Entwicklung
Die Konstruktion (Computer-) adaptiver Testverfahren basiert auf der Item-Response Theorie (auch probabilistische Testtheorie genannt). Dabei werden nicht unmittelbar beobachtbare (latente) Variablen, beispielsweise Depression oder Angst, durch messbare Item-Antworten statistisch modelliert. Es wird eine probablilistische Beziehung zwischen dem Antwortverhalten und der latenten Variable angenommen, derart, dass mit höherer Ausprägung der latenten Variable die Lösungswahrscheinlichkeit eines Items steigt. Die Items eines Tests haben unterschiedliche Schwierigkeiten: Beispielsweise ist ein Item, das erfragt, ob man 30 Minuten gehen kann leichter als eines, das erfragt, ob man 30 Minuten joggen kann. Durch diese unterschiedlichen Item-Schwierigkeiten können adaptive Verfahren bereits nach wenigen gegebenen Antworten die Ausprägung der latenten Variable iterativ schätzen und entsprechend nur Fragen präsentieren, die zu der geschätzten Ausprägung passen und maximalen Informationsgehalt besitzen. Sollte eine Person angeben, dass sie nicht 30 Minuten gehen kann, wird die Frage nach 30 Minuten joggen nicht mehr gestellt, da diese schwieriger ist.
Durch diesen zugrundeliegenden Algorithmus ermöglichen adaptive Testverfahren eine gleichermaßen messpräzise sowie zeit- und ressourcenökonomischere Lösung im Vergleich zu klassischen, nicht-adaptiven Verfahren. Zudem ergibt sich auch auf Patient*innen Seite eine substantielle Entlastung durch die Verkürzung der Testzeit.
weitere Informationen zu den zugrundeliegenden Prinzipien adaptiver Tests sowie zur Item-Response-Theorie finden Sie hier:
ökonomischen Erhebung von Patientenmerkmalen. Rehabilitation. 2011;50:195–203.