Normierung, kontinuierliche

 

(= K.) [engl. continuous norming; auch: Inferential Norming oder Regression-Based Norming), [DIA], bez. die stat. Modellierung der Entwicklung von Perzentilen oder anderen Normwerten (Normierung, Normskalen) in Abhängigkeit von explanatorischen Variablen. Anwendung findet dieser Ansatz häufig bei ntelligenztests oder anderen Leistungstests, bei denen die Testergebnisse stark mit dem Alter oder der Beschulungsdauer zus.hängen. Es existieren unterschiedl. meth. Herangehensweisen, nämlich parametrische Ansätze, bei denen Annahmen über die Verteilungsform der Rohwerte gemacht werden (z. B. R Package GAMLSS), non-parametrische Ansätze, bei denen z. B. einzelne Perzentile per Regression modelliert werden und schließlich semi-parametrische Ansätze, bei denen Annahmen über die Modellierbarkeit der Rohwerte aus den latenten Personenvariablen (Variable, latente) gemacht werden (Lenhard et al., 2018; R Package cNORM). Die potenziellen Vorteile der K. liegen darin, Tabellierungslücken innerhalb eines Altersbereichs zu schließen, feine Altersabstufungen der Normen zu ermöglichen und zumindest moderat in Leistungsbereiche zu extrapolieren, die nicht in der Normierungsstichprobe zur Verfügung standen. Da die Modelle auf der Basis der gesamten Eichstichprobe entwickelt werden, verringert sich die notwendige Fallzahl pro Normierungsgruppe und neg. Auswirkungen einer ungünstigen Stichprobenziehung können verringert werden. Auf der anderen Seite besteht v. a. bei parametrischen Ansätzen die Gefahr, dass die berechneten Normen in einzelnen Alters- und Leistungsbereichen stark verzerrt werden, falls die vorausgesetzten Verteilungsannahmen nicht erfüllt sind. Die Güte der Anpassung sollte deshalb in jedem Einzelfall geprüft und im Testhandbuch dokumentiert sein. [www.psychometrica.de/cNorm.html]

 

Referenzen und vertiefende Literatur

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