Normierung: Unterschied zwischen den Versionen
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Somit werden existierende Normstichproben zur verlässlichen Referenzgruppe für eine Vielzahl von Testpopulationen, die sonst nicht mit ihr vergleichbar wären. | Somit werden existierende Normstichproben zur verlässlichen Referenzgruppe für eine Vielzahl von Testpopulationen, die sonst nicht mit ihr vergleichbar wären. | ||
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Aktuelle Version vom 30. Dezember 2021, 22:52 Uhr
Um einzelne Test-Scores objektiv in die Grundgesamtheit einordnen zu können, ist es notwendig, eine Normierung des Tests vorzunehmen. Man schafft damit praktisch eine Referenzpopulation für die Interpretation individueller Ergebnisse.
Die Normstichprobe sollte dementsprechend möglichst groß und repräsentativ (bzw. der Testpopulation ähnlich) sein.
Um Vergleichbarkeit zu erreichen, werden die von der Normstichprobe erhaltenen Rohwerte in Normwerte/ Z-Werte überführt. (Gleiches passiert dann selbstverständlich auch mit den Werten der Teststichprobe.)
Bei der sogenannten Z-Transformation zieht man vom Einzelwert den Mittelwert der Stichprobe ab, und teilt dann das Ergebnis durch die Standardabweichung: z = (x – M) / s
Von den z-standardisierten Daten kann dann in jedes andere Referenzsystem transformiert werden. Es können etwa die Rohpunkte eines Tests z.B. in IQ-Werte transformiert werden.
Somit werden existierende Normstichproben zur verlässlichen Referenzgruppe für eine Vielzahl von Testpopulationen, die sonst nicht mit ihr vergleichbar wären.
