psychologische diagnostik (Subject) / 3. VL (Prozess der diagnostischen Urteilsbildung) / Diagnostischer Prozess / Kli (Lesson)

Prozess der diagnostischen Urteilsbildung

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• Der Diagnostische Prozess ist ein...? Nenne die Stufen! ...mehrstufiger und rückgekoppelter Vorgang 1.       Fragestellung / Anliegen / Auftrag 2.       Diagnostisches Gespräch 3.       Hypothesenbildung 4.       Auswahl von Tests / Herstellung von Untersuchungssituationen 5.       Datensammlung/-erhebung 6.       Datenbewertung und -kombination im Hinblick auf Hypothesen 7.       Diagnostisches Urteil (Entscheidung, Diagnose, Prognose, Modifikation, Empfehlung, ...) 8.       Überprüfung (der Folgen von Entscheidungen)
• Nenne die 3 zentralen Fragen der diagnostischen Urteilsbildung 1. Wie kommen Diagnostiker zu ihren Urteilen?  - Paramorphe Modelle des Diagnostizierens (Deskriptive Modelle)2. Wie valide/gültig sind diese Urteile?3. Optimierung: Wie lässt sich die Qualität der Urteile verbessern?  - Präskriptive (vorgeschriebene) Modelle
• In welchen Punkten unterscheidet sich die klinische von der statistischen Vorhersage? Klinische Vorhersage (damals Standardmodell des Vorgehens): 1.) Menschliche Beurteilung als Basis: Beurteilung durch Experten (Fallkonferenz)2.) Orientierung an der Besonderheit des konkreten Falls3.) Erfahrungs- und z.T. intuitionsgesteuert (z.B. kasustische Vorgehensweise (Vergleich mit anderen Fällen))4.) Regeln nicht explizit Statistische Vorhersage1.) Empirisch gesicherte Zusammenhänge zwischen Prädiktor- und Kriteriumsvariablen2.) Menschliche Beurteilung nicht involviert3.) Regeln explizit
• Statistische Vorhersagemodelle Nenne die häufigsten statistischen Vorhersagemodelle und erkläre, wie sie funktionieren! Einfache Regression Multiple Regression Bei dichotomen Kriterium: logistische Regression Wichtig: Diese Vorhersagemodelle sind additiv und kompensatorisch + Vorhersage bedeutet nicht Verursachung! (Also kein Versuch einer ätiologischen Beschreibung!)
• Studie von Sarbin (1942) Erläutere die Studie! (Aufbau, Ergebnisse) 1) professionelle Studienberater (erhoben ein klinisches Urteil)• Daten: diverse Tests (die Eignungstest und Abschlussnote implizieren), biographische Angaben, Interview--> hatten also mehr Infos!!! 2) Vorhersagegleichung• Eignungstest, Abschlussnote Schule (= 2 Variablen) als Prädiktoren für akademischen Erfolg• Mit einfacher Regression berechnet --> Vorhersage: Studienerfolg (auf 8-Punkte-Skala einschätzen) --> Kriterium: Noten im ersten Studienabschnitt Ergebnis Statistische Vorhersage minimal besser (Statistisch vs. Klinisch --> Männer = .45 vs. .35, --> Frauen = .70 vs. .69) Obwohl quasi Pattsituation: Ökonomie? Validität des Kriteriums? Individuelle Differenzen in der Vorhersagegenauigkeit (Dem Test passiert so etwas nicht)
• Meehl hat ein wichtiges Problem der Differenzierung bemängelt (nenne dieses) Daraufhin schlug er vor, zwischen bestimmten Aspekten zu differenzieren. Nenne diese! • Meehl differenzierte zwischen der Art der Datenerhebung/Messung und der Art der Kombination der Daten für eine Vorhersage• Diese beiden Aspekte seinen in empirischen Untersuchungen oft nicht unterschieden worden und dadurch konfundiert• Weiteres zentrales Problem von Studien wie der von Sarbin ist die fehlende Differenzierung zwischen: 1. Art der Datenerhebung o Erhebung psychometrischer Dateno Erhebung nicht-psychometrischer Daten2. Art der Datenkombination o formelle Datenkombinationo informelle Datenkombination
• Was bemängelte Meehl an der Studie von Sarbin? Was schlug er daraufhin vor, oder welche Konsequenzen traf er für das experimentelle Design? Konfundierung (laut Meehl) • Befürworter formeller Methoden (statistische Vorgehensweise) bevorzugen häufig psychometrische (und andere “harte”) Verhaltensdaten ggü. nicht-psychometrischen (“weichen”) Daten• während Befürworter informeller Methoden (klinische Vorhersage) nicht-psychometrischen Daten einen vergleichsweise hohen Stellenwert einräumen -  Unterschiede in der Validität klinischer und statistischer Vorhersagen können auf die Art der verwendeten Daten, die Methode der Datenkombination oder beides zurückgehen-  notwendig, diese Konfundierung aufzuheben
• Erläutere die Goldberg-Studie! • Vergleich der Vorhersagegenauigkeit • Kriterium: klinische Diagnosen: Psychose versus Neurose (861 männliche Patienten)--> Kritik: Kriterium wurde von Beurteilern festgelegt, aber es handelt sich somit um ein teilweise subjektives Urteil!• Daten: 11 Skalen des Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI; „beliebtes Testverfahren zur Diagnose klinisch relevanter Persönlichkeitsmerkmale“) Der MMPI wurde als Instrument zur Fällung der Diagnose verwendet1) Zur Bestimmung der Genauigkeit der klinischen Datenkombination wurden die Profile 29 klinische Psychologen (13 sehr erfahren (incl. Ph.D.), 16 im Endstadium der klinischen Ausbildung befindlich) vorgelegt2) Goldberg-Index: (L+Pa+Sc)-(Hy+Pt) --> die statistische Methode verwendete nur 5 der 11 Skalen, obwohl alle zur Verfügung standen, weil angenommen wurde, dass sie teilweise redundant seien und die 5 Skalen am Besten zwischen Neurotikern und Psychotikern diskriminierten --> Insgesamt sollte anhand der 11 Skalen anhand einer 10 stufigen Ratingskala beurteilt werden, ob ein Patient eine Neurose oder Psychose habe --> Die Einschätzungen der Beurteiler wurden dann anschließend mit dem Kriterium, also der psychiatrischen Diagnose verglichen --> Genauigkeit der Datenkombi eines Beurteilers lässt sich an der Höhe der Korrelation seiner Einschätzung mit dem Kriteriumswert ablesen
• Nenne die Ergebnisse der Goldbergstudie! (Grobe Zahlen)  Vorhersage   Validität      Treffer A     Treffer B Klinisch          Spannweite     .14-.39.       55-67     60-70 Durchschnitt       .28            62           66 Statistisch          .44             70            74
• Metaanalysen von Meehl Erläutere diese, was ist dabei rausgekommen? (1) Meehl (1965): 51 Studien (mit ganz verschiedenen Fragestellungen; breites Spektrum praktisch relevanter Kriterien)o 33 Studien: Überlegenheit der statistischen Prognoseo 18 unentschieden(2) Grove et al. (2000): 136 Studieno 63 Studien: Überlegenheit der statistischen Prognoseo 65 Studien: unentschiedeno 8 Studien: Klinische Vorhersage überlegen (z.T. mehr Information vorhanden)--> Fazito Formelle Datenkombination besser als informelleo Zusätzliche Verwendung nicht-psychometrischer Daten vermag die Validität des diagnostischen Urteils zu erhöhen
• Was sind mögliche Ursachen für die Überlegenheit der statistischen Vorgehensweise? 1.) Menschliche Beurteilung als Basis (von auch professionellen Diagnosen)--> Verzerrungs- und Fehlertendenzen (genau wie bei Personenbeurteilungen) möglich, da subjektive Urteile 2.) Inkonsistenzen bei der Verwendung diagnostischer Entscheidungsregeln     Diagnostiker setzten Entscheidungsregeln, denen sie implizit folgen, nicht konsistent ein, sondern wandeln sie von Fall zu Fall ab 3.) nur beschränkt realisierte Möglichkeit, aus Rückmeldungen über die Diagnoserichtigkeit zu lernen --> Güte der Entscheidung im Nachhinein nicht immer prüfbar (z.B. Ablehnung eines Jobbewerbers) --> Mangelnde Rückmeldung behindert die Korrektur ungünstiger Formen der   Datenkombination --> In kreuzvalidierten statistischen Diagnosesystemen sind Rückmeldungen von    vornherein eingebaut
• Nenne auf die Goldberg-Studie bezogen Argumente der klinischen Seite und Argumente der statistischen Seite Argumente der “klinischen” Seite:1.) Einzelfälle vs. Gruppeno Betonen die jeweilige Einzigartigkeit der diagnostischen Entscheidungssituation und die damit zusammenhängende Notwendigkeit, die konkreten Bedingungen des jeweils vorliegenden Falls zu berücksichtigeno Statistische Vorhersagemodelle seien irreführend, wenn sie auf einzelne Fälle anstatt auf Populationen angewendet würden (wenn 80% der Population rückfällig werden, heißt das nicht das eine konkrete Person zu 80% rückfällig wird!-->dazu muss man die konkreten Umstände der Person und Umwelt kennen!2.) Berücksichtigung einzigartiger Muster von Variablenausprägungeno Diese würden statistischen Modellen entgehen3.) Verfügbarkeit zusätzlicher Information, die in die statistische Vorhersage nicht eingeheno Z.B. aus unmittelbarem Kontakt mit dem Patienten Gegenargumente der “statistischen” Seite:• auch Einzelfälle sollten nach expliziten und mathematisch optimalen Regeln behandelt werdeno Häufigkeiten erlaube z.B. das Rückfallrisiko einer Person abzuschätzen, wenn sie bestimmten Gruppen angehört1.) Grundsätzlich sei jede Form der Diagnose oder Prognose probabilistisch. Ob die Vorhersagen Gruppen oder einzelne Personen betreffen sei unerheblicho Statistische Modelle müssen nicht notwendigerweise auf Gruppendaten basieren. 2.) Auch für die Modellierung von Regelmäßigkeiten, die einzelne Fälle betreffen, existiert ein reiches statistisches Methodenrepertoireo Statistische Modelle haben das Ziel auf Basis gegebener Daten bestmögliche Vorhersagen zu machen. Inwieweit diese Daten kausal wirksame Variablen beinhalten, ist eine andere Frage3.) Berücksichtigung spezifischer/seltener Ereignisse kein prinzipielles Problem statistischer Vorhersagemodelleo Die empirische Forschung solle herausfinden, welche Variablen in eine Vorhersage eingehen sollten. Dann können die Variablen auch in das statistische Modell integriert werden 4.) Sofern Zusatzinformation wirklich brauchbar ist (wenn sie die Genauigkeit der Vorhersage erhöhen), sollte sie auch in das statistische Modell eingebaut werden
• Mögliche Ursachen für die Überlegenheit der formellen Datenkombination? Menschliche Beurteilung als Basis --> Verzerrungs-und Fehlertendenzen möglich•Inkonsistenzen bei der Verwendung diagnostischer Entscheidungsregeln•nur beschränkt realisierte Möglichkeit, aus Rückmeldungen über die Diagnoserichtigkeit zu lernen
• Was sind grob die Ergebnisse von Metaanalysen, die sich mit dem Vergleich von klinischen vs. statistischen Urteilen befassen? Metaanalysen(1)Meehl (1965): 51 Studien->33 Studien: Überlegenheit der statistischen Prognose->18 unentschieden(2) Grove et al. (2000): 136 Studien->63 Studien: Überlegenheit der statistischen Prognose->65 Studien: unentschieden->8 Studien: Klinische Vorhersage überlegen (z.T. mehr Information vorhanden)Fazit•Formelle Datenkombination besser als informelle•Zusätzliche Verwendung nicht-psychometrischer Daten vermag die Validität des diagnostischen Urteils zu erhöhen --> Cliffhanger für Western und Weinberger

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