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Was sind die Axiome der klassischen Testtheorie (Messfehlertheorie)? · Der Messfehler ist nicht systematisch, sondern neutral, „mittelt“ sich also über viele Personen aus, d.h. sein Erwartungswert ist Null. Erw(E)=0 · Der Messfehler ist nicht mit dem wahren Testwert korreliert. ρ(T,E)=0 · Der Messfehler ist mit keiner anderen Variablen korreliert. ρ(ETest t, TTest u)=0 ρ(ETest t, ETest u)=0 Wie ist Reliabilität in der klassischen Testtheorie definiert? Reliabilität ist definiert über das Verhältnis der wahren Varianz zur Messwertevarianz, als Anteil der wahren an der Messwertvarianz. Wie kann man die Reliabilität bestimmen? · Paralleltest-Reliabilität · Retest-Reliabilität · Split-Half-Reliabilität Was ist die Validität und welche Arten gibt es in der klassischen Testtheorie? Validität: Gültigkeit eines Tests
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• Click on download to get complete and readable text • This is a free of charge document sharing network • First upload your own document, and you get a word document per email • No registration necessary, gratis Swap homeworks and notes at no charge! Gratis scripts for students and pupils! · Konstruktvalidität: Ausmaß mit dem ein Test Eigenschaft misst, die er messen soll à Korrelation eines Test mit latenter, zu erfassender Dimension · Validität einer Testbatterie: Multiple lineare Regression à AV: Kriterium, UVs: Tests, multiple Korrelation R = Maß für die Validität der Testbatterie · Inkrementelle Validität: Ausmaß, in dem sich Validität einer Testbatterie durch Hinzunahme eines weiteren Tests erhöht · Inhaltliche Validität: Test=Kriterium=logisch valide · Augenscheinvalidität: Ausmaß, in dem ein Test auch Laien bzgl. des Kriteriums sinnvoll erscheint Wozu dienen die Taylor-Russel-Tafeln? Sie geben bei gegebener Grundquote, Selektionsquote und Validität des Tests an, wie viele der ausgewählten Personen wirklich geeignet sind. Wie kann man die messfehlerbereinigte Korrelation zwischen Test und Kriterium ermitteln?
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• Click on download to get complete and readable text • This is a free of charge document sharing network • First upload your own document, and you get a word document per email • No registration necessary, gratis Swap homeworks and notes at no charge! Gratis scripts for students and pupils! 2. Verdünnungsformel: Validität wenn Test messfehlerfrei, Kriterium nicht 3. Verdünnungsformel: Validität wenn Kriterium messfehlerfrei, Test nicht Was ist die Itemschwierigkeit und wie hoch sollte sie sein? pi = Prozentzahl der Personen, die das betreffende Item gelöst haben. Je schwieriger ein Item, desto niedriger pi. Sehr schwierige und sehr leichte Items liefern wenig Information und scheiden aus. ~0.25≤ pi≤~0.75 Was ist die Itemtrennschärfe und wie hoch sollte sie sein? Gibt an, wie gut ein Item zwischen erfolgreichen und weniger erfolgreichen Personen unterscheiden kann. Korrelation des jeweiligen Items mit der Gesamtskala Korrigiert: Korrelation des jeweiligen Items mit der Gesamtskala ohne das entsprechende Item Wertebereich zwischen -1 und 1, sollte höher als ~0.25 sein. Wie wirken sich Itemvalidität und Itemtrennschärfe auf die Gesamtvalidität aus?
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• Click on download to get complete and readable text • This is a free of charge document sharing network • First upload your own document, and you get a word document per email • No registration necessary, gratis Swap homeworks and notes at no charge! Gratis scripts for students and pupils! Was sind die Grundüberlegungen der probabilistischen Testtheorie? · Lokale stochastische Unabhängigkeit: Latente Variablen sind die Ursache für manifeste Variablen à Korrelation zwischen Items werden nur durch latente Variablen erklärt à Items sind homogen · Handhabbarkeit: möglichst einfache mathematische Handhabbarkeit · Zusammenhang manifeste und zugehörige latente Variable: manifeste Variable: Im Antwortverhalten direkt beobachtbar latente Variable: dahinterliegende Dispositionen Wie lautet die Grundformel der Probabilistischen Testtheorie? Exponent x = Parameter des AntwortverhaltensErkläre das Mixed Rasch Modells! Das MRM ist eine Verallgemeinerung des 1PL-Rasch-Modells bei Vorliegen einer Mischverteilung bzw. heterogenen Population. Annahme: Daten stellen eine Mischung aus zwei oder mehr Populationen dar. Die Klassen/Teilpopulationen und deren Anzahl sind vorerst unbekannt.
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• Click on download to get complete and readable text • This is a free of charge document sharing network • First upload your own document, and you get a word document per email • No registration necessary, gratis Swap homeworks and notes at no charge! Gratis scripts for students and pupils! Kombination aus 1PL-Rasch-Modell und latenter Klassenanalyse. Vereinfachungen: Personenparameter=keine Variation à latente Klassenanalyse Anzahl der Klassen=1 à 1PL-Rasch-Modell Erkläre das Partial Credit Modell! Verallgemeinerung des 1PL-Rasch-Modell auf mehrere geordnete Antwortkategorien. Grundvoraussetzungen: · Antwortkategorien müssen für alle Items geordnet sein · Antwortkategorien können für jedes Item separat geschätzt werden · Schwellenparameter sind nicht über alle Items hinweg statistisch identisch Erkläre das verallgemeinerte Partial Credit Modell! Verallgemeinerung des Partial Credit Modells durch die Berücksichtigung eines Trennschärfenparameters. Grundvoraussetzungen: · Antwortkategorien müssen für alle Items geordnet sein · Antwortkategorien können für jedes Item separat geschätzt werden
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