Title: Psychology / Diagnostik I / 06_Validität
Tags: Diagnostik1::06_Validität

Q: Was ist ein nomologisches Netzwerk?
A: Das theoretisch angenommene Beziehungsgeflecht zwischen den latenten Variablen des Tests, anderen Tests und "messfehlerfreien" Variablen

Q: Wann muss ein nomologisches Netzwerk aufgestellt werden?
A: VOR der Datenerhebung einer Validierungsstudie

Q: Wie nennt sich die Validität, die sich die Zusammenhänge zwischen den latenten Variablen eines Tests ansieht?
A: Faktorielle Validität

Q: Wie nennt sich die Validität, die sich die Zusammenhänge zwischen den latenten Variablen mehrerer Tests ansieht?
A: Konstruktvalidität

Q: Wie nennt sich die Validität, die sich die Zusammenhänge zwischen den latenten Variablen eines Tests und "messfehlerfreien" Variablen ansieht?
A: Kriteriumsvalidität

Q: Was muss geklärt werden, um zu überprüfen, ob mehrere Tests die gleiche latente Variable messen oder ob mehrere latente Variablen eines Tests identisch sind?
A: Die "Struktur" der Items muss geklärt werden → Parallelanalyse oder Modelltests auf Strukturgleichungsmodelle

Q: Welche Möglichkeit gibt es neben Strukturgleichungsmodellen noch, die Validität eines Tests zu überprüfen?
A: Konfirmatorische Faktorenanalyse → Wir nehmen ein bestimmtes Korrelationsmuster an und überprüfen deskriptiv, ob dieses Muster eingetreten ist

Q: Welche Modellannahmen gelten im Rahmen der Validitätsprüfung generell?
A: Die des mehrdimensionalen tau-kongenerischen Modells

Q: Welche zusätzliche Annahme müssen wir bei der Validitätsprüfung zwischen latenten Variablen mehrerer Tests treffen?
A: Die Fehler sind nicht nur innerhalb, sondern auch über beide Tests hinweg unkorreliert

Q: Wie unterscheidet sich die Inhaltsvalidität von den übrigen Formen der Validität?
A: Sie ist nicht mit statistischen Hypothesen nachzuweisen

Q: Was ist die Problematik von Validitätslabels (konvergent, divergent)?
A: Sie werden nicht immer gleich verwendet

Q: Wofür sind die Validitätslabels trotz der uneinheitlichen Verwendung dennoch gut?
A: Strukturierung der vielfältigen Hypothesen innerhalb eines nomologischen Netzwerks

Q: Warum sind die geschätzten Korrelationen aus konfirmatorischen Faktoranalysen höher als die Pearson-Korrelation?
A: CFA: Korrelation zwischen geschätzten wahren Werten
Pearson: Korrelation zwischen messfehlerbehafteten Summen- oder Mittelwerten

Q: Warum verwendet man Minderungskorrekturen?
A: In der Praxis werden bei der Validitätsprüfung (Konstrukt, Kriterium) häufig nur Summenwerte korreliert (nicht die latenten Variablen) → Durch die Messfehler werden die Korrelationen zwischen den latenten Variablen unterschätzt

Q: Warum spricht man bei der Minderungskorrektur bei der Konstruktvalidität von einer "doppelten" Minderungskorrektur?
A: Die Korrelation der Summenwerte wird um die Messungenauigkeit beider Summenwerte korrigiert

Q: Welche zusätzliche Annahme trifft die Minderungskorrektur?
A: Die Fehlervariablen sind nicht nur innerhalb der Tests, sondern auch über beide Tests hinweg unkorreliert
(Das wird mit CFA geprüft, die aber wiederum direkt einen Schätzwert für COR ausgibt, also ist die Korrekturformel hier unnötig)