Diagnostik (Fach) / Kart de Kartei de la Lern (Lektion)

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• Diagnostik (Ziele) Beschreiben, vorhersagen und erklären → Dient Beantwortung v. Fragestellungen - Daten über psychologisch relevante Charakteristika erheben und zu Urteil/Entscheidung integrieren - Vorbereitung von Entscheidungen + Prognosen (inkl. Evaluation)
• Diagnostische Verfahren Dokumentanalyse, Direkte mündliche Befragungen/Interview, Verhaltensbeobachtung/-urteilung, Messtheoretisch fundierte Fragebögen und Tests, physiologische Methoden
• Arten diagnostischer Entscheidungen Maximaler Nutzen = Institutionell vs. Individuumszentriert  Annahmequote = Festgelegt vs. Variabel  → Rangreihenvergleich vs. kein Rangreihenvergleich Behandlung = Singulär vs. Multipel  Möglicheiten der Ablehnung = Selektion vs. Platzierung → Verbleiben alle diagnostizierten im System?  Informationsdimension = Uni- vs. Multivariat→ Eins oder mehrere Verfahren Entscheidungen = Terminal vs. Investigatorisch → Behandlung vs. weitere diagnostische Verfahren
• Strategie Entscheidungsregeln (Cronbach & Glesers [1965]), die vor der eigentlichen Datenerhebung aufgestellt werden (flexibel ggü. erhobenen Daten und diagnostizierten Personen). → Wie werden Daten erhoben/verwertet?
• Kompensationsmodell Modell der Personenselektion auf Basis zweier Prädiktoren → Leistung in Prädiktor A kann durch Leistung in Prädiktor B kompensiert werden     Multiple Korrelationen
• Oder-Konzept Modell der Personenselektion auf Basis zweier Prädiktoren → Forderung nach Mindestleistung in einem beider Bereiche
• Konfigurationsmodell/Konjunktives Modell Modell zur Personenselektion auf Basis zweier Prädiktoren → Forderung nach Mindestleistung in beiden Bereichen 
• Gemischtes Modell Mindestleistung für beide Merkmale nötig → Kompensation im mittleren Bereich möglich
• Makrostrategien (Definition) Betreffen Entscheidungen, die sich auf ganze Tests/Informationseinheiten (Makros: Geschloss. Itemmengen, Reizkonfigurationen, Subtests, Testbatterien) Bsp: Regeln zu Testauswahl, Planung diagn. Untersuchung, Versuchsplan (diagn. Rahmen)Definition der Ziele auf Mikroebene durch Entscheidung auf Makroebene
• Makrostrategien (Einstufig Einstufig (Nicht-Sequentiell)→ Testzusammenstellung vorher festgelegt -> unflexible Strategien/Entscheidungen→ Single Screen: Entscheidung basiert auf einem Test→ Nichtsequent. Testbatterie: Entscheidung auf Basis von gewichtetem Summenscore
• Nicht sequentielle Strategien Bezeichnung für einstufige MakrostrategienVorteil: Ökonomisch, hohe Zumutbarkeit, Repräsentativität der Testsituation - Single Screen: Entscheidung auf Basis eines Tets/Verfahrens- Nichtsequentielle Batterie: Probanden, die in Testbatterie (Entscheidungsmodell) höchsten Score erreichen, werden gewählt
• Sequentielle Strategien Bezeichnung für mehrstufige MakrostrategienVorteile: Hohe Vertrauensbasis, Informationen über Konstanz, Verringerung Kosten/Aufwand, bessere Gestaltung des weiteren Verfahrens - Pre-Reject: Abweisung aller Probanden, die Grenzwert in Testung nicht erreichen- Pre-Accept: Annahme aller Probanden, die in Pretest Grenzwert überschreiten- Vollst. Sequentiell: Kombination Pre-Accept und -Reject
• Mikrostrategien Beziehen sich auf einzelne diagnostische Operationen - Item oder kleine Itemmenge liefert Informationen für weiteren Test/Diagnoseverlauf  Fragen: Ist es beim gegebenen Itemunfang wichtig, ein weiteres Item vorzulegen?Welches Item soll der Person als nächstes vorgelegt werden? (Inhalt + Qualität)
• Statusdiagnostik Erfassung des aktuellen Zustandes der diagnostizierten Person 
• Prozessdiagnostik Gleiche Person wird zu mehreren Testzeitpunkten untersucht 
• Personenselektion Zulassung v. Diagnostizierten bspw. zu Ausbildungen
• Personenmodifikation Trainings, Therapie o. Coaching
• Bedingungsselektion Auswahl einer Bedingung (Bsp. Studiengang)
• Bedingungsmodifikation Veränderung von Rahmenbedingungen (Bsp. Neugestaltung des Lehrsystems)
• Eigenschaftsdiagnostik (Sign-Ansatz) Prämisse: Eigenschaft stabil und für Verhalten VerantwortlichKonstrukt: Gedankl. Konzept (Überlegung/Erfahrung) → Soll Verhalten (latent) erklären Eigenschaftskonstrukte selbst nicht messbar aber über Verhalten beobachtbar Konstanz von Verhalten ü. mehrere Situationen hinweg Verknüpfung Konstrukt-Beobachtung durch Zuordnungsregeln Gewichtung der Indikatoren Konstrukte untersch. gut durch Indikatoren erfassbar Probleme: Indikator X kann auch andere Konstrukte indizieren, Frage nach Anreiz und Handlungsspielraum (sit. Druck), Trennschärfe
• Konstrukt Gedankliches Konzept (abgeleitet aus Überlegungen/Erfahrungen), um beobachtbares Verhalten zu erklären. Nicht direkt beobachtbar aber aus Indikatoren erschließbar. Werden durch Zuordnungsregeln mit Beobachtungsdaten beschrieben Beispiel: Intelligenz oder Angst 
• Trait-Aktivierung (TAT, Tett & Guteman, 2000) Zwei Faktoren essenziell, damit Verhalten gezeigt wird Anreize der Situation (Bsp. Kooperatives Verhalten, nur wenn Gelegenheit kooperativ zu handeln)  Ausreichend großer Handlungsspielraum (geringe Situationsstärke → In Beispiel darf Hilfeappell nicht zu stark sein)
• Persönlichkeitseigenschaft Muster auf prototypische Situationen mit erhöhter Wahrscheilichkeit auf bestimmte prototypische Reaktion zu reagieren
• Reflektive Indikatoren Latente Variable verursacht beobachtbare Variablen "Kausal". Indikatoren als austauschbare Manifestierungen latenter Variable.  → Veränderungen der latenten Variable führen zu veränderungen des Verhaltens 
• Formative Indikatoren Konstrukt ist definiert durch die Bedeutung seiner Indikatoren (Bausteine) → Veränderungen der Indikatoren führen zu Veränderung der latenten Variable (Konstruktausprägung)
• Person-Situation-Debatte Verhalten kann durch verschiedene Faktoren bestimmt werden: Situation - Besonders relevant, wenn situativer Druck hoch (Bsp. Rote Ampel) Eigenschaft - Eigenschaft bestimmt Verhalten in schwachen Situationen  Situation + Eigenschaft - Verhalten kann additiv durch Merkmal und Situation bestimmt sein Situation + Eigenschaft (Interaktion) - Nicht Addition oder einzelne Faktoren, sondern deren Interaktion 
• Verhaltensdiagnostik (Sample Ansatz) Annahme: Verhaltenskonsistenz, Richtung des Verhaltens durch Lernen erklärbarZiel: Beobachten von Verhaltensweisen (Beispiele für interessante Verhaltensweisen) Gewinnung von allgemeinen Erkenntnissen aus Speziellen (Schluss auf Fähigkeit durch Verhalten in prototyüischen Situationen)Beispiel: Fahrprüfung
• Messkonzepte Normbezogen - Relativierung an anderen Personen/Bezugssystem  Kriteriumsorientiert - Nicht-/Erreichen eines festgelegten Ziels Ipsativ - Relativierung an individueller Norm zu versch. Zeitpunkten
• Normbezogene Interpretation Eichung trägt dazu bei, dass indiv. Testwerte in Vergleich zu repräsentativer Stichprobe eingeordnet werden können. Beispiel: 15 Aufgaben in Leistungstest richtig → Ist das vergleichsweise viel?  Transformierungen: Äquivalentnormen - Zuordnung Rohwert zu Referenzgruppe (Bsp. Altersgruppe) Variabilitäts- und Abweichungsnormen - Testwert der Person im Vergleich zu Mittelwert einer Vergleichsgruppe (Messwerte müssen normalverteilt sein) Prozentrang - Zuordnung des Rohwerts zu relativer Potition auf nach rangreihe sortierter Messwerteskala der Referenzgruppe→ Wie viel Prozent der Eichstichprobe haben den selben/niedrigeren Testwert? Problem (Prozentrangnormen): Kleine Unterschiede führen im mittleren Bereich zu großen Rangänderungen
• Kriteriumsbezogene Interpretation Interpretation anhand des Erreichens oder Nichterreichen eines vorher festgelegten Kriteriums durch TestandenSachliche statt relationaler Bezugsnorm (Setzen des Kriteriums anhand von Norm) → Unterschiede zwischen Testanden nicht wichtig (manchmal Abstand zu Kriterium)
• Ipsatives Messkonzept Relativierung an individueller Norm  Beispiel: Berufswahltest (Forced Choice)- Jedes Item Interessenfrage (4 Möglichkeiten)- Vorteil: Kaum verfälschbar, bessere intraindividuelle Differenzierung- Nachteil: Wirklicher Interessensunterschied kaum nachzuvollziehen, Intensität nicht nachvollziehbar, Messungen abhängig voneinander, Ordinalskalenniveau
• Fairness Kann nicht allgemein, sondern nur in Relation betrachtet werden → Keine allgemeine Fairness → Konflikt politischer + fachwissenschaftlicher Aspekte Aspekte Durchführung Methode Itembias Entscheidung
• Perspektiven der Fairness Sicht des EinzelnenSicht der GesamtgruppeSicht einer Untergruppe (Bsp. Frauen) Sicht der IntuitionSicht des Gemeinwohls
• Fairness (Durchführung) Gegebenenfalls untersch. Bedingungen aus Fairnessgründen (Bsp. Ausgleich Sehschwäche durch größeren Druck) → Nur sofern ausgeglichenes Merkmal nicht erhebungsrelevant 
• Fairness (Methode) Ergebnisse dürfen nur von konstruktrelevanten Merkmalen abhängen (Keine Verfälschung durch Methode)
• Itembias (Fairness) Fairness einzelner Items ist gegeben (Gruppenspezifische Schwierigkeiten [Bsp. Wortschatz Ost-West])
• Fair Share Modell (+ Forderungen) Verfahren fair, wenn Proportionen der Personengruppen bei Ausgewählten und Verglichenen gleich ist. (Bsp. 100 Bewerber (50 M/F) → Ausgewählt 50 Bewerber (25 M/F)) Annahme: Alle Personen gleich LeistungsfähigForderungen: Berücksichtigung rel. durch Quoten, gruppenspez. Normen, Übereinstimmungen der Mittelwerte und Standardabweichungen
• Fairness-Regressions-Modell der fairen Vorhersage Modell von Cleary → Jede voraussichtlich bessere Person wird weniger guter Person vorgezogen (Unproblematisch wenn zurecht). Unterschiede in mittlerer Testleistung nur relevant, wenn diese nicht mit Kriterium übereinstimmen. Voraussetzungen für Fairness:- Vorhersageinstrument unter-/überschätzt Kriterium in keiner Gruppe- Gleiche Steigung + Ordinatenschnittpunkt gruppenspezifischer Daten
• Testverzerrungen Messung kulturell erworbener statt angeborener Unterschiede (Fähigkeit)  Einschränkung der Validität für bestimmte Gruppen Korrekturmaßnahmen verbessern Fairness nicht, sondern verschieben sie→ Test deckt Missstände auf, ist aber nicht für sie verantwortlich → Konflikt Gleichheit-Diversity
• Modell konstanter Verhältnisse (Thorndike) Verhältnis der Ausgewählten Bewerber und der Zahl im Kriterium potentiell Erfolgreicheren in beiden Gruppen gleich/konstant Quotient: (VP + FP) / (VP + FN)Problem: Unfair ggü. Abgelehnten
• Conditional Probability Model (Cole) Quotient: VP / (VP + FN)Fair: Prozentsatz der Akzeptierten unter den Erfolgreichen in allen Gruppen gleich
• Equal Probability model (Linn) Quotient: VP / (VP + FP) Erfolgswahrscheinlichkeit im Kriterium für Zugelassene aus relevanten Gruppen gleich
• Total Survey Error (Groves et al.) + Begriffe Beschäftigt sich damit, welche Population eine Befragung/Testung abdeckt (Repräsentativ?). Fehler können nicht nur durch Messmethoden, sondern auch durch Nichtbeobachtung interessanter Subjekte entstehen. Begriffe: Grundgesamtheit, Inferenzpopulation, Rahmenpopulation, Non-Response-Error, Adjustment-Error, Abdeckungsfehler, Stichprobenfehler (Mindestens 5 gekannt?)
• Grundgesamtheit Gesamtheit aller Einheiten, die Gegenstand der Untersuchung sind Beispiel: Alle Menschen mit Depression
• Inferenzpopulation + Fehler Idealisierte (noch nicht erhobene) Population Mögliche Fehler: Abdeckungsfehler - Doppelte oder ausgelassene Erwähnung einzelner Teilnehmer in Stichprobenrahmen (sollten nur einmal erwähnt werden) Beispiel: In der Planung einer Studie werden alle Einträge des Telefonbuchs als Stichprobenrahmen für Erhebung einer Stadt genutzt
• Rahmenpopulation Gesamtheit aller Einheiten, die empirisch erhoben werden KÖNNEN. (Kann identisch mit Inferenzpopulation sein) Mögliche Fehler:Stichprobenfehler - Stichprobe nicht in jeglicher Hinsicht repräsentativ für Gesamtpopulation
• Non-Response-Error Entsteht durch Ausfälle innerhalb der Testung Unit-Nonresponse → Einzelne Personen antworten nicht (auf Einladung zu Studie)Item-Nonresponse → Einzelne Fragen werden nicht beantwortet (systematischer Unterschied) 
• Adjustment Error Unangemessene Korrekturen des Datensatzes Bsp: Schätzung fehlender Werte
• Stichprobenfehler Entsteht, wenn Stichprobe nicht in jeglicher Hinsicht repräsentativ für Gesamtpopulation ist → Findet auf Ebene der Rahmenpopulation statt
• Abdeckungsfehler Doppelte oder ausgelassene Erwähnung von Einheiten im Stichprobenrahmen → Tritt auf Ebene der Inferenzpopulation auf

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