Psychologische Diagnostik 1

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Inhaltsverzeichnis

EICHUNG

 

FRAGE 1: Ein Kind löst in einem Test mit 20 Aufgaben 6. Was brauchen Sie, um die Testleistung bewerten/interpretieren zu können?

Lösung: Mindestens den Mittelwert in der Referenzpopulation; besser auch die Standardabweichung, noch besser die Verteilungsfunktion (entspricht den Prozenträngen je Testwert = Anzahl gelöster Aufgaben).

FRAGE 2: Welche Eichstichprobe erfüllt die Repräsentativität besser? A) Zufallsstichprobe mit n = 2000 aus der Population N (Mittelwert = 100, Standardabweichung= 1) mit Stichprobenmittel = 95 und Stichprobenstandardabweichung = 1,5 und eingipfeliger, symmetrischer Verteilung. B) Eine nicht-zufallsgesteuerte Auswahl von n = 2000 Personen aus einem Teil der Population (z.B. aller im Telefonbuch eingetragenen Personen).

Lösung: Die Zufallsstichprobe A) ist offensichtlich zufällig verzerrt; sie ist daher nicht repräsentativ. Man kann nur davon ausgehen, dass Zufallsstichproben grundsätzlich repräsentativ sein – aber eben auch einmal nicht. Die nicht-zufallsgesteuerte Gruppe B) ist aller Voraussicht nach nicht repräsentativ; die Population der Personen, die im Telefonbuch eingetragen sind, unterrepräsentieren z.B. jüngere Personen. Trotzdem könnte sehr ausnahmsweise einmal eine solche Gruppe von Personen repräsentativ sein.

FRAGE 3: Bestimmen Sie anhand der Normtabellen aus dem AID 2 für ein 8-jähriges Kind, das die Aufgabengruppen 4, 5 und 11 bearbeitet und dabei insgesamt 8 Items gelöst hat (PS = 8), den T-Wert. Welchen T-Wert würde bei gleicher Leistung für ein 9-jähriges Kind resultieren? Wie sind die Unterschiede zu erklären? [Geben Sie Ihre Antwort so, dass Kolleg(inn)en, die die Lösung nicht so leicht finden, verstehen, wie Sie auf diese Lösung genau kommen.]

Lösung: Für ein 8-jähriges Kind: T = 58 (interpoliert); für ein 9-jähriges Kind: T = 52. Im Alter von 8 und 9 Jahren ist die Intelligenzverlauf ansteigend, daher sollte ein 9-jähriges Kind im Mittel mehr/ bzw. auch schwierigere Aufgaben lösen als ein 8-jähriges Kind.

FRAGE 4: Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass bei einem Signifikanzniveau von alpha ein statistischer Test den Unterschied zwischen Stichprobenmittel und Populationsmittel, bei gegebenem n (und Varianz oder geschätzter Varianz) nicht entdeckt?

Lösung: Exakt muss es lauten: „Zwischen dem Parameter μ1, der jener Grundgesamtheit entspricht, aus dem das Stichprobenmittel gewonnen wurde“. Die Wahrscheinlichkeit ist ß, das Risiko 2. Art. Dieses hängt von α und n ab, und wesentlich natürlich von μ1 - μ.

FRAGE 5: Welche Skaleneigenschaft haben die Stanine-Werte?

Lösung: Rangskaleneigenschaft; durch das Zusammenfassen der Werte -1, 0 und 1 bzw. 9, 10 und 11 wird man der Äquidistanz der Differenzen zwischen einzelnen (standardisierten) Testwerten verlustig: Das Intervall (der Abstand) z.B. zwischen C = 1 und C = 2 ist nicht zwingend gleich dem Intervall (Abstand) z.B. zwischen C = 2 und C = 3.

Frage 6: Berechnen Sie:

a) wie groß in IQ-Punkten ist der Unterschied zwischen zwei Testergebnissen: A = 130 IQ-Punkte, B = 120 SW?

b) wie groß in IQ-Punkten ist der Unterschied zwischen zwei Testergebnissen: D = 50 T-Werte, E = 7 C-Werte?

c) Welchem Prozentrang (PR) entspricht ein z-Wert von 1 und welchem z-Wert entspricht ein Prozentrang von 50?

Hinweis: für die Umwandlung von z-Werten in PR und umgekehrt verwenden Sie die Statistiksoftware R mit folgender Anleitung oder eine Tabelle der Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung (in gängigen Statistik-Lehrbüchern bzw. unter http://de.wikipedia.org/wiki/Tabelle_Standardnormalverteilung). Es wird empfohlen beide Möglichkeiten auszuprobieren und das eigene Vorgehen somit zu überprüfen (es sollte dasselbe Ergebnis resultieren). Die Statistiksoftware R wird auch noch in weiteren eLecturing Einheiten im Laufe des Semesters günstigerweise verwendet werden können.

Lösungen:
a) 130 IQ-Punkte können wie folgt in z-Werte transformiert werden (in der Statistik: u-Werte): z = (130-100)/15=2; 120 SW können wie folgt in z-Werte transformiert werden: z = (120-100)/10 = 2. Der Unterschied beträgt 0 IQ-Punkte.

b) 50 T-Werte können wie folgt in z-Werte transformiert werden: z = (50-50)/10=0; 7 C-Werte können wie folgt in z-Werte transformiert werden: z = (7-5)/2 = 1. 0 z-Werte können wie folgt in IQ-Punkte transformiert werden: IQ = 0.15+100 = 100; 1 z-Werte können wie folgt in IQ-Punkte transformiert werden: IQ = (1).15+100 = 115. Der Unterschied beträgt 15 IQ-Punkte.

c) Lt. z-Tabelle entspricht dem Wert z = 1 ein PR = 84,134 lt R 84,13447. Einem PR = 50 entspricht z = 0, weil die z-Verteilung Mittelwert 0 hat.

Flächeninhalte unter dem Graphen der Standardnormalverteilung

z \ *

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0,0*

0,50000

0,50399

0,50798

0,51197

0,51595

0,51994

0,52392

0,52790

0,53188

0,53586

0,1*

0,53983

0,54380

0,54776

0,55172

0,55567

0,55962

0,56356

0,56749

0,57142

0,57535

0,2*

0,57926

0,58317

0,58706

0,59095

0,59483

0,59871

0,60257

0,60642

0,61026

0,61409

0,3*

0,61791

0,62172

0,62552

0,62930

0,63307

0,63683

0,64058

0,64431

0,64803

0,65173

0,4*

0,65542

0,65910

0,66276

0,66640

0,67003

0,67364

0,67724

0,68082

0,68439

0,68793

0,5*

0,69146

0,69497

0,69847

0,70194

0,70540

0,70884

0,71226

0,71566

0,71904

0,72240

0,6*

0,72575

0,72907

0,73237

0,73565

0,73891

0,74215

0,74537

0,74857

0,75175

0,75490

0,7*

0,75804

0,76115

0,76424

0,76730

0,77035

0,77337

0,77637

0,77935

0,78230

0,78524

0,8*

0,78814

0,79103

0,79389

0,79673

0,79955

0,80234

0,80511

0,80785

0,81057

0,81327

0,9*

0,81594

0,81859

0,82121

0,82381

0,82639

0,82894

0,83147

0,83398

0,83646

0,83891

1,0*

0,84134

0,84375

0,84614

0,84849

0,85083

0,85314

0,85543

0,85769

0,85993

0,86214

1,1*

0,86433

0,86650

0,86864

0,87076

0,87286

0,87493

0,87698

0,87900

0,88100

0,88298

1,2*

0,88493

0,88686

0,88877

0,89065

0,89251

0,89435

0,89617

0,89796

0,89973

0,90147

1,3*

0,90320

0,90490

0,90658

0,90824

0,90988

0,91149

0,91309

0,91466

0,91621

0,91774

1,4*

0,91924

0,92073

0,92220

0,92364

0,92507

0,92647

0,92785

0,92922

0,93056

0,93189

1,5*

0,93319

0,93448

0,93574

0,93699

0,93822

0,93943

0,94062

0,94179

0,94295

0,94408

1,6*

0,94520

0,94630

0,94738

0,94845

0,94950

0,95053

0,95154

0,95254

0,95352

0,95449

1,7*

0,95543

0,95637

0,95728

0,95818

0,95907

0,95994

0,96080

0,96164

0,96246

0,96327

1,8*

0,96407

0,96485

0,96562

0,96638

0,96712

0,96784

0,96856

0,96926

0,96995

0,97062

1,9*

0,97128

0,97193

0,97257

0,97320

0,97381

0,97441

0,97500

0,97558

0,97615

0,97670

2,0*

0,97725

0,97778

0,97831

0,97882

0,97932

0,97982

0,98030

0,98077

0,98124

0,98169

2,1*

0,98214

0,98257

0,98300

0,98341

0,98382

0,98422

0,98461

0,98500

0,98537

0,98574

2,2*

0,98610

0,98645

0,98679

0,98713

0,98745

0,98778

0,98809

0,98840

0,98870

0,98899

2,3*

0,98928

0,98956

0,98983

0,99010

0,99036

0,99061

0,99086

0,99111

0,99134

0,99158

2,4*

0,99180

0,99202

0,99224

0,99245

0,99266

0,99286

0,99305

0,99324

0,99343

0,99361

2,5*

0,99379

0,99396

0,99413

0,99430

0,99446

0,99461

0,99477

0,99492

0,99506

0,99520

2,6*

0,99534

0,99547

0,99560

0,99573

0,99585

0,99598

0,99609

0,99621

0,99632

0,99643

2,7*

0,99653

0,99664

0,99674

0,99683

0,99693

0,99702

0,99711

0,99720

0,99728

0,99736

2,8*

0,99744

0,99752

0,99760

0,99767

0,99774

0,99781

0,99788

0,99795

0,99801

0,99807

2,9*

0,99813

0,99819

0,99825

0,99831

0,99836

0,99841

0,99846

0,99851

0,99856

0,99861

3,0*

0,99865

0,99869

0,99874

0,99878

0,99882

0,99886

0,99889

0,99893

0,99896

0,99900

3,1*

0,99903

0,99906

0,99910

0,99913

0,99916

0,99918

0,99921

0,99924

0,99926

0,99929

3,2*

0,99931

0,99934

0,99936

0,99938

0,99940

0,99942

0,99944

0,99946

0,99948

0,99950

3,3*

0,99952

0,99953

0,99955

0,99957

0,99958

0,99960

0,99961

0,99962

0,99964

0,99965

3,4*

0,99966

0,99968

0,99969

0,99970

0,99971

0,99972

0,99973

0,99974

0,99975

0,99976

3,5*

0,99977

0,99978

0,99978

0,99979

0,99980

0,99981

0,99981

0,99982

0,99983

0,99983

3,6*

0,99984

0,99985

0,99985

0,99986

0,99986

0,99987

0,99987

0,99988

0,99988

0,99989

3,7*

0,99989

0,99990

0,99990

0,99990

0,99991

0,99991

0,99992

0,99992

0,99992

0,99992

3,8*

0,99993

0,99993

0,99993

0,99994

0,99994

0,99994

0,99994

0,99995

0,99995

0,99995

3,9*

0,99995

0,99995

0,99996

0,99996

0,99996

0,99996

0,99996

0,99996

0,99997

0,99997

4,0*

0,99997

0,99997

0,99997

0,99997

0,99997

0,99997

0,99998

0,99998

0,99998

0,99998

Anmerkung: Negative Werte werden aus Gründen der Symmetrie nicht angegeben, weil Φ( − z) = 1 − Φ(z) ist. Das Sternchen * ist ein Platzhalter für die zweite Nachkommastelle, die in der jeweiligen Spaltenüberschrift angegeben ist.

Arbeiten mit der Tabelle

Aus der Tabelle kann die Wahrscheinlichkeit Φ(z) für die Standardnormalverteilung ermittelt werden. Aufgrund des Zusammenhanges Φ( − z) = 1 − Φ(z) (und damit auch wegen der Symmetrie der gaußschen Glockenkurve) sind hier nur die positiven Werte von z zu finden.

Ist nun die Wahrscheinlichkeit Φ(z) für Werte von z im Intervall von 0 bis 4,09 gesucht, so steht z bis zum Zehntel in der linken Randzeile der Tabelle und das Hunderstel findet sich in der Kopfzeile. Dort wo sich die zugehörige Zeile und Spalte kreuzen steht die Wahrscheinlichkeit Φ(z).

Übersteigt z die Grenze von 4,09, dann gilt

[[File:|\Phi(z) \approx 1]], für z > 4,09.

Vorsicht ist bei der Umkehrung geboten, bei der eine Wahrscheinlichkeit vorgegeben und das dazugehörige z gesucht ist. Hier muss derjenige Wert Φ(z) angesehen werden, der den geringeren Abstand zur vorgegebenen Wahrscheinlichkeit hat. Anschließend setzt man z aus der Zeile und Spalte dieses Wertes zusammen. Ist also z. B. die Wahrscheinlichkeit 0,90670 gegeben, so wird in der Tabelle der Wert 0,90658 (entspricht einem z von 1,32) gewählt, weil dieser viel näher liegt, als der nächste mögliche Wert von 0,90824 (wobei dieser ein z von 1,33 ergäbe).

Anmerkung: Wurde eine beliebige μ-σ-Normalverteilung in die Standardnormalverteilung transformiert, so muss die in der Tabelle abgelesene Wahrscheinlichkeit nicht mehr rücktransformiert werden, da eine flächengleiche Transformation vorliegt! (Wurde hingegen z aus der Tabelle ermittelt, so muss die Grenze x noch durch x = zσ + μ berechnet werden.)


FRAGE 7: Wenn aus der Population aller Schulkinder der 1. bis 4. Klassen (Volk-/Grundschule) in Österreich eine Zufallssstichprobe gezogen wird; ist die Stichprobe dann repräsentativ für alle österreichischen Kinder zwischen 6 und 10 Jahren?

Lösung: Ziemlich sicher nicht, weil etliche 6-Jährige noch nicht schulpflichtig sind, etliche 6- und 7-Jährige in die Vorschule gehen, viele 10-Jährige schon in die Hauptschule bzw. AHS gehen. Zum Beispiel bei Intelligenztestungen kann es deshalb zu systematischen Verzerrungen kommen.

FRAGE 8: Laut Lehrziel sollen Prüfungskandidaten 10 eng umschriebene Inhalte des Vorlesungsstoffs beherrschen; ein Kandidat schafft 6 Lösungen und erwartet eine positive Beurteilung. Wie ist das aus Sicht der kriteriumsorientierten Diagnostik zu werten?

Lösung: Das Lehrziel besteht aus 10 eng umschriebenen Inhalten; dieses Lehrziel ist nur erreicht, wenn eben alle diese Inhalte richtig (re-) produziert wurden. Lediglich 10 Lösungen sprechen für das Erreichen des Lehrziels, also für eine positive Beurteilung.

FRAGE 9: Die Rohwerte eines Tests verteilen sich nicht normalverteilt wie in der Tabelle angegeben.
Welche T-Werte sind dann den Rohwerten zuzuordnen, um normalverteilte geeichte
Testwerte zu erhalten?

Hinweis: Sie können diese Aufgabe sinngemäß wie Aufgabe 6) lösen, müssen am Ende die z-Werte in T-Werte umrechnen.

Lösung:

RW | kum.rel. Häuf| z-Wert | T-Werte

0 | 0,011 | -2,29|27

1 |0,184 |-0,90 |41

2 | 0,5 |0 |50

3 | 0,885 |1,20 |62

4 |0,945 |1,60 | 66

5 | 1,000 |>3,00 | >80

 

FRAGE 10: Der Bewerber K hat einen geeichten Testwert in einem relevanten Test von T = 63 (bei einem Rohwert von 15 gelösten Aufgaben); die Bewerberin H im selben Test den Testwert T = 72 (bei einem Rohwert von 8). Für wen würden Sie sich entscheiden?

Nachtrag: Die Bewerber/in wurde jeweils mit der geschlechtsspezifischen Referenzpopulation verglichen. Dadurch sind die Unterschiede in Rohwerten und geeichten Testwerten begründet.
Lösung: Abgesehen von Gleichbehandlungsauflagen, also (gesellschafts-) politischen Rahmenbedingungen, muss man sich rein fachlich/sachlich für den/diejenige(n) Berwerber(in) entscheiden – bei ansonsten gleicher Qualifikation –, der/die absolut(!) die besseren Fähigkeiten hat. Das ist in diesem Fall eindeutig (ziemlich sicher auch unter Berücksichtigung allfälliger Messfehler) Herr K; dass es sich bei ihm im Vergleich zu anderen Männern um einen nicht weit über dem Durchschnitt liegenden Mann handelt, bei Frau H dafür um eine im Vergleich zu anderen Frauen um eine weit über dem Durchschnitt liegende Frau, ist dabei irrelevant.

 

Formale Gestaltungsmöglichkeiten

 

FRAGE 1: Eine Tp kreuzt in einem Fragebogen hauptsächlich danach an, ob es sich um die kürzeste Antwortmöglichkeit handelt oder nicht. Zählt ein solches Antwortverhalten zu den Response Sets, insbesondere in Bezug auf einen Positionseffekt; oder zählt dieses Antwortverhalten zum Raten oder muss es als zufällige oder als willkürliche Beantwortung bezeichnet werden?

Lösung: es zählt zu den Response Sets und hier zu einer willkürlichen Beantwortung, da die Person nach der willkürlichen Strategie „kürzeste Antwort“ ankreuzt. (Achtung: Die umgangssprachliche Verwendung von „Zufall“ hat zumeist nichts mit dem statistisch festgelegeten Begriff „Zufall“ zu tun, sondern meint meistens „willkürlich“). Übrigens sind manchmal gerade die kurzen Antworten die Lösungen, längere Antworten die Distraktoren.

FRAGE 2: Handelt es sich bei folgendem Item um eines im freiem Antwortformat oder um eines im Multiple-Choice-Format? „xy8 + 5 = xzy; welchen Wert hat y?“

Lösung: Es werden keine Antwortmöglichkeiten vorgegeben, insofern ist es ein freies Antwortformat. Trotzdem kann bei diesem Item ein Rateeffekt auftreten, weil es nur eine sehr begrenzte Anzahl an möglichen Antworten (0 bis 9) gibt.

FRAGE 3: Ein Item im MC-Format „2 aus 5“ lautet: „87 Männer und 53 Krokodile gehen an 7 Tagen über 3 Meere; … Wieviele Goldstücke haben Sie gesammelt? 30 – 25 – 2 Dutzend – 24 – 7.“ Diskutieren Sie dieses Item.

Lösung: Problematisch an dem Item ist, dass die Aufgabe auch ohne Itemstamm gelöst werden kann (also sogar ohne die Angaben zu lesen, allein aus der Analyse der vorgegebenen Anwortmöglichkeiten): Nur 2 Antwortmöglichkeiten sind ident (2 Dutzend und 24), alle anderen Antwortmöglichkeiten unterscheiden sich, so mit müssen diese bei einem „2 aus 5“ Format richtig sein.

FRAGE 4: a) Sie haben sich für eine Prüfung mit einem sehr interessanten Lehrstoff lange und intensiv vorbereitet; präferieren Sie als Prüfungsmodus das freie Antwortformat oder ein Multiple-Choice Format? b) Sie haben sich für die Prüfung zu einem Sie wenig interessierenden Fach nur sehr wenig vorbereitet; präferieren Sie als Prüfungsmodus das freie Antwortformat oder ein Multiple-Choice Format?

Lösung: (s. die Ergebnisse der Diplomarbeit Liedlbauer (2009): Hauptergebnis ist, dass dem freien Aufgabenformat im Vergleich zu allen Multiple-Choice-Formaten höhere Messqualität im Sinne eines höheren Potentials, einen zutreffenden Eindruck von den Fähigkeiten einer Person zu vermitteln, zugesprochen wird. So wurde festgestellt, dass entsprechend Auszubildende bei hohem getätigten Lernaufwand das freie Antwortformat deutlich bevorzugen. Was den allfälligen Ärger darüber betrifft, dass Distraktoren oft (zu) leicht als solche zu erkennen sind bzw. dass die Möglichkeit „glücklichen“ Ratens gegeben ist, fällt dieser deutlich geringer aus als der Ärger über zu wenig eindeutig als falsch zu erkennende Antwortmöglichkeiten.

FRAGE 5: In einen Lückentext mit 2 Lücken stehen jeweils x Antwortmöglichkeiten zur Verfügung; zum Beispiel: „Das Kamel hat a) … b) … – x) … und kann auch x+1) … x+2) … – 2x) …“ Wie groß muss x sein, damit die aprior-Ratewahrscheinlichkeit nicht größer als jene bei einem „1 aus 4“-MC-Format wird?

Lösung: Rechenvorgang: (1/x)^2 <= ¼
              1/x <= ½
              2 <= x

FRAGE 6: In der Psychologischen Diagnostik unterscheidet man zwischen den Erhebungstechniken Prüfen, Fragen und Beobachten. Worum handelt es sich bei der in mündlihen Prüfungen oft gemachten Äußerung des Prüfers: „Können Sie mir sagen, was man unter … versteht?“ Diskutieren Sie die mit dieser Äußerung verbundene Problematik.

Lösung: Wenn man die Frage wortwörtlich interpretiert, wird die Person nicht aufgefordert, den Begriff zu erklären sondern sie soll lediglich informieren, ob sie den angesprochenen Begriff kennt. Dies wäre dem Fragen zuzuordnen – und eine solche Frage kann so gesehen nicht falsch beantwortet werden, sieht man davon ab, dass die gefragte Person lügt oder ihre Fähigkeiten nicht angemessen einschätzen kann. Der Prüfer möchte aber wohl, dass die Person den Begriff erklärt, zielt also auf die Erhebungstechnik Prüfen ab.

FRAGE 7: a) Verfassen Sie für einen Test bestehend aus den Items x1 bis x100 eine SPSS-Syntax, um die Anzahl gelöster Items zu bestimmen. Die Daten sind je Item mit den Zahlen 1 oder 2 … oder 5 eingegeben, entsprechend der angekreuzten Antwortmöglichkeit. Es gibt auch eine Variable e1 bis e100, diese enthält die Nummer jener Antwortmöglichkeit, welche die Lösung darstellt. Sie können das Ganze freilich auch in R versuchen. b) Gehen Sie davon aus, dass manchmal auch nichts angekreuzt wurde; sie wollen das dann nicht automatisch als falsch verrechnen, sondern „überspringen“, und den Testwert am Ende mit 100/b multiplizieren – b, die Anzahl bearbeiteter Items.

Lösung:

  1. Zufallsdaten erzeugen mit nicht-bearbeiten also "übersprungenen" Items
    daten <- matrix(sample(c(NA, 1:5),200*100, replace=T, prob=c(0.01,rep(0.198,5))), ncol=100) #Variablen X1 bis X100 für n=200 simuliert
    paste("x", c(1:100), sep="")
    colnames(daten) <- paste("x", c(1:100), sep="")
    loesung <- sample(c(1:5), 100, replace=T) #Vektor e1 bis e100 mit den Lösungen simuliert

    #Verrechnen als Anzahl gelöster
    daten.rec <- daten
    for (i in 1:length(loesung))

{daten.rec[,i] <- mapply (function(x) ifelse(x==loesung[i], 1,0), daten[,i])}
testscore <- rowSums(daten.rec, na.rm=T)
bearbeitet <- apply(daten.rec,1, function(x) sum(!is.na(x)))
score.final <- testscore/bearbeitet*100

 

FRAGE 8: Verfassen Sie für den ZVT eine sprachfreie Instruktion (also eine Anweisung an den Testleiter, wie genau er das, was die Tp zu tun hat, ohne Sprache vermitteln soll) – dies kann für Sie für die Testung einer Person, die Deutsch nicht beherrscht, hilfreich sein.

Lösung: Der Tl zeigt auf einem eigens herzustellenden Probeblatt mit den willkürlich angeordneten Zahlen 1 bis 10 zunächst mit dem Bleistift auf die Zahl 1, und zieht dann eine Linie zu der Zahl 2, dann zur Zahl 3; dann deutet er noch mit dem Bleistift von der Zahl 3 zur Zahl 4. Anschließend zeigt der Tl der Tp die Stoppuhr. Nun gibt er die erste Übungsaufgabe vor und deutet der Tp mit dem Verbinden zu beginnen.

FRAGE 9: Beschreiben Sie aus Ihrer Erfahrung typische Personen, die beim Umgang mit dem Computer spezielle Probleme haben; beschreiben Sie die Probleme genau mit Ihren detaillierten Beobachtungen und leiten Sie daraus ab, unter welchen Bedingungen diese typischen Personen am Computer getestet werden können (oder eben nicht).

Lösung: Personen ohne Erfahrung mit der Computermaus sind typischerweise langsamer bzw. weniger präzise. Für einen Computertest hat dies dann Auswirkungen, wenn die Bearbeitungszeit ein wesentliches Kriterium ist (z. B. bei Konzentrationstests, aber auch beim WIT-2 und dergleichen) bzw. wenn die Aufgabe einen präzisen Umgang mit der Maus erfordert (z.B. Im Gestaltwahrnehmungstest). Dann sollte der Testung unbedingt ein Lernprogramm vorgeschaltet werden. Personen mit akustischer Wahrnehmungsdominanz sind benachteiligt, wenn die Instruktion im Computertest nur visuell dargeboten wird. Hier sollte zusätzlich eine auditive Instruktion vorgegeben werden.

FRAGE 10: Ein Psychologe hat 2 Schüler mit dem CFT20-R getestet. Hier sehen Sie die Protokollbögen der beiden Personen (s. in der Unit). Beide haben einen Rohwert von 73 und damit einen geeichten Testwert IQ 104 erreicht, was für dieselbe Fähigkeitsausprägung bei beiden Schülern spricht. Können Sie dies tatsächlich so interpretieren? Was sollte aufgrund der Informationen am Protokollbogen beim Interpretieren noch beachtet werden?

Lösung: Beim Protokollbogen von der Testperson Gregor Huber fällt auf, dass zu den letzten Items pro Untertest keine Antwortmöglichkeit angekreuzt wurde. Da der CFT 20-R Zeitgrenzen pro Untertest vorgibt, ist damit zu rechnen, dass die Testperson innerhalb der Bearbeitungszeit nicht zu den letzten Items gekommen ist. Aufgrund dieser speed-Komponente im Test ist es möglich, dass die eigentlich gefragte Fähigkeit der Person unterschätzt wurde, da alle nicht bearbeiteten Items als nicht gelöst verrechnet werden. Bei Tests, die (nur) nach der Klassischen Testtheorie konstruiert wurden, ist jedenfalls nicht gesichert, dass ausschließlich die intendierte Eigenschaft, hier Reasoning, erfasst wird.