Psychologische Diagnostik - Testen & Entscheiden (1) (Subject) / Verknüpfungs- & Entscheidungsregeln - Selektionsentscheidungen - Klinische & Sta (Lesson)

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• Diagnostischer Entscheidungsprozess Ausgangspunkt: Informationen über Person und Bedingungen Auswertung auf Basis diagnostischer Strategie zur effizienten Zielerreichung Der Zyklus von investigativen Entscheidungen, Informationssammlung und Entscheidungsfindung wird solange durchlaufen, bis eine terminale Entscheidung möglich ist Je nach Zielsetzung kann die gleiche Information zu unterschiedlichenEntscheidungen führen Die Ergebnisse von Behandlungen liefern selbst wieder Daten, die zu neuen Fragen und Behandlungen führen, z.B. Therapieresultate werden diagnostisch genutzt, um den Verlauf der Modifikation zu planen
• Diagnostische Strategie Menge von Regeln, die angeben, unter welcher Zielsetzung welche Information zu welchen Entscheidungen führt z. B. Wenn-Dann-Regeln: Wenn Person 1 Wert > x, dann Behandlung A, sonst Test 2
• Arten diagnostischer Entscheidungen terminal führt zu bestimmter Behandlung (treatment) z.B. Annahme/Ablehnung des Bewerbers; Empfehlung einer Therapieform; Beurteilung, ob Zeuge glaubwürdig stützen sich auf die Wahrscheinlichkeit, mit der die mögliche Behandlung bezüglich des Ziels günstige Resultate zu erhalten
• Arten diagnostischer Entscheidungen investigatorisch wirft Fragen auf, für deren Beantwortung weitere behandlungsrelevante Information gewonnen werden muss (Tests, Verhaltensbeobachtungen, biographische Daten etc.) > Optimierung der Informationsbasis, auf der die terminalen Entscheidungen beruhen
• Nutzen der Entscheidung geht zugunsten von Individuum oder Institution: Individuell einmalig oder selten Orientiert sich an Werten, Präferenzen und Zielen einzelner Personen kann nicht ohne Weiteres auf andere Fälle generalisiert werden Folgen: z.T. Risiko-aversiv (Bsp.: Versicherung), z.T. Risiko-freudig (Bsp.: Lotto spielen)die langfristig zu erwartende Auszahlung ist jedoch hierbei immer geringer als die ursprüngliche Einzahlung> Minimax- Prinzip: Minimiere den maximal möglichen Verlust! (Versicherung)> Maximax-Prinzip: Maximiere den maximal möglichen Gewinn! (Lotto)
• Nutzen der Entscheidung geht zugunsten von Individuum oder Institution: institutionell große Zahl vergleichbarer Entscheidungen wird getroffen> standardisiertes Vorgehen, bei dem alle Personen in gleicher Weise untersucht werden über einzelne Entscheidungen konstant bleibendes Wertesystem als Grundlage > Beispiel: Selektionsentscheidungen Ziel: erwarteten Nutzen über eine Serie ähnlicher Entscheidungen maximieren> im Durchschnitt bzw. auf lange Sicht „Optimum“ erreichen (Erwartungswertprinzip)
• Anzahl der verfügbaren Positionen & Möglichkeit der Zurückweisung eine Position, Zurückweisung möglich: einfache Selektion eine Position, Zurückweisung nicht möglich: Akzeptanz mehrere Positionen, Zurückweisung möglich: multiple Selektion mehrere Positionen, Zurückweisung nicht möglich: Klassifikation, Platzierung > Ziel: Optimale Passung zwischen Person und Bedingungen herstellen!
• Positionen & Zurückweisung Selektionsaufgabe Ablehnung oder Annahme von Bewerbern > einfache Selektion: nur eine Position ist verfügbar, es können aber mehrere Stellen offen sein (z.B. Referendar an Schule) > multiple Selektion: mehrere Positionen sind verfügbar(z.B. Einrichtung einer neuen Abteilung mit funktional unterschiedlichen Positionen)
• Positionen & Zurückweisung Akzeptanz Die Anzahl der Bewerber entspricht der Anzahl der Stellen> keine Diagnostik, vorläufig Annahme aller
• Positionen & Zurückweisung Klassifikation Zuordnung von Personen zu qualitativ unterschiedlichen Bedingungen (z.B. Trainingsmaßnahmen mit unterschiedlichem Inhalt)
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• Positionen & Zurückweisung Platzierung Bedingungen in Rangreihe (Training bezieht sich auf gleiches Gebiet, ist aber nach Vorkenntnissen gestaffelt: Anfänger, Fortgeschrittene, Experten)
• Annahmequote fixiert Ergebnis festgelegt, da nur begrenzte Anzahl an Plätzen verfügbar> Abhängigkeit der Einzelentscheidung (evtl. Ablehnung von geeigneten Bewerbern nötig, da andere noch besser) > Nur eine begrenzte Zahl der geeigneten Bewerber wird angenommen
• Annahmequote variabel Ergebnis bei jeder Entscheidung offen Alle Therapiebedürftigen erhalten einen Platz  
• Relevante Information univariat Diagnostische Information ist auf eine Dimension beschränkt
• Relevante Information multivariat Diagnostische Information beruht auf mehreren Dimensionen
• Verknüpfungsregeln - Entscheidungsfindung Auswahl diagnostischer Informationen theoretisch begründet empirirsch belegt geeignet, um die Fragestellung bestmöglich zu klären sparsame Gewinnung der Daten
• Verknüpfungsregeln - Entscheidungsfindung Reduktion diagnostischer Informationen Kriterien: > Eignungsprinzip (Informationen in der Reihenfolge ihrer Qualität und Relevanz berücksichtigen) > Sparsamkeit („so viel Informationen wie nötig und so wenig wie möglich“)
• Verknüpfungsregeln - Entscheidungsfindung Simultane oder sequentielle Berücksichtigung diagnostischer Informationen simultane Diagnostik dann hilfreich, wenn sie Kosten sparen hilft sequenzielles Vorgehen dann möglich, wenn die diagnostischen Informationen konjunktiv oder disjunktiv verknüpft werden sollen (nicht bei additiver Integration der Daten)
• Verknüpfungsregeln einfachster Fall Selektion basiert auf univariater Information, d. h. es gibt nur eine meist quantitative Prädiktorvariable > Definition eines kritischen Trennwertes (cutoff; c)„Wenn x ≥ c, akzeptiere den Kandidaten, andernfalls lehne ihn ab.“
• Verknüpfungsregeln (aussagenlogische) Konjunktion die Ausprägungen beider Eigenschaften müssen einen bestimmten Grenzwert überschreiten > multipler Cutoff
• Verknüpfungsregeln aussagenlogische) Disjunktion Wird der Grenzwert einer der beiden Eigenschaften überschritten, ist die Ausprägung der anderen Eigenschaft unerheblich
• Verknüpfungsregeln Additive bzw. kompensatorische Verknüpfung Die Summe beider Eigenschaften darf einen bestimmten Grenzwert nicht unterschreiten Abstriche bei einer Eigenschaft werden akzeptiert, wenn sie durch die andere ausgeglichen werden können!
• Verknüpfungsregeln - Mischformen Schwach konjunktiv Konjunktiv & additiv z.B. Mindestmaß an Eigenschaft x und Eigenschaft y, aber oberhalb des Minimalwertes Kompensation möglich
• Verknüpfungsregeln - Mischformen Schwach disjunktiv Disjunktiv & additiv bei Überschreitung eines Grenzwertes werden andere Merkmale irrelevant Unterschreitung bei beiden Merkmalen ok, wenn die Kombination den Minimalwert übertrifft
• Verknüpfungsregeln - Gewichtung Additives Modell Bedarf multivariater Untersuchungen an großen Stichproben Bei Ausprägung eines kontinuierlichen Merkmals (Schweregradder Störung): Bestimmung der optimalen Gewichte mittels multipler Regressionsanalysen Bei kategorialen Variablen (Diagnosegruppe in der klinischenPsychologie): Bestimmung der optimalen Gewichte mittels logistischer Regressionsanalysen oder Diskriminanzanalysen
• Untersuchungspläne Festlegung der Reihenfolge der Verfahren Wichtig: Berücksichtigung der Ökonomie
• Einstufige Untersuchungspläne Single Screen Nichtsequenzielle Untersuchungspläne > v.a. bei wenig zur Verfügung stehender Zeit > alle Probanden durchlaufen die ganze Testbatterie
• Mehrstufige Untersuchungspläne Vorauswahl-Untersuchungsplan (Pre-Reject) Vorentscheidungs - Untersuchungsplan (Pre-Select bzw. Pre-Accept) Vollständig sequenzieller Untersuchungsplan > mind. 1 weitere investigatorische Stufe
• Einstufige Untersuchungspläne Single Screen 1 Verfahren wichtig: gute Gütekriterien des Verfahrens  
• Einstufige Untersuchungspläne Nichtsequenzielle Untersuchungspläne mehrere Verfahren, die alle dne Probanden vorgegeben werden Entscheidung resultiert aus der Verrechnung aller Informationen  
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• Mehrstufige Untersuchungspläne unökonomisch, die gesamte Untersuchungsbatterie bei jeder Person durchzuführen v. a. bei mehreren konjunktiven Entscheidungsregeln > mehrere Entscheidungsstufen
• Mehrstufige Untersuchungspläne Vorauswahl-Untersuchungsplan (Pre-Reject) Nach einem ersten Test werden alle Probanden, die einen bestimmten Wert nicht erreichen, von den weiteren Untersuchungen ausgeschlossen; die verbleibenden Probanden durchlaufen weitere Verfahren Für die terminale Entscheidung: Kombination der Testwerte aus der ersten und der zweiten Testung Anwendung: Bewerberauswahl, Screeningverfahren
• Mehrstufige Untersuchungspläne Vorentscheidungs-Untersuchungsplan (Pre-Select bzw. Pre-Accept) Nach einem ersten Test werden alle Probanden, die einen bestimmten Trennwert überschreiten, terminal akzeptiert Die noch nicht akzeptierten Probanden durchlaufen weitere Verfahren > terminale Entscheidung auf der Basis der Kombination der beiden Testwerte
• Mehrstufige Untersuchungspläne Vollständig sequenzieller Untersuchungsplan Kombination aus Vorauswahl- & Vorentscheiduns-Untersuchungsplan Nach Maßgabe der Punktwerte in einem Test erfolgt eine Aufteilung der Probanden in 3 Gruppen: Probanden terminal ausgeschlossen (liegen unter unterem Trennwert) Probanden terminal aufgenommen (liegen über oberem Trennwert) weitere Informationen notwendig (Probanden liegen zwischen dem unterem und dem oberem Trennwert > durchlaufen weitere Verfahren)  
• Einstufige Untersuchungspläne Vor- & Nachteile + alle Probanden durchlaufen die ganze Testbatterie, d. h. die gesamte Information wird erhoben > Entscheidungen basieren prinzipiell auf einer breiten Informationsbasis - aber: evtl. wenig ökonomisch
• Mehrstufige Untersuchungspläne Vor - & Nachteile + Ökonomisch: Ressourcen werden geschont; gleichzeitig ausreichend hohe Genauigkeit; relativ teure Tests nur bei einem Teil der Probanden + Vielzahl unterschiedlicher Methoden kann genutzt werden + sequenzielle Strategien oft effizienter als einstufige - Integration der vielen Informationen oft schwierig
• Untersuchungspläne Grundquote bzw. Basisrate Anteil der Personen in einer Population, die ein bestimmtes Merkmal faktisch aufweisen Anteil tatsächlich Geeigneter an allen Bewerbern (a+b) / (a+b+c+d)
• Untersuchungspläne Selektionsquote Anteil der Bewerber, die tatsächlich eingestellt werden (b+d) / (a+b+c+d) Verschieben der Selektionsquote kann nur einen Fehlerbereich verkleinern: - Wird Cutoff gesenkt und werden mehr Personen eingestellt (geringere Selektionsquote), werden weniger Geeignete abgelehnt, aber mehr Ungeeignete eingestellt - Erhöhung des Cutoffs: gegenteiliger Effekt
• Güte von Entscheidungen Zwei Arten von Zuordnungsfehlern α-Fehler bzw. Fehler 1. Art: fälschlicherweise positive Entscheidungz.B. Personen als krank bezeichnet, obwohl gesund β-Fehler bzw. Fehler 2. Art: fälschlicherweise negative Entscheidungz.B. Personen als gesund bezeichnet, obwohl krank > Die beiden Fehler sind gegenläufig
• Güte von Entscheidungen Gütekriterien, die zur Beschreibung einer Entscheidungsstrategie errechnet werden können • Sensitivität • Spezifität • Positiver Prädiktionswert • Negativer Prädiktionswert
• Güte von Entscheidungen Sensitivität Anteil der korrekt identifizierten positiven Diagnosen an allen wirklich positiven > Wahrscheinlichkeit, mit der ein vorliegender positiver Zustand als solcher erkannt wird> im klinischen Bereich: Anteil der Kranken, der tatsächlich als krank klassifiziert wird   TP / (TP + FN)
• Güte von Entscheidungen Spezifität Anteil der Personen, die in Wirklichkeit eine negative Diagnose haben & auch so diagnostiziert wurden > Wahrscheinlichkeit, mit der ein vorliegender negativer Zustand als solcher erkannt wird > Im klinischen Kontext: Anteil der tatsächlich Gesunden, der auch als gesund diagnostiziert wurde TN / (TN + FP)
• Güte von Entscheidungen Positiver Prädiktionswert Trefferquote bzw. Hitrate bzw. Erfolgsrate Anteil der korrekt erstellten positiven Diagnosen an allen positiven Diagnosen > Wahrscheinlichkeit, mit der eine positive Diagnose zutreffend ist > Maß für Entscheidungsgüte TP / (TP + FP) identisch mit selektivem Eignungsquotient > Effizienz der Auslese Güte des Zuordnungsverfahrens hängt stark von der Grundrate ab
• Güte von Entscheidungen Negativer Prädiktionswert Anteil korrekt getroffener negativer Diagnosen an allen negativen Diagnosen > Wahrscheinlichkeit, mit der eine negative Diagnose zutreffend ist TN / (FN + TN)  
• Güte von Entscheidungen Spezifität & Sensitivität Spezifität & Sensitivität zeigen an, wie gut ein diagnostischer Prozess in der Lage ist, zwei Gruppen korrekt zu trennen Spezifität & Sensitivität lassen sich unabhängig von Grundraten oder von Prävalenz schätzen
• Zusammenspiel zwischen Grundquote, Selektionsquote & Kriteriumsvalidität Taylor-Russel-Tafeln Erfolgsquote als Funktion von Basisquote, Selektionsquote & Validität
• Güte von Entscheidungen Bewertung abhängig von mindestens 3 Größen • Validität • Basisquote • Selektionsquote Voraussetzungen: - hohe Grundarte der auch ohne Testung Erfolgreichen - niedrige Selektionsrate
• Güte von Entscheidungen Basisquote bei einer Zufallsauswahl: erwartete Erfolgsquote = Basisquote Differenz Erfolgsquote - Basisquote: Verbesserung der Entscheidung mittelts Test gegenüber einem Test mit der Validität 0 bei sehr hoher oder sehr niedriger Basisquote ist der Nutzen der Selektion mit Hilfe des Tests geringer: - sehr hohe Basisquote: auch mit validem Test nur geringer Zuwachs der Erfolgs- gegenüber der Basisquote, d. h. der Einsatz eines evtl. teuren Auswahlverfahrens lohnt sich hier nicht - sehr niedrige Basisquote: auch ein valides Verfahren hat Schwierigkeiten, „die Nadel im Heuhaufen“ zu finden > bei sehr niedrigen Basisraten versuchen, die Position für geeignete Bewerber attraktiver zu machen Unter sonst gleichen Bedingungen ist also eine mittlere Basisquote für den Einsatz von Tests optimal
• Güte von Entscheidungen Selektionsquote je niedriger die Selektionsquote angesetzt wird, umso höher der Anteil der Geeigneten unter den Selektierten bei strikter Selektion: Die Besten werden abgeschöpft > Aber: Der Anteil falsch Negativer unter den Abgelehnten wird größer (in Erfolgsquote nicht berücksichtigt)
• Güte von Entscheidungen Validität Mit steigender Validität steigt generell auch die Erfolgsquote Die Validität mach sich v. a. bei niedrigen Selektionsquoten bemerkbar auch mit nur mäßiger Validität ist es möglich, hochgradig effizient auszuwählen > Voraussetzung: hohe Grundarte der ohne Testung Erfolgreichen, niedrige Selektionsrate

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