Persönlichkeitspsychologie Aufbau (Fach) / Itemanalyse (Lektion)

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• Itemanalyse - grober Vorgang eine repräsentative Stichrprobe bearbeitet den Testentwurf auf Grundlage dieser Daten werden Kennwerte bestimmt Enscheidungen über Items werden auf Basis der Kennwerte getroffen
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• Kennwerte Schwierigkeit Itemvarianz Trennschärfe
• Itemschwierigkeit gibt an, wie groß der Anteil an Personen ist, die das Item im Sinne des erkmals beantwortet haben Schwierigkeitsindex schätzt die Lösungswahrscheinlichkeit p einer zufällig bestimmten Person p = NR / N p = Itemschwierigkeit NR = Zahl der Probanden, die die Aufgabe im Sinne des Merkmals beantwortet haben N = Zahl der Probandne, die das Item beantwortet haben >> anwendbar bei Leistungstests oder dichotomen Antwortformat
• Interpretation Schwierigkeitsindex 0 = niemand hat das Item im Sinne des Merkmals (korrekt) beantwortet 1 = alle haben das Item im Sinne des Merkmals (korrekt) beantwortet Wertebereich zwischen 0 und 1 Achtung: je höher der Schwierigkeitsindex desto leichter (im Sinne der Lösbarkeit) ist das Item, da viele Personen das Item gelöst haben Itemschwierigkeit von 0 oder 1 bedeutet, dass alle Personen das Item gleich beantwortet haben >> trägt nicht zur Differenzierung bei >> unbrauchbar!
• Ratekorrektur beim Powertest sollte nur Anwendung finden, wenn in der Instruktion zum Raten aufgeforder twird Ratewahrscheinlichkeit durch die Formel berücksichtigt Vorinformation: N = Zahl der Probanden, die die Aufgabe beabeitet haben nR = Zahl der Probanden, die die Aufgabe richtig beantwortet haben nF = Zahl der Probanden, die die Aufgabe falsche beantwortet haben nA = Zahl der Probanden, die die Aufgabe ausgelassen haben m = Antwortalternativen p = (NR - (NF / m - 1)) / N
• Speedtest = Leistungstest R = richtig F = falsch A = ausgelassen U = unberarbeitet >> Differenzierung zwischen den Probanden wird nur durch die Begrenzung der Bearbeitungszeit erreicht (oft Konzentrationstests)
• Leistungstestarten Speedtest Powertest
• Schwierigkeitsindex eines Items beim Speedtest p = (nR / nB) * 100
• umpolen / invertieren bei negativ formulierten Items normalerweise sind Items so konstuiert, dass das Zustimmen als Hinweis für eine höhere Merkmalsausprägung spricht bei invertierten Items ist das umgekehrt >> macht man, um Antworttendenzen abzuschwächen vor der Itemanalyse müssen diese umgepolt / invertiert werden
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• transfomieren 12345 >> 01234 Start immer bei 0 >> Vergleichbarkeit
• Schwierigkeitswert / Schwerpunkt bei Persönlichkeitstests = Mittelwert der Skala Bsp.: bei Skala von 1 - 5 ist 3 der Mittelwert (alles ≥ 3 ist symptomatisch; alles <3 ist unsymptomatisch)
• optimale Ausprägung der Schwierigkeit 0.20 - 0.80 >> ermöglicht Differenzierung in Extremereichen wir streben immer eine Variation in der Schwierigkeit an, d.h. wir suchen Items, bei denen die Antworten variieren, da wir Unterschiede zwischen Personen aufdecken wollen (Itemstreuung)
• Itemstreuung = Hilfsmittel ist bei mittlerer Schwierigkeit (p = 0.5) am größten nahe 0 oder 1 sehr gering Itemschwierigkeit von 0.5 theoretisch am besten, praktisch ist es sinnvoller Items mit unterschiedlichen Schwierigkeiten haben wenn alle Items eine mittlere Schwierigkeit haben, kann man in Extrembereichen nicht mehr differenzieren Lösung: spzeielle Tests für Personen mit hohen bzw. niedrigen Merkmalsausprägungen
• Itemvarianz = die Differenzierungsfähigkeit eines Items hinsichtlich der untersuchten Probandenstichprobe die Itemschwierigkeit begrenzt die mögliche Ausprägung der Itemvarianz sehr schwere un sehr leichte Items geben weniger Varianz Maximalwert der Varianz berechnen: wie viele Stufen hat mein Antwortformat (z.B. 5), wo liegt die Mitte (z.B. 3), wie groß ist die Differenz zwischen minimalen / maximalen Wert und Mitte? (z.B. 2) >> das quadrieren (z.B. 22 = 4)
• Verteilungseigenschaften des Items (Itemvarianz) Antworten: Ausnutzung der Bandbreite des Antwortformats Schiefe und Kurtosis >> Verteilung der Itemantworten (Kolmogorov-Smirnow-Test auf Normalverteilung) Varianz
• Varianz = Streuungsmaß müssen nur bei quantitativen Items berechnet werden, denn bei dichotomen Items legt die Itemschwierigkeit automatisch die Varianz fest: Varianz kann bei mittlerer Itemschwierigkeit maximal 0.25 werden, dann ist die Unterschiedlichkeit der Antworten am größten, weil die eine Hälfter der Personen das Item löst (ja) und die andere Hälfte nicht (nein) bei quantitativen Items: Varianz ergibt sich aus Itemschwierigkeit + Anzahl der Kategorien (je mehr Antwortmöglichkeiten / Kategorien, desto höher die mögliche Varianz und desto geringer ihre Abhängigkeit von der Schwierigkeit)
• Kolmogorov-Smirnov-Test prüft Verteilungseigenschaften Schiefe (je schwieriger das Item, desto eher erhält man schiefe Verteilungen) alles <1 nicht bedenklich Kurtosis
• Zusammenhang zwischen Schwierigkeiten und Itemvarinaz bei dichotomen Items Var = p (1 - p) >> Itemvarianz entspricht dem Produkt der Wsk, das Item zu lösen und der Gegenwsk. quadratischer Zusammenhang
• Zusammenhang zwischen Itemvarianz und Schwierigkeit bei einem intervallskalierten Antwortformat Schwierigkeit begrenzt die maximal mögliche Itemvarianz Itemvarianz kann bei mittlerer Schwierigkeit die höchsten Werte erreichen
• Trennschärfe drückt aus, wie groß der korrelative Zusammenhang zwischen den Itemwerten (eines Items, Spaltensumme) und den Testwerten der Probanden (Zeilensumme) ist in welchem Ausmaß die durch das Item erfolgte Differenzierung der Probanden in Löser und Nichtlöser mit derjenigen durch die Skala als Ganzes übereinstimmt >> gibt an, wie stark die Differenzierung des jeweiligen Items mit der Differenzierung der zum Testwert zusammengefassten übrigen Items übereinstimmt
• Interpretation der Trennschärfe nahe 1 Item differenziert (bezogen auf das Merkmal) in ähnlicher Weise wie der Gesamttest das wäre also wie eine Wiederholung der anderen Items >> schlecht nahe 0 kein Zusammenhang bzgl. der Differenzierung des Items und der Differenzierung durch den Gesamttest >> bringt mir nichts, also rausnehmen nahe -1 Item differenziert nicht in intendierte Richtung (mögliche Gründe: invertiertes Item? Itemformulierung zu kompliziert, doppelte Verneinung?)
• optimale Trennschärfe zwischen 0.40 und 0.70 auf jeden Fall anzustreben: ≥ 0.30
• Einflüsse auf Trennschärfe je heterogener das Konstrukt, desto geringer die Trennschärfe >> Itemhomogenität wichtig je extremer die Schwierigkeit, umso kleiner werden die Varianzen bei starker Schiefe schieben sich die Garinazne zusammen Varianz hängt stark mit Trennschärfe zusammen (hohe Itemvarianz begünstigt hohe Trennschärfe)
• 2 Typen von Varianz aufgeklärte Varianz (Linie): vorhergesagt Fehlervarianz (Punkte): Abweichung der beobachteten, also tatsächlichen Werte zu den vorhergesagten Werten
• Varianzbeschneidung man schaut sich nur einen Abschnitt der Abbildung an >> aufgeklärte Varianz (Linie wird horizontaler) wird immer geringer während Fehlervarianz gliech bleibt Verhältnis zwischen Fehlervarianz und aufgeklärter Varianz wird ungünstiger >> geringere Korrelation >> geringere Trennschärfe = statistisches Problem
• Homogenität bezieht sich auf die Beschaffenheit einer Skala und nicht direkt eines einzlenen Items liegt vor, wenn formale und inhaltliche Einheitlichkeit vorliegt (bezogen auf die Items einer Skala) homogene Skalen beschreiben eng umschriebene Merkmalsaspekte
• Schritte der Itemanalyse Schwierigkeit Itemvarianz Trennschärfe Itemselektion und Revision Testwertverteilung und Normalisierung
• Itemselektion und Revision alle Kennwerte simultan berücksichtigen und Einsatzzweck des Messinstruments miteinbeziehen: Schwierigkeit, Itemvarianz, Trennschärfe, Reliabilität und Validität >> Itemselektion auch wenn ein Kennwert weniger gut ausfällt, kann das Item inhaltlich sinnvoll sein (solange andere Kennwerte gut sind) sobald ich auch nur ein Item ändere, muss die Itemmenge erneut erprobt werden, da die Kennwerte sich dur Veränderungen eines Items schon verändern können
• Schiefe > 0 Rechtsschief Werte, die kleiner sind als der MW kommen häufiger vor, d.h. der Median liegt links vom MW und der rechte Teil der Verteilung ist flacher < 0 Linksschief Werte, die größer sind als der MW kommen häufiger vor, d.h. der Median liegt rechts vom MW und der linke Teil der Verteilung ist flacher
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• perfekte Normalverteilung Mittelwert, Median und Modalwert fallen zusammen Test stellt angemessene Anforderungen an Probanden
• arithmetisches Mittel = die Summe aller Testwerte durch die Anzahl der Testwerte
• Modalwert = der Wert, der am häufigsten vorkommt
• Median = Wert, der die Testwerte in zwei Hälften teilst - jeweils 50% aller Testwerte liegen über bzw. unter diesem Wert
• Testwerte = Gesamtwerte
• mögliche Gründe für rechts- oder linksschiefe Verteilungen mit Lösungen nur positiv formulierte Items Stichrpobe heterogen, jedoch nicht zufällig, sondern aus Unterstichproben zusammengefügt Konzept ist nicht normalverteilt (Feindseligkeit oder Optimismus) Itemauswahl nicht ausgewogen hinsichtlich der Schwierigkeit Lösungen: Optimierung der Itemauswahl Normalisierung (nichtlineare Transformation) Logarithmierung (bei rechtsschiefer Verteilung) Flächentransformation

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