Ein sorgfältiger Weg zu einer psychologischen Diagnose ist ein klar strukturierter, mehrstufiger Prozess,
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der wissenschaftliche Standards,
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ethische Richtlinien und
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Empathie
miteinander verbindet.
Er soll sicherstellen, dass die Diagnose verlässlich, nachvollziehbar und hilfreich ist – und nicht vorschnell oder einseitig getroffen wird.
🔑 Qualitäts- und Sorgfaltskriterien
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Mehrquellenprinzip: Informationen aus verschiedenen Perspektiven (Selbstbericht, Fremdbericht, Beobachtung, Testdaten) kombinieren
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Standardisierung: Verwendung wissenschaftlich geprüfter Verfahren
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Ethische Standards: Freiwilligkeit, Aufklärung, Datenschutz, respektvoller Umgang
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Hypothesenprüfung: Sowohl bestätigende als auch widerlegende Befunde berücksichtigen (Vermeidung von Bestätigungsfehlern)
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Transparenz: Diagnosewege und -entscheidungen nachvollziehbar dokumentieren
Eine gute psychologische Diagnose ist kein Etikett, sondern ein Werkzeug, besser formuliert eine Hypothese um passgenaue Unterstützung zu ermöglichen.
Sie ist zwangsläufig immer vorläufig und sollte bei neuen Erkenntnissen auch zwingend immer wieder auch überprüft werden.
Die Hypothesenprüfung ist ein zentrales Verfahren in der Statistik und Forschung,
um zu entscheiden, ob eine Annahme (Hypothese) über eine Grundgesamtheit durch Daten gestützt oder verworfen werden sollte.
Ihre Prinzipien gelten auch für die psychologische Diagnostik.
🔍 1. Fälschlicherweise angenommene Hypothesen
Das entspricht dem Fehler 1. Art (auch α-Fehler oder false positive).
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Definition: Eine Hypothese wird als „bestätigt“ angesehen, obwohl sie in Wirklichkeit falsch ist.
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Beispiel: Ein Medikament wird als wirksam eingestuft, obwohl es tatsächlich keinen Effekt hat – das Ergebnis war nur ein statistischer Zufall.
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Ursachen:
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Zufallsfehler in der Stichprobe
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Messfehler
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Unzureichende Kontrolle von Störvariablen
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Folge: Scheinbare Erkenntnisse, die später oft durch Replikationsstudien widerlegt werden.
🚫 2. Fälschlicherweise verworfene Hypothesen
Das entspricht dem Fehler 2. Art (auch β-Fehler oder false negative).
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Definition: Eine Hypothese wird abgelehnt, obwohl sie in Wirklichkeit zutrifft.
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Beispiel: Ein wirksames Medikament wird als „nicht wirksam“ eingestuft, weil die Studie zu klein war, um den Effekt statistisch nachzuweisen.
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Ursachen:
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Geringe Teststärke (Power)
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Hohe Messungenauigkeit
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Zu kleine oder ungeeignete Stichprobe
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Folge: Potenziell wertvolle Theorien oder Anwendungen werden nicht weiterverfolgt.
