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Persönlichkeitspsychologie (Fach) / Altklausurfragen (Lektion)

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• Definiere L, Q und T Daten. L-Daten: Ohne Zutun und ohne Beeinflussung der betroffenen Person registrierbare Daten aus dem täglichen Leben Q-Daten: Auskünfte der betroffenen Person über sich selbst in Befragungssituationen T-Daten: Ergebnisse von "objektiven" Tests, nicht beeinflussbar (keine mit der Messintention übereinstimmende
• Nennen Sie zwei Beispiele für Verfahren, die die L-, Q und T- Daten erfassen. L-Daten: Verhaltensbeobachtung, Dokumentenanalyse, Erhebung objektivierbarer Lebenslauf-und Umweltdaten (z. B. Geschwisteranzahl, Alter etc.), Fremdbeurteilungen -> Zeugnisse anschauen, Lehrer- und Elternurteile  Q-Daten: Interview, Fragebogen T-Daten: Fragebogen (erfasst werden hierbei z. B. Antwortzeiten oder die Tendenz zu extremen Antworten), Leistungstests zur Erfassung von Persönlichkeitseigenschaften, z. B. Rod-and-frame-Test (Feldabhängigkeit) oder Stroop-Test (Wort-Farbe-Interferenz), physiologische Messverfahren, projektive Tests, experimentelle Verfahren, implizite Verfahren (Implizite Assoziationstests, Priming etc.) -> Ängstlichkeit: T Daten sind objektive Tests ohne Selbstauskünfte mit einer geringen Augenscheinvalidität, nicht beeinflussbar 
• Nennen Sie für das Konstrukt Leistungsmotivation für jede Datenart ein Beispiel. Beispiel Offenheit für Erfahrungen und Ängstlichkeit L-Daten: Fremdbeurteilung, Dokumentenanalyse, Lebenslaufanalyse  Q-Daten: Fragebogen (z. B. LMT), Interview, Selbstbeurteilung T-Daten: Leistungstest, implizite Daten Augenscheinvalidität hoch bei Q und niedrig bei T  -> je nach dem welches Konstrukt andere Fragebögen etc. 
• Nenne Vor- und Nachteile von L, Q und T Daten. L-Daten: geringe Anforderungen an die Testperson (+), begrenzte Einsatzgebiete (-) Q-Daten: hohe Augenscheinvalidität (-), Ökonomie (+), Standardisierung (+), hohe Akzeptanz (+) T-Daten: geringe Augenscheinvalidität (+), begrenzte Einsatzgebiete (-), geringe zeitliche stabilität (-) 
• Wie würden Sie vorgehen, um Studienbewerber auszuwählen und warum? Warum nicht andere Methoden? Abiturnote + fachspezifischer Studierfähigkeitstest (sagen inkrementell vorher) und auch Informationen über das Studium und Standort geben (+eventuell freiwillige Selbsttests wie Belastbarkeit, Leistungsmotivation, passt das Studium zu mir?), weil diese Verfahren am höchsten mit Studienerfolg korrelieren (Abiturnote am höchsten)  Warum keine Interviews? sind nicht ökomisch, sind verfälschbar und geringe inkrementelle Validität
• Definieren Sie die klinische und statistische Vorhersage. Klinische Vorhersage -Menschliche Beurteilung als Basis: Beurteilung durch Experten (Fallkonferenz) -Orientierungan der Besonderheit des konkreten Falls - Erfahrungs-und z. T. intuitionsgesteuert -Regeln nicht explizit -Nicht auf Klinische Psychologie beschränkt (auch bei Personalauslese) - informell - wird sich an Spezialfällen orientiert  statistische Vorhergsage - Empirisch gesicherte Zusammenhänge zwischen Prädiktor-und Kriteriumsvariablen -Menschliche Beurteilung nicht involviert -Regeln explizit
• Wie waren das Design und die Ergebnisse der Studie von Goldberg? - Vergleich der Vorhersagegenauigkeit von klinischen Diagnosen - Kriterium: klinische Diagnosen: Psychose versus Neurose (861 männliche Patienten) - Daten: 11 Skalen des MMPI->29 klinische Psychologen (13 sehr erfahren (incl. Ph.D.), 16 im Endstadium der klinischen Ausbildung befindlich) vs. Goldberg-Index: (L+Pa+Sc)-(Hy+Pt) - Ergebnisse: Validität klinisch .28 vs. statistisch .44; Treffer klinisch .62 vs. statistisch .72
• Kann man die beiden Vorhersagearten miteinander kombinieren und wenn ja, wie? Nutzung der klinischen Inferenz (Westen & Weinberger: Modell zur Integration der klinischen und statistischen Diagnostik) - informelle Daten (z. B.aus Interviews) können wertvoll seinomöglicherweise suboptimale Aufbereitung und/oder Kombination „klinischer“ Daten - klinischer Eindruck soll formell klassifizierbar werden (z. B. durch Q-Sort) - Kliniker treffen keine Aussagen über Wahrscheinlichkeiten, deswegen werden diese Daten aufbereitet und klassifiziert und zur Diagnose benutzt Andere Möglichkeit:  -> Daten kombinieren  -> Psychometische Daten formell und nicht psychometrische Daten informell kombinieren 
• Definiere die Basis, Selektions- und Erfolgsquote. Basisquote: = Anteil der tatsächlich Geeigneten unter den Bewerbern Selektionsquote:   = Anteil der Akzeptierten unter den Bewerbern Erfolgsquote:  [ = VP/Akzeptierte] 
• Wann nutzt Validität bei einem Test viel und wann nicht? -> Ein Test mit einer hohen Validität liefert eine bessere Entscheidung und umso stärker erhöht sich die Erfolgsquote im Vergelich zur Basisquote.  -> Ein Retest mit einer schlechten Validität senkt die Erfolgsquote. 
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• Was ist Spezifität und was Sensitivität? Spezifität= Anteil negativ Diagnostizierter an faktisch negativen: VN/ (VN+FP)  Sensitivität= Anteil positiv Diagnostizierter an faktisch positiven: VP/ (VP+FN) 
• Was hat Wissler an den Mental Test kritisiert? a. Interkorrelationen b.eingeschränkte Varianz c. schlechte Normierung a.
• Was sind Persönlichkeitsmerkmale und wie zeichnen sich diese aus. Zeigen Sie dies anhand von Ängstlichkeit. -
• Warum ist das Abitur dennoch der beste einzelne Prädiktor des Studienerfolgs? Da sie eine bessere Validität aufweist (r=.40-.55) als der Studierfähigkeitstest (r=.35-.45)Sie ökonomisch ist, weil also eine Hochschulzulassungberechtigung vorhanden ist und nicht erst wie das Ergebnis eines Studierfähigkeitstests erst mit Aufwand generiert werden mussund auch als unverfälschbar gesehen werden kann, da man sie einrreicht und nicht in einem Verfahren noch manipulieren kann.
• Bitte nennen und erläutern Sie zwei Argumente, die dafür angeführt werden können, dass das Fach „Psychologische Diagnostik“ das zentrale Fach in der Psychologie darstellt. Die Psychologische Diagnostik dient der Beantwortung von Fragestellungen, die sich auf die Beschreibung/ Klasssifikation/ Erklärung/ Vorhersage menschlichen Verhaltens und Erlebens beziehen, also im Prinzip auf den Gegenstand des Fachs Psychologie. Die Psychologische Diagnostik stellt die Verbindung der Grundlagen- mit den Anwendungsfächern dar. Außerdem beträgt der durschnittliche Anteil von Diagnostik in psychologischen Arbeitsfeldern 27%. (auch nur ein drittel als negatives Argument) 
• Wie könnte man die Brauchbarkeit der „Mental tests“ (nach McKeen Cattell) für die Intelligenzmessung erhöhen? Sie zuverlässiger machen, von Messfehlern bereinigen Mehrere Messdurchgänge, dann über Aggregationsprinzip arbeiten
• Für welchen diagnostischen Zweck könnte die Messung einfacher sensorischer Funktionen (im Sinne von Galton und McKeen Cattell) nützlich sein? Leistungsfähigkeit im Alter messen, Leistungsfähigkeit nach Krankheit (Bsp. Schlaganfall) messen
• Begründen Sie, warum physiologische Messungen zur Erfassung von Ängstlichkeit in Form von T Daten genutzt werden kann und welches Argument sich als Gegenargument einsetzen lässt? Da eine physiologische Messung ein Ergebnis von objektiven Tests ist. Der Proband kann das Ergebnis nicht beeinflussen. Wenn der Proband durchschaut hat, was gemessen werden soll, kann er Ergebnis der physiologische Messung versuch zu beeinflussen. Durch z.B Atemtechniken, Erwartungshaltung, dass gleich Angst auslösender Stiumulus dargeboten wird.
• In der Goldberg-Studie wurden die Effekte von klinischer und statistischer Datenkombination verglichen. Wie müsste das Design einer Studie aussehen, das die Effekte der beiden Arten der Datenerhebung (nach Meehl) vergleicht? Daten einmal statistisch, einmal klinisch erheben, also psychometrische Daten und nicht-psychometrisch Daten Dann psychometrische Daten formell vs. nicht-psychometrisch Daten informell kombinieren und vergleichen Ansatz von Meehl:  Konfundierung  Um diese Konfundierung aufzugeben, muss man die gleiche Art von Daten erheben und diese dann einmal formell und einmal informell kombineren (Optimum: Vergleich aller 4 verschiedenen Arten von Kombinationen) 
• Wie kann man die Basisrate (Anteil der tatsächlich Geeigneten unter allen Bewerber:Innen) schätzen? Anhand einer kleinen Stichprobe analysieren und dann auf die Gesamtheit übertragen.
• Wo ‚findet‘ man die Selektionsrate in der BCG-Formel Z_xs = durchscnittlich standardisierter Testwert x der Eingestellten
• Bei welchen beiden Kombinationen von Basisrate und Selektionsrate lohnt sich aufwendige Diagnostik (im Sinne des Einsatzes von Verfahren mit hoher Validität) besonders – und warum? Bei einer hohen Basisquote führt ein Auswahlverfahren allgemein nur zu einer eher wenig bedeutsamen Verbesserung der diagnostischen Entscheidung. Also bei Berufen mit geringen Anforderungen (=hohe Basisquote) ist eine ausführliche psychologische Diagnostik eher wenig bedeutsam.Also sollte man ein Verfahren mit hoher Validiät eher bei einer geringen Basisquote, also wenn die Anforderungen an die Stelle hoch sind und diese nicht jeder erfüllen kann, einsetzen.Eine hohe Vailidität ist umso bedeutsamer, desto niedriger die Selektionsquote ist, also wenn man nur wenige Stellen zu vergeben hat. Also will man wenige Stellen vergeben (niedrige Selektionsrate) und hat hohe Anforderungen (geringe Basisrate) ist es sinnvoll ein valides Verfahren zu benutzen, um die Besten herauszufiltern.
• Warum sind adaptive Verfahren günstiger für die Motivation der Getesteten? und für welche Personengruppen gilt dies möglicherweise nicht? Weil die Schwierigkeit der Items an die jeweiligen Fähigkeiten des Probanden angepasst werden und er sich dadurch nicht über- oder unterfordert, sondern gefordert fühlt.(bekommst viel positives Feedback und nicht viel mehr negatives Feedback als positives)  Für Hochbegabte, da diese auch Aufgaben über ihr Leistungsniveau hinaus lösen wollen bzw. können.
• Was wäre nach Ihrer Überlegung eine besonders geeignete Frage für eine Take-Home-Klausur (Lehrmaterialien und Bücher als Hilfsmittel erlaubt) in Psychologischer Diagnostik? a) Bitte nennen Sie ein eigenes Beispiel (keines, das in dieser Klausur verwendet wurde). und begründen sie, warum Ihre Klasurfrage für eine Take-Home Klausur besonders geeignet ist. Erläutern Sie den diagnostischen Prozess anhand des handlungstheroetischen Modells von Kaminski an einem Beispiel. -> Reproduktion der Inhalte + Übertragung/ Anwendung auf ein Beispiel -> Trainee-Programm: welche Arten der Eignungsdiagnostik beinhaltet das Programm? 
• In der Goldberg-Studie und in der Metaanalyse von Kuncel et al. beträgt die Validität der statistischen Datenkombination r = 0.44. Nennen und erläutern Sie kurz zwei mögliche Gründe, warum die Validität nicht höher ausfällt (also z.B. r = 0.70). -> Es können keine Einzelfälle berücksichtigt werden-> Verfügbarkeit zusätzlicher Information, die in die statistische Vorhersage nicht eingehen-> Es wurden nur 5 der 11 Skalen verwendet -> Kriterien nicht gut voneinander abgegrenzt -> Nur psychometrische Daten
• Was ist der wesentliche Unterschied zwischen dem Konfigurationsmodell und dem Regressionmodell? Konfigurationsmodelle dienen dazu Entscheidungen in Form einer Sequenz von Wenn-Dann-Regeln zu rekonstruieren ( Person muss bestimmtes Muster von Werten aufweisen (Konfiguration), damit eine bestimmte Diagnose gestellt werden kann)  Regressionsmodelle?
• Studieneignungstest und Abiturnote sagen inkrementell zum Studienerfolg hervor. Begründen sie inhaltlich und methodisch warum dies so ist. Warum ist das Abitur dennoch der beste Prädiktor für den Studienerfolg? Bei Kombination beider Prädiktoren ist eine hohe inkrementelle Validität zu erwarten.  Abiturnote misst die Schulnoten (viel breiter gefächert und zeigt deswegen Schlüsselkompetenzen besser ab) und die Studieneignungstest messen andere Bereiche als die Faktoren, die zum Enstehen der Abiturnote beteiligt sind. 
• Warum sind Interviews nicht für die Studieneignung geeignet sind und nennen Sie geeignetere Verfahren? -> schlechte Vorhersage  -> unterschiedliche, individuelle Ergebnisse -> nicht ökonomisch  Stattdessen Abiturnote und studienspezifischer Test 
• Was ist das Goldberg Paradoxon? Auf der Basis der Ergebnisse der Kliniker wurde ein mathematisches modell entwickelt, dass das Kriterium besser vorhergsagt (- inkonsistente Entscheidungsregeln) 
• In der Goldberg-Studie und in der Metaanalyse von Kuncel et al. beträgt die Validität der statistischen Datenkombination r = 0.44. Nennen und erläutern Sie kurz zwei mögliche Gründe, warum die Validität nicht höher ausfällt (also z.B. r = 0.70). (2) -> Verfügbarkeit zusätzlicher Information, die in die statistische Vorhersage nicht eingehen (Zusätzliche Verwendung nicht-psychometrischer Daten vermag die Validität des diagnostischen Urteils evtl. zu erhöhen)-> Einzelfälle vs. Gruppen-> Berücksichtigung einzigartiger Muster von Variablenausprägungen
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• Bitte nennen und erläutern Sie zwei Argumente, die dafür angeführt werden können, dass das Fach „Psychologische Diagnostik“ das zentrale Fach in der Psychologie darstellt. (2) 1. Studie von Roth & Herzenberg: der Anteil an der Gesamttätigkeit der psychologischen Diagnostik an unterschiedlichen Arbeitsfeldern liegt bei ca. 1/4-1/3 (24 % in Klinischer Psychologie bios 44% in Forensischer Psychologie) —> durchschnittlich 27% 2. Diagnostische Ergebnisse sind Grundlagen für Handlungsempfehlungen und Interventionen (bspw. Therapiemöglichkeiten nach persönlichkeitspsychologischer Diagnose) Nennen und erläutern Sie ein Argument, das gegen diese Behauptung angeführt werden kann. (1)- dass es nicht mehr als die Hälfte ist und somit noch 2/3 der Gesamttätigkeit aus anderen Bereichen stammt - Psychologische Diagnostik wird nur als Werkzeug angesehen
• Wo ‚findet‘ man die Selektionsrate in der BCG-Formel? (1) - N(s) Anzahl akzeptierter Bewerber ist die Selektionsrate
• Was ist die klinisches und statistische Vorhersage? Klinische Vorhersage:- Orientierung an der Besonderheit des konkreten Falls (Spezialfälle) - erfahrungs- bzw. intuitionsgesteuert (menschliche Beurteilung als Basis: Beurteilung durch Experten: Fallkonferenz)- Regeln nicht explizit- nicht auf klinische Psychologie beschränkt (Personalauslese)- informell - Einzelfälle vs. Gruppen- Berücksichtigung einzigartiger Muster von Variablenausprägungen- Verfügbarkeit zusätzlicher Informationen, die in die statistische Vorhersage nicht eingehen Statistische Vorhersage:- empirisch gesicherte Zusammenhänge zwischen Prädiktor- und Kriteriumsvariablen- menschliche Beurteilung nicht involviert- Regeln explizit- formell- ein interessierendes Kriterium wird durch eine gewichtete Kombination von Prädiktoren vorhergesagt - Auch Einzelfälle sollten nach expliziten und mathematisch optimalen Regeln behandelt werden- Berücksichtigung spezifischer/seltener Ereignisse kein prinzipielles Problem statistischer Vorhersagemodelle, sofern Zusatzinformation wirklich brauchbar ist, sollte sie auch in das statistische Modell eingebaut werden
• Wie waren das Design und die Ergebnisse der Studie von Goldberg? Design & Kriterium: Vergleich der Vorhersagegenauigkeit der klinischen Diagnosen Psychose vs. Neurose als Kriterium. - Datenerhebung: MMPI- Kriterium: klinische Diagnose bei 861 männlichen Patienten - Klinisch: 29 klinische Psychologen- Statistisch: Goldberg-Index (L+Pa+Sc)-(Hy+Pt) Ergebnisse: Durchschnitt der Validität- Klinisch: .28- Statistisch: .44 Fazit:- Sowohl die Validität der Vorhersage als auch die Trefferraten waren höher mit der statistischen Vorhersage- Formelle Datenkombination ist besser als informelle!
• Was ist das Goldberg Paradoxon? - In den Daten der (uns bekannten) Studie von 1965: - regressionsanalytische paramorphe Modelle von Klinikern können das Kriterium (Psychose vs. Neurose) besser vorhersagen als die Kliniker selbst —> auf Basis der Diagnose von den Klinikern wurde ein mathematisches Modell entwickelt, dass das Kriterium besser vorhersagt - Manche Diagnostiker verändern ihre Gewichte von Fall zu Fall (-> inkonsistente Entscheidungsregel)
• Studie Sarbin - Vergleich der Vorhersagegenauigkeit: akademischer Erfolg von 162 Studienanfängern (1) professionelle Studienberater - Daten: diverse Tests, biographische Angaben, Interview (2) Vorhersagegleichung- Eignungstest, Abschlussnote Schule (= 2 Variablen) - Vorhersage: Studienerfolg (8-Punkte-Skala) Kriterium: Noten im ersten Studienabschnitt - klinisch: Männer= .35; Frauen .69- statistisch: Männer= .45; Frauen= -70 Kontroverse und Kritik - Bei Unentschieden (Frauen)- Ökonomie (Durchführung, Erstellung Modell)? - Validität des Kriteriums? (Studienerfolg? Vorhersage von Studienerfolg als Aufgabe von Studienberatern?)- Individuelle Differenzen in der Vorhersagegenauigkeit?
• Kann man die beiden Vorhersagearten miteinander kombinieren und wenn ja, wie? 1. psychometrische und nicht psychometrische Daten liegen vor und und können entweder formell oder informell miteinander kombiniert werden —> häufiger Fall in der diagnostischen Praxis (Aufnahmediagnose eines Patienten bei Aufnahme in eine Klinik wird zum einen per standardisiertem Fragebogen und zum Anderen per unstandardisiertem Aufnahmegespräch gestellt) 2. Modell von Westen und Weinberger: Königsweg der Diagnosefindung- Klinische + statistische Formen der Diagnosefindung integriert, da klinische Daten sehr wertvoll sein können- Kliniker führen Datenerhebung durch + Integration & Inferenz- ABER: Klinker treffen keine Aussagen über Wahrscheinlichkeiten, keine klinische Klassifikation- „klinische Daten/klinischer Eindruck“ müssen für formelle Datenkombination aufbereitet werden z.B. durch Q-Sortierung- Standardisierte Daten werden mittels formeller Prozeduren für Klassifikation und Vorhersage genutzt 3. In der Goldberg-Studie wurden die Effekte von klinischer und statistischer Datenkombination verglichen. Wie müsste das Design einer Studie aussehen, das die Effekte der beiden Arten der Datenerhebung (nach Meehl) vergleicht? (3) —> Statistiker= Befürworter formeller Methoden (statistische Vorgehensweise) bevorzugen häufig psychometrische (und andere “harte”) Verhaltensdaten ggü. nicht-psychometrischen (“weichen”) Daten —> Kliniker= Befürworter informeller Methoden (klinische Vorhersage) nicht-psychometrischen Daten einen vergleichsweise hohen Stellenwert einräumen - Um diese Konfundierung aufzuheben sollte man einzeln klinische und statistische Daten erheben und diese dann nachträglich kombinieren - Unterschiede in der Validität klinischer und statistischer Vorhersagen können auf die Art der verwendeten Daten, die Methode der Datenkombination oder beides zurückgehen —> Optimum: Vergleich aller 4 Varianten - notwendig, diese Konfundierung aufzuheben

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