PUB - Publikationen an der Universität Bielefeld

Die Latent-State-Trait-Theorie (LST-Theorie) lässt sich als Erweiterung der Klassischen Testtheorie (KTT) auffassen. Zu mindestens zwei Messgelegenheiten werden Messungen anhand von mindestens zwei Tests, Testhälften oder Items durchgeführt. Bei Gültigkeit der testbaren Modellannahmen erlaubt diese Vorgehensweise eine Varianzdekomposition. Die Gesamtvarianz einer Messung lässt sich zunächst in einen (a) wahren Anteil und (b) einen Messfehleranteil aufteilen. Die wahre Varianz lässt sich wiederum in weitere zwei Bestandteile aufteilen: (a.1) in eine personenspezifische stabile, d. h. zeitlich überdauernde Komponente (z. B. einen Trait als stabile Persönlichkeitsdisposition), (a.2) in eine situationsspezifische, d. h. zur Messgelegenheit gehörige Komponente (die auch die Wechselwirkung von Person und Situation abbildet). Auf Basis dieser Varianzdekomposition lassen sich Kenngrößen quantifizieren (sog. „Koeffizienten“ der LST-Theorie), die in ihrer Summe die Reliabilität der Messung beschreiben. Grundsätzlich lassen sich aus der LST-Theorie verschiedene Modelle ableiten, deren Gültigkeit im Rahmen der konfirmatorischen Faktorenanalyse (CFA) überprüft werden kann. In diesem Kapitel werden das Multistate-Modell, das Multistate-Singletrait-Modell und das Multistate-Multitrait-Modell mit indikatorspezifischen Trait-Faktoren vorgestellt. Diese Modelle werden anhand eines empirischen Beispiels zur Prüfungsangst erläutert, Modellüberprüfungen vorgenommen und die Schätzung der verschiedenen Koeffizienten der LST-Theorie demonstriert.