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Wiederholung/Zusammenfassung  Bedeutung von psychometrischen Modellen in der modernen Testthorie:  Modellierung der Testsituation.  Annahmen, die nur.

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1 Wiederholung/Zusammenfassung  Bedeutung von psychometrischen Modellen in der modernen Testthorie:  Modellierung der Testsituation.  Annahmen, die nur approximativ korrekt.  Schlussfolgerung auf Modellbasis.  Elementare statistische Konzepte:  Parameter, Stichprobenkennwert, Schätzer.

2 Kapitel 1: Einführung  Prinzip der Statistischen Modellier- ung:  Gegeben: Populationsverteilung mit freien Parametern:  1,  2,…,  n.  Die Verteilung beschreibt enthält die gesamte statistische Information über die Population.  Das Modell dient zur Erklärung / Modellierung der Parameter der Verteilung.  Was ist theta, was sind die xsi?  Prinzip der statistischen Modellierung.

3 Kapitel 1: Einführung  Prinzip der Statistischen Modellier- ung:  theta sind Parameter der Verteilung  xsi Modellparameter: m  n

4 Kapitel 1: Einführung  Modell enthält Annahmen über Me- chanismen und liefert daher eine bessere (kompaktere) Repräsentation  Bsp.: Modell zur Rate-Korrektur:

5 Kapitel 1: Einführung  Semantischer Aspekt:  Inhaltliche Interpretation des Modells.  Bedeutung der Komponenten.  Bedeutung der Parameter.  Modell soll verstehbar sein.  Schätzung der Parameter anhand der Daten:  Erfolgt durch ein Programm.

6 Kapitel 1: Einführung  Prüfung von Messmodellen:  Modell ist nur hilfreich, wenn es die Realität einigermassen korrekt beschreibt.  Korrektes Modell repräsentiert die Verhältnisse in der Population.  Nur in diesem Fall kann das Modell für Schlussfolgerungen verwendet werden und sind die Parameter interpretierbar.

7 Kapitel 1: Einführung  Prüfung von Messmodellen:  Bsp.1.5 (Seite 17).  Zwei Kriterien zur Prüfung:  Inhaltliche Kriterien: Plausibilitäts- überlegungen  Statistisch-empirische Testung

8 Kapitel 1: Einführung  Inhaltliche Prüfung:  Plausibilität des Modells.  Kompatibilität mit Erkenntnissen (Bsp. Multiple Intelligenzen).  Plausibilität der Werte der Parameter (Bsp.1.7).

9 Kapitel 1: Einführung  Empirischer Test:  Prinzip: Anzahl der zu erklärenden Datenpunkte (Parameter der Verteilung) kleiner als Anzahl der Modell-Parameter.  Konzepte:  Freie Datenpunkte  Freie Parameter  Freiheitsgrade  Saturierte Modelle (nicht testbar)

10 Kapitel 1: Einführung  Empirischer Test:  Prinzip: Freiheitsgrade  Bsp. 1.2: Demo von freien Datenpunkten und freien Paramatern und Freiheits- graden.

11 Kapitel 1: Einführung  Komplexität und Fehlerhaftigkeit von Modellen:  Prinzip: » Alle Modelle sind falsch aber einige sind nützlich«.  Bsp.1-9 (Seite 22) Lineares Regressionsmodell:  Immer falsch (ausgenommen im ANOVA Fall)!

12 Kapitel 1: Einführung  Fehlerhaftigkeit des Regressions- modells:  Keine fehlerfreie Messung der UVn.  Residuum unabhängig von UVn.  Nützlichkeit des Regressionsmodells:  Messfehler der UVn gering.  Die wichtigsten relevante UVn wurden einbezogen.

13 Kapitel 1: Einführung  Unnötig komplexe Modelle:  Anfängerfehler: Zu komplexe Modelle.  Komplexe Modelle generalisieren schlecht.  Modellierung des Zufalls und » Schummeleien« in der Psychologie  Occams Rasiermesser

14 Kapitel 2: Klassische Testtheorie  Erwartungswerte:  Leistungsaspekt (höher geringer).  Kovarianzstrukturen:  Struktur bzw. Relationen von Tests und Konstrukten.  Kovarianzrechnung.  Trivialmethoden der alten Testtheorie  Attenuitätskorrektur.

15 Kapitel 2: Klassische Testtheorie  Messmodelle als Kausalmodelle:  Modellierung der kausalen Einflussgrös- sen:

16 Kapitel 2: Klassische Testtheorie  Messmodelle als Kausalmodelle: Kritik  Kritik der Kritik: »I am not found of the exclusive reliance on “causal” model of explanation of the sort that Borsboom and his colleagues suggest. Their causal notions give us a restricted view of measurement because of the well-known objections to the causal model of explanation – briefly, that we do not have a fully adequate analysis of causation, there are non-causal explanations, and that it is too weak of permissive, that it undermines our explanatory practices.« (Zumbo, 2007; S. 53).


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