Methodische Grundlagenzu standardisierten

Erhebungsinstrumenten

Welchen Gewinn bringt der Einsatz von Assessements?

• Wichtige diagnostische Informationen in relativ kurzer Zeit• Hinweise auf Förderansätze• Erleichterung von Zuweisungs- und

Platzierungsentscheidungen• Verlaufskontrolle• Beleg von Therapieeffekten• Beleg des Behandlungsbedarfs

• Hinweis: Erhebungsinstrumente konkurrieren nicht mit anderen diagnostischen Maßnahmen - sie ergänzen sie vielmehr

Testgütekriterien nach Lienert (1969):

• Objektivität• Reliabilität (Zuverlässigkeit)• Validität (Gültigkeit)

• Normierung• Vergleichbarkeit• Ökonomie• Nützlichkeit

Objektivität

• Das Ergebnis der Untersuchung muss unabhängig vom Versuchsleiter sein, d.h. Datenerhebung, -auswertung und -interpretation sind nicht dadurch beeinflusst, wer der Untersuchung durchführt

Reliabilität• = Zuverlässigkeit: gibt an, wie genau ein

Test misst• Arten:

– Retest-R.: gleiches Ergebnis bei wiederholter Anwendung

– Paralleltest-R.: ein vergleichbares Instrument liefert gleiche Ergebnisse

– Innere Konsistenz: Übereinstimmung der einzelnen Items eines Tests untereinander

• quantitativ überprüfbar per Korrelation

Korrelation

• Linearer Zusammenhang zwischen zwei Variablen

• der Korrelationskoeffizient beschreibt Richtung und Ausmaß:– r = -1: negativer Zusammenhang– r = 1: positiver Zusammenhang– r = 0: kein linearer Zusammenhang

Beispiel - Korrelation

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

Reihe1

0

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Beispiel - Korrelation

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Reihe1

Beispiel - Korrelation

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Reihe1

Darstellung einer Korrelation (Viersener Sortierprobe)Zusammenhang zwischen erster und zweiter Messung Gruppe P., N=169,

r.tt=0,90, M=588, s=381; bzw. r.tt=0,83, M=488, s=146 bei reduzierter Stichprobe ohne Extremw. (N=146)

200

500

800

200 500 800

Zeit in Sek. 1. Messung

Zeit

in S

ek. 2

. Mes

sung

Validität

• = Gültigkeit: gibt an, ob ein Test misst, was er messen soll

• Möglichkeiten der Validitätserhebung:

Kriteriumsvalidität: Korrelation mit einem Außenkriterium

prädiktive Validität: Korrelation mit einem späteren Verhalten

Normen / Vergleichswissen

• Die Ausprägung eines Merkmals erschließt sich nur durch den Vergleich der Ausprägungen dieses Merkmals bei einer Vielzahl anderer Personen:

• Beispiel: Nur wenn ich weiß, dass die meisten Menschen zwischen 1,60 und 1,90 m groß sind, kann ich sagen, dass ein 1,95 m großer Mensch größer ist als die Mehrzahl der Menschen

Beispiel:• Es wurde ein arbeitsdiagnostischer Test

/ eine Arbeitsprobe entwickelt, bei dem Patienten / Probanden unter gleichen Bedingungen ein Produkt erstellen bzw. eine Leistung erbringen, der man anschließend nach genau festgelegten Kriterien 0 – 10 Punkte zuordnen kann, also einen numerischen Wert.

1. Schritt: Erfassung des Ergebnisses auf einem Protokollbogen:

2. Schritt: Zusammenfassung der Daten in einer Gesamtdatei:

Erkrankung1 = Patient mit Schizophrenie-Erkrankung

2 = Patient mit Depressions-Erkrankung3 = Patient mit Persönlichkeitsstörung

4 = Patient mit Suchterkrankung5 = Patient mit unbekannter oder anderer

Erkrankung6 = Mitarbeiter der Klinik

Diagnose: ICD-Nr.

Aufnahme-Nr. (nur bei

Patienten ausfüllen)

Höchster Schulabschluß0= Hauptschule ohne Abschluß oder Sonderschulabschluß1= Hauptschulabschluß2= Realschulabschluß3= Fachhochschulreife4= Abitur

Beschäftigungsstatus0= keine Arbeit1= geschützt beschäftigt2 = Hausfrau/mann3 = Schüler(in)4 = Student(in)5 = allgem. Arbeitsmarkt (ungelernte Tätigk.) / vergleichbare selbstständige Tätig.6 = allgem. Arbeitsmarkt (Fach- /Ausbildungsberuf) / vergleichb. selbstst. Tätig.7 = akademische Tätigkeit / leitende(r) Angestellte(r) / vergleichb. selbstst. Tätig.

Nr.Test-

Datum

9 = sonstig. (nicht Patient)

  9 =unbek.

Geschl w/m Alter

9= unbekannt

Zeit in Sek. (1. Durchgang)

Zeit in Sek. (2. Durchgang)

Muster 00.00.2000 6 F20.0   4 m 44 7 420 350

1 27.03. 3 F65.4   1 m 62 0 333 272

2 27.03. 3F70.1 F60.8   0 m 31 0 1465 Abbruch

3 27.03. 2 F32.1   1 w 24 5 687 541

4 28.03. 2 F32.2   2 m 43 0 669 443

5 28.03. 4 F10.2   1 m 39 0 424 389

6 28.03. 1 F20   1 m 63 0 1369 Abbruch

7 5.04. 1 F25.2   4 w 37 0 394 396

8 5.04. 4 F19   1 m 47 0 767 738

9 6.04. 1 F20   1 m 28 0 678 677

0 6.04. 2 F33   2 w 37 5 817 793

11 12.04. 1 F20   1 m 39 0 801 786

12 12.04. 4 F19   1 m 43 6 515 507

13 19.04. 0 F07.8   1 m 36 0 2037 2016

14 19.04. 1 F20   2 m 22 5 587 589

3. Schritt: Darstellung aller Messergebnisse in einer

Häufigkeitstabelle

Wesentliche Kennwerte einer Häufigkeitsverteilung

• Anhand einer Häufigkeitsverteilung können verschiedene Kennwerte berechnet werden:

• Der Mittelwert, das arithmetische Mittel aller Werte (Durchschnittswert: Summe aller Werte geteilt durch die Anzahl der Werte);

• Die Standardabweichung oder Streuung ist ein Wert, der angibt wie weit oder eng die verschiedenen Werte sich um den Mittelwert herum verteilen. Je kleiner die Streuung desto schmaler ist die Verteilung und umgekehrt. Die Standardabweichung wird aus der sog Varianz der Verteilung berechnet (mathematisch berechnet sich die Varianz aus der Summe der quadratischen Abweichungen aller Werte vom Mittelwert, geteilt durch die Anzahl der Werte – die Standardabweichung oder Streuung ist die Wurzel der Varianz).

Die Standard-Normalverteilung und unterschiedliche Normskalen: