Der Nutzen von Reaktionszeiten bei psychologischen Tests im Rahmen von Item Response Modellen

Thumbnail Image

Files

RangerJochen_2009_07_09.pdf (1.73 MB)

Date

2009

Authors

Advisors/Reviewers

Further Contributors

Contributing Institutions

Publisher

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

License

In Copyright
In Copyright

Quotable link

DOI:
http://dx.doi.org/10.22029/jlupub-15462

Abstract

Psychologische Diagnostik basiert oft auf den Antwortmustern von Personen bei standardisierten Testaufgaben. Ignoriert werden die Reaktionszeiten, die eine Person für die Abgabe der Antworten benötigt. Es finden sich jedoch Hinweise, dass auch die Reaktionszeiten in Beziehung zur Eigenschaftsausprägung einer Person stehen. In dieser Arbeit wird untersucht, wie die Reaktionszeiten neben den Antworten einer Person zur Messung der Eigenschaftsausprägung genutzt werden können und welche Vorteile sich daraus ergeben.Im ersten Teil der Arbeit werden verschiedene Messmodelle aufgestellt, welche die gemeinsame Verteilung der Antworten und Reaktionszeiten einer Person bei Aufgaben eines Tests auf zwei Persönlichkeitseigenschaften, Fähigkeit und Reaktionszeitdeterminante, zurückführen. Während die Fähigkeit dabei allgemein als Vermögen aufgefasst wird, auf ein Item mit einer positiven Antwort zu reagieren, besitzt die Reaktionszeitdeterminante den Status eines Residualfaktors, der nicht im Interesse der Betrachtungen steht. Die vorgeschlagenen Messmodelle basieren auf zwei Annahmen: (1) Bei Bedingung auf die Persönlichkeitseigenschaften sind Reaktionszeiten und Antworten einer Person voneinander unabhängig. (2) Die Antworten hängen nur von der Fähigkeit ab. Aufgrund der bedingten Unabhängigkeit lässt sich die gemeinsame Verteilung von Reaktionszeiten und Antworten in zwei Komponenten faktorisieren, in ein Modell für Antworten und ein Modell für Reaktionszeiten. Als Modell für die Antworten findet das bewährte zweiparametrische Logit-Modell Verwendung. Da ein vergleichbares Standardmodell für Reaktionszeiten bei Tests nicht existiert, werden mehrere Alternativen vorgeschlagen. Dabei werden drei Ziele verfolgt: (1) In der Arbeit sollen die beiden konkurrierenden Modellierungansätze aus der Survival Analyse, nämlich Accelerated Failure Time Modelle und Proportional Hazard Modelle, abgedeckt werden. (2) Neben Modellen mit Verteilungsannahmen werden auch Modelle ohne detaillierte Annahme über die Reaktionszeitverteilung aufgestellt. (3) Da bei Persönlichkeitstests und Leistungstests unterschiedliche Abhängigkeitsformen zwischen Reaktionszeit und Fähigkeit anzunehmen sind, erfordern beide Anwendungsbereiche verschiedene Modelle.Vier verschiedene Reaktionszeitmodelle werden in zwei Varianten vorgeschlagen, von denen eine für Leistungstests und die andere für Persönlichkeitstests gedacht ist: Zwei Proportional Hazard Modelle für exponentialverteilte Reaktionszeiten, zwei Proportional Hazard Modelle für diskrete Reaktionszeiten, zwei Accelerated Failure Time Modelle für log-normalverteilte Reaktionszeiten und zwei Accelerated Failure Time Modelle ohne Verteilungsannahmen.Durch die Kombination von zweiparametrischem Logit-Modell und Reaktionszeitmodell kann die gemeinsame Verteilung von Reaktionszeiten und Antworten als Funktion der Persönlichkeitseigenschaften beschrieben werden. Allerdings hängt diese Verteilung zusätzlich von Itemparametern ab, die vor Verwendung des Messmodells geschätzt werden müssen. Für vier der vorgeschlagenen Modellierungsansätze, für die beiden Proportional Hazard Modelle für diskrete Reaktionszeiten und für die beiden Accelerated Failure Time Modelle für log-normalverteilte Reaktionszeiten, werden Schätzverfahren entwickelt, mit denen simultan alle Itemparameter des Messmodells bestimmt werden können. Die vorgeschlagenen Schätzverfahren basieren auf dem Marginal-Maximum-Likelihood-Ansatz. In Simulationen wird die Eignung der Schätzansätze bei Stichproben unterschiedlichen Umfangs untersucht. Die Schätzung der restlichen Modelle wird nicht separat behandelt, da sich diese gleichfalls über die bereits beschriebenen Verfahren an Daten anpassen lassen.Im zweiten Teil der Arbeit wird gezeigt, wie mit Hilfe des Messmodells die Eigenschaftsausprägung einer Person anhand ihren Antworten und Reaktionszeiten bestimmt werden kann. Ein Verfahren hierfür ist die Maximum Likelihood Schätzung. Da diagnostische Entscheidungen oft auf der Fähigkeit einer Person basieren, wird der Frage nachgegangen, welchen Nutzen die Reaktionszeiten für die Schätzung der Fähigkeit besitzen. Der Schwerpunkt der Betrachtung liegt dabei auf dem Ausmaß, in dem die Varianz der Fähigkeitsschätzung durch den Einbezug der Reaktionszeit im Vergleich zu einer alleinigen Verwendung der Antworten abnimmt. Es kann gezeigt werden, dass durch Berücksichtigung der Reaktionszeiten die Varianz des Fähigkeitsschätzers zwangsläufig reduziert wird. Diese Aussage lässt sich weiter präzisieren: Generell führen Reaktionszeitmodelle mit Verteilungsannahmen zu einer größeren Varianzreduktion als die voraussetzungsärmeren Alternativen. Besonders ausgeprägt fällt die Varianzreduktion bei extremen Fähigkeitsniveaus aus, welche anhand der Antworten alleine nur mit großer Varianz geschätzt werden können. Dies legt den Schluss nahe, dass Reaktionszeiten besonders bei Personen von Bedeutung sind, für die ein Test zu leicht oder zu schwer ist.

Link to publications or other datasets

Description

Notes

Original publication in

Original publication in

Anthology

Collections

Dissertationen/Habilitationen

URI of original publication

Forschungsdaten

Series

Citation