Diagnostik 1 (Fach) / Normalität (Lektion)

inklusive statistische Formeln

Diese Lektion wurde von Friedi erstellt.

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• Warum sollten Normen nicht älter sein als 10 (bzw. 8) Jahre? Ist die Normstichprobe nicht aktuell, kann der relative Grad der Merkmalsausprägung der ProbandInnen nicht adäquat beurteilt werden.
• Welche Eigenschaften sollten Normen aufweisen? Aktualität, Repräsentativität
• Wozu sollte man große Eichstichproben haben? Bei großen Stichprobengrößen kann man ggf. spezifische Stichproben unterteilen (Alter, Geschlecht, Beruf/Ausbildung)
• Was versteht man unter Vergleichbarkeit? 1. Parallelformen (selten, weil schwer zu konstruieren). Beim d2 ist Parallelform nicht nötig, weil kein Lerneffekt auftreten kann2. validitätsähnliche Tests (konvergente Validität)
• Sagen sie mir einen sehr ökonomischen Test? Der Zahlenverbindungstest, weil er schnell durchzuführen und auszuwerten ist und eine grobe Aussage über fluide Intelligenz liefert.
• Nennen Sie einen nicht ökonomischen Test! HAWIE, MMPI
• Von was ist Normalität abhängig? ✿ Statistischer Norm✿ Verhalten & Erleben eines Individuums✿ Lebensalter (für verschiedene Lebensstufen gelten verschiedene Normsysteme)✿ Geschlecht✿ Beruf, Status, soziale Rolle✿ Selbstbewertung (ob jemand Patient wird und als abnorm gilt, hängt davon ab, ob erzum Arzt geht!)✿ Situative Aspekte✿ Auftretungszeitpunkt✿ Schichtzugehörigkeit✿ Die letzte Entscheidung über Normalität fällt der Fachmann; Schlussfolgerungenkönnen stark variieren (Ausbildung, persönliche Wertesysteme, etc)Abweichendes Verhalten wird aufgrund unterschiedlicher „Systeme“ mitunterschiedlichen Normen diagnostiziert
• Was ist Normierung eines Testverfahrens? ist die Erstellung eines zahlenmäßigen Bezugssystems; mit Hilfe dieses Bezugssystems können Testwerte mit denen derNormpopulation (= Normwerte) verglichen werden
• Wo gilt die Interpretation von Testrohwerten? immer nur in Bezug auf die jeweilige Normpopulation → Im Vergleich zu einer anderen Normpopulation kann ein ganz anderes Ergebnis raus kommen
• Qualitätsanforderungen an statistische Normen: - Alters- & Schulnormen bei Leistungstests- Geschlechtsspezifische Normen bei Persönlichkeitstests- Je nach Test kann der Verwendungszweck bestimmte Normen verlangen(Berufsgruppen, etc)
• Lineare Transformation von Testwerte in Normwerte 1. Abweichungswertetransformation = Äquivalenznormen 2. Standardwertetransformation = Variabilitätsnormen
• 2. Standardwertetransformation = Variabilitätsnormen ✿ Voraussetzung: Normalverteilung & Intervallskalierung✿ Die Normen werden über die Standardnormalverteilung ermittelt ✿ Die Position des Testwertes errechnet man über den z-Wert:         X - Mz = ------------           s
• 1. Abweichungswertetransformation = Äquivalenznormen ✿ Äquivalenznormen zeigen, ob ein Ergebnis unter- oder überdurchschnittlich ist✿ Wie weit es darüber/darunter liegt wird nicht angezeigt
• Wie werden Äquivalentnormen gebildet? 1. Bei den Äquivalentnormen wird einem Rohwert ein Zeitäquivalent zugeordnet. 2.Hiermit soll angegeben werden, welcher Altersstufe eine Testleistung angemessen ist. Bei Intelligenztests wird z.B. das Lebensalter (LA) mit dem Intelligenzalter (IA) verglichen:   Man würde also z.B. einen IQ-Test so konstruieren, daß für jedes Jahr eine Untertest, und für jeden Monat eine Aufgabe vorgesehen ist. Löst ein Pbn genau die Aufgaben, die dem Lebensalter entsprechen, ergibt der obige Quotient den Wert 1, bzw. den IQ von 100.  
• Kritik an Äquivalentnormen Problematisch an diesen Normen ist: · sie lassen sich nur bis zu einem Lebensalter von ca. 13-15 Jahren formulieren, danach finden sich keine eindeutig altersspezifischen Leistungen mehr · wird ein 9-jähriger Pbn nach dieser Berechnung so eingestuft, daß er auf einer Intelligenzstufe eines 6-jährigen steht, ist dennoch ein qualitativer Unterschied zur Begabung eines 6-jährigen anzunehmen.
• Was bedeuten Variabilitätsnormen/Standartwertetransformation? Hier wird ein Rohwert mit einem Standardwert der Referenzpopulation (aus der Eichstichprobe) verglichen. Der Wert gibt dann an, wie weit der Rohwert vom Standardwert abweicht. Die einfachste Form dieses Vergleichs wurde oben bereits geschildert, und verwendet nur die Kennwerte der Stichprobe. In der Regel werden die Rohwerte aber in übergreifende Skalen umgerechnet, um eine Vergleichbarkeit der Werte zu sichern. Zu dieser Berechnung wird die allgemeine Formel herangezogen:  
• Was bedeuten die einzelnen Variablen in: X - M z = ------------ s z entspricht der Postition des Testwertes X ist der Testwert M = Mittelwert des Tests s = Standartabweichung von dem Test
• verschiedene Normskalen z-Werte IQ-Werte Z-Werte T-Werte Centile Stanine (Standard-Nine)
• z-Werte Mittelwert= 0 Standartabweichung = 1 Bereich= -3 bis +3
• IQ-Werte Mittelwert = 100 Standartabweichung =15    Bereich = 55 bis 145
• Z-Werte   Mittelwert = 100 Standartabweichung =10 Bereiche = 70 bis 130
• T-Werte Mittelwert = 50   Standartabweichung =10    Bereiche= 20 bis 80
• Centile Mittelwert = 5    Standartabweichung = 2    Bereiche= -1 bis 11   Grobgliedrig!
• Stanine (Standard-Nine) Mittelwert = 5    Standartabweichung = 2    Bereiche = 1 bis 9
• Wann wird von "abnorm" gesprochen? Bei einer Abweichung von 2 Standartabweichungen
• Wann spricht man von auffällig, signifikant, über-/unterdurchschnittlich? Bei einer Abweichung von 1 Standartabweichung
• 3 standardisierte Normbereiche in der Psychologie: 1. Klinischer Bereich: 95% Normbereich2. Persönlichkeitsmerkmale & Kognitive Konstrukte (Bsp. Intelligenz): 68% Normbereich3. Leistungsmerkmale: 50% Normbereich
• Nonlineare Transformationen von Testwerten in Normwerte: Prozentränge = Prozentrangtransformation
• 1. Prozentrangtransformation = Prozentränge ✿ Keine Voraussetzungen✿ Pro: Bedeutung des Prozentranges ist eindeutig & sehr leicht zu verstehen✿ Contra: Die Abstände zu den benachbarten Prozenträngen sind nicht gleichwertig, daes keine lineare Transformation ist, sondern eine Flächentransformation; tatsächlicheTestwertunterschiede werden da vergrößert, wo die Verteilung ihre größte Dichte hatund in Bereichen geringerer Dichte verkleinert
• Grob- und Feinnormen die Erstellung einer feinen Normierung: Nur wenn ein Test hochreliabel ist, und eine ausreichend große und repräsentative Eichstichprobe erhoben wurde Die Erstellung grober Normen: Median- und Quartilnormen. Allerdings besteht selbst unter diesen Voraussetzungen die Gefahr, daß eine große Meßgenauigkeit ,,vorgetäuscht" wird, die nach Berücksichtigung des Meßfehlers gar nicht gegeben sein kann (z.B. IQ-Unterschiede von einem Punkt). Lienert & Raatz schlagen deshalb vor, auch im Bereich von Feinnormen bestenfalls mit 5er-Schritten zu arbeiten (also IQ-Werte von 100, 105 usw.).

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