Normierung von Daten. Möglichkeiten und Grenzen des Verfahrens
Nonfiction, Reference & Language, Education & Teaching
| Author: | Henriette Kolbe | ISBN: | 9783656902966 |
| Publisher: | GRIN Verlag | Publication: | February 23, 2015 |
| Imprint: | GRIN Verlag | Language: | German |
| Author: | Henriette Kolbe |
| ISBN: | 9783656902966 |
| Publisher: | GRIN Verlag |
| Publication: | February 23, 2015 |
| Imprint: | GRIN Verlag |
| Language: | German |
Studienarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich Pädagogik - Allgemeine Didaktik, Erziehungsziele, Methoden, Note: 1,0, Universität Potsdam (Department Erziehungswissenschaft), Veranstaltung: Einführung in die computergestützte Methodologie der Datenerhebung, -erfassung und -auswertung mit SPSS für Windows, Sprache: Deutsch, Abstract: Durch diagnostische Verfahren in den Sozialwissenschaften werden Daten ermittelt, die je nach Fragestellung geordnet, verglichen und interpretiert werden müssen. Um beispielsweise Testergebnisse eines Intelligenztest zu interpretieren, könnten wir die Ergebnisse miteinander vergleichen. Dazu benötigen wir Bezugsnormen: Das erzielte Ergebnis könnte mit den Ergebnissen anderer verglichen werden (soziale Bezugsnorm) oder mit dem vorherig erzielten Ergebnis (individuelle Bezugsnorm) oder mit einem vorgegebenen Ziel (sachliche Bezugsnorm). Allerdings bieten diese Bezugsnormen keine ausreichende Interpretations- oder gar eine Vergleichsgrundlage. Die individuelle Bezugsnorm ist ohne eine Kenntnis bezüglich des Schwierigkeitsgrades der bearbeiteten Aufgabe wenig aussagekräftig, da die reine Zahl von richtig oder falsch gelösten Aufgaben in verschiedenen Tests keine fundierte Auskunft gibt. Die Bezugsnormen dienen lediglich für eine spezifische und soziale Gegenüberstellung. Für Vergleiche innerhalb der Stichprobe oder zu weiteren Erhebungen sind Bezugsnormen nicht geeignet. Daher gibt es in der Statistik verschiedene Verfahren, die einen Test normieren. Damit lassen sich Fehlerzahlen, Tests, Beobachtungen, etc. in einen neuen Bezugsrahmen setzen, der eine Vergleichbarkeit außerhalb und binnen von Stichproben erst ermöglicht. [vgl. Ingenkamp 2005, S. 63 f.]. Die fähigkeitsorientierte Norm beispielsweise setzt einen klar definierten Kompetenzrahmen voraus. Die erlangten Ergebnisse können in diesen zur jeweils von einander abgegrenzten Stufe eingeordnete werden. Durch die klare Definition jeder Stufe können Rückschlüsse auf die Fähigkeiten von Personen gezogen werden. Zum Beispiel könnte bei schulischen Bewertungen eine fähigkeitsorientierte Norm bei der Notenvergabe eingesetzt werden. Sie zeigt die Fähigkeiten einer Schülerin/eines Schülers im Vergleich zu definierten Kompetenzstufen. [vgl. Ingenkamp 2005, S. 70 ff.] Im Folgenden werden exemplarisch drei Verfahren erläutert, die sich an repräsentativen Erhebungen anlehnen. Welche Probleme können jedoch bei der Interpretation der Ergebnisse mit der Normierung von Daten verbunden sein und wo liegen die Grenzen der einzelnen Verfahren?
Studienarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich Pädagogik - Allgemeine Didaktik, Erziehungsziele, Methoden, Note: 1,0, Universität Potsdam (Department Erziehungswissenschaft), Veranstaltung: Einführung in die computergestützte Methodologie der Datenerhebung, -erfassung und -auswertung mit SPSS für Windows, Sprache: Deutsch, Abstract: Durch diagnostische Verfahren in den Sozialwissenschaften werden Daten ermittelt, die je nach Fragestellung geordnet, verglichen und interpretiert werden müssen. Um beispielsweise Testergebnisse eines Intelligenztest zu interpretieren, könnten wir die Ergebnisse miteinander vergleichen. Dazu benötigen wir Bezugsnormen: Das erzielte Ergebnis könnte mit den Ergebnissen anderer verglichen werden (soziale Bezugsnorm) oder mit dem vorherig erzielten Ergebnis (individuelle Bezugsnorm) oder mit einem vorgegebenen Ziel (sachliche Bezugsnorm). Allerdings bieten diese Bezugsnormen keine ausreichende Interpretations- oder gar eine Vergleichsgrundlage. Die individuelle Bezugsnorm ist ohne eine Kenntnis bezüglich des Schwierigkeitsgrades der bearbeiteten Aufgabe wenig aussagekräftig, da die reine Zahl von richtig oder falsch gelösten Aufgaben in verschiedenen Tests keine fundierte Auskunft gibt. Die Bezugsnormen dienen lediglich für eine spezifische und soziale Gegenüberstellung. Für Vergleiche innerhalb der Stichprobe oder zu weiteren Erhebungen sind Bezugsnormen nicht geeignet. Daher gibt es in der Statistik verschiedene Verfahren, die einen Test normieren. Damit lassen sich Fehlerzahlen, Tests, Beobachtungen, etc. in einen neuen Bezugsrahmen setzen, der eine Vergleichbarkeit außerhalb und binnen von Stichproben erst ermöglicht. [vgl. Ingenkamp 2005, S. 63 f.]. Die fähigkeitsorientierte Norm beispielsweise setzt einen klar definierten Kompetenzrahmen voraus. Die erlangten Ergebnisse können in diesen zur jeweils von einander abgegrenzten Stufe eingeordnete werden. Durch die klare Definition jeder Stufe können Rückschlüsse auf die Fähigkeiten von Personen gezogen werden. Zum Beispiel könnte bei schulischen Bewertungen eine fähigkeitsorientierte Norm bei der Notenvergabe eingesetzt werden. Sie zeigt die Fähigkeiten einer Schülerin/eines Schülers im Vergleich zu definierten Kompetenzstufen. [vgl. Ingenkamp 2005, S. 70 ff.] Im Folgenden werden exemplarisch drei Verfahren erläutert, die sich an repräsentativen Erhebungen anlehnen. Welche Probleme können jedoch bei der Interpretation der Ergebnisse mit der Normierung von Daten verbunden sein und wo liegen die Grenzen der einzelnen Verfahren?
