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Causal Effects EAM Fachgruppe Methoden und Evaluation (DGPs)

Kurse: Kursinformationen

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de  Methodenlehre II: Einführung in die Testtheorie und Testkonstruktion

Kursleitung: Prof. Dr. Rolf Steyer

Sommersemester 2019, Kurs, Sprache: Deutsch, Thema: Theorien psychometrischer Tests

Grundbegriffe der Klassischen Testtheorie, True-score- und Messfehlervariablen, Reliabilität, Validität, Konfidenzintervalle, Testverlängerung, Modelle essentiell tau-äquivalenter und tau-kongenerischer Variablen, Grundbegriffe und Modelle der Latent-State-Trait-Theorie, Anwendungen dieser Modelle und Datenanalysen mit dem R-Paket lavaan.



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FAQs zu Testtheorien


Datum Thema Video Material
09.04.2019
  1. Überblick
  2. Grundbegriffe der Klassischen Testtheorie (KTT): True-Score-Variable, Messfehlervariable, Reliabilität
  3. Überblick über die verschiedenen Modelle der KTT
 Video (Stream)

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Tafelbild 01
Tafelbild 02
16.04.2019
  1. Modell paralleler Variablen
  2. Identifikation der theoretischen Größen
  3. Implizierte Mittelwerts- und Kovarianzstruktur
  4. Korrelation paralleler Variablen und Reliabilität
  5. Testbarkeit des Modells paralleler Variablen über bedingte und unbedingte Erwartungswerte, Varianzen und Kovarianzen in Gesamt- und Subpopulationen
 Video (Stream)

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Tafelbilder
23.04.2019
  1. Spearman-Brown-Formel zur Testverlängerung bei parallelen Variablen
  2. Das Modell essentiell tau-äquivalenter Variablen
  3. Annahmen, die das Modell definieren
  4. Existenz einer gemeinsamen latenten Variablen
  5. Implizierte Kovarianzstruktur der Observablen
  6. Testbarkeit des Modells
  7. Fixierung der latenten Variable und Identifikation der theoretischen Größen
  8. Eindeutigkeit der latenten Variablen
  9. Bedeutsamkeit von Aussagen über die theoretischen Größen
  10. Spearman-Brown-Formel und Cronbach’s alpha
  11. Das Modell kongenerischer Variablen
  12. Annahmen, die das Modell definieren
  13. Existenz einer gemeinsamen latenten Variablen
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30.04.2019
  1. Das Modell kongenerischer Variablen
  2. Annahmen, die das Modell definieren
  3. Existenz einer gemeinsamen latenten Variablen
  4. Eindeutigkeit der latenten Variablen
  5. Fixierung der Skala der latenten Variablen
  6. Implizierte Kovarianzstruktur
  7. Identifikation der Ladungen und anderer theoretischer Parameter
  8. Testbarkeit des Modells unter Verwendung der implizierten Kovarianzstruktur
  9. Identifikation der Ladungen unter Verwendung der implizierten Erwartungswertstruktur
  10. Bedeutsame Aussagen im Modell tau-kongenerischer Variablen
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Tafelbilder
07.05.2019
  1. Datenbereitstellung in lavaan über Mittelwerte, Standardabweichungen und Korrelationen der manifesten Variablen
  2. Berechnung der empirischen Kovarianzmatrix aus diesen Kennwerten
  3. Spezifikation des Paralleltestmodells für die State-Angst-Variablen des Spielberger State-Trait-Angst-Inventars (STAI) zu zwei Messzeitpunkten
  4. Fixierung der Ladungen und der Achsenabschnitte
  5. Gleichsetzung der Fehlervarianzen
  6. Schätzung der Parameter des Paralleltestmodells
  7. Besprechung der Ergebnisse die in der „summary“-Funktion ausgedruckt werden
  8. Modellfit-Test mit Interpretation der p-Werte
  9. Berechnung der Freiheitsgrade bei diesem Modell
  10. RMSEA als deskriptives Kriterium für die Güte der Modellpassung.
  11. Parameterschätzwerte, zugehörige Standardfehler, z-Werte und p-Werte
  12. Interpretation der geschätzten Parameter bei den beiden standardisierten Lösungen
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Tafelbild 01
Tafelbild 02
14.05.2019
  1. Analyse des Modells essentiell tau-äquivalenter Tests für die State-Angst-Variablen des STAI
  2. Analyse des Modells kongenerischer Tests für die State-Angst-Variablen des STAI
  3. Analyse des Modells paralleler Test für die Trait-Angst-Variablen des STAI
  4. Analyse Essentiell tau-äquivalenter Tests für die Trait-Angst-Variablen des STAI
  5. Analyse des Modells kongenerischer Tests für die Trait-Angst-Variablen des STAI
  6. Erste Ideen zur State-Trait-Theorie (situativ-bedingte Effekte)
  7. Analyse eines Multistate-Modells für die Trait-Angst-Variablen des STAI
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Tafelbilder
21.05.2019
  1. Grundideen der revidierten Latent-State-Trait-Theorie (LST-R)
  2. Welche gedanklichen Objekte messen wir eigentlich?
  3. Was ist eigentlich eine Person?
  4. Auf welches Zufallsexperiment beziehen wir uns, wenn wir wiederholt an der gleichen Person Beobachtungen erheben?
  5. Latent-State-Variable
  6. Latent-Trait-Variable
  7. Latent-State-Residuum
  8. Messfehlervariable
  9. Reliabilität, Konsistenz und Messfehlerspezifität
  10. Einige Eigenschaften von Messfehlervariablen und von Latent-State-Residuen
  11. Annahmen des Multistate-Modells
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Tafelbild
28.05.2019
  1. Annahmen des Multistate-Modells
  2. Was ist eine latente State-Variable?
  3. Einige Folgerungen aus diesen Annahmen
  4. Identifikation der theoretischen Parameter des Multi-State-Modells
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04.06.2019
  1. Zusaetzliche Annahmen des Multistate-Singletrait-Modells
  2. Identifikation der theoretischen Parameter im Multistate-Singletrait-Modell
  3. Analyse der State-Angst-Variablen und der Trait-Angst-Variablen des STAI nach dem Multistate-Modell
  4. Analyse der Trait-Angst-Variablen des STAI nach dem Multistate-Singletrait-Modell
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Tafelbilder
11.06.2019
  1. Methodenfaktor als Differenz zwischen zwei latenten Statevariablen
  2. Implikation für die Bedeutung der latenten Statevariablen
  3. Analyse der Traitangst-Variablen mit dem Multistate-Modell mit Methodenfaktor
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18.06.2019
  1. Methodenfaktor als Differenz zwischen einer latenten Statevariablen und der Summe der mittleren latenten Statevariablen zum betreffenden Zeitpunkt
  2. Definition der gemeinsamen latenten Statevariablen und des zugehörigen Methodenfaktors
  3. Analyse dieses Modells mit lavaan
  4. Allgemeine Prinzipien bei der Einführung latenter Variablen
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25.06.2019
  1. Definition der latenten Variablen als Linearkombination der Latent-State-Variablen in Matrixform
  2. Inversion der Definitionsmatrix mit solve-Befehl in R, um die zugehörige Ladungsmatrix zu berechnen
  3. Anwendung dieser Technik für beide Methodenfaktor-Modelle
  4. Analyse eines Multistate-Singletrait-Modells mit Methodenfaktor
 Video (Stream)

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02.07.2019
  1. Alternative Skalenfixierung im Multistate-Singletrait-Modell
  2. Latente Veränderungsvariable im Multistate-Modell
  3. Analyse eines Multistate-Modells mit latenter Veränderungsvariable in lavaan
 Video (Stream)

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09.07.2019
  1. Grundideen des Multikonstrukt-Modells
  2. Fragen der Studierenden zur Vorlesung.
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Literatur

Überblicks- und Nachschlagewerk
  • Eid, M., Gollwitzer, M. und Schmitt, M. (2010). Statistik und Forschungsmethoden. Weinheim: Beltz
Zum Thema "Klassische Testtheorie"
  • Steyer, R. und Eid, M. (2001). Messen und Testen. Berlin: Springer.
  • Steyer, R., Wolf, A., Funke, F. & Partchev, I. (in press). Strukturgleichungsmodelle. In: H. Holling & R. Schwarzer (Hrsg.), Evaluationsforschung: Band 1: Modelle und Methoden. (Handbuch der Psychologie). Göttingen: Hogrefe.
Zum Thema "Latent-State-Trait-Theorie"
  • Steyer, R., Ferring, D., und Schmitt, M. J. (1992). States and Traits in Psychological Assessment. European Journal of Psychological Assessment, 8, 79-98.
  • Steyer, R., Schmitt, M. & Eid, M. (1999). Latent state-trait theory and research in personality and individual differences. European Journal of Personality, 13, 389-408.
  • Steyer, R., Geiser, C., & Fiege, C. (in press). Latent state-trait models. In H. Cooper (Ed.), Handbook of Research Methods in Psychology. Washington, DC: APA.
Zum Thema "Methodenfaktor"
  • Pohl, S., Steyer, R. & Kraus, K. (2008). Modelling method effects as individual causal effects. Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 171, 41-63.
  • Pohl, S. & Steyer, R. (2010). Modelling common traits and method effects in multitrait-multimethod analysis. Multivariate Behavioral Research, 45, 1-28.