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Übung zur Vorlesung Theorien Psychometrischer Tests I Ulf Kröhne Norman Rose Session 9.

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Präsentation zum Thema: "Übung zur Vorlesung Theorien Psychometrischer Tests I Ulf Kröhne Norman Rose Session 9."—  Präsentation transkript:

1 Übung zur Vorlesung Theorien Psychometrischer Tests I Ulf Kröhne Norman Rose Session 9

2 Agenda Fragen zur Vorlesung Aufgaben von letzter Woche Latent State-Trait Modelle ohne vs. mit Methodenfaktoren

3 Hausaufgabe 1.Prüfen Sie sich selbst! Können Sie für die drei gerechneten Modelle die vom Modell implizierten Varianz-Kovarianz-Matrizen ausrechnen? 2.Replizieren Sie folgende Tabelle:

4 Hausaufgabe „Occassion Specifity“ „Common“ Consistency „Method Specifity“ Consistency

5 State-Anxiety-MTMM-Model SA 12 SA 21 SA 11   11  21  12 1 SA 22  22   221   11 22 γ2γ2 γ1γ1

6 Trait-Anxiety-MTMM-Model TA 12 TA 21 TA 11   11  21  12 1 TA 22  22   221   11 22 γ1γ1 γ2γ2

7 Beachte: Die Notation der nachfolgenden Ausführungen entspricht denen des Artikels: „States and Traits in psychological Assessment“ (Steyer,1992)  γ 1 = entspricht den latenten Regrssionskoeffizienten der Regression der States auf die traits

8 Berechnung der Reliabilität

9 Dekomposition der Reliabilität MSMT-Modell ohne Methodenfaktor:

10 Trait-Anxiety-MTMM-Model mit Methodenfaktoren SA 12 SA 21 SA 11   11  21  12 1 SA 22  22   221   11 22  

11 Dekomposition der Reliabilität MSMT-Modell mit Methodenfaktor:

12 Dekomposition der Reliabilität MSMT-Modell mit Methodenfaktor:

13 Begriffe

14 Berechnung in Mplus Nachrechnen der Kennwerte mit Mplus „Occassion Specifity“ „Common“ Consistency „Method Specifity“ Consistency

15 Daten Ängstlichkeit gemessen mit dem STAI Fragebogen 2 Zeitpunkte State- und Trait Fragebogen SA11 SA21 SA12 SA22 TA11 TA21 TA12 TA22 (STAI_SA_TA.dat)

16 Daten Syntax zu den Modellen (STAI_SA_TA.dat): 1.STAI_SA_statetrait_nomeans.inp (Vorlesung)... für Berechnung des State-Anxiety-MTMM-Model 2 Zeitpunkte State-Fragebogen SA11 SA21 SA12 SA22

17 Daten 1.modification.inp... für Berechnung des State-Anxiety-MTMM-Model mit Methodenfaktor (entsprechend des Artikels „States and Traits in psychological Assessment“, Steyer,1992 ) 2 Zeitpunkte Trait-Fragebogen TA11 TA21 TA12 TA22 (http://www.metheval.uni- jena.de/lehre/0607- ws/testtheorien_uebung/ind ex.php)

18 Berechnung der Kennwerte aus dem Mplus- Output 1.Reliabilität –Direkt abzulesen unter „ Observed Variable R- Square “ –Zu berechnen unter Verwendung der standardisierten Residualvarianz (Spalte: StdYX ): –Quadrat der standardisierten Faktorladungen (Spalte: StdYX ):

19 Berechnung der Kennwerte aus dem Mplus- Output 2.Situationsspezifität: -Identifizieren der Varianz der Observablen Y ik (Diagonale der empirischen Varianz- Kovarianzmatrix „ SAMPLE STATISTICS “) und von ζ k (unter „ Residual Variances “) und Quotient berechnen: –BEACHTE: ζ k ist mathematisch nichts weiter als das Residuum der latenten Regression:

20 Berechnung der Kennwerte aus dem Mplus- Output 3.Konsistenz -Identifizieren der Varianz der Observablen Y ik (Diagonale der empirischen Varianz- Kovarianzmatrix „ SAMPLE STATISTICS “) und Varianz von ξ k, (unter „ Variances “) -Berechnen des Quotienten:

21 Berechnung der Kennwerte aus dem Mplus- Output Methodenspezifität: -Identifizieren der Varianz der Observablen Y ik (Diagonale der empirischen Varianz-Kovarianzmatrix „ SAMPLE STATISTICS “) und von M i (unter „ Variances “) und Quotient berechnen: -Berechnen des Quotienten:

22 Berechnung der Kennwerte aus dem Mplus- Output 4.Common Consistency: -Berechnung der Konsistenz (siehe oben!) -Berechnung der Methodenspezifität (siehe oben!) -Berechnung der Differenz:

23 Zusätzliches!!

24 Zusatz: Berechnung des State-Anxiety-MTMM- Model mit Methodenfaktor (Vorlesung) Unter Zulassung der Kovarianz zwischen Trait und Methodenfaktor!!!

25 Zusatz: Berechnung des State-Anxiety-MTMM- Model mit Methodenfaktor (Vorlesung) Modelle unter Zulassung der Kovarianz zwischen Trait und Methodenfaktor!!! –Neudefinition des Methodenfaktors als „Differenzvariable“ (siehe nächste Folie!) –Differenzvariablen können kovariieren –Keine additive Zerlegung (ausschließlich) der Varianzen mehr möglich, da Kovarianzen dazukommen

26 Zusatz: Berechnung des State-Anxiety-MTMM- Model mit Methodenfaktor (Vorlesung)

27 Die Kovarianz von Methodenfaktoren und Traits/States ist inhaltlich meist sinnvoll ABER: Kennwerte wie Method-Specifity, Consistency, Common Consistency,... müssen neu definiert werden!... Wird derzeit untersucht und „beforscht“!!!


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