Psychologie (Subject) / Diagnostik (Lesson)

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• Critical Incident Technique (CIT, Flanagan, 1954) aus konkretem Verhalten in typischen und wichtigen alltäglichen Arbeitssituationen werden Anforderungen gebildet kritische Ereignisse= praktisch trennscharfe Ereignisse, da erfolgreiches von weniger erfolgreichem Verhalten unterschieden werden kann häufiges Verfahren in der Anforderungsanalyse 
• Critical Incident Technique (CIT, Flanagan, 1954) aus konkretem Verhalten in typischen und wichtigen alltäglichen Arbeitssituationen werden Anforderungen gebildet kritische Ereignisse= praktisch trennscharfe Ereignisse, da erfolgreiches von weniger erfolgreichem Verhalten unterschieden werden kann häufiges Verfahren in der Anforderungsanalyse 
• Shadowing geschulter Beobachter folgt wie ein Schatten: registriert Tätigkeiten/ Abläufe und deren Effekte Auswertung in Expertengruppen Ableitung ineffektiven vs effektiven Verhaltens Übersetzung in Soll- Werten
• Gitter‐/Kontrastanalyse Nominierung besonders erfolgreicher/ nicht erfolgreicher Stelleninhaber durch Expertengruppe 1 Paarvergleiche dieser Personen durch Expertengruppe 2, ohne dass ihnen bekannt ist, dass unterschiedliche Ausprägungen vorliegen aus häufigen Kontrasten Ableitung von effektivem vs ineffektivem Verhalten Übersetzung in Soll- Werte
• Exkurs: CIT Validität erhöhen mittels: zusätzlicher Aufgabenanalyse und Strukturierungshilfen auch zukünftige Situationen erheben verschiedene Personengruppen einbeziehen Bewerten und Gruppierung:  Bewerten sind Verhaltensweisen wirklich typisch und wichtig Bilden eines Anforderungsprofils: Soll- Werte
• Indikationsstellung und Kosten-­Nutzen-­ Analyse Indikationsstellung: sollte fallbezogen sein aus Soll- Ist- DIskrepanz abgeleitet werden unter Berücksichtigung des vorhandenen Wissens aus dem jeweiligen Anwendungsbereich Kosten- Nutzen- Analyse: bei Vorliegen von Alternativoptionen ist Abwägung nötig zB Erwartungs- mal- Wert- Analyse andere Option der Bestimmung: Bestimmung des Gesamtnutzens einer Entscheidungsstragie über Nutzenfunktionen
• Evaluation von Interventionsmaßnahmen Aufgabe ist, alle relevanten Merkmale zu allen relevanten Zeitpunkten bestmöglich zu messen alle relevanten Merkmale: Ist- und Soll- Werte vor, während und nach der Intervention bestimmen allen relevanten Zeitpunkten: oft genug, um Veränderungstrends zu erkenn und Nachhaltigkeit zu bestimmen bestmöglich messen: Instrumente mit entsprechenden Gütekritieren nutzen
• Latent- Trait- Modelle mehrere Parameter  polytome Modelle: mehrere Antwortkategorien
• Latent-Class-Modelle Parametrisierung: Anzahlt der Klassen vorgegeben- Klassengröße geschätzt berechnen mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Person mit einem bestimmen Antwortmuster einer Klasse angehört (probabilistisch)
• Mixed- Rasch- Modelle herkömmliche Rasch-Modelle: Items erfassen bei allen Personen dasselbe Merkmal, aber manchmal Unterschiedliche Itemparameter für Teilstichproben -> nur innerhalb zunächst nicht bekannter latenter Klassen Rasch- Homogenität, innerhalb einer Klasse sind Unterschiede in der Merkmalsausprägung möglich
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• Linear-Logistische Modelle Grundidee: Itemparameter in IRT-Modellen sollen näher erklärt werden, indem sie als Linearkombination einer geringeren Anzahl von Basisparametern aufgefasst werden
• Gründe für Statusdiagnostik Merkmalsausprägungen sind nur zu einem Zeitpunkt von Interesse Stabilität des Merkmals kann als gesichert angenommen werden Entscheidung muss auf Basis diagnostischer Informationen getroffen werden, deren Stabilität unbekannt ist und auch nicht vor Entscheidung festgestellt werden kann Einleitung von Maßnahmen in Akut/Krisensituationen
• Gründe für Prozessdiagnostik Merkmal unterliegt natürlichen Veränderungen, die erfasst werden sollen Merkmal soll durch professionelle Maßnahmen verändert werden
• Direkte und indirekte Veränderungsmessung indirekt: mehrfache Messung des interessierenden Merkmals- Differenz zwischen Zeitpunkten ermöglichen Information über Richtung und Ausmaß einer Veränderung direkt: einfache Messung, rückwirkende Einschätzung erlebter Veränderungen
• Aufgaben von Prozessdiagnostik Evaluation von Interventionsmaßnahmen Ermittlung der Reliabilität von Messinsrumenten Ermittlung der Stabilität psychologischer Merkmale Simultane Ermittlung von Reliabilität und Änderungssensitivität von Instrumenten Ermittlung von Veränderungstrends und verläufen Längsschnittliche Kausalanalyse
• Simultane Ermittlung von Reliabilität und Änderungssensitivität von Instrumenten Erweiterung der KTT für dieses Anliegen notwendig: Latent-Stait-Trate-Theorie Annahmer zeitlicher und situativer Bedingtheit des wahren Werts, dh seiner prinzipiellen Veränderlichkeit über die Zeit/ Situation -> andere Sicht auf wahren Wert als KTT, dadurch wahrer Zustandswert ungleich wahrer Eigenschaftswert Dadurch möglich: Bestimmung der Änderungssensitivität eines Instruments ergänzend zur Reliabilität 
• Simultane Ermittlung von Reliabilität und Änderungssensitivität von Instrumenten: Zerlegung der Varianz der Messwertvariable Konsistenz (Stabilität) der Messwertvariablen: Anteil, der durch unveränderliche Unterschiede zwischen Merkmalsträgern bedingt wird, dh durch unterschiedliche Eigenschaftsausprägungen (Latent Trait) Messgelgenheitsspezifität/Änderungssensitivität: Anteil, der durch systematische, aber veränderliche/messgelgenheitsspezifische Einflüsse bedingt wird (Latent- State- Residuum) Unreliabilität der Messwertvariablen: Anteil, der durch Messfehler bedingt wird
• Ermittlung von Veränderungstrends und verläufen Wachstumsanalysen: Modellierung individueller und durchschnittlicher Veränderung wahrer Zustände über Zeit über latenzte Strukturgleichungsmodellierung) Zeitreihenanalysen: Analyse zeitlicher Verlaufsformen über Mehrfachmessung zu so vielen relevanten Zeitpunkten wie möglich- Bildung einerDatenmatrix, die Zusammenhänge zweier Messzeitpunkte in Abhängigkeit von deren Abstand voneinander verdeutlicht- damit Verlauf erkennbar
• Längsschnittliche Kausalanalysen Untersuchung kausaler Zusammenhänge zwischen Veränderung auf: Individualebene: multivariate Zeitreihenanalyse Gruppenebene: multivariate Wachstumsanalyse 
• Probleme der Prozessdiagnostik bei direkter Veränderungsmessung: kognitive, motivationale, affektive Störeinflüsse bei indirekter Veränderungsmessung: Verzerrungen wei wiederholter Messung, wesentliche Fehlerquellen Regression zur Mitte Missachtung systematischer Störvariablen unangemessene Wahl von Messzeitpunkten
• Regression zur Mitte statistische Implikation für Korrelationen größer 1, die dazu führt, dass Veränderungen bei mehrfacher Messung bei extremen Werten in Richtung Mitte tendieren bei Evaluationsmaßnahmen zu beachten, um Wirkungen von Interventionen nicht zu über/unterschätzen: Lösung ist ein randomisiertes Kontrollgruppendesign
• Missachtung systematischer Störvariablen Über/unterschätzung einer Maßnahme durch Nicht-Beachtung von Einflüssen, die zwischen prä und post systematisch auf das zu messende Merkmal Einfluss nehmen: Minderung der internen Validität
• Unangemessene Wahl von Messzeitpunkten Fehleinschätzung von Entwicklungsverläufen durch falsche Wahl von Messzeitpunkten durch Unkenntnis, pragmatisch und nicht inhaltlich begründete Wahl
• Verdichtung und Integration von Daten Ziel: Zusammenfassung von Einzelinformationen/ Indikatoren Überlegungen zu Gewicht und Verknüpfung anstellen: Gewichtung: Gleichgewichtung oder unterschiedlich (nur wenn theoretisch oder empirisch gut begründbar) Verknüpfung: additiv, disjunktiv, konjunktiv 
• Entscheidungsstrategien: Kompensatorisches Modell häufigste Entscheidungsstrategie Lineare Kombination von Prädiktionsmesswerten niedrige Leistungen in einem Test können durch hohe Leistungen in einem anderen Test wett gemacht werden
• Entscheidungsstrategien: Oder- Konzept keine Summe der Teilkomponenten, sondern es genügt entsprechend hoher Punktwert in einem der beiden Prädiktoren dann angemessen, wenn Leistung entweder auf die eine oder andere Weise erbracht werden kann in beiden Prädiktoren bestehen also Mindestanforderungen, die in einem davon erfüllt werden müssen
• Entscheidungsstrategien: Und- Konzept Kompensatorische Entscheidungen sind dort unangemessen, wo in jedem Teilbereich bestimmte Mindestanforderungen vorliegen müssen Hier Leistungen in dem einen und dem anderen Bereich nötig
• Taxonomie diagnostischer Entscheidungen (Cronbach, Gleser) Entscheidungsart: individuelle oder institutionell Quotierung: mit ( Entscheidungen über Personen sind voneinander abhängig) oder ohne (Entscheidungen über Personen sind unabhängig) Zuordnung zu Klassen: Selektion oder Platzierung Information: uni oder multivariat Entscheidungsprozedur: einstufig (single stage testing) oder mehrstufig (sequential strategy) Anzahl von treatments pro Person: eine Behandlung oder mehrere
• diagnostische Entscheidungen: ein- oder mehrstufig persönliche Entscheidungsstrategie sowie institutionelle Entscheidungen erfolgen häufig als Elemente einer langen Entscheidungskette ->in der Praxis aus Zeit und Kostengründen häufig einstufig
• Diagnostische Entscheidungen: Einstufige Vorgehensweisen Single Screen: alle diagnostischen Entscheidungen basieren auf einem einzelnen Verfahren Nichtsequentielle Testbatterie: gesamte Verfahrensbatterie wird allen Kandidaten vorgegeben, Entscheidung resultiert dann aus der Verrechnung aller Informationen
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• Diagnostische Entscheidungen: Mehrstufige Vorgehensweisen Vorauswahl Untersuchungsplan (Pre-Reject): mehrere Verfahren, aber nicht alle Personen werden mit allen Verfahren untersucht, sondern Vorauswahl anhand des Ergebnisses in einem ersten Verfahren Vorentscheidungs Untersuchungsplan (Pre-Select): ebenfalls Vorgehen mit Vorauswahl, allerdings mit terminaler Annahme nicht Ausschluss vollständig sequenzieller Untersuchungsplan: Kombination aus Vorauswahl und Vorentscheidungsstrategie,anhand erster durchgeführter Verfahren erfolgt Aufteilung in terminal akzeptiert, terminal abgewiesen und Folgetest, nach Folgetest wird auf Basis integrativer Betrachtung der Informationen über Annahme und Ablehnung entschieden
• Linsenmodell (Brunswik) Grundannahme: probabilistischer Funktionalismus jede Analyse hat sich zu beziehen auf Anpassungsleistung des Organismus an probabilistisch funktionierende Umwelt, dafür notwendig: richtiges Identifizieren der nützlichsten Infoquelle regelgeleitetes Kombinieren von Infos valides Urteil mathematische Grundlage: multiple lineare Regression
• Linsenmodell (Brunswik): Analysemöglichkeiten Umwelt: formale Eigenschaften Beurteiler: Merkmalsnutzung, Merkmalsgewichtung, Strategienutzung Beziehung zwischen beiden Systemen
• Bayes- Theorem Ziel: Wahrscheinlichkeitsaussagen durch Zusatzinformationen verbessern Grundprinzip: Diagnose= probabilistische Aussage darüber, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Individuum, welches ein bestimmtes Merkmal aufweist, einer von mehreren diagnostischen Kategorien richtig zugeordnet werden kann -> Möglichkeit genauerer Zuordnung, der fehleranfälliges "Schätzen" verbessert 
• Bayes Theorem: Voraussetzungen Hypothesen müssen disjunkt und exhaustiv sein Stationarität zuverlässige Eingangsdaten
• Bayes Theorem: Vorteile diskrete Informationen können verarbeitet werden keine Verteilungsannahmen nötig es ist möglich, Vorannahmen mit zu berücksichtigen und sequentiell Daten zu berücksichtigen
• HYPAG- Structure (Wottawa) hypotheses agglugination: Zusammenkleben von Hypothesen Rekonstruktion diagnostischer Entscheidungen in Form logisch verknüpfter Wenn-Dann Regeln Ziel: implizite Entscheidungsregeln von Diagnostikern explizit machen Voraussetzungen: Stationarität, verfügbare Anzahl notwendiger Fälle
• HYPAG- Structure (Wottawa): Vorgehen Dialog/ Beobachtung zwischen Diagnostiker und Interviewer nach Aufstellung einer Regel- Prüfüng der Regel an neuen Fällen bei Veränderung einer wenn-dann Regel, Prüfung auch in allen vorherigen Fällen Modellerstellung, erweiterung und modifikation bis hinreichende Passung für alle analysierten Fälle anschließend Kreuzvalidierung an neuen Fällen

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