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Persönlichkeitspsychologie (Subject) / Vorlesung 6 (Lesson)
klinische Inferenz und entscheidungstheoretische Modelle
This lesson was created by ameliekunow.
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- Was versteht man unter der Deskriptiven und was unter der präskriptiven Entscheidungstheorie? - Präskriptive Entscheidungstheorie: Bereitstellung von Verfahren zur Fällung möglichst optimaler rationaler Entscheidungen (relevant v.a. in der Betriebswirtschaft, aber auch im Rahmen der psychologischen Diagnostik)- Deskriptive Entscheidungstheorie: Beschreibung und Erklärung des faktischen Entscheidungsverhaltens von Personen und Institutionen (Teilgebiet der psychologischen Grundlagenforschung)
- Welche Sequentiellen Strategien gibt es? - nicht-sequentielle bzw. Single-Stage-Strategien: o die terminale Entscheidung basiert auf einer einzigen Testung, der alle Probanden unterzogen werden - sequentielle bzw. Multiple- Stage Strategien: o zumindest für einen Teil der Probanden kommt es zunächst zu einer investigatorischen Entscheidungo erst nach weiteren Testungen kommt es zur terminalen Entscheidung- Pre-reject-Strategie: o Nach einem ersten Test werden alle Probanden zurückgewiesen, die einen bestimmten Score nicht erreichen.o Die verbleibenden Probanden absolvieren weitere Verfahren.o Die Entscheidung über Annahme vs. Ablehnung wird aus der Kombination zwischen Erst- und Folgetests getroffen-> Typisch für die meisten Selektionsentscheidungen - Pre-accept-Strategie:o Nach einem ersten Teil werden alle Probanden, die einen bestimmten Trennwert überschreiten, bereits (terminal) akzeptierto Mit den verbleibenden Probanden wird analog zur Vorauswahlstrategie verfahren-> Leute die extrem gut sind stelle ich direkt ein (vielleicht weil so begehrt) - Vollständige sequentielle Strategie: o Kombination der beiden vorgenannten Vorgehensweiseno Nach Maßgabe der Punktwerte in einem Test erfolgt eine Aufteilung aller Probanden in 3 Gruppen:-> eine, die (terminal) akzeptiert, -> eine andere, die definitiv abgewiesen und-> eine dritte, die mit einem Folgetest untersucht wird
- Es gibt 4 Arten von Zulassungsentscheidungen, welche sind das? - Valide Positiv (Outcome der Diagnose), positiv = gut (VP)- Falsch Positiv: werden akzeptiert, aber man wurde unter-/überschätzt (FP)- Richtige Entscheidung: Valide Negativ à zurecht abgelehnt, weil ungeeignet (VN)- Falsch Negativ: man wird abgelehnt, aber wäre eigentlich geeignet (FN)
- Was besagt die Erfolgsquote? Und wovon hängt diese ab? = VP/Akzeptierte (laut Taylor und Russell) Sie hängt von: 1. Prädiktive Validität des Auswahlverfahrens-> Je enger Auswahl mit Kriterium zusammenhängt umso besser 2. Basisquote = Anteil der tatsächlich Geeigneten unter den Bewerbern-> Basisquote = Basisrate; macht einen Unterschied für Erfolgsquote 3. Selektionsquote = Anteil der Akzeptierten unter den Bewerbern -> einfach ? , wie viele ich auswählen kann
- Wann lohnt sich Erhöhung Validität bei welcher Basisquote/Selektionsquote? ?
- Wie kann man die Basisrate (Anteil der tatsächlich Geeigneten unter allen Bewerber:Innen) schätzen? - mindestens so hoch wie die Erfolgsquote??
- Bei welchen beiden Kombinationen von Basisrate und Selektionsrate lohnt sich aufwendige Diagnostik (im Sinne des Einsatzes von Verfahren mit hoher Validität) besonders – und warum? bei niedriger Selektionsquote und hoher Basisrate (hohe Validität, bei großer Strenge und möglichst viel geeignete Bewerber*innen)
- Wo ‚findet‘ man die Selektionsrate in der BCG-Formel? ?
- Was sind die Vorteile expliziter Modelle? • Transparenz -> auch unangenehme Entscheidungen können nachvollzogen/begründet werden • Optimierbarkeit -> intuitive sind schwieriger optimierbar, man kann schwer sagen, woran es gelegen hat -> Optimierbarkeit ist bei expliziten Verfahren leichter herzustellen • Lernen und Erfahrungsaustausch -> explizite Modelle lassen sich leichter schematisieren oder Teilschritte formulieren und daher auch leichter lernen, bei impliziten Modellen eher ganzheitliche Betrachtung (globale, intransparente Betrachtung) • Entlastung -> 1. Modelle brauchen manchmal nicht alle Informationen (Redundanzen lassen sich in expliziten leichter finden und vermeiden, 2. Prozduren können stärker automatisiert werden (klarer Algorythmus, kann auch Computer übernehmen) • Konsistenz -> es gibt keine Schwankungen, wie beim klinischen Modell, immer gleicher Wert -> Testfairness, trotzdem Regeln können auch unfair sein • Validität -> Gültigkeit, Meta-Analysen zeigen, dass das statistische im Durchschnitt etwas besser ist
- Definition Basis-, Selektions- und Erfolgsquote. - Basisquote= Anzahl an tatsächlich Geeigneten an der SP (beeinflusst die Erfolgsquote)- Selektionsquote= Anteil der Akzeptierten in der SP —> „Strenge“ des Auswahlkriteriums (je höher, desto geringer die Erfolgsquote, da weniger angenommen aber auch desto geringer die Anzahl FP) * Leute müssten einen höheren Wert im Eignungstest haben, um akzeptiert werden - Erfolgsquote= Anteil Geeigneter an Akzeptierten (abhängig von Basis- und Selektionsquote —> je größer die Validität, desto höher die Erfolgsquote im Vergleich zur Basisquote: richtige Einstellung der Geeigneten (VP) und den Geeigneten (V))
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- Welche Faktoren sind für eine Auswahl (klinische Diagnostik) relevant? Nicht nur die (prädikative) ValiditätBasis-, Selektions- und Erfolgsquote UND Sensitivität (Anteil positiv Diagnostizierter an faktisch Positiven)+ Spezifität (Anteil negativ Diagnostizierter an faktisch Negativen)
- Errechnen von Spezifität (mit Herleitung des Ergebnis) Eigene Messung: gesund Depressiv DSM-5: Gesund 15 (FN) 10 (VP) depressiv 10 (VN) 30 (FP) Spezifität= VN / (VN + FP) = 10 / (10 + 30) = 0,25bedeutet: die „wahre Ausprägung“ —> Anteil negativ Diagnostizierter an faktisch Negativen beträgt „nur“ 25%
- Taylor-Russell-Tabellen: Wann nutzt Validität beim Test viel, wann nicht? - Hohe Validität nutzt viel, denn dann erhöht sich die Erfolgsquote im Vergleich zur Basisquote - Steigerung der Validität ist umso bedeutsamer, desto niedriger die Selektionsquote —> je strenger wir sind, desto stärker wirkt sich die Erhöhung der Validität positiv auf die Erfolgsquote aus