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Psychologie (Fach) / Diagnostik VL (Lektion)

VL 5

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  • Was ist ein diagnostisches Urteil? Geben Sie eine Definition! Diagnostische Urteile sind Aussagen, die auf Basis vorliegender oder eigens erhobener psychologischer Daten über eine Perosn, eine Gruppe oder einen Sachverhalt getroffen werden. -> Grundlage für Empfehlungen und Entscheidungen -> Herr Schmidt leidet unter einer generalisierten Angststörung
  • Urteilsbildung – Unterschiedliche Perspektiven Kontext der Entstehung: Wie kommen diagnostische Urteile zustanden? Deskriptive/paramorphe Modelle des Diagnostizierens- Diagnostiker als Objekt der Untersuchung- Entscheidungsverhalten des Diagnostikers
  • Urteilsbildung – Unterschiedliche Perspektiven Kontext der Rechtfertigung: Wie gültig sind diese Urteile? Wie lässt sich deren Qualität sicheren/ verbessern?
  • Klinische Urteilsbildung Fundament = menschliche Beurteilung durch Experten Orientiert an Besonderheiten des Einzelfalls->bevorzugt durch individuumszentrierte Datenerhebung->Kasuistische Datenintengration Erfahrungs-und z.T. intuitionsgesteuert Urteile?
  • Statistische Urteilsbildung Empirisch gesicherte Zusammenhänge zwischen Prädiktor und kriteriumsvariable Menschliche Beurteilung bei der datenintegration nicht involviert
  • Welche Kombinationen von Urteilsbildungen sind in der Praxis am häufigsten? Psychometrische und nicht psychometrische Daten liegen gemeinsam vor, die entweder Formell oder Informell Kombiniert werden Datenerhebung & Datenkombination in früheren Studien -> konfundiert
  • Statistische Vorhersage Beispiel – Regressionsmodell - einfache Regression/multiple Regression Parameter a und bi so festlegen, dass optimale Vorhersage der Kriteriumswerte erfolgt Identifikation relevanter Prädiktoren Erstellung des ModellsZiel = viel Kriteriumsvarianz mit wenig Variablen aufklärenKreuzvalidierung Zwei Fragen von Interesse:1. Wie genau lässt sich der faktische Kriteriumswert Y durch den vorhergesagten Kriteriumswert  Ŷ approximieren?2. Welche Prädiktoren tragen mit welcher Gewichtung zur Vorhersage bei?
  • Statistische Vorhersage Beispiel: Prädiktion von Studienerfolg bei Psychologiestudenten Kriterium: Note im Vordiplom Prädiktoren = Abidurchschnittsnote, Intelligenz, Motivation, Belastbarkeit, Studienmotivation, Wissen über Studium, Belastungen Multiple RegressionHöchstes Gewicht = Abiturnote & LeistungsmotivationWeitere Faktoren konnten Vorhersage nicht verbessern -> Multiples Regressionsmodell = Additiv & Kompensatorisch -> Kompensationsmöglichkeiten lassen sich aber begrenzen oder ganz ausschalten!
  • Statistische Vorhersage Bsp. Verschiedene Studien – 1 Bsp. Goldberg Diagnose Psychose vs. Neurose auf Basis von MMPI Profilen – Beurteiler (Erfahren vs. In Ausbildung) vs. Statistisches Modell Leistungen der erfahrenen klinischen Psychologen nicht besser als die der Kollegen in Ausbildung Einfache Linearkombination von 5 MMPI-Skalen war der gemittelten Leistung der klinischen Psychologen deutlich überlegen Keiner der Kliniker konnte die Leistung der statistischen Kombination übertreffen Bester Kliniker so gut wie statistische Kombination  
  • Wann ist statistische Vorhersage besonders überlegen? wenn medizinische & forensische Kriterien vorhergesagt werden & wenn Interviewdaten vorliegen Z.b. Meta-Analyse GROVE -> formelle Datenanlyse in 63 von 136 Fällen überlegen - 65 gleich mit informeller Datenintegration und - nur 8 bei informeller Datenintegration überlegen
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  • Wann sind klinische Vorhersagen überlegen? z.T. Informationsvorsprung der Kliniker Zufällige Stichprobenfluktuationen
  • META ANALYSE „Klinische Beurteilung mentale Gesundheit“ von AEgirsdottir Durch statistische Methode 13% Anstieg der Prädiktionsleistung – Ergebnisse zeigen Überlegenheit der stat. Methode Stat. Vorhersage besser in der Art der Vorhersage – bzgl. Anpassung/ Prognose/ Delikt/ Gewalt/ akademischer Erfolg Besser egal wie vertraut Kliniker mit Daten ist – differenz zw. Klinischer vs. stat. Vorhersage wird bei unvertrauten Daten geringer Klinische Experten genauso gut wie stat. Vorhersage -> nur stat. Trend -> wenn keine Experten stat. Vorhersage klar besser Menge der Informationen verschlechtert Urteil des Klinikers Stat. Methoden (Cut-Off, Regression etc.) besser aber logische Regeln nicht besser als klein. Vorhersagen Wenn Informationen über Basisraten vorhanden – stat. Vorhersage = akkurat wie klin. --> Stat. Vorhersage der klin. Überlegen aber -> nur kleine absolute EffektABER Auch kleine Effekte verdienen Beachtung (Gewalt/Kriminalprognose / Entwicklung von statistischen Modellen für Praxis)
  • Mögliche Faktoren für Überlegenheit einer Methode Ø  Veröffentlichungsdatum Ø  Größe der Stichprobe Ø  Art des Kriteriums Ø  Verwendete Prädiktoren Ø  Ausbildung und Erfahrung der Beurteiler Ø  Informationsmenge Ø  Verwendung kreuzvalidierter Gleichungen
  • Gründe für Überlegenheit der statistischen Datenkombination In professionelle Diagnosen gehen menschliche Beurteilungen ein-> Verzerrungen und Fehlertendenzen wie bei Personenbeurteilungen im Alltag! Inkonsistenz bei Verwendung diagnostischer Entscheidungsstrategien Mangelnde Nutzung von Rückmeldung behindert Korrektur ungünstiger Formen der Datenkombination

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