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11. Durchführung und Datenintegration
Was ist klinische und statistische Urteilsbildung?
Klinische Urteilsbildung:
Informationen werden auf der Basis subjektiver, intuitiver, informeller Einschätzungen zu einem diagnostischen Urteil integriert.
Statistische Urteilsbildung: Auf Basis fester Regeln und Algorithmen werden Informationen über Prädiktor- und Kriteriumsvariablen und deren Zusammenhänge zu einem diagnostischen Urteil integriert.
In der Praxis werden wohl beide Strategien gemeinsam zur Urteilsbildung beitragen
11. Durchführung und Datenintegration
klinische Urteilsbildung ist anfälliger für subjektive Verzerrungen. Welche Fehler können auftreten:
• Strategie-basierte Fehler: Wenn der Mehraufwand für eine umfangreiche Diagnostik (fälschlicherweise) Höher als der potentielle Nutzen angesehen wird
• Assoziations-basierte Fehler: Kognitive Verzerrungen, die den Entscheidungsprozess beeinflussen können
Psychophysikalisch-basierte Fehler:
sehr auffällige oder unauffällige Ergebnisse werden weniger akkurat geprüft. (menschliches Wahrnehmungssystem nicht linear)
11. Durchführung und Datenintegration
Mögliche Heuristiken (assoziations-basierte Fehler):
Repräsentativitätsheuristik: Einschätzung der Wahrscheinlichkeit einer psychischen Störung auf Grund der Ähnlichkeit zu einem prototypischen Fall und nicht auf Grund der Prävalenz.
Verfügbarkeitsheuristik: Urteile über Ereignisse werden dadurch beeinflusst, wie schnell (oder langsam) sie aus dem Gedächtnis abgerufen werden können.
Ankerheuristik: Anfängliche Hypothesen werden als „Anker“ beibehalten obwohl es Hinweise gibt, dass diese verworfen werden sollten.
Simulationsheuristik: Je leichter Ereignisse künstlich/gedanklich konstruiert werden können, desto plausibler könnte es dem Diagnostiker erscheinen, dass es auch in der Realität so ist.
11. Durchführung und Datenintegration
Konfidenzintervalle
Das Konfidenzintervall gibt den Bereich an, in dem der wahre Testwert einer Person bei einer zuvor festgelegten Sicherheits- bzw. Irrtumswahrscheinlichkeit liegt.
11. Durchführung und Datenintegration
Konfidenzintervalle- was sagt die Äquivalenzhypothese aus ?
• Es wird angenommen, dass der wahre Wert dem gemessenen/beobachteten Wert entspricht bzw. dieser ihn gut repräsentiert.
• Mit dem Standardmessfehler (Messgenauigkeit eines Tests) wird ein Konfidenzintervall um den beobachteten Wert gelegt.
11. Durchführung und Datenintegration
Konfidenzintervalle- was sagt die Regressionshypothese aus?
Annahme, dass der beobachtete Wert den wahren Wert nicht gut repräsentiert.
1. Schätzung des wahren Wertes mittels Regression;
2. Berechnung des Konfidenzintervalls mittels Standardschätzfehler (Messgenauigkeit der Vorhersage).
• Intervall in der Regel kleiner als bei Äquivalenzhypothese.
11. Durchführung und Datenintegration
Welche fundamentalen Eigenschaften hat ein Profil?
• Höhe / Elevation: Kann durch die mittlere Ausprägung über alle erfassten Variablen/Eigenschaften eines Profils beschrieben werden
• Streuung / Scatter: Beschreibt die Streubreite der erfassten Eigenschaften und kann durch die Varianz quantifiziert werden.
11. Durchführung und Datenintegration
Profilvergleiche
11. Durchführung und Datenintegration
Profilvergleiche- wichtige Informationen zur Formel
11. Durchführung und Datenintegration
Profilvergleiche Ähnlichkeitsindex:
11. Durchführung und Datenintegration
Profilvergleiche- „double entry“ ICC
Berechnung: die Spalte des einen Profils muss jeweils um die Werte des anderen Profils ergänzt und damit der Pearson Korrelationskoeffizient berechnet werden
11. Durchführung und Datenintegration
Profilvergleiche- „double entry“ ICC
Aus welchen Komponenten setzt sich die Formel zusammen ?
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