Fichas
Diagnostik - Vorlesung 1
Fichas del conjunto (29)
- 1Grundlagen SDTSignal vs. Rauschen
Hit = Signal, Ja
Miss = Signal, Nein
FA = Kein Signal, Ja
CR = Kein Signal, Nein - 2Berechnung der RatenTrefferate = n Hits/n Signal
Missrate = 1 - Trefferrate
FA-Rate = n FA/n Signal
CR-Rate = 1 - FA-Rate - 3Diskriminationsfähigkeit d'Fähigkeit, zwischen Signal und Rauschen zu unterscheiden
d' = z(HR) - z(FAR)
d' < 0 -> schlechter als Zufall
d' = 0 -> Zufallsniveau
d' > 0 besser als Zufall - 4z-TransformationQuantilfunktion der Standardnormalverteilung (anhand Tabelle)
in SPSS:
> IDF-NORMAL(, 0, 1)
in R:
> qnorm() - 5Loglineare RegelLöst Problem, dass z(0) = - unendlich und z(1) = unendlich
Anzahl Hits = Anzahl Hits + 0,5
Anzahl FA = Anzahl FA + 0,5
n(Signal) = n(Signal) + 1
n(Rauschen) = n(Rauschen) + 1 - 6Antworttendenzmaß cAntworttendenz, Liberalität des Kriteriums ja zu antworten
c = -0,5 (z(HR) + z(FAR))
c < 0: liberales Kriterium (weiter links)
c = 0: neutrales Kriterium
c > 0: konservatives Kriterium (weiter rechts) - 7ROC - KurvenReceiver Operating Characteristic
HR und FAR gegeneinander abgetragen
Jedem Diagnostiker kann ein Punkt im Raum zugewiesen werden
(Schnittpunkt der Isosens.- und Isobiaskurve) - 8IsosensitivitätskurvenFür Diagnostiker mit konstanter Diskriminationsfähigkeit d'
Winkelhalbierende = Zufallsniveau
Stärkere Krümmung = höheres d'
Jede Kurve = 1 d' - 9IsobiaskurvenFür Diagnostiker mit konstanten Antwortkriterium c
Je "höher", desto liberaler
Neutral: Orthogonale zu Winkelhalbierenden - 10Antwortverzerrung bei SelbstauskünftenProblem: bewusste oder unbewusste Verzerrung
Schränkt Validität ein - 11Definition Soziale Erwünschtheit- Sozial erwünscht zu reagieren heißt, entsprechend der Erwartung zu reagieren, dass die Art der Reaktion die Zustimmung einer sozialen Gruppe findet
- Fakt.-Analyse stellt eindimensionales Konzept in Frage - 12Zwei Komponenten von sozial-motivierten Antwortverzerrungen1. Fremdtäuschung (impression management, moralistic bias) -> Bewusst-verzerrte Außendarstellung
2. Selbsttäuschung (self deceptive enhancement, egoistic bias) -> Selbstbild- und Selbstwertschutz - 13Beispiele einfaktorieller Sozialer ErwünschtheitsskalenEdwards Social Desirability scale
Marlowe-Crowne scale - 14BIDRBalanced Interview of Desirable Responding
Unterscheidet Selbst- und Fremdtäuschung
(40 Items)
Ins Deutsche übersetzt von Musch et al. (20 Items) - 15Beispiel Items BIDR deutschFremdtäuschung:
- Manchmal lüge ich
- Habe schonmal jmd. ausgenutzt
- habe schonmal geklaut
Selbsttäuschung:
- Erster Eindruck bewahrheitet sich
- Ehrlich ggü. mir selbst
- Weiß immer warum ich etw. mag - 16Logik des BIDRNegativ gepolt: sozial unerwünscht aber weit verbreitet
Positiv gepolt: sozial erwünscht aber sehr unwahrscheinlich - 17Korrelationen des BIDR mit anderen TestsSelbsttäuschung ~ SMSE, (-Neurotizismus), Selbstwertgefühl
Fremdtäuschung ~ Lügenskala
Hohe Big-Five Sättigung!
Keine Korrelation mit Leistungsmaßen - 18Effekt von Fake Good/Fake Bad auf BIDRStärkerer Effekt auf Fremdtäuschung
- 19Kritik an Skalen zu sozialer Erwünschtheit- schwierig zu validieren
- Konfundierung mit echten Persönlichkeitsmerkmalen
-> hohe Big-5 Sättigung - 20Intrapsychische MaßenNutzen Better than Average Effekt
-> Selbsteinschätzung im Vergleich zum Populationsdurchschnitt
Krueger: Korrelation zw. selbsteingeschätzten u. wünschenswerten
Ausprägungen (idiographisch)
ABER: gleiche Kritik wie bei Skalen SE - 21DiskrepanzmaßeVergleich Selbsteinschätzung mit unabhängigem Außenkriterium
Objektiv vs. soz. Konsens
Residuals vs. Differenz?
Eingeschränkte Reliabilität
Hoher Aufwand - 22Definition Overclaiming- Overclaiming [bezeichnet] die Tendenz, Wissen über Items vorzugeben, die in Wirklichkeit nicht existieren
- Subkonstrukt der Selbsttäuschung - 23Messung von OCFrüher nur Foils
Heute: Foils und Goals
-> SDT-Auswertung
OCQ-150 nach Paulhus
-> verschiedene Valdierungsstudien - 24OCQ-150 (Paulhus et al. 2003)10 Wissenkategorien mit jeweils 15 Items
Pro Kategorie 3 Foils (20%)
Angabe subj. Vertrautheit auf 7-stufiger Likert-Skala
Messung von 2 Dimension: Leistung, OC
Bildung getrennter Indizes mittels SDT - 25Dichotomisierung des OCQFür jeden Schwellenwert auf Likert-Skala (6) wird 4-Felder-Tafel erstellt
-> Indizes getrennt
MIttelung der Indizes über alle Schwellenwerte
In deutscher Version einfach von Anfang an Dichotomisierung - 26Indizes des OCQOCQ Accuracy = d' = z(HR) - z(FAR) -> Trefferrate von FAR bereinigt. Höhere Werte = bessere Leistung
OCQ Bias = -c = 0,5 (z(HR) + z(FAR))
Mittlere Treffer- + FA-Rate. Höhere Werte = mehr OC (=liberaler, Achtung: -c !) - 27Paulhus et al (2003) -> wichtige ErgebniseBias ~ Narzissmus, SDE und Diskrepanzmaßen zu SDE -> Selbsttäuschung
Accuracy ~ Leistung (IQ)
Warnung führt zu weniger Bias (-> Vorsicht), keine IA. mit NPI -> valide
Fake-Good -> mehr Bias, aber trotzdem valide für interp. Differenzen - 28Paulhus et al (2004) -> wichtige ErgebnisseAccuracy ~ IQ (v.a. verbal), nicht mit NPI
Für traditional und common sense scoring
Gilt für viele Leistungsmaße
Auch bei Warnung, aber Einfluss von Warnung uneindeutig
Auch wenn OCQ zuhause bearbeitet wird - 29Musch et al (2012)OCT-72 (DE Adapt. des OCQ-150)
6 Domänen mit 12 Items
Jeweils 3 Foils
Dichotomes Antwortformat
Validierung des BIDR
OCQ Bias ~ Selbsttäuschung, nicht Fremdtäuschung
OCQ Accuracy ~ Leistung Wortschatztest
Información
- Descripción
- (Diagnostik) Psychologie Fichas sobre Diagnostik - Vorlesung 1, creado por Felix Jan Nitsch el 02/08/2017.
- Creado por
- Felix Jan Nitsch
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