Simple Modelle für komplexe Diagnoseprobleme?: Zur Robustheit probabilistischer Diagnoseverfahren gegenüber vereinfachenden Modellannahmen: Lehr- und Forschungstexte Psychologie, cartea 21

1. Einleitung.- 2. Simple Modelle für komplexe Probleme ?.- 2.1. Zur Notwendigkeit formaler Entscheidungshilfen.- 2.2. Zur Notwendigkeit vereinfachender Modellannahmen bei formalen Entscheidungshilfeverfahren.- 2.3. Formale Diagnose über das Bayes Theorem und bedingte Unabhängigkeit.- 3. Bisherige Untersuchungen zum Problem bedingte Unabhängigkeit.- 4. Alternative ModelLannahmen, Möglichkeiten ihrer Fotmalisierung und Schätzverfahren.- 4.1. Welche Alternativen kommen in Betracht ?.- 4.2. Parametrische Modelle für mehrdimensionale Kontingenztafeln und Schätzverfahren.- 5. Methodische Probleme.- 5.1. Bewertungskriterien für probabi1istische Diagnoseverfahren.- 5.2. Modellfehler und Stichprobenfehler.- 5.3. Zur Grobdifferenzierung von Datenstrukturen.- 6. Ablauf der Untersuchung.- 6.1. Programmentwicklung.- 6.2. Auswahl der Datensätze und Zusammenstellung der Analyseeinheiten.- 6.3. Auswertungsphase.- 7. Ergebnisse.- 7.1. Beschreibung der Datensätze.- 7.2. Übersicht über die Grobstruktur der verwendeten Datensätze.- 7.3. Vergleich der Schätzfehler bei der Annahme bedingt unabhängiger Indikatoren und der Annahme paarweise interkorrelierter Indikatoren.- 7.4. Modellfehler und Stichprobenfehler.- 7.5. C1uster-Modelle.- 8. Zusammenfassung und Diskussion.- 8.1. Gegenstand und Zielsetzung der Arbeit.- 8.2. Zusammenfassung der Ergebnisse.- 8.3. Schlußfolgerungen.- Anhang A Übersicht über die Prozentsätze übet- und unterkonfidenter Schätzungen bei den einzelnen Analyseeinheiten der drei Datensätze.- Anhang B Tabellen des “Wahl-Datensatzes”.