Urteile Und Entscheidungen

Question 1

Was ist die Zentrale Aufgabe von Zuordnungsstrategien

Answer 1

Fehler zu vermeiden

Question 2

Fehler

Answer 2

Zuordnung aufgrund der Prädiktorvariable stimmt nicht mit tatsächlichen Klassenzugehörigkeit überein

Question 3

Fehler 1 Art

Answer 3

Personen werden als Krank bezeichnet obwohl sie eigentlich nicht krank sind

Question 4

Fehler 2 Art

Answer 4

Personen werden als nicht krank klassifiziert obwohl sie krank sind

Question 5

TP

Answer 5

True Positiv

Stimmt in Realtität und in Diagnose

Question 6

FP

Answer 6

Fehler 2 Art
False Positiv
Diagnose ja
Realität nein

Question 7

FN

Answer 7

Fehler 2 Art
False Negative
Realität ja
Diagnose nein

Question 8

TN

Answer 8

True negativ

Beides nein

Question 9

Sensitivität eines Tests

Answer 9

WSK mit der ein vorliegender positiver Zustand als solcher erkannt wird (krank)

Question 10

Spezifität eines Tests

Answer 10

WSK mit der ein vorliegender negativer Zustand (nicht krank) als solcher erkannt wird

Question 11

Positive Prädiktionswert eines Tests

Answer 11

Anteil der richtig positiv beurteilten (TP) an allen positiv beurteilten
TP+FP

Question 12

Negative Prädiktionswert eines Tests

Answer 12

Anteil der richtig negativ beurteilten (TN) an allen negativ beurteilten
TN+FN

Question 13

Was tun Umgang mit FEHLERN

Answer 13

Validität der Messinstrument erhöhen (mehr richtig / wahre diagnostische Urteile)
Cut Off werte (kritische Werte) verschieben und WSK eines bestimmten Fehlers damit minimieren

Question 14

Strategien im Umgang mit Fehlern

Answer 14

Abwägen wie gravierend jeder der beiden Fehler ist
Hohe Sensitivität oder Spezivitat
Kosten Nutzen für Individuum, Institution, Gesellschaft
Entscheidung entgültig oder revidierest

Question 15

Roc Kurve

Answer 15

Receiver Operating Characteristic Curve

Question 16

Was zeigt die Roc Kurve

Answer 16

Verhältnis zwischen Sensitivität &Spezivität für alle möglichen Schwellenwerte

Question 17

Fläche unter der Roc Kurve gibt Auskunft über?

Answer 17

Gute des Tests

Question 18

Je größer die Fläche unter der Kurve desto

Answer 18

Besser der Test

Question 19

Was wäre bei einem optimalen Test gegeben

Answer 19

Sensitivität und spezifitat nahezu 1

Fläche unter der Kurve maximiert

Question 20

Wie ist der Flächeninhalt bei einem nutzlosen Tets

Answer 20

Nahe 0,5

Vorhersagegüte liegt im Zufallsbereich

Question 21

Selektionsrate

Answer 21

Anteil der ausgewählten (positiv) beurteilten Personen unter allen Bewerbern

Question 22

Trefferquote

Answer 22

Anteil der ausgewählten (als geeeignet beurteilten) Personen unter den tatsächlich geeigneten Bewerbern

Question 23

Wovon hängt die Trefferquote ab

Answer 23

Validität des Auswahlverfahrens (je höher dest bessser)
Selektionsrate (je kleiner dest besser)
Basisdaten (je höher dest besser)

Question 24

Ziel von Verdichtung und Integration von Daten

Answer 24

Zusammenfassung von einzelinformationen/Indikatoren

Question 25

Verknüpfung

Answer 25

Additiv,disjunktiv, Konjunktiv

Question 26

Gewichtung von Daten

Answer 26

Gleich oder unterschiedliche

Question 27

Kompensatorisches Modell (additive Verknüpfung)

Answer 27

Häufigste Entscheidungsstrategie
Linearekombination von Prädiktionsmesswerten (z.b. Regressionsanalyse)
Derselbe Messwert kann durch unterschiedliche mekmalskonfigurationen in Einzelteils erreicht werden
Niedrige Leistungen in einem Test können durch hohe Leistungen in anderen Test wett gemacht werden
Verrechnungsvorschrift müssen emp. begründet sein oder auf Anforderungsanalyse beruhen
Einfach vs. empirische Gewichtung

Question 28

Oder Konzepte (stark disjunktive Verknüpfung)

Answer 28

Keine Summe der Teilkomponenten gebildet werden es genügt entsprechend höher Punktewer in einem der beiden Prädiktioen
Angemessen wenn die im Kriterium geforderte Leistung Entwerfer auf die eine oder auf die andere Weise erbracht werden kann
Mindestanforderungen der Kandidat muss aber nur in einem dieser Prädiktoren diese Anforderungen erfüllen

Question 29

Und Konzept (stark Konjunktive Verknüpfung)

Answer 29

Kompensatorische Entscheidungen sind dort unangemessen winken jedem Teilbereichg bestimmte Mindesanforderungen vorliegen müssen
Leistungen in dem einen und dem anderen Bereich nötig
Explizite Annahme dass ein Merkmal nicht kompensierbar ist

Question 30

Klinische Urteilsbildung

Answer 30

Einzelinformationen werden intuitiv auf Basis subjektiver Erfahrungen kombiniert
Entscheidungsträgern intransparent

Question 31

Statistische Urteilsbildung

Answer 31

Einzelinformationen werden nach einer empirisch abgeleiteten Formel verrechnet
Entscheidungsreifen transparent

Question 32

Test mit hoher Validität

Answer 32

Differenziert

Question 33

Erhöhung der Sensitivität

Answer 33

Cut Off verringern

Question 34

Erhöhung der Spezifität

Answer 34

Cut Off erhöhen

Question 35

Was tun um Selektionsrate zu verkleinern

Answer 35

Cut Off erhöhen

Question 36

Unterlegenheit klinischer Urteilbildung vor allem bei

Answer 36

Medizinisch/psychologisch-forensischen Kriterien
Wenn Urteile auf Interviewdaten beruhen
Gründe: heusristiken, invalides Gewichten der Einzelinfo