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Diagnostik (Subject) / Normen und Testeichung (Lesson)
- Begriff Normen Warum werden repräsentative Normen für diagnostische Inventare werden erstellt? → Testergebnisse einer Person sollen in einen breiteren Bezugsrahmen gestellt werden können Normen = Maßeinheiten, in die man die Rohwerte verschiedener diagnostischer Verfahren transformieren kann → Ziel: um sie vergleichbar zu machen und um sie in den Kontext einer möglichst repräsentativen Referenzgruppe einzuordnen Standardnorm: Einordnung der Position einer Person relativ zum Mittelwert und der Standardabweichung einer größeren Bezugsgruppe (liefern Aussage, was ein Rohwert in einem Test bedeutet; werden meist im Anhang tabellarisch angehängt → z.B. Beschreibung des Erhebungszeitraumes, Größe der Normierungsstichprobe, Begründung des Altersbereich der Normierungsstichprobe)
- Standardnormen Standardnormen werden erstellt, indem man für jedenTestrohwert den zugehörigen z-Wert berechnet. Formel z-Transformation: z = X - M / SD (z-Werte mit Mittelwert 0 und SD von 1 → verschiedene z-Werte vergleichbar!) z-Werte geben an, um wieviele Standardabweichungen der Testwert einer Person vom Mittelwert der Normierungsstichprobe abweicht Beispiel: Testwert zwischen -1 und +1 = durchschnittlich, Werte darüber = unterdurchschnittlich
- Eichstichprobe Ziel im Rahmen der Normierung: Vergleichbarkeit von Testwerten außerdem: Einordnung der standardisierten Testwerte in eine möglichst repräsentative Bezugsgruppe → z-Transformierung nur dann sinnvoll, wenn Rohwert in einer repräsenativen Stichprobe erhoben wurde! - große Stichprobe weniger effektiv als Eichstichprobe nach einem genau definierten Plan (Bevölkerungsanteile, etc) Sekundäre Quotenstichprobe: erst Erhebung und im Nachhinein Ziehen einer Teilstichprobe aus der Gesamtstichprob (mit den passenden relativen Häufigkeiten) → Möglichkeit hier: einfach verschiedene Gewichtung der VPs Größe der Eichstichprobe hängt ab von: -Genauigkeit der Normen -Genauigkeit hängt von Reliablität des Tests ab -Geltungsbereich des Testes
- Standardfehler und Eichstichprobe → die Genauigkeit der Rohwert-Mittelwerte beeinflusst die Genauigkeit der Normen Der Standardfehler ist die Streuung (=Standardabweichung) der empirischen Mittelwerte um den Populationsmittelwert. Die Art und die Größe der Stichprobe haben einen Einfluss auf den Standardfehler!!! Standardfehler des Mittelwertes in der Größenordnung des Konfidenzintervalls: kleine Stichprobe führt zu einem relevanten Verlust an Genauigkeit bei der Normierung. Größe der Normstichprobe hängt auch von der Heterogenität der Testpopulation ab: Je vielschichtiger die Testpopulation ist, desto größer sollte die Eichstichprobe sein.
- Verteilungen → z-standardisierte Werte sind nicht besonders anschaulich. Daher werden sie häufig in andere Normen umgewandelt → Lineartransformation (der z-Wert wird mit einem Faktor multipliziert und es wird eine Konstante addiert: Faktor -> SD der normierten Werte, Konstante: M der normierten Werte) Voraussetzung bei der Lineartransformation: Intervallskala! Ansonsten: Bildung von Prozenträngen (Prozentrangnormen) Ist Normalverteilung nicht gegeben: Umrechnen der Rohwerte in Prozentränge und mit der Standardnormalverteilung wiederum in z-Werte transformieren (Werte = z-Werte, die man bei normalverteilheit bekommen würde → zu dieser Annahme sollte man auch Gründe haben!!) Weitere Umrechnung in t-Werte möglich (T= 50 + 10z) → bei geringer Reliabilität und großen Konfidenzintervallen empfehlen sich Grobennormen (Staninewerte?)
- Arten von Normen Kriteriumsorientiertes Testen = Die erreichten Rohwerte werden an einem Kriterium maximal zu erreichender Rohwerte relativiert. Variabilitätsnorm = Einordnung individueller Werte in eine Verteilung von Werten einer repräsentativen Referenzgruppe. (Standards of Educational and Psychological testing (AEPA/AERA,2008) definieren wie und dass Referenzgruppen beschrieben werden müssen.) Normierungsfunktion: Beziehung zwischen Rohwerten und Normwerten - Normtabellen typischerweise: höherer Wert = höherer Leistung; Ausnahme: Testen von Begabungen (siehe Schulnoten) -Normtabellen sollen alle 8 Jahre hinsichtlich der Normierung aktualisiert werden
- Ziele von Eichung und Normierung → Mit einer Eichung oder Normierung werden zumeist zwei verschiedene Ziele zugleich verfolgt: - Eichung im Sinne einer Relativierung (Maßstab) --> Festlegen eines Mittelwerts und einer Standardabweichung (z.B. durch z-Transformation) --> z-Transformation im Prinzip bei jeder Gruppengröße möglich --> jedoch: z-Standardisierung der Rohwerte einer gegebenen Stichprobe schafft nicht direkt Bezugnahme auf repräsentative Bezugsgruppe - Eichung im Sinne einer Einordnung in einen repräsentativen Kontext (Bezugsgruppe) --> Suche nach repräsentativen Referenzgruppen, da Größe einer Stichprobe kein ausreichender Hinweis auf Repräsentativität ist! --> Identifikation mit relevanten Referenzgruppen und vor allem mit relevanten Subgruppen (z.B. Geschlecht) hat massive Konsequenzen für Interpretation der Testwerte!! --> Gruppenspezifische Normen können Reliabilität, Validität und Testfairness vermindern oder erhöhen!
- Fazit zu Normen Normierte Daten enthalten weniger Information als die unnormierten Daten. Normdifferenzierung: gibt es einen Mittelwertsunterschied im Prädiktor jedoch nicht im Kriterium: Mittelwertsunterschied im Prädiktor durch Normierung eliminieren! Gesamtnorm: es besteht ein Mittelwertsunterschied im Prädiktor, der sich auch in einem Mittelwertsunterschied im Kriterium ausdrückt: keine Eliminierung des Mittelwertsunterschieds im Prädiktor durch Normierung! Abschließend: - Normierung nicht dafür da, um valide Daten zu gewinnen! - Gruppennormen eliminieren Gruppenunterschiede: wenig nach Gruppen differenzierte Norm (z.B. Gesamtnorm) führt zu gewonnenen Daten mit mehr Merkmalsunterschieden! - Empfiehlung: Daten zunächst auf Basis der Gesamtnorm auswerten und anschließend prüfen, ob man eine gruppenspezifische Norm heranzieht.
- Zusammenfassung - Rohwerte verschiedener diagnostischer Verfahren werden in Normwerte transformiert, um die Testwerte vergleichbar zu machen (Maßeinheit schaffen). - Die Wahl der Normart hängt von der Reliabilität, der Verteilung der Skalen oder Faktorwerte ab und von der Frage, ob unterschiedliche Ausprägungen zwischen verschiedenen Teilpopulationen (z.B. Männer vs. Frauen) bestehen (Beauducel & Kersting,2008). - Spezifische Normen eliminieren Informationen,d.h.Merkmalsunterschiede. Die Merkmalsunterschiede sind in der Gesamtnorm repräsentiert. - Wenn man nichts über den Zusammenhang zwischen gruppenspezifischer Merkmalsvarianz (z.B. alterspezifische Varianz von Traits) und dem Kriterium weiß (z.B.Ausbildungserfolg), dann sollte die Gesamtnorm verwendet werden.
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