Probleme und Differenzierung von Prognosen im Alltag

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einführung

2. Vorhersagen & Kritikpunkte der KTT/Störfaktoren

3. Kontextuale Faktoren und technische Verbesserungen
3.1. Verhaltensvariabilität
3.2. Aktuelle Selbstaufmerksamkeit
3.3. Aggregation von Maßen
3.4. Validität ohne Stabilität

4. Moderation: Identifikation von Personengruppen mit besonders hoher Vorhersagbarkeit
4.1 Definition
4.2 Klassisches Beispiel: Frederiksen & Melville (1954)
4.3 Fraktionierungsmethode
4.4 Regressionsanalytisches Modell/Moderierte Regression (Saunders)
4.5 Empirische Befunde zu Moderatoreffekten

5. Bindung von kriteriumsirrelevanter Prädiktorenvarianz: Suppression

6. Praxistransfer

7. Fazit

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Streudiagramm mit Regressionsgeraden zur Vorhersage eines Kriteriumswertes 2

Abbildung 2: Schwankungen der Messwerte von 4 Probanden um einen gemeinsamen Mittelwert 7

Abbildung 3: Substichprobe und Moderator 8

Abbildung 4: Räumliche Darstellung einer moderierten Regression 10

Abbildung 5: Korrelation zw. Prädiktor-, Suppressor- & Kriteriumsvariablen 13

Abbildung 6: Zunahmen an Validität als Funktion der Korrelation 14

1. Einführung

„Prognosen sind eine schwierige Sache, besonders wenn sie die Zukunft betreffen“¹

Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Problemen und der Differenzierung von Prognosen. Hierbei wird das 7. Kapitel aus der 5. Auflage des Springer Lehrbuchs „Psychologische Diagnostik“ von Lothar Schmidt-Atzert und Manfred Amelang zusammengefasst wiedergegeben und in einen Praxisbezug gebracht. Hauptsächlich geht es in diesem besagten Kapitel um eine Beeinträchtigung der Validität durch verschiedene Faktoren.

Im privaten- sowie auch im beruflichen Alltag treffen wir sehr oft auf Prognosen.

Ein Blick in die Zeitung und man findet schnell die eine oder andere Vorhersage. Möchte man sich über das kommende Wetter informieren, wird die Wetterprognose zur Rate gezogen, interessiert man sich für Aktien werden die Prognosen der Börse aufgeschlagen und ein paar Seiten weiter werden die weniger wissenschaftlichen Prognosen der Horoskope abgebildet.

Auch in unserem Arbeitsalltag treffen viele von uns regelmäßig auf Prognosen oder stellen diese sogar selbst auf. Im Controlling, in den Strategieabteilungen, im Mar- keting bis hin zum Consulting werden täglich Prognosen aufgestellt und beobachtet.

Doch wo liegt hier die Problematik? Wie können wir diese betrieblich und praktisch angehen beziehungsweise lösen?

Diese Hausarbeit setzt sich kritisch mit diesen Fragen auseinander und dient einem tieferen Verständnis von Prognosetechniken und deren Anwendung.

Ziel der zugrunde liegenden Arbeit ist es, einen Überblick über die Probleme und die Differenzierung von Prognosen zu bekommen und mögliche Lösungsansätze aufzuzeigen.

2. Vorhersagen & Kritikpunkte der KTT/Störfaktoren

Grundlage für durch Regressionsgeraden berechnete Vorhersagen sind korrelative Studien, genauer gesagt, die Korrelation zwischen dem Prädiktor und der Kriteriumsvariablen. Diese Vorhersagen sind für die entsprechenden Prognosen sehr wichtig. Das Schaubild in Abbildung 1 zeigt die Korrelation zwischen dem Kriteriumswert „Schulnote“ und dem Prädiktorwert „allgemeine Intelligenz“.

Prognosen dienen also der Vorhersage zukünftiger Verhaltensausprägungen. Diese Verhaltensausprägungen lassen sich mittels einer Regressionsrechnung, wie in Ab- bildung 1 zu sehen ist, darstellen. Hierbei müssen lediglich die Mittelwerte und die Streuung des Prädiktors und des Kriteriums sowie die Korrelation zwischen beiden bekannt sein. Dass eine große Personenstichprobe untersucht und von derselben ein paar Jahre später die tatsächlichen Ergebnisse gemessen werden, ist die Vo- raussetzung. Das Streudiagramm stellt jede Person als Punkt dar.²

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Streudiagramm mit Regressionsgeraden zur Vorhersage eines Kriteriumswertes Quelle: Schmidt-Atzert L. & Amelang M. (2012), S. 56

Werden Daten per Regressionsgleichung erhoben, so ist dies für Prognosen sinnvoll die in die Zukunft gerichtet sind. Bei gleichzeitiger Erhebung von Prädiktor und Kri- terium würde ein Blick ins Notenbuch der Lehrer als Momentaufnahme ausreichen.

Die Schätzung der zu erwartenden Note mit der Regressionsgeraden zeigt uns, welche Noten zu erwarten wären. Ist die Note eines Schülers schlechter als prognostiziert, so zeigt dies, dass er sein Potenzial nicht völlig ausgeschöpft hat.

Es gibt jedoch einige Kritikpunkte/Störfaktoren der klassischen Testtheorie (KTT).³

- Zum einen gibt es den sogenannten Standardschätzfehler. Die Standardabwei chung der um die mittels der Regressionsgeraden vorhergesagten und der tatsächlich aufgetretenen Werte ist der Standardschätzfehler. Je geringer die Streuung der Kriteriumswerte ist, desto kleiner ist dieser Fehler.

- Zum anderen zeigt uns der Konfidenzintervall die Unschärfe einer Prognose auf. Dieser gibt an, in welchem Bereich die wahren Werte der Person liegen.

- Die Messfehler sind außerdem nicht immer zufällig um den wahren Wert verteilt. Es gibt Belege für systematische Fehler, welche durch sozial erwünschte Antworten beziehungsweise durch Erhöhung der Testwerte durch Übungseffekte, verursacht werden.

- Die Populations- und Stichprobenabhängigkeit gilt ebenfalls als Kritikpunkt der KTT. Sie besagt, dass die Reliabilität eine Messfehlerbehaftung in Bezug auf eine bestimmte Population beschreibt. Es ergeben sich unterschiedliche Relia- bilitäten je nach Substichprobe, was zu einer mangelnden Generalisierbarkeit führt (Unterschiedliche Ergebnisse bei beispielsweise Männern gegenüber Frauen).

- Für die KTT wird mindestens ein Intervall-Skalenniveau vorausgesetzt, was je doch des Öfteren missachtet wird.

- Der Testentwurf besteht nicht aus homogenen Items. Der durch Bildung eines Summenwertes gebildete Testwert setzt eine Eindimensionalität voraus, was heißt, dass alle Items dasselbe Konstrukt erfassen. Jedoch ist dies im Rahmen der klassischen Testtheorie nicht überprüfbar. Dies wird mit Hilfe exploratorischer Faktoranalysen versucht.

3. Kontextuale Faktoren und technische Verbesserungen

3.1. Verhaltensvariabilität

Es gibt Situationen, welche das individuelle Verhalten von Personen soweit ein engen, dass deren interindividuelle Unterschiede nahezu verschwinden.

Der eingeengte Verhaltensspielraum lässt nicht zu, dass sich auf Basis von Eigen- schaftsmaßnahmen Varianzaufklärungen und/oder Vorhersagen vornehmen lassen. Starke Situationen führen zu einem hohen positiven oder negativen Konformitäts- druck. Ein hoher situativer Druck führt daher zu konformen Verhaltensweisen. Als Beispiel werden hier rote Ampeln genannt. Sie stellen für den Autofahrer einen ho- hen Uniformitätsdruck dar. Ebenso verhält es sich wenn der Pfarrer die Kirche betritt oder der Dirigent den Taktstock hebt. Die Zuhörer verstummen aufgrund der Verhal- tenskonformität, welche durch den situativen Druck verursacht wird.⁴

Hierbei verschwinden trait-geleitete individuelle Verhaltensunterschiede und die in- dividuelle Variabilität. Diese können daher nicht mit Testverfahren aufgedeckt wer- den. Es kommen weniger gute Vorhersagen zustande, da es weniger Varianz in den Prädiktorwerten beziehungsweise im Verhalten gibt. Da ein hoher Druck, ein be- stimmtes Verhalten zu zeigen, trait-geleitete Verhaltensunterschiede verschwinden lässt, verlangt der eigenschaftsorientierte Ansatz nach schwachen/unstrukturierten Situationen, die für die Versuchspersonen eine unterschiedliche Bedeutung haben. Für die Erhebung von Kriteriums- und Prädiktorwerten gilt dieselbe Forderung.⁵

Projektive Tests, wie beispielsweise der Rorschach-Test regen das nichtkonforme, individuelle Verhalten der Testpersonen an. Bei Auslesesituationen haben Persönlichkeitstests im Vergleich zu Leistungstests das Risiko der sozialen Erwünschtheit. Durch hohen Druck auf sozial erwünschte Antworten wird ein Test unbrauchbar. Besser ist es in diesem Fall, wenn man daher in Konkurrenz- und Auswahlsituationen auf Leistungstests zurückgreift.⁶

Monson et al. haben 1982 zwei Verhaltensbeobachtungen durchgeführt, in welchen starker Druck in Richtung introvertiertes beziehungsweise extrovertiertes Verhalten gemacht wurde und eine weitere Verhaltensbeobachtung, in der die Situation neutral war. Das Ergebnis war, dass die Gesprächigkeit der Versuchspersonen nur in der neutralen Situation signifikant mit der Extraversion korrelierte.⁷

3.2. Aktuelle Selbstaufmerksamkeit

Um die Validität inhaltsvalider Tests zur Soziabilität zu erhöhen, haben Pryor et al. 1977 das Ausmaß selbstzentrierter Aufmerksamkeit dadurch erhöht, indem sie den Versuchspersonen beim Ausfüllen des Fragebogens einen Spiegel vorsetzten. Ein paar Tage später wurde das Verhaltensmaß zur Soziabilität mit Probanden ge- messen, welche unter normalen Bedingungen den Fragebogen ausgefüllt hatten und diese Korrelation war nur gering (r = .16). Bei den Probanden jedoch, welche die Beantwortung der Fragen vor einem Spiegel durchführte, lag die Korrelation deutlich höher (r = .62).⁸

Außerderm wird in diesem Kapitel die Instruktion in Frage gestellt, welche dem Beantwortenden vorschreibt, möglichst schnell und ohne groß nachzudenken die Fragen zu beantworten. Man hoffte damit, sozial erwünschte Antworten zu reduzieren, was aber nicht nachweislich gelang. Die Autoren dieses Werkes plädieren dafür, dass gerade Antworten, die mit reflektieren Gedanken über die eigene Persönlichkeit verbunden sind, die Validität der Selbstbeschreibung erhöhen.

Zusammengefasst heißt dies, dass sich eine Steigerung der Validität von Selbstbeschreibung durch eine Induktion erhöhter Selbstaufmerksamkeit ergibt.⁹

3.3. Aggregation von Maßen

Unter einer Aggregation versteht man die Reliabilitätsverbesserung auf der Kriteriumsseite. Bei einer Testverlängerung handelt es sich um eine Reliabilitätsverbesserung auf der Prädiktorenseite. Eine Reliabilitätserhöhung hat auch eine Validitätserhöhung zur Folge.¹⁰

Seymour Epstein verdeutlichte 1979 die Effektivität auch auf Seiten der Kriterien. Es wird das durchschnittliche/typische Verhalten und Erleben vorhergesagt und nicht nur ein einmaliges beziehungsweise momentanes. Wenn das interessierende Ver- halten (Kriterium) wiederholt gemessen und über die verschiedenen Messzeitpunkte zusammengefasst wird, verbessert sich die Persönlichkeitseigenschaft. Dies besagt, dass sie die Vorhersage einzelner Verhaltensweisen nicht so gut gelingt, wie die Zusammenhänge, welche nach eine Aggregation gemessen werden. Diese fallen erkennbar höher aus.¹¹

[...]

¹ Niels Bohr zitiert nach Grzeskowitz I, (2014), S. 264

² Vgl. Schmidt-Atzert L. & Amelang M. (2012), S. 56-58

³ Vgl. Schmidt-Atzert L. & Amelang M. (2012), S. 58-59

⁴ Vgl. Schmidt-Atzert L. & Amelang M. (2012), S. 430

⁵ Vgl. ebenda, S. 430

⁶ Vgl. ebenda, S. 431

⁷ Vgl. ebenda, S. 431

⁸ Vgl. Schmidt-Atzert L. & Amelang M. (2012), S. 433

⁹ Vgl. ebenda, S. 433

¹⁰ Vgl. ebenda, S. 434

¹¹ Vgl. ebenda, S. 434