Die probabilistische Testtheorie – auch als stochastische bezeichnet (s. u.) – versucht die Limitationen und Nachteile der klassischen Testtheorie zu umgehen. Stochastische Modelle gehen davon aus, dass zwischen dem Testergebnis und der zu messenden latenten Dimension von Natur aus ein Wahrscheinlichkeitszusammenhang besteht, nicht ein deterministischer, der bloß durch das Hinzukommen von Fehlern verwischt ist. Vor allem unter der Bezeichnung „Item Response Theory“ wurden neue psychometrische Modelle entwickelt, die die statistischen Eigenschaften von Fragen und Testitems unabhängig von den Fähigkeiten der Testpersonen messen sollen. Dadurch müssen im Verhältnis zur klassischen Testtheorie wesentlich weniger Fragen gestellt werden, da die Bewertung nicht nur auf der richtigen Antwort beruht, sondern auf weiteren statistischen Eigenschaften der Fragen.
Die probabilistische Testtheorie sieht Itembeantwortungen (beobachtete Variablen) als Indikatoren für latente Variablen, die das Verhalten im Test steuern. Der Zusammenhang zwischen einer Itembeantwortung und latenten Merkmalen ist nicht deterministisch sondern probabilistisch, d.h., die Wahrscheinlichkeit einer Antwort auf ein Item (die Wahrscheinlichkeit der beobachteten Reaktionen) hängt von latenten Merkmalen ab. Es gibt zwei Arten latenter Variablen:
- Verhaltensdispositionen (Fähigkeiten, Einstellungen, Persönlichkeitsmerkmale)
- Itemmerkmale (Schwierigkeit, Trennschärfe, Anreizmerkmale).
Anmerkung: Die Stochastik wurde bei den Römern auch als die Kunst des Vermutens oder als Ratekunst bezeichnet, und ist heute ein Teilgebiet der Mathematik und fasst dabei als Oberbegriff die Gebiete Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik zusammen.
Siehe dazu im Detail
Stangl, W. (1997). test & experiment: testtheorien.
WWW: https://www.stangl-taller.at/TESTEXPERIMENT/testtheorie.html (97-04-17)