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Diagnostik 2 (Subject) / Allgemein (Lesson)

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• Erklären Sie, warum Persönlichkeitsfragebögen nur eine eingeschränkte Sicht auf eine Person erlauben!   -   Ein Persönlichkeitsfragebogen liefert keine klinische Diagnose -   man kann im Grunde nur ungenaue Aussagen machen (großes Konfidenzintervall) -   liefern nur eine eingeschränkte Sicht auf eine Person (nur Q-Daten) -   vollständige Persönlichkeitsmessung müsste mehr Daten heranziehen als nur Q-Daten (L-Daten wie Aktenunterlagen)
• Nennen und beschreiben Sie Vor- und Nachteile, die berufsbezogene Persönlichkeitsfragebögen gegen über den Standardverfahren haben! Vorteile berufsbezogener Verhfahren: -   liefern theoretisch mehr Informationen über berufsrelevante Persönlichkeitsmerkmale -   haben eine hohe soziale Akzeptanz, den die Augenscheinvalidität ist relativ hoch  Nachteile berufsbezogener Verfahren: -   werden vornehmlich in Situationen eingesetzt, in denen die Testperson unter Druck steht (z.B. Eignungsprüfung) -   aufgrund des meist vorhanden Situationsdrucks werden eher normkonforme Antworten gegeben -   auch wenn kein großartiger Situationsdruck besteht, werden mit der Abfrage von berufsbezogenen Inhalten oft sozial erwünschte Antworten gegeben (besser: Fragen aus dem Freizeitkontext)      
• Nennen wichtige Quellen diagnostischer Informationen, die für Eignungsdiagnostik relevant sind! Objektive Informationen:-   Ausbildung-   Fort- und Weiterbildung-   bisherige Tätigkeiten-   Auslandserfahrungen Selbstbild:-   Präsentation in Anschreiben und Lebenslauf-   Selbstbeschreibung im Interview-   Persönlichkeitstests  Fremdbild:-   Gesprächseindruck-   Verhaltensbeobachtung-   Fremdbild anderer Personen (z.B. Arbeitszeugnisse oder persönliche Referenzen)  
• Wie wird die kritische Differenz zweier Subtests berechnet? Kritische Differenz: In der Praxis werden manchmal zwei Testwerte eines Probanden miteinander verglichen. Es stellt sich die Frage, ob sich die beiden Werte signifikant voneinander unterscheiden, beispielsweise zwischen einem Subtest „Naturwissenschaft“ und einem Subtest „Soziales“.  Ist die empirische Differenz größer als die kritische Differenz, so unterscheiden sich die Werte signifikant voneinander, und nicht nur aufgrund eines evtl. Messfehlers! Man benötigt zur Berechnung: -   z-Wert der gewählten Sicherheitswahrscheinlichkeit -   Streuung der Testwerte (Standardabweichung) -    Reliabilität der Subtests 1 und 2 bzw. der Skalen 1 und 2
• Grenzen Sie Klassifikation, Platzierung und Auswahl voneinander ab! Klassifikation:Die Klassifikation basiert immer auf multiplen Daten (z.B. Score 1 + Score 2 + … + Score n).  Platzierung:Die Platzierung basiert auf einem Score und alle Personen verbleiben im System (niemand wird abgelehnt).  Auswahl/Selektion:Bei einer Selektion sind auch Ablehnungen von Personen möglich. Der Nachteil hierbei ist, dass man nichts mehr über die abgelehnten Personen erfährt.  
• Nennen Sie Merkmale einstufiger und mehrstufiger Entscheidungsstrategien! Einstufige Entscheidungsstrategien:Von einer einstufigen Strategie wird gesprochen, wenn in einem diagnostischen Prozess nach der Erhebung aller Informationen an allen Probanden endgültige Entscheidungen  getroffen werden. -   Beispiel: Zulassungsverfahren an der Uni, es wird erst nach der Bewerbungsfrist für alle entschieden. Mehrstufige Entscheidungsstrategien:Diese werden in der Praxis häufiger angewendet. Zumindest für einen Teil der Probanden wir nach einer ersten Testung noch keine endgültige Entscheidung getroffen, sondern eine „investigatorische“ Entscheidung (weiteres Testen, vorläufige Zuweisung etc.). -   Beispiel: Bewerbung für eine Stelle, es erfolgt für einen Teil eine Ablehnung, der andere Teil wird eingeladen und muss sich in weiteren Auswahlverfahren bewähren. àHierbei ist die erste Stufe der Entscheidung besonders wichtig, es sollte nur abgelehnt werden, wenn klare Voraussetzungen nicht erfüllt wären.
• Welche Fragen stellen sich bei der Bewertung der Entscheidungsfindung? 1.     Führt die gewählte Strategie zu Entscheidungen, die auf Basis der gegebenen Informationen optimal sind?2.     Würde die Sammlung weiterer Informationen die Entscheidungen verbessern?3.     Wie groß ist der Unterschied der Güte von Entscheidungen zwischen zwei alternativen Entscheidungsstrategien?
• Was ist der Nutzen einer „Payoff“-Funktion? „Payoff“-Funktion:Die Payoff-Funktion zeigt die Beziehung zwischen Nutzen, Fähigkeit und Treatment. Sie veranschaulicht sozusagen die Auswirkungen eines Treatments in Form von Nutzen bei einer gegebenen Fähigkeit. Die Grafik zeigt: Treatment A (Hauptschule): Schüler mit schwachen Fähigkeiten würden am meisten Nutzen habenTreatment B (Realschule): Schüler mit mittleren Fähigkeiten würden am meisten Nutzen habenTreatment C (Gymnasium): Schüler mit guten Fähgikeiten würden den meisten Nutzen haben 
• Unterscheiden Sie zwischen Selektion und Modifikation!   Selektion: -   Bei der Selektion von Personen steht zuvor eine Bedingung fest, und es werden Personen ausgewählt, welche die größte Passung mit dieser Bedingung aufweisen. Ein typisches Beispiel ist die Auswahl von Bewerbern für eine Stelle. -   Bei der Selektion von Bedingungen wird für eine Person die passende Bedingung gesucht. Ein typisches Beispiel ist ein Arbeitssuchender, für den in einer Berufsberatungsstelle ein passender Beruf gesucht wird. Modifikation: -   Manchmal wird keine gute Passung zwischen Person und Bedingung vorliegen. In diesem Fall erfolgt eine Modifikation der Person oder der Bedingung. Beispiele wären Personalentwicklungsmaßnahmen zur Modifikation der Person oder Reduktion von Aufgaben oder bessere Pausenregelung zur Modifikation von Bedingungen.
• Was ist mit Aggregation gemeint? Das Prinzip der Reliabilitätsverbesserung durch Verlängerung von Skalen ist seit Spearman-Brown bekannt. Ähnlich funktioniert Aggregation. Dabei wird die Stabilität eines vorherzusagenden Verhaltens durch Mittelung prinzipiell ein und desselben Verhaltens über Beobachtungszeitpunkte auf ein akzeptables Niveau angehoben. Dies führt zur Erhöhung von Test-Kriteriums-Korrelationen bei einigen Skalen um bis r = .40 bis .50.  
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• Nennen Sie die vier Prinzipien der Stabilität von Eigenschaften! Die Stabilität sinkt kontinuierlich mit wachsendem Retest-Intervall von T1 zu T2. 2.     Für unterschiedliche Persönlichkeitsmerkmale sind die Stabilitäten unterschiedlich hoch. Am stabilsten ist der IQ, mittelhoch stabil sind Temperamentseigenschaften und am wenigsten stabil sind allgemeines Selbstwertgefühl und allgemeine Lebenszufriedenheit. 3.     Für viele Eigenschaften sinkt die Stabilität mit zunehmend instabiler Umwelt. 4.     Bei Kindern und Jugendlichen ist die Stabilität über ein Retest-Intervall fester Länge meist umso geringer, je jünger die Stichprobe zum ersten Messzeitpunkt war. Liegt der erste Messzeitpunkt im Erwachsenenalter, sind die Ergebnisse unabhängig vom ersten Messzeitpunkt.
• Was wird bei der funktionalen Verhaltensanalyse untersucht? Die funktionale Verhaltensanalyse gehört zum Standardrepertoire jeder lerntheoretisch betriebenen Therapie. Untersuchung von: 1.     Kontext, in dem das kritische Verhalten auftritt2.     Qualität und Intensität des kritischen Verhaltens3.     Folgen des kritischen Verhaltens für die betroffene Person und die Umwelt4.     Möglichkeit der Person und ihrer Umwelt für eine Modifikation5.     Rückwirkungen einer Verhaltensänderung auf die Person und ihre Umwelt
• Beschreiben Sie das Prinzip der inkrementellen Validität! Inkrementelle Validität:Meist stehen für die Vorhersage eines Kriteriums (z.B. Führungskompetenz) mehrere Prädiktoren zur Verfügung. Für die Überlegung, ob nicht nur ein Prädiktor x1, sondern auch ein weiterer Prädiktor x2 nützlich für die Vorhersage ist, sollte man nicht nur die Validität dieses zweiten Prädiktors betrachten. Auch seine Korrelation mit dem ursprünglichen Prädiktor x1 ist wichtig. Je geringer zwei Prädiktoren miteinander korrelieren, desto mehr Varianz können beide zusammen aufklären. Der Zuwachs an Vorhersagegüte, den ein Prädiktor über einen bereits vorhandenen Prädiktor liefert, bezeichnet man inkrementelle Validität. Das Prinzip kann man sich auch folgendermaßen verdeutlichen - korrelieren zwei Prädiktoren zu r = 1.00, so hätte die Hinzunahme des zweiten Prädiktors keinen Zuwachs an Vorhersagegüte!
• Erläutern Sie das Prinzip von „Shrinkage“ und Kreuzvalidierung bei der multiplen Regression!   Werden Regressionsgewichte eines Modells in einer großen Stichprobe geschätzt, sind diese so geschätzten Regressionsgewichte optimale Anpassungen für diese Stichprobe. In anderen Stichproben wird die Genauigkeit der Vorhersage mit den ermittelten Regressionsgewichten immer geringer sein!   Es sollten demnach gemäß dem „Shrinkage“-Prinzip nur die besten Prädiktoren übernommen werden. Dann sollte eine Kreuzvalidierung durchgeführt werden. Keine Ahnung, steht auch nix zu im Buch….
• Erläutern Sie das Prinzip von Suppressorvariablen! Die Kombination von verschiedenen Prädiktoren führt zu starken Zuwächsen an Validität, wen jeder einzelne Prädiktor möglichst hoch mit dem Kriterium und möglichst niedrig mit den anderen Prädiktoren korreliert. In einem solchen Fall deckt jeder Prädiktor einen anderen Aspekt des Kriteriums ab. Sind die Rahmenbedingungen gegenteiliger Art, nämlich wenn Prädiktoren aufgenommen werden, die mit dem Kriterium niedrig, aber möglichst hoch mit den anderen Prädiktoren korrelieren, ergeben sich ähnliche Konsequenzen. Dies geschieht dadurch, dass ein solcher Prädiktor wie im Beispiel ersichtlich, bestimmte Aspekten des „eigentlichen“ Prädiktors „bindet“, nämlich die Aspekte, mit denen nur dieser sogenannte Suppressor korreliert. So könnte das Kriterium z.B. „Erfolg im Flugtraining“ sein, während der Prädiktor „Technisches Verständnis“ ist und der Suppressor „Sprachliches Verständnis“. Sprachliches Verständnis würde helfen, die technischen Aufgaben des Flugausbildungsprogramms besser zu verstehen, sie selbst sind aber für die Fähigkeit, zu fliegen eher nebensächlich. Würde man mittels Suppression das sprachliche Verständnis aus dem ersten Prädiktor herausrechnen, würde sich die Validität erhöhen.
• Erläutern Sie das Prinzip von Moderatorvariablen und der Fraktionierungsmethode! Prinzip von Moderatorvariablen:Es gibt Vorhersagesituationen, in denen die Vorhersagegenauigkeit eines (oder mehrerer) Prädiktoren systematisch mit einer dritten unabhängigen Variable zusammenhängt. Im einfachsten Fall könnte die Vorhersagegenauigkeit für Männer und Frauen unterschiedlich ausfallen. Fraktionierungsmethode zur Identifikation von Moderatorvariablen:Die einfachste Methode besteht darin, die Gesamstichprobe nach einer theoretisch belangvollen Variable (z.B. Geschlecht) in homogenere Subgruppen aufzuteilen und für jede dieser Gruppen die Prädiktor-Kriteriums-Korrelation zu ermitteln. Unterscheiden sich die Validitätskoeffizienten signifikant voneinander, so übt die angenommene Moderatorvariable einen bedeutsamen Moderatoreffekt aus. Die Methode einer solchen Fraktionierung von Gruppen ist immer dann angemessen, wenn die angenommene Moderatorvariable dichotom (z.B. Geschlecht: m/w) oder mehrklassig diskret ist (z.B. ethnische Herkunft: kaukasoid/negroid/mongolid). Aber:Man will in der Diagnostik eigentlich Prädiktoren finden, die überhaupt nicht „moderatoranfällig“ sind. =)
• Unterscheiden Sie zwischen den beiden möglichen Zuordnungsfehlern! Zuordnungsfehler:Die zentrale Aufgabe von Zuordnungsstrategien besteht darin, Fehler bei der Klassenzuordnung zu vermeiden. Derartige Fehler liegen dann vor, wenn die Zuordnung aufgrund von Prädiktoren nicht mit der tatsächlichen Klassenzugehörigkeit übereinstimmt. Für den Fall von zwei Klassen gibt es vier Kombinationsmöglichkeiten von Übereinstimmung/Nichtübereinstimmung der Vorhersagen des Prädiktors mit der „wahren“ Kategorienzugehörigkeit. Demnach gibt es zwei Arten von Zuordnungsfehlern: -   Fehler 1. Art: FP = falsch Positive, d.h. Personen werden als geeignet bezeichnet, obwohl sie ungeeignet sind-   Fehler 2. Art: FN = falsch Negative, d.h. Personen werden als ungeeignet bezeichnet, obwohl sie geeignet sind Wichtig:Die Begriffe „positiv“ und „negativ“ beziehen sich auf das Vorliegen (positiv) bzw. die Abwesenheit (negativ) des Kriteriumszustands.
• Definieren Sie den Begriff „Sensitivität“! Der Anteil der richtig positiv (TP) Diagnostizierten in der Gruppe, in der das Kriterium tatsächlich vorliegt. -   diese Gruppe setzt sich zusammen aus richtig-positiv (TP) und falsch-negativ (FN) diagnostizierten Personen-   also die Wahrscheinlichkeit, mit der ein positiver Zustand als solcher erkannt wird
• Definieren Sie den Begriff „Spezifität“! Der Anteil der richtig negativ (TN) Diagnostizierten in der Gruppe, in der das Kriterium tatsächlich abwesend ist. -   diese Gruppe setzt sich zusammen aus falsch-positiv (FP) und richtig-negativ (TN) diagnostizierten Personen-   also die Wahrscheinlichkeit, mit der ein negativer Zustand als solcher erkannt wird
• Definieren Sie den Begriff „Positiver Prädiktionswert“! Der Anteil der richtig-positiv (TP) Diagnostizierten an der Gruppe aller als positiv Diagnostizierten (TP + FP). -   also die Wahrscheinlichkeit, mit der eine positive Diagnose richtig ist
• Definieren Sie den Begriff „Negativer Prädiktionswert“! Der Anteil richtig-negativ (TN) Diagnostizierter an der Gruppe aller als negativ Diagnostizierten (TN + FN). -   also die Wahrscheinlichkeit, mit der eine negative Diagnose richtig ist

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