Unter einer Itembank versteht man eine Sammlung von verschiedenen Items, die ein gemeinsames Konstrukt repräsentieren. Ein mathematisches Modell beschreibt den Zusammenhang zwischen dem Antwortverhalten und der individuellen Ausprägung des Zielkonstruktes.
Auf dem folgenden Bild sehen sie eine typische „Item-Response-Curve“. Auf der x-Achse ist das Zielkonstrukt (meist theta bezeichnet) abgetragen, auf der y-Achse die Wahrscheinlichkeit. Die farbigen Linien stellen die Wahrscheinlichkeit dar, eine Antwortkategorie abhängig vom Zielkonstrukt zu wählen. Beispiel: bei theta = -4, also einer sehr geringen Ausprägung, hat man fast 90% Wahrscheinlichkeit, Kategorie 1 zu wählen, 10% für Kategorie 2. Kategorie 3 und 4 sind sehr unwahrscheinlich und werden fast nie gewählt, wenn das Zielkonstrukt so niedrig ausgeprägt ist.
Mit Hilfe dieses Modelles lässt sich die individuelle Ausprägung des Zielkonstruktes aus dem Antwortmuster berechnen. Das Modell muss aus einer relativ großen Stichprobe geschätzt werden, kann anschließend aber flexibel auch in anderen Stichproben eingesetzt werden.
Die größten Vorteile von Itembanken sind aus unserer Sicht:
- Auch wenn Probanden verschiedene Items beantworten, kann man die Ausprägung des Zielkonstruktes vergleichen.
- In dieses Modell können auch Items mit verschiedenen Antwortformat relativ flexibel integriert werden.
- Auch mit fehlenden Werten kann die Ausprägung des Zielkonstruktes gemessen werden.
Falls sie es genauer wissen wollen, empfehlen wir folgende Quellen:
- Embretson SE, Reise SP. Item Response Theory for Psychologists. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates; 2000.
- Reise SP, Waller NG. Item response theory and clinical measurement. Annual Review of Clinical Psychology. 2009;5:27–48.