Psychometrics at Universität Tübingen | Flashcards & Summaries

Lernmaterialien für Psychometrics an der Universität Tübingen

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TESTE DEIN WISSEN

“Random Utility Model” (Thurstone-Skalierung) Alternativ dazu lassen sich Parameterschätzungen über die Methode der Kleinsten-Quadrate ableiten:
Welche Schritte? 

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TESTE DEIN WISSEN

1. Pij bestimmen = a/a+b


2. Davon die Z-Werte bestimmen 

(Bei kleiner als 0.5, bei Umkehrwert ablesen und dann Minus davor) 

--> 0,40 --> 0,6 = -0.25


3. Mittelwert über alle Werte eines is bzw. einer Person  


4. Jetzt z(ui-uj) um auf p zu kommen 

--> Außen schauen in der Tabelle, wenn negativ, dann 1-Wert in der Tabelle

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TESTE DEIN WISSEN

Problem Trennschärfe? 

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TESTE DEIN WISSEN

Hohe Reliabilität = hohe Trennschärfe = homogene Items 

Hohe Validität = niedrige Trennschärfe = heterogene Items 

Abhängigkeit der Verteilung des Beobachtungswertes

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TESTE DEIN WISSEN

Was ist intensive Messung? 

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TESTE DEIN WISSEN

Wenn zwei Ausgangsgrößen verknüpft werden, ist das Ergebnis nicht größer, sondern liegt zwischen den Ausgangsgrößen Bsp. Mittelwert)

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TESTE DEIN WISSEN

Warum kann man die Trennschärfe in der KTT nicht als Aufgabenparameter betrachten?


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TESTE DEIN WISSEN

In der KTT können nicht die einzelnen Items als Primitiva betrachtet werden, sondern nur der Test als Ganzes, daher kann die Trennschärfe nicht als Aufgabenparameter betrachtet werden.

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TESTE DEIN WISSEN

pSq gdw. Person q löst mindestens alle Aufgaben, die auch Person p löst


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TESTE DEIN WISSEN

Das Lösungsmuster von p ist Voraussetzung für q oder p löst weniger oder maximal gleich viele Aufgaben wie q

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TESTE DEIN WISSEN

Wenn die Verdünnungsformel angewendet wird, obwohl die Tests nicht lokal unkorreliert (siehe Voraussetzung: Korrelation der Fehlerwerte muss 0 sein!) sind, dann wird 


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TESTE DEIN WISSEN

, dann wird die Korrelation der True-Scores überschätzt (z.B. Voodoo-Korrelation)

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TESTE DEIN WISSEN

Konfidenzintervall

Über was wird ein Personenparameter geschätzt? 

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TESTE DEIN WISSEN

Über korrekte Antworten

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TESTE DEIN WISSEN

3 Vorteile von Cronbachs-alpha nennen

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TESTE DEIN WISSEN
  • auch anwendbar, wenn keine parallelen Tests zur Verfügung stehen
  • gibt eine untere Schranke an → die wahre Reliabilität ist nicht < alpha
  • wenn die Tests parallel sind ist alpha= Reliabilität
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Sensitivität und Spezifität:
Was wichtig in Medizin?
Was in Personalauslese? 

Welche Werte sind zu erwarten für Sensitivität vs. Spezifität, wenn die Selektionsquote nahe 0% bzw. nahe 100% liegt?

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TESTE DEIN WISSEN

Medizin = Sensitivität 

PA = Spezifität 


Selektionsquote 0%: 

 hohe Spezifität (1)

Selektionsquote 100%: 

hohe Sensitivität (1)

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TESTE DEIN WISSEN

Rasch: Von Dif in Verhältnis? Und von Verhältnis in Dif? 

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TESTE DEIN WISSEN

Dif in V = exp 

V in dif = ln 

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TESTE DEIN WISSEN

a) Welche grundlegende Problematik stellt sich bei der gemeinsamen ML-Schätzung von Personen und Aufgabenparametern im Raschmodell?

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TESTE DEIN WISSEN

Bei steigendem Stichprobenumfang ist die von der Konsistenz geforderte Erhöhung der Schätzgenauigkeit nicht notwendigerweise gegeben, da bei steigendem Stichprobenumfang auch mehr Personenparameter (PP) geschätzt werden müssen. = Problem der nicht gesicherten Konsistenz der Schätzer.

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TESTE DEIN WISSEN

Quantitativ bedeutsame Aussagen

Aggregieren von Urteilen: Vergleich von Mittelwerten

Die mittlere Symptomstärke in der Patientengruppe vs. 

die Einschätzung des Patienten a durch den Beobachter i

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TESTE DEIN WISSEN

Wenn mittlere Symptomstärke dann bei Verhältnis oder Intervall 


Wenn unterschiedliche Beobachter, dann nur geometrisches Mittel bei Verhältnis 

und arithmetisches Mittel bei Differenzenskala 

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Beispielhafte Karteikarten für deinen Psychometrics Kurs an der Universität Tübingen - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

“Random Utility Model” (Thurstone-Skalierung) Alternativ dazu lassen sich Parameterschätzungen über die Methode der Kleinsten-Quadrate ableiten:
Welche Schritte? 

A:

1. Pij bestimmen = a/a+b


2. Davon die Z-Werte bestimmen 

(Bei kleiner als 0.5, bei Umkehrwert ablesen und dann Minus davor) 

--> 0,40 --> 0,6 = -0.25


3. Mittelwert über alle Werte eines is bzw. einer Person  


4. Jetzt z(ui-uj) um auf p zu kommen 

--> Außen schauen in der Tabelle, wenn negativ, dann 1-Wert in der Tabelle

Q:

Problem Trennschärfe? 

A:

Hohe Reliabilität = hohe Trennschärfe = homogene Items 

Hohe Validität = niedrige Trennschärfe = heterogene Items 

Abhängigkeit der Verteilung des Beobachtungswertes

Q:

Was ist intensive Messung? 

A:

Wenn zwei Ausgangsgrößen verknüpft werden, ist das Ergebnis nicht größer, sondern liegt zwischen den Ausgangsgrößen Bsp. Mittelwert)

Q:

Warum kann man die Trennschärfe in der KTT nicht als Aufgabenparameter betrachten?


A:

In der KTT können nicht die einzelnen Items als Primitiva betrachtet werden, sondern nur der Test als Ganzes, daher kann die Trennschärfe nicht als Aufgabenparameter betrachtet werden.

Q:

pSq gdw. Person q löst mindestens alle Aufgaben, die auch Person p löst


A:

Das Lösungsmuster von p ist Voraussetzung für q oder p löst weniger oder maximal gleich viele Aufgaben wie q

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Q:

Wenn die Verdünnungsformel angewendet wird, obwohl die Tests nicht lokal unkorreliert (siehe Voraussetzung: Korrelation der Fehlerwerte muss 0 sein!) sind, dann wird 


A:

, dann wird die Korrelation der True-Scores überschätzt (z.B. Voodoo-Korrelation)

Q:

Konfidenzintervall

Über was wird ein Personenparameter geschätzt? 

A:

Über korrekte Antworten

Q:

3 Vorteile von Cronbachs-alpha nennen

A:
  • auch anwendbar, wenn keine parallelen Tests zur Verfügung stehen
  • gibt eine untere Schranke an → die wahre Reliabilität ist nicht < alpha
  • wenn die Tests parallel sind ist alpha= Reliabilität
Q:

Sensitivität und Spezifität:
Was wichtig in Medizin?
Was in Personalauslese? 

Welche Werte sind zu erwarten für Sensitivität vs. Spezifität, wenn die Selektionsquote nahe 0% bzw. nahe 100% liegt?

A:

Medizin = Sensitivität 

PA = Spezifität 


Selektionsquote 0%: 

 hohe Spezifität (1)

Selektionsquote 100%: 

hohe Sensitivität (1)

Q:

Rasch: Von Dif in Verhältnis? Und von Verhältnis in Dif? 

A:

Dif in V = exp 

V in dif = ln 

Q:

a) Welche grundlegende Problematik stellt sich bei der gemeinsamen ML-Schätzung von Personen und Aufgabenparametern im Raschmodell?

A:

Bei steigendem Stichprobenumfang ist die von der Konsistenz geforderte Erhöhung der Schätzgenauigkeit nicht notwendigerweise gegeben, da bei steigendem Stichprobenumfang auch mehr Personenparameter (PP) geschätzt werden müssen. = Problem der nicht gesicherten Konsistenz der Schätzer.

Q:

Quantitativ bedeutsame Aussagen

Aggregieren von Urteilen: Vergleich von Mittelwerten

Die mittlere Symptomstärke in der Patientengruppe vs. 

die Einschätzung des Patienten a durch den Beobachter i

A:

Wenn mittlere Symptomstärke dann bei Verhältnis oder Intervall 


Wenn unterschiedliche Beobachter, dann nur geometrisches Mittel bei Verhältnis 

und arithmetisches Mittel bei Differenzenskala 

Psychometrics

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