Messen & Beschreiben

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29 Terms

1
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Messung

Zuordnung von Objekten zu Zahlen, sofern diese Zuordnung eine homomorphe (strukturerhaltende) Abb. eines emp. Relativ in ein numerischen Relativ ist

2
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Typologie 1: Skalenniveaus

Welche relationen im numerischen Relativ sinnvoll sind

→ Nominalskala (Gleichheit)

→ Ordinalskala (Gleichheit + Ordnung)

→ Intervallskala (Gleichheit + Ordnung + Abstand)

3
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Typologie 2: Inferenzniveau

Ausmaß der Schlussfolgerung

→ Niedrigerinferentere Variable: direkt beobachtbar

→ Hochinferente Variablen: nicht direkt beobachtbar

4
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Typologie 3: Theo. Kausalzusammenhang

→ unabhängige Variable = beeinflussende Variable

→ mediatorvariable = zugleich AV und UV

→ abhängige Variable = beeinflusste Variable

→ monierende Variable = wenn eine variable eine Wirkung beeinflusst

5
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Objektivität

  • Durchführungsobjektivität

  • Auswertungsobjektivität

  • Interpretationsobjektivität

6
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Reliabilität

Ausmaß an Messfehlerfreiheit

7
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kriteriumsvalidität

Messung setzt etwas außerhalb voraus

8
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Konstruktvalidität

Ausmaß der theoretischen und empirischen Belege fr die Angemessenheit der. Interpretation von testwerten

9
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(Externe) Beobachtungen

geplante, gezielte, nach klaren Regeln hinschauen

Beobachtungsplan:

  1. Was wird beobachtet

  2. Was nicht

  3. Wie viel Interpretationsraum

  4. Wann, wie lange & wo

  5. Wie wird protokolliert

10
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Selbstauskünfte

Interviews, Fragebögen, Tests

11
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Physiologische Messung

unterbewusste Prozesse werden zugänglich z.B. Blickbewegung

12
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Dokumentenanalyse

bereits existierende schriftliche Artefakte werden untersucht

in hoch- und niedrigstrukturierten Prozesse gesammelt, transformiert und analysiert werden

13
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Soziale Bezugsnorm

Maßstab für die Note im Vergleich zu einer Gruppe

14
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Kriteriale Bezugsnorm

Maßstab ist für die Note vorab festgelegt, inhaltliches Ziel

→ Leistungen wird daran gemessen, ob es bestimmte Kriterien erfüllt werden

15
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Individuelle Bezugsnorm

Maßstab für die Bewertung ist der Vergleich mit sich selbst

16
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Konstruktvalidität (bei Noten)

Eigenschaften einer Note, tatsächlich das zu messen, was sie messen soll und nicht durch verzerrende Faktoren verfälscht zu sein

17
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Formative Rückmeldung

lernbegleitendes Feedback

18
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Selektion und Allokation

gesell. Funktion von Schule, Noten dafür zu nutzen, Berechtigungen zu vergeben, Auswahlen zu treffen (selektion) und Personen bestimmte Bildungswege oder Berufen zuzuweisen (Allokation)

19
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Verbesserung Objektivität

  • Bevor man Daten sieht Korrekturschlüssel festlegen

  • Geeignete Aufgabenformate

  • Mehrfachkorrektur

  • Verblindung

  • Automatisierte Auswertung

  • Abgleich mit standardisierter Messung

20
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Verbesserung Reliabilität

  • Hinreichende Länge Aufgabenzahl je Thema

  • Mehrfachkorrektur

  • Abgleich mit standardisierter Messung

21
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Verbesserung Konstruktvalidität

  • Constructive alignment (was im Lehrbuch steht und was geprüft wird)

  • Explizite Kommunikation der Bezugsnorm

  • Abgleich mit standardisierten Messung

22
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intervallskalierten Variable

Durchschnitt (arithmetisches Mittel)

→ alle Datenpunkte aufsummieren und diese Summe durch die Anzahl der Datenpunkte teilen

23
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ordinalen Daten

Median

→ alle Datenpunkte der Größe nach ordnen und dann den Wert in der Mitte nehmen

→ ist die Anzahl der Datenpunkte eine gerade Zahl, entspricht der Median dem arith. Mittel der beiden mittleren Werte

24
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nominale Daten

Modus

→Kategorie mit der häufigsten Ausprägung

25
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Mean Average Deviation

Mittlere Abweichung vom arith. Mittel

→ nur bei intervallskalierten Variable

<p>Mittlere Abweichung vom arith. Mittel </p><p>→ nur bei intervallskalierten Variable </p>
26
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Varianz und Standardabweichung

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27
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Streuung ordinaler Variablen

Klasse A: Homogenste Gruppe → Streuung am geringsten

Klasse B: Heterogenste Gruppe → Streuung an zwei extremen

Klasse C: Gleichmäßig

<p>Klasse A: Homogenste Gruppe → Streuung am geringsten </p><p>Klasse B: Heterogenste Gruppe → Streuung an zwei extremen </p><p>Klasse C: Gleichmäßig</p>
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Modlität

= Vielgipflichkeit einer Verteilung

= Modi entsprechen oftmals in den Daten enthaltenen Subgruppen → bspw. Personen aus Vorlesung A haben einen Gipfel, Personen aus Vorlesung B haben einen anderen Gipfel

<p>= Vielgipflichkeit einer Verteilung </p><p>= Modi entsprechen oftmals in den Daten enthaltenen Subgruppen → bspw. Personen aus Vorlesung A haben einen Gipfel, Personen aus Vorlesung B haben einen anderen Gipfel </p>
29
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Schiefe

= Verteilung einer (unimodalen= 1 Gipfel) intervallskalierten Variable ist schief, wenn die Streuung oberen / unteren Hälfte unterschiedlich sind.

→ Schiefe, weil nicht Spiegelbar

→ rechts schiefe Verteilung auf Abb.

<p>= Verteilung einer (unimodalen= 1 Gipfel) intervallskalierten Variable ist schief, wenn die Streuung oberen / unteren Hälfte unterschiedlich sind. </p><p>→ Schiefe, weil nicht Spiegelbar</p><p>→ rechts schiefe Verteilung auf Abb.</p>