Konstruktvalidität bei dichotomen Variablen bestimmen

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Konstruktvalidität bei dichotomen Variablen bestimmen

Beitragvon statistik0 » Mo 30. Nov 2015, 15:31

Hallo! Würd mich über eure Hilfe sehr freuen :)

Ich gebe, um die Konstruktvalidität eines Tests (X) zu bestimmen, 2 Testverfahren (X und Y) vor, die beide das selbe Konstrukt messen (es handelt sich also um die konvergente Validität).
Normalerweise macht man dies ja über eine Korrelation zwischen dem Testwert X (FB der validiert werden soll) und dem Testwert Y (etablierter FB, der das selbe Konstrukt misst).
Beide Testverfahren haben jedoch ein dichotomes Ergebnis (betroffen vs. nicht-betroffen).
Wie berechne ich das dann? Mit dem Phi-Koeffizient (Vierfelderkorrelationskoeffizient)? In meinem Statistikbuch steht da noch, dass man schon Grenzwerte definieren muss, wie stark die beiden Testwerte korrelieren müssen. Da gibt es die Formel
1 * Wurzel aus (Rel (X) * Rel (Y))
1 ist dabei die ideale Korrelation, da beide das selbe Konstrukt messen. Ich weiß aber noch nicht, welche Reliabilität X hat, da ich die Reliabilität erst testen muss. Wie muss ich jetzt vorgehen? :?:

Danke schon mal im voraus! :)
statistik0
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Re: Konstruktvalidität bei dichotomen Variablen bestimmen

Beitragvon strukturmarionette » Mo 30. Nov 2015, 20:52

Hi,

Lienert, G. A. & Raatz, U. (1998).
Testaufbau und Testanalyse. Sechste Auflage, 1998. Weinheim: Psychologie Verlags Union.
- Seite 226 f. (Die Konstruktvalidität)
- Seiet 241 f. (Die Methoden der Validitätstbestimmung)

Gruß
S.
strukturmarionette
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Re: Konstruktvalidität bei dichotomen Variablen bestimmen

Beitragvon statistik0 » Mo 7. Dez 2015, 14:40

Hallo!

Sry, ich bräuchte nochmal eure Hilfe =)
Kann ich hier in meinem Fall also auch die punktbiserale Korrelation verwenden? Ich habe gelesen, dass man diese Methode dann verwendet, wenn die Variable echt alternativ ist (z.B. wie das Geschlecht). Ansonsten sollte man die biserale Korrelation verwenden (da müsste das Kriterium normalverteilt sein, was es nicht ist).
Was mich hier ein bisschen verwirrt ist die Frage, ob meine Variable wirklich "echt alternativ" ist. Das Ergebnis meiner beider Tests ist wie gesagt dichotom. In der Realität kann es aber durchaus verschiedene Ausprägungen dieser Variable geben.
Ein Beispiel soll meinen Gedankengang hier besser veranschaulichen:
Ich habe 2 Test zu Burnout. Beide Tests sagen mir als Ergebnis, ob eine Person Burnout hat oder nicht. Die Variable ist hier dichotom. Bei manchen Personen kann aber Burnout mehr ausgeprägt bzw. schlimmer sein als bei einer anderen. So würde ich zur Entscheidung kommen, dass diese Variable nicht "echt alternativ" ist.
Die biserale Korr. würde hier aber auch keinen Sinn machen, da die Variable sicher nicht normalverteilt ist.

Danke =)
statistik0
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