Fichas
Diagnostik - Feeney&Goffin (2015) - OCQ
Fichas del conjunto (12)
- 1Vorteile von OCQ ggü. SSE aus Literatur- SSE überlappen mit Big-5, OCQ nicht
- OCQ misst absichtliches Faking, SSE unabsichtliches/beiläufiges Faking - 2Berechnung von Residual Individual Change Score (RICS). Überlegenheit ggü. non-residualized ICSZwei Bedingungen: Honest Condition vs. Fake-Good-Condition für Extravers.Test
Regression mit HC als Prädiktor und FGC als Kriterium
Residuen = Anteil der Varianz, in der FGC, der nicht durch die HC erklärt werden kann
-> von Pers.-Untersch. bereinigt - 3Was erschwert praktischen Einsatz von ICS und RICS?Es wird Applicant und Honest Bedingung benötigt. Honest Bedingung ist schwer in einem realen Bewerbungskontext zu etablieren (dann brächte man ja keine OC Maße). Interpretation schwierig.
- 4Mit welchem Fragebogen wird OCQ erfasst? Wie werden die Overclaiming Indices gebildet?OCQ-90 -> Selbstberichtetes Wissen zu Targets und Foils aus 6 Kategorien á 15 Items (Total 90), 7-stufige Likert-Skala
OCQ Bias: Mittelung des Scores über alle Foils (ACHTUNG: Abweichung von Paulhus), Accuracy wird nicht berechnet - 5Aufgestellte Hypothesen und Herleitung. Bewertung?H1: r(Bias, RICS)>=0.5
H2: r(Bias, Faking Fragen)->*
H3: r(Bias, FF)>=r(RICS, FF)
Herleitung ist nicht überzeugend weil OC eher Selbsttäuschung als Fremdtäuschung (ext. Krit. invalide) und r=0.5 hoher Standard. - 6Was ist an der Erhebung der fünf selbstberichteten Täuschungsmaße (FF) potenziell problematisch?Nur 1 Item je Maß! Zudem Faking Admission (Ja/Nein) als Schranke - wieso?
- 7Inwiefern ist die Wahl des Bewerbungsszenarios (Textilverkäufer) – gerade in Bezug auf einen Vergleich von über Extraversion bestimmte RICSs und OCQ – kritisch zu betrachten?Maße korrelieren nicht -> andere Konstrukte! OCQ = Allgemeinwissenstest. Motivation für OC im Kontext einer Textilverkäuferstelle fraglich. Extraversion (welche in RICS gemessen wird) viel relevanter!
- 8Wie fällt die Validierung des OCQ aus?Mehrzahl der Hypothesen wird verworfen. Fraglich ob OCQ -> RICS, FF vorhersagen kann. OCQ als Maß für Bewerbungsfaking fraglich, eher valide für Allgemeinwissen.
- 9Welche Einwände gegen die Generalisierbarkeit der Ergebnisse ergeben sich aus dem Umstand, dass die Studie im Labor durchgeführt wurde und nicht in einem realen Bewerbungskontext? Wie versuchen die Autoren, diese Einwände zu entkräften?- Motivation und Hintergrundgedanken unterscheiden sich
- evtl. artifizielles Täuschungsverhalten
- sehr junge Stichprobe
- wenig Bewerbungserfahrung
ABER: Werte konvergieren mit anderen Studien + Labor notw. für RICS - 10Faking Admission und Faking TendenciesFaking Admission - ja/nein - Schleuse
Faking Tendencies - 7-Likert-Skaliert - 4
Faking Frequency
Minimizing Weaknesses
Exaggerating Strengths
Complete Misrepresenting
Vertrauliche Post-Test-Befragung
-> Misst Fremdtäuschung! - 11Relevanz von Faking- Viele Unternehmen verwenden Persönlichkeitstests um ihre Einstellungsentscheidungen zu optimieren
- Literatur: Viele Testteilnehmer faken - 12Kernkritikpunkte an Studie- Außenkriterium invalide, da Fremdtäuschung
- Kontext inhaltlich unpassend zu OCQ
-nicht-begründbare Abweichung von Auswertungsstandards zu OCQ
Información
- Descripción
- (Diagnostik) Psychologie Fichas sobre Diagnostik - Feeney&Goffin (2015) - OCQ, creado por Felix Jan Nitsch el 29/07/2017.
- Creado por
- Felix Jan Nitsch
- Visitas
- 6
- Valoración