an der Hochschule Harz - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Was macht man mit einem Item, das zwar optimale Schwierigkeitswerte, dafür aber geringe Trennschärfe hat?

A:
  • Aussonderung des Items, da keine Differenzierung zwischen Probanden getroffen werden kann 
Q:

Wie ist der Begriff Itemtrennschärfe definiert?

A:
  • bezeichnet, wie gut Item in Lage, zwischen verschiedenen Merkmalsausprägungen der Personen zu trennen
Q:

Worin liegt der (konzeptuelle) Unterschied zwischen der Trennschärfe (so wie sie definiert ist) und der Trennschärfe, wie Sie sie aus der (empirischen) Skalenanalyse ermitteln? 


A:

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.


Q:

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? 


A:
  • Bestimmung der Trennschärfe als Korrelation des Items mit der Gesamtskala 
    • Korrelation bedeutet in diesem Fall, wie gut dieses Item zwischen Personen differenzieren kann, die niedrige/hohe Werte auf der Gesamtskala aufweisen 
    • trennscharfe Items differenzieren also zwischen Personen, die hohe / niedrige Werte auf der latenten Variable haben 
Q:

Wie stellt man normalerweise (in einer Skalenanalyse) die Trennschärfe der einzelnen Items fest? Die Methode entspricht nicht ganz der Definition. Wo liegt der Unterschied? 


A:
  • Trennschärfe = Fähigkeit zwischen unterschiedlichen Ausprägungen auf der latenten Variable zu unterscheiden
  • Latente Variable kann man nicht messen! 🡪 nur in Form der manifesten Variable
    • Deshalb muss Item-Skala-Korrelation genutzt werden = Fähigkeit zwischen verschiedenen Ausprägungen auf der Skala zu unterscheiden
    • Korrigierte Item-Skala-Korrelation: Item wird nicht mit sich selbst korreliert, sondern nur mit Rest der Items/Skala 🡪 nötig, da latentes Konstrukt nicht erfassbar, sondern nur Skala
  • Trennschärfe als Item-total-Korrelation
  • Bestimmung als Korrelation Items mit Gesamtskala
  • Unterschied zu ursprünglicher Definition: Trennscharfe Items gute Differenzierung Personen unterschiedliche Werte auf latenter Variable


Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

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.


A:
  • Wahrscheinlichkeit,
    • mit der ein Item gelöst wird
    • mit der dem Item zugestimmt wird
    • mit der ein Item hohen Wert erhält
    • mit der die korrekte Antwort gegeben wird
    • mit der das Item im Sinne des Konstruktes beantwortet wird
  • Ich fürchte mich vor Spinnen 🡪 MW = 2.7 bei Skala von 0-6 🡪 Schwierigkeit bei .45 🡪 optimal
  • Je kleiner Lösungswahrscheinlichkeit 🡪 größer Schwierigkeit
  • Hinweis auf Schwierigkeit 🡪 Itemmittelwerte
  • Bsp.: „Ich habe Angst, das Haus zu verlassen“ 🡪 schweres Item, weil nur wenige zustimmen
  • „Ich habe mich schon einmal gefürchtet“ 🡪 leichtes Item, weil viele zustimmen
  • Bsp. Depressionsfragebogen: Skala von 1-10, Mittelwert bei 9,5 🡪 extrem leicht: „Ich war in meinem Leben schon einmal richtig niedergeschlagen“, Mittelwert bei 2,0 🡪extrem schwierig: „Ich habe schon einmal versucht, mich umzubringen“


Q:

Geben Sie ein Beispiel für ein Item, das – als Item bereits – das Kriterium der Eindimensionalität nicht erfüllt. 


A:

Eindimensionalität

  • Item misst nur ein Konstrukt

Beispiel eines Items, welches das Kriterium nicht erfüllt

  • Item, das aus zwei Teilaussagen besteht 🡪 „Ich mache x, weil Z“
  • „Weil man sich so leicht anstecken kann, wasche ich mir zu Hause gleich die Hände.“ 🡪 Wie antwortet Jemand, der sich zwar gleich die Hände wäscht, aber dabei nicht an Ansteckung denkt?
Q:

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. 


A:

Reihenfolge:

  • Itemantwort wird dadurch beeinflusst, welches andere Item zuvor bearbeitet wurde
    • „Nennen Sie ein belastendes Ereignis der letzten Woche“ – Tod Oma, oder platter Reifen
    • „Wie stark hat Sie dieses Ereignis belastet?“ 🡪 Antwort auf zweite Frage unterschiedliche Bedeutung, je nachdem, ob bei erster Frage Todesfall oder platter Reifen genannt wurde

Positionseffekte:

  • dasselbe Item hat eine andere Lösungswahrscheinlichkeit, je nachdem, wo es im Fragebogen vorkommt 
  • Position des Items hat Einfluss auf die Lösungswahrscheinlichkeit 
    • je später das item im Fragebogen kommt, desto höher wird die Item-Total-Korrelation 
    • z. B. Ermüdungseffekt, Lerneffekt


Q:

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. 


A:
  • „Schein-Items“, Lügenskala z.B. „Zuweilen möchte ich am liebsten alles kaputtschlagen“ 🡪 häufige Nein-Antworten auf Skala 🡪 Interpretation als Abwehrhaltung gegenüber Test aufgrund von sozialer Erwünschtheit
  • Verhinderung eines möglichen Zusammenhang zwischen Items, die sonst aufeinandergefolgt wären 
  • Testabsicht soll verschleiert werden
  • nebenbei können vermutete Störvariablen gemessen werden


Q:

Wie lautet das Kürzel für die Itemschwierigkeit & wie für die Trennschärfe?

A:

Itemschwierigkeit = σ

Trennschärfe = r

Q:

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:
  • fragwürdiges Vorgehen, da durch Entfernen der Items die Messgenauigkeit sinkt (Reliabilität)
  • bei ohnehin schon kurzen Fragebögen sollte eher das Ersetzen mit anderen Items erwogen werden 
  • Gefahr bei der Eliminierung von Items mit schlechten Skaleneigenschaften besteht darin, dass nur noch solche übrig bleiben, welche sehr homogen einen bestimmten Merkmalsbereich abdecken
    • Test differenziert nicht mehr über alle Merkmalsausprägungen
Q:

(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? 


A:
  1. mittlere Schwierigkeit ist günstig für hohe Trennschärfe 
    • bei immer gleichen Schwierigkeiten ist die Trennschärfe am größten in homogenen Tests, in denen alle Items sich gleich verhalten
  2. je höher die Trennschärfe, desto besser (am besten über .70 ,da das Item mehr als die Hälfte der Varianz der Gesamtskala erklärt)
    • mittlere Schwierigkeit (um die .50) begünstigt hohe Korrelationen zwischen den Items untereinander, aber nur zur Differenzierung in Extrembereichen 
      • manchmal sind auch ein paar extreme Schwierigkeiten nützlich 
  3. wenn niedrige Trennschärfen vorhanden sind müssen Items mit niedriger Trennschärfe auch bei optimaler (also mittlerer) Schwierigkeit ausgesondert werden
    • bei hoher Trennschärfe können die Items behalten werden auch wenn sie entweder extrem leicht oder schwer sind 
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