Abstract
Zusammenfassung: Im Rahmen einer Studie zur Evaluation der an der Universität Linz seit 10 Jahren angebotenen Studienberatungstests wird geprüft, ob eine Konfigurationsfrequenzanalyse (KFA; Krauth, 1993) hinsichtlich der Genauigkeit der Studienerfolgsprognose (Kriterium Notendurchschnitt) einer linearen multiplen Regressionsanalyse überlegen ist. In einem ersten Schritt erwiesen sich bestimmte Konfigurationen von Schul- und kognitiven Testleistungen, Persönlichkeitsmerkmalen (Mittelwert aus Normgebundenheit, Belastbarkeit und Introversion) und Interessenkongruenz als valide. Für eine Teilgruppe von zunächst nicht entscheidbaren Fällen stellte sich intrinsische Motivation bei Personen mit hoher Unabhängigkeit als erfolgsfördernd heraus. Schließlich wurden die bis dahin ermittelten prognostischen Erfolgskategorien mit Konfigurationen von Forschungsinteresse und Mathematiknote kombiniert und zur Verbesserung der Erfolgsprognose genutzt. Obwohl sich die Entscheidungsregeln in der Überprüfung an der zweiten Kohortengruppe als gleichermaßen valide erwiesen, hat sich die erwartete Überlegenheit der KFA gegenüber einer regressionsanalytisch bestimmten Summe optimal gewichteter Prädiktoren nicht bestätigt.
Abstract: In the process of evaluating the study choice counseling program of the University of Linz (Austria) running for ten years now, we expected that configural frequency analysis (CFA; Krauth, 1993) would do a better job in predicting academic performance (grade point average) of high school leavers than linear multiple regression analysis. Configurations of school grades (GPA), cognitive test scores, personality characteristics (average of self-control, emotional stability, and introversion), and congruence of interests proved useful in a first step of CFA. Further, for those participants who could not be classified in the first step, intrinsic motivation turned out to foster success when independence was high. In a third step, the previously derived classifications were combined with patterns of interest (investigative interest) and grade in mathematics for the final prognostic classifications. Although the decision rules, based on the data of one group of cohorts, turned out to be as valid in the independent second group of cohorts, CFA was not superior to ordinary multiple regression analysis (OLS).
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