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Übung zur Vorlesung Theorien Psychometrischer Tests I Ulf Kröhne Norman Rose Session 11.

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Präsentation zum Thema: "Übung zur Vorlesung Theorien Psychometrischer Tests I Ulf Kröhne Norman Rose Session 11."—  Präsentation transkript:

1 Übung zur Vorlesung Theorien Psychometrischer Tests I Ulf Kröhne Norman Rose Session 11

2 Nulltens Wegen Krankheit des damit betrauten Mitarbeiters sind die Videos nicht im Netz.

3 Agenda Fragen zur Übung vergangener Woche Fragen zur Vorlesung vergangener Woche Methodenfaktor –Übersicht über die Modelle –Anwendung

4 Inhaltliche Fragestellungen (1) Positiv formulierte Items der GS Skala vs. negativ formulierte Items –Gibt es einen Mittelwerts- effekt für die Formulierung, d.h. antworten die VPn auf positiv vs. negativ formulierte Items unterschiedlich? Kenngröße: Erwartungswert des Methodenfaktors

5 Inhaltliche Fragestellungen (2) Positiv formulierte Items der GS Skala vs. negativ formulierte Items –Ist dieser Effekt für alle Versuchspersonen gleich oder gibt es interindividuelle Unterschiede in dem Methodeneffekt? Kenngröße: Varianz des Methodenfaktors -Gibt es Zusammenhänge des Effekts der Itemformulierung mit der zu messenden Eigenschaft? Kenngröße: Kovarianzen des Methodenfaktors mit State- und Traitvariablen -Lässt sich der Effekt der Itemformulierung durch Variablen erklären? Kenngröße: Regression des Methoenfaktors auf Drittvariablen

6 Grundmodell Y 12 Y 21 Y 11   11  21  12 1 Y 22  22   221  Y 14 Y 23 Y 13   13  23  14 1 Y 24  24   241  Y 1i als positiv formulierte Items zu Zeitpunkt i Y 2i als nagativ formulierte Items zu Zeitpunkt i Fragebogen: MDBF Struktur: 3 oder 4 Messzeitpunkte Skala: Gute-Schlechte Stimmung Aufteilung in Testwertvariablen entsprechend der Formulierung mit

7 Gut (positiv) 2 Schlecht (negativ) 1 Gut (positiv) 1 Zeitpkt. 2  11  21  12 1 Schlecht (negativ) 2  22   221 Zeitpkt. 1 Gut (positiv) 4 Schelcht (negativ) 3 Gut (positiv) 3 Zeitpkt. 4  13  23  14 1 Schlecht (negativ) 4  24   241 Zeitpkt. 3 Idee MF

8 CTCM (Historisch) Y 12 Y 21 Y 11  1 Y 22   221  Y 14 Y 23 Y 13  1 Y 24   241  MF2  11  21  12  22  13  23  14  24 1 E(MF2) = MF1 E(MF1) = 0 1 1

9 CTC(M-1) Y 12 Y 21 Y 11  1 Y 22   221  Y 14 Y 23 Y 13  1 Y 24   241  MF  11  21  12  22  13  23  14  24 1 E(MF) =

10 Method Effects Y 12 Y 21 Y 11  1 Y 22   221  Y 14 Y 23 Y 13  1 Y 24   241  MF  11  21  12  22  13  23  14  24 1    E(MF) = 

11 Vergleich der Modelle Eigenschaften des ModellsCTC(M-1)ME Model Theoriegeleitete Definition des Methodenfaktors +++ Erwartungswert des Methodenfaktors definiert -+ Varianz des Methodenfaktors definiert ++ Cov(ME,Trait) -+ Addidivität der Varianzen +- Symmetrisch -+

12 Agenda Fragen zur Vorlesung Methodenfaktor –Übersicht über die Modelle –Anwendung

13 Simple Model Y 12   12 Y 22  22 1 Y 14 Y 23 Y 13   13  23  14 1 Y 24  24 1  Zur Erinnerung: Messmodelle der KTT (je Zeitpunkt) Parallel Essentiell tau-äqui. tau-kongenerisch Zusammenfassung der Zeitpunkte (LST): „Multistate Modell“ Anwendung 1 1 1

14 Praxisteil 1 3t_SimpleModel_kongenerisch  zu Parallel umbauen. Los geht‘s mit: usw.www.metheval.uni-jena.de/ - 3t_SimpleModel_kongenerisch.inp - MDBF_GS_4t.dat;

15 CTC(M-1) Y 12  Y Y 14 Y 23 Y 13  1 Y  MF  12  22  13  23  14  E(MF) = 0 Anwendung Alle Intercepts (  ) fixiert auf 0 Alle Ladungen ( ) fixiert auf 1 Erwartungswerte der Etas frei geschätzt

16 Praxisteil 2 3t_SimpleModel_Parallel aus Schritt 1  zu CTC(M-1) Modell umbauen. Los geht‘s mit dem Modell „von eben“. - 3t_SimpleModel_parallel.inp

17 Method Effects Y 12  Y Y 14 Y 23 Y 13  1 Y  MF  12  22  13  23  14  E(MF) =  Anwendung Alle Intercepts (  ) fixiert auf 0 Alle Ladungen ( ) fixiert auf 1 Erwartungswerte aller latenten Variablen frei geschätzt

18 Praxisteil 3 3t_CTC_M-1_Parallel aus Schritt 2  zu-Method Effects-Modell umbauen. Los geht‘s mit dem Modell „von eben“. - 3t_CTC_M-1_Parallel.inp

19 Freiwillige Hausaufgabe Erweitern Sie die Modelle um den 1. Zeitpunkt. Warum verschlechtert sich der Modellfit (explorativ). Probieren Sie andere Modelle der KTT für das Method-Effects-Modell aus und finden Sie für 3 und 4 Zeitpunkte heraus, welches Meßmodell am besten paßt. Unterscheiden sich beim Method-Effects-Modell die Ergebnisse, in Abhängigkeit davon welche Methode als Referenz gewählt wird?


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