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Descripción
Fichas por Johanna Brinkmann, actualizado hace más de 1 año
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Creado por Johanna Brinkmann
hace más de 8 años
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| Pregunta | Respuesta |
| Wie berechnen sich die 4 Raten (z.B. Trefferrate) bei der SDT? | Trefferrate (H): Anzahl Treffer / Anzahl Signal-Trials Auslassungsrate(M): Anzahl Auslassungen / Anzahl Signal-Trials Falsch-Alarm-Rate (FA): Anzahl Falsche Alarme / Anzahl Rausch-Trials Rate korrekter Zurückweisugen (CR): Anzahl Korrekte Zurückweisungen / Anzahl Rausch-Trials |
| Was ist die Diskriminationsfähigkeit d', wie berechnet sie sich und was bedeuten Werte von <0, =0 und >0? | 1. Fähigkeit eines Diagnostikers, Signal und Rauschen zu unterscheiden 2. d'=z(H)-z(FA) 3. d'<0 -> schlechter als Zufall; Kodierung? Aufgabe nicht verstanden? d'=0 -> Zufallsniveau; schlechter Diagnostiker / Novize d'>0 -> Besser als Zufall; guter Diagnostiker / Experte |
| Bei der z-Transformation: 1. Wie zeigt sich die Hitrate anhand der Standardnormalverteilung? 2. Wie lässt sich hier der z-Wert ablesen? 3. Welches Problem tritt hierbei auf? 4. Anhand welcher zwei Regeln wird es gelöst? | 1. Als anteilige Fläche unterhalb derselbigen. 2. Als der Punkt auf der z-Achse, bis zu dem die Fläche von links reicht. 3. z(0)= -unendlich; z(1) =+unendlich 4. 0,5/n.Regel und Loglineare Regel |
| Wie funktioniert die 0,5/n-Regel? | Wenn H=0, dann H=0,5 / nSignal Wenn H=1, dann H=(nSignal-0,5) / nSignal Analog für FA |
| Wie funktioniert die Loglineare Regel? | (bei allen Werten vor Ausrechnen der Raten) Anzahl Treffer = Anzahl Treffer + 0,5 Anzahl falscher Alarme = Anzahl Falscher Alarme + 0,5 nSignal = nSignal + 1 nRauschen = nRauschen + 1 |
| Was ist die Antworttendenz c, wie berechnet sie sich und was bedeuten Werte von <0, =0 und >0? | 1. die Tendenz eines Diagnostikers, bei Unsicherheit eher positiv (liberal) oder negativ (konservativ) zu antworten 2. Berechnung: c=-0,5(z(H) + z(FA)) 3. c<0 -> liberales Antwortkriterium; bei Unsicherheit eher positive Antwort c=0 -> neutrales Antwortkriterium; bei Unsicherheit zufällige Antwort c>0 -> konservatives Antwortkriterium; bei Unsicherheit eher negative Antwort |
| Welche ungünstigen Eigenschaften hat Beta (im vergleich zu c)? | 1. Hängt ab von d' 2. Kaum Differenzierung bei d'= 0 3. Kein monotoner Zusammenhang zwischen H und FA |
| Was ist die ROC-Analyse? Bei welchen Fragestellungen hilft sie? Was ist die Vorraussetzung für ihre Anwendung. | 1. Die Anwendung der SDT in der Diagnostik 2. Klassifikation von Teilnehmern anhand eines Testresultats; Bestimmung optimaler Schwellenwerte zur Klassifikation 3. Kenntnis von Testscore und Kriterium |
| Wie werden die Begrifflichkeiten der SDT bei der Roc-Analyse benannt? | Treffer = Richtig positiv Auslassungen = Falsch negativ Falscher Alarm = Falsch positiv Korrekte Zurückweisung = Richtig negativ |
| Wie sind Sensitivität und Spezifität definiert? | Sensitivität = Trefferrate = RP / (RP + FN) 1-Sensitivität = Auslassungsrate = FN / (RP+FN) Spezifität = Rate korrekter Zurückweisungen = RN / (FP+RN) 1-Spezifität = Falsch-Alarm-Rate = FP / (FP+RN) |
| Was ist das Ziel der ROC-Analyse? Wie ist das Vorgehen? | 1. Optimales Gleichgewicht zwischen Sensitivität & Spezifität finden 2. - Berechnung von Sensitivität und Spezifität für alle möglichen Schwellenwerte -> ROC-Kurve - Optimaler Schwellenwert: Summe aus Sensitivität und Spezifität maximal (kann von Kosten-Nutzen beinflusst werden falls angemessen) - Numerische Lösung: Youden-Index = max (Sensitivität + Spezifität – 1) - Graphisch: Punkt der ROC, bei dem das Lot auf die Hauptdiagonale den größten Abstand aufweist |
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