Title: Psychology / Diagnostik I / 03_Skalierung
Tags: Diagnostik1::03_Skalierung

Q: Was ist Objektivität?
A: Ein psychologischer Test ist objektiv, wenn die Durchführung, Auswertung und Interpretation der resultierenden Ergebnisse nicht variieren, auch wenn unterschiedliche Personen den Test durchführen.

Q: Wann ist ein Test skalierbar?
A: Wenn er die Zuordnung der Messwerte zu den Personen auf Basis eines empirisch nachgewiesenen testtheoretischen Modells geschieht.

Q: Was bedeutet es, wenn ein Modell "richtig" für einen konkreten psychologischen Test ist?
A: Für das Modell sind alle Annahmen erfüllt

Q: Welche Gütekriterien prüft man, wenn Skalierung nicht gegeben ist?
A: Keine, Skalierung ist die Voraussetzung für das komplette weitere Vorgehen

Q: Wann kann Skalierung ignoriert werden?
A: Psychologische Tests, die gar keine latenten Variablen messen wollen, sondern nur bestimmte Kriterien vorhersagen.

Q: Wie testen wir Skalierung "indirekt"?
A: Modellannahmen sind nicht direkt prüfbar, da sie Aussagen über nicht beobachtbare Variablen machen.
Wir leiten stattdessen aus diesen Annahmen Folgerungen (statistische Hypothesen) ab, die wir dann mit Hypothesentests überprüfen können.

Q: In welcher Struktur werden Hypothesen zu der Skalierung typischerweise getestet?
A: Omnibustest
H0: Alle Folgerungen sind erfüllt
H1: Mindestens eine Forderung ist nicht erfüllt

Q: Was ist ein alternativer Name für den Omnibustest bei der Skalierung?
A: Modelltest

Q: Welchen Einfluss hat die Stichprobengröße auf den Modelltest?
A: Bei einer großen Stichprobe reagiert der Omnibustest sehr sensitiv auf kleine Abweichungen vom perfekten Modell → Wird eher signifikant → Modell wahrscheinlicher abgelehnt

Q: Welche 2 Möglichkeiten haben wir, wenn mehrere Modelle auf Basis des Modelltests angenommen werden?
A: Das am wenigsten strenge verwenden (höhere Komplexität, aber keine potentiellen Fehlentscheidungen)
Das strengste verwenden (niedrige Komplexität, potentielle Fehlentscheidungen)

Q: Müssen wir bei mehreren Modelltests alpha-Fehlerkorrekturen durchführen?
A: Nein. Da wir auf die H0 hoffen, müssen wir, wenn überhaupt, den Fehler 2. Art kontrollieren.

Q: Was ist Personenhomogenität?
A: Die Annahme, dass das Modell für alle Mitglieder der Population gleichermaßen gilt.

Q: Was sind die 3 möglichen Ursachen, wenn keines der Modelle den Modelltest besteht?
A: 1. Die latente Variable existiert nicht
2. Die latente Variable kann nicht durch den vorliegenden Test erfasst werden
3. Der Zusammenhang zwischen Items und latenter Variable ist nicht wie im Test spezifiziert

Q: Was ist zu tun, wenn der Modelltest fehlschlägt, weil die latente Variable nicht so mit den Items zusammenhängt, wie im Modell spezifiziert?
A: Ein komplexeres Modell wählen

Q: Was ist zu tun, wenn der Modelltest fehlschlägt, weil die latente Variable nicht durch den vorliegenden Test zu erfassen ist?
A: Modelltests verwenden, um Problemitems zu identifizieren

Q: Was tun, wenn gar kein Modell im Modelltest passt?
A: Fit Indizes bestimmen, und das "am besten" passende Modell wählen.