Vl09-Psychologische Diagnostik - Harzer

Front 1

Was spricht für die MTMM nach Campbell & Fiske (1959)?

Back 1

• Die MTMM kann als Verfahren dienen, um einen groben Überblick über die Datenstruktur zu bekommen
  
• Sie führt die diskriminante Validität als Zusatz zur konvergenten Validität ein.

Front 2

Was spricht gegen die MTMM nach Campbell & Fiske (1959)?

Back 2

• Kein zufallskritisches Vorgehen (Einfache Häufigkeitsaufzählungen bzw. Einzelvergleiche von r's). => Statistische Signifikanz der Unterschiede unklar
  
• Auswertung basiert auf der Korrelation manifester Variablen, die Interpretation der Kriterien beinhaltet aber eine Schlussfolgerung auf zugrundeliegende latente Traits und Methoden.
  
• Trait- und Methodeneffekte sind konfundiert
  
• Sehr subjektive Auswertung, da keine Interpretationsregel für konvergente und diskriminante Validität vorliegen.

Front 3

Was beinhaltet die konfirmatorische MTMM?

Back 3

• Sie ermöglicht CFA-Modelle mit Trait- und Methodenfaktoren (min. 3 Traits und 3 Methoden, die mit jeweils 3 Indikatoren gemessen wurden)
  
• Jeder Indikator lädt auf Trait- und Methodenfaktor.
  
• Trait-Faktoren und Methodenfaktoren können jeweils untereinander korrelieren (dabei verschiedene Namen für die Modelle)
  
• Trait- und Methodenvarianz der Indikatoren werden getrennt voneinander geschätzt.

Front 4

Wie sähe ein graphisches Modell zur konfirmatorischen MTMM aus (bei Mindestanzahl an Faktoren und Indikatoren)?

Back 4

die kleinen Pfeile an den Indikatoren stehen für die Fehlerkomponente (?)

Front 5

Wie wird bei der Interpretation der konfirmatorischen MTMM vorgegangen?

Back 5

• Konvergente Validität= Hohe Faktorladung auf den Traitfaktoren
• Diskriminante Validität= Geringe Korrelationen zwischen den Traits
• Einfluss der Methoden= Höhe der Faktorladungen auf den Methodenfaktoren (alternative Darstellung der Methodenfaktoren als korrelierte Messfehler)

Front 6

Wie berechnet man die Varianzaufteilung bei z-standardisierten Variablen?

Back 6

1. Traitvarianz= λit² (also Ladung des Traits t auf dem Indikator i)
2. Methodenvarianz= λim² (also Ladung der Methode m auf dem Indikator i)
3. Fehlervarianz= 1 - λit² - λim²

Front 7

Welche Kritik wurde an der konfirmatorischen MTMM geäußert?

Welche Lösungen werden für die Kritik angeboten?

Back 7

Häufig Anwendungsprobleme:

• Schätzprobleme (neg. Fehlervarianzen standardisierte λ > 1 )
• Identifikationsprobleme (weniger Freiheitsgrade als zu schätzende Parameter)
• v.a. bei CTCM- und CTUM-Modellen sowie bei Modellen mit relativ wenigen Faktoren
  [C= correlated, U= uncorrelated]

Lösung für Schätzprobleme:

• keine Methodenfaktoren modellieren, sondern korrelierte Messfehler
• min. 3 Methoden und 4 Traits
• Stichprobe N > 250

Front 8

Was ist der theoretische Hintergrund der Latent-State-Trait-Theorie (LSTT)?

Back 8

Konsistenzkontroverse:

• Personalismus vs. Situationismus
• Ist das Verhalten einer Person zu einer bestimmten Messgelegenheit durch deren Person determiniert (Personalismus), oder ist das Verhalten durch die Situation determiniert, in der sich die Person zur Messgelegenheit befindet (Situationismus)?
• Die LSTT nimmt an, dass in die Messung konsistente Merkmale der Person UND inkonsistente Merkmale der Situation einfließen.
• Um dies zu realisieren, erweitert sie die KTT um einen Situationsparameter und einen Index für Messgelegenheiten

Front 9

Wie lassen sich z.B. Trait- und State-Angst getrennt voneinander erheben?

Back 9

1. Unterschiedliche Itemformulierungen/Operationalisierungen (seltener)
2. Ähnliche Itemformulierungen aber mit unterschiedlichen Instruktionen (häufiger, z.B. State-Trait-Anxiety-Inventory; dt: Laux et al. 1981)

• State: Bezug auf augenblicklichen Zustand bei der Beurteilung der Aussagen (z.B. "Ich bin besorgt, dass etwas schiefgeht")
• Trait: Bezug auf die allgemeine Tendenz, in verschiedenen Situationen auf die gleiche Weise zu reagieren (z.B. Ich mache mir Sorgen über ein mögliches Missgeschick).

Front 10

Welches Ziel verfolgt die LSTT?

Back 10

Die explizite Untersuchung der Einflüsse von

• Personenmerkmalen (Traits)
• der Situation (States)
• Der Interaktion von Traits und States

Front 11

Wie wird der Grundgedanke der LSTT theoretisch realisiert?

Back 11

Einführung eines latenten Statewert τ (Tau) einschließlich Residuum ζ (Zeta) und eine Dreifachindizierung (z.B. xvit, wobei t der Situationsindex ist)

Front 12

Wie wird der Messwert einer Person nach der LSTT genau zerlegt?

Back 12

τvit= latente State-Variable, wahrer Werte der Messung

ξvit= Disposition der Person (xi)

ζvit= State-Residuum (ζvit= τvit - ξvit)

Front 13

Wie sieht die Varianzzerlegung nach LSTT der Messvariablen i zur Messgelegenheit t aus?

Back 13

Var(Xit)= Var(τit) + Var(εit)

Var(Xit)= Var(ξit) + Var (ζit) + Var(εit)

Front 14

Welche drei Werte lassen sich aus der Varianzzerlegung nach LSTT ableiten?

Wie hängen diese zusammen?

Back 14

1. Reliabilität
2. Konsistenz
3. Spezifität

Es gilt: Rel(Xit)= Con(Xit) + Spe(Xit)
Je nach Messintention ist es gewünscht, dass der Konsistenzanteil (Dispositionsmessung) oder der Spezifitätsanteil (Situationsmessung) höher ausfällt. Eine hohe Reliabilität ist generell wünschenswert.

Front 15

Wie ist die Reliabilität nach der LST definiert?

Back 15

Rel(Xit)=

• Anteil der wahren Varianz an der gesamten Varianz der Variable Xit
  
• Wahre Varianz ist Varianz der latenten State-Variable τit
  
• Reliabilitätskoeffizient beschreibt Messgenauigkeit der Messvariablen i zur Messgelegenheit t
  [es gilt zudem: Rel(Xit)= Con(Xit) + Spe(Xit) ]

Front 16

Wie ist die Konsistenz nach der LST definiert?

Back 16

Con(Xit)=

• Rein auf die Person zurückzuführender Anteil der gemessenen Varianz
  
• Anteil der Varianz der latenten Trait-Variablen ξit an der Gesamtvarianz der Variablen Xit
  [Erwartungswerte für ξit unabhängig von der Situation t ]
  
• Je höher der Konsistenzkoeffizient, desto größer ist der Traitanteil an der Messung zur Messgelegenheit t. Der situative Einfluss ist entsprechend geringer.

Front 17

Wie ist die Spezifität nach der LST definiert?

Back 17

Spe(Xit)=

• Anteil der Varianz der auf die Situation, sowie die Interaktion zwischen Person und Situation zurückzuführen ist.
  
• Anteil der systematischen Varianz der latenten State-Residuum-Variable ζit an der Gesamtvarianz der Variablen Xit
  
• Je höher der Spezifitätskoeffizient, desto höher der situative Einfluss auf die Messung

Front 18

Welche Voraussetzungen müssen für eine Messung nach LSTT gegeben sein?

Back 18

1. Es gibt mehrere Messgelegenheiten/ Messzeitpunkte (=> Trennung von situativen und dispositionellen Anteilen der Messung)
   
2. Innerhalb jeder Messgelegenheit gibt es mehrere parallele Testhälften (=> Trennung der situativen und dispositionellen Anteile der Messung von Messfehlereinflüssen)

Front 19

In welchen praktischen Fällen ließe sich die LSTT anwenden? Nenne Beispiele

Back 19

• Evaluation von Therapieverläufen (situative Messgelegenheitsunterschiede vorhanden?)
  
• Testkonstruktion (Präzisierung der Messgenauigkeit)