Zusammenfassung
In Abschnitt 7.1 werden zunächst die qualitätssichernden Veränderungen des Rohdatenmaterials begründet und dokumentiert. Um aus den aufbereiteten Rohdaten schließlich Test- und somit Fähigkeitswerte ableiten zu können, muss eine geeignete Skalierung vorgenommen werden. Das Vorgehen zur Skalierung des Schulcurricularen Fachwissens wird in Abschnitt 7.2 dargelegt. Daran anschließend wird in Abschnitt 7.3 gezeigt, dass die Haupt- und Nebengütekriterien psychometrischer Tests im Rahmen der vorliegenden Untersuchung als erfüllt angesehen werden können, bevor im abschließenden Abschnitt 7.4 die verwendeten Methoden der Datenanalyse offengelegt werden.
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Notes
- 1.
Man spricht an dieser Stelle von „virtuellen Personen“, da Testpersonen, die im Rahmen eines Längsschnittes mehrfach untersucht wurden, auch mehrfach in die Skalierung miteinbezogen werden.
- 2.
Vergleicht man zwei Modelle mit unterschiedlicher Anzahl an latenten Dimensionen, ist jenes Modell mit der geringeren Anzahl an Dimensionen das restriktivere Modell.
- 3.
Diese Werte beziehen sich auf das übliche Signifikanzniveau von \( \alpha = 0.0 5. \)
- 4.
Wie beispielsweise in der PISA-Studie 2000 (R. Adams & Wu, 2002, S. 105).
- 5.
Dass das Schulcurriculare Fachwissen als intervallskaliert angenommen werden kann, wird mithilfe der probabilistischen Testtheorie in Kapitel 8 überprüft.
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Lung, J. (2021). Vorbereitung und Beschreibung der Datenanalyse. In: Schulcurriculares Fachwissen von Mathematiklehramtsstudierenden. Studien zur theoretischen und empirischen Forschung in der Mathematikdidaktik. Springer Spektrum, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-31096-7_7
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Publisher Name: Springer Spektrum, Wiesbaden
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