{"id":1304,"date":"2023-07-26T22:47:05","date_gmt":"2023-07-26T22:47:05","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/die-gultigkeit-der-kriterien\/"},"modified":"2023-07-26T22:47:05","modified_gmt":"2023-07-26T22:47:05","slug":"die-gultigkeit-der-kriterien","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/die-gultigkeit-der-kriterien\/","title":{"rendered":"Eine einfache erkl\u00e4rung der kriteriumsvalidit\u00e4t"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><strong><span style=\"color: #000000;\">Kriteriumsvalidit\u00e4t<\/span><\/strong> <span style=\"color: #000000;\">bezieht sich auf die F\u00e4higkeit der Messung einer Variablen, die Reaktion einer anderen Variablen vorherzusagen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine Variable wird <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">als erkl\u00e4rende Variable<\/a> bezeichnet, w\u00e4hrend die andere Variable <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/kriteriumsvariable\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">als Kriteriumsvariable<\/a> bezeichnet wird.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beispielsweise m\u00f6chten wir vielleicht wissen, wie gut bestimmte Hochschulaufnahmepr\u00fcfungen den Notendurchschnitt der Studierenden im ersten Semester vorhersagen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Aufnahmepr\u00fcfung w\u00e4re die erkl\u00e4rende Variable und die Kriteriumsvariable w\u00e4re der Notendurchschnitt im ersten Semester.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12777 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/criterevalidite1.png\" alt=\"Die G\u00fcltigkeit der Kriterien\" width=\"589\" height=\"206\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir m\u00f6chten wissen, ob es <em>zul\u00e4ssig<\/em> ist, diese bestimmte erkl\u00e4rende Variable als Mittel zur Vorhersage der Kriteriumsvariablen zu verwenden.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>So messen Sie die Kriteriumsvalidit\u00e4t<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir messen die Kriteriumsvalidit\u00e4t normalerweise mithilfe einer Metrik wie dem <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pearson-korrelationskoeffizient-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pearson-Korrelationskoeffizienten<\/a> , der einen Wert zwischen -1 und 1 annimmt, wobei:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 zeigt eine vollkommen negative lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 bedeutet, dass zwischen zwei Variablen keine lineare Korrelation besteht<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 zeigt eine vollkommen positive lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je weiter der Korrelationskoeffizient von Null entfernt ist, desto st\u00e4rker ist der Zusammenhang zwischen den beiden Variablen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir beispielsweise Daten zu den Ergebnissen der Aufnahmepr\u00fcfungen und dem Notendurchschnitt im ersten Semester f\u00fcr 1.000 Studierende sammeln und feststellen w\u00fcrden, dass die Korrelation zwischen den beiden Variablen <strong>0,843<\/strong> betr\u00e4gt, w\u00fcrde dies bedeuten, dass die beiden Variablen stark korrelieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit anderen Worten: Studierende, die bei der Aufnahmepr\u00fcfung gut abschneiden, erzielen tendenziell auch im ersten Semester gute Ergebnisse. Umgekehrt haben Studierende, die bei der Aufnahmepr\u00fcfung schlecht abschneiden, im ersten Semester tendenziell schlechte Noten.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Arten der Kriteriumsvalidit\u00e4t<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gibt zwei Haupttypen der Kriteriumsvalidit\u00e4t:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/prognostische-validitat\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Vorhersagevalidit\u00e4t<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die erste Art der Kriteriumsvalidit\u00e4t ist als pr\u00e4diktive Validit\u00e4t bekannt. Sie bestimmt, ob die Messung einer Variablen in der Lage ist, die Messung einer Variablen in der Zukunft genau vorherzusagen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das vorherige Beispiel der Messung der Punktzahl eines Studenten bei der Aufnahmepr\u00fcfung f\u00fcr das College und der Notendurchschnittsnote im ersten Semester ist ein Beispiel f\u00fcr die Messung der Vorhersagevalidit\u00e4t, da wir die beiden Variablen zu unterschiedlichen Zeitpunkten messen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit anderen Worten: Wir versuchen herauszufinden, ob das Ergebnis der Aufnahmepr\u00fcfung den Notendurchschnitt im ersten Semester gut <em>vorhersagen<\/em> kann.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12778 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/criterevalidite2.png\" alt=\"Beispiel f\u00fcr Vorhersagevalidit\u00e4t\" width=\"524\" height=\"161\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/gleichzeitige-gultigkeit\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gleichzeitige G\u00fcltigkeit<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die zweite Art der Kriteriumsvalidit\u00e4t ist als gleichzeitige Validit\u00e4t bekannt, bei der zwei Variablen <em>gleichzeitig<\/em> (dh zur gleichen Zeit) gemessen werden, um festzustellen, ob eine Variable signifikant mit der anderen verkn\u00fcpft ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ein Beispiel hierf\u00fcr w\u00e4re, wenn ein Unternehmen eine bestimmte Art von Test durchf\u00fchrt, um festzustellen, ob die Testergebnisse mit der Mitarbeiterproduktivit\u00e4t korrelieren.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12779 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/criterevalidite3.png\" alt=\"Beispiel f\u00fcr gleichzeitige G\u00fcltigkeit\" width=\"515\" height=\"271\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass wir nicht einige Zeit in der Zukunft warten m\u00fcssen, um eine Messung f\u00fcr das interessierende Variablenkriterium durchzuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Kriteriumsvalidit\u00e4t bezieht sich auf die F\u00e4higkeit der Messung einer Variablen, die Reaktion einer anderen Variablen vorherzusagen. Eine Variable wird als erkl\u00e4rende Variable bezeichnet, w\u00e4hrend die andere Variable als Kriteriumsvariable bezeichnet wird. Beispielsweise m\u00f6chten wir vielleicht wissen, wie gut bestimmte Hochschulaufnahmepr\u00fcfungen den Notendurchschnitt der Studierenden im ersten Semester vorhersagen k\u00f6nnen. 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