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cNORM - Generierung von Normtabellen
Über die reinen Modellierungsfunktionen hinaus enthält cNORM auch Funktionen, die der Generierung von Normtabellen, dem Abruf von Normwerten zu spezifischen Rohwerten (und umgekehrt) oder der grafischen Darstellung der Normkurven dienen. Diese Funktionen beschreiben wir im Folgenden.
getNormCurve
Die erste Funktion 'getNormCurve' gibt über verschiedene Altersstufen hinweg zu einem bestimmten Normwert (z. B. T = 50) die modellierten Rohwerte zurück. Der Parameter 'step' spezifiziert den Abstand zwischen zwei Altersstufen. Wenn keine weiteren Angaben gemacht werden, wird die Ausgabe auf tatsächlich vorkommende Rohwerte und Altersstufen begrenzt.
getNormCurve(50, model, minAge = 2, maxAge = 5, step = 0.25, minRaw = 0, maxRaw = 28)
Perzentilkurven
Die Funktion 'plot("curves")' gibt über verschiedene Altersstufen hinweg zu vorspezifizierten Normwerten (z. B. T = 30, 40, 50, 60, 70) die modellierten Rohwerte als Grafik zurück.
plot(model, "curves", normList = c(30, 40, 50, 60, 70), minAge = 2, maxAge = 5, step = 0.1, minRaw = 0, maxRaw = 28)
predictNorm
Die Funktion 'predictNorm' gibt zu einem bestimmten Rohwert (z. B. raw = 15) und einem spezifischen Alter (z. B. a = 4.7) den zugehörigen Normwert zurück. Die Normwerte müssen dabei auf einen Minimal- und Maximalwert begrenzt werden, um die Grenzen der Modellvalidität zu berücksichtigen.
predictNorm(15, 4.7, model, minNorm = 25, maxNorm = 75)
predictRaw
Die Funktion 'predictRaw' gibt zu einem bestimmten Normwert (z. B. T = 55) und einer bestimmten Altersstufe (z. B. a = 4.5) den vorhergesagten Rohwert zurück.
predictRaw(55, 4.5, model$coefficients, minRaw = 0, maxRaw = 28)
normTable
Die Funktion 'normTable' gibt für ein bestimmtes Alter (z. B. a = 3) zu einer vorspezifizierten Reihe an Normwerten die zugehörigen Rohwerte aus. Der Parameter 'step' spezifiziert dabei den Abstand zwischen zwei Normwerten.
normTable(3, model, minRaw = 0, maxRaw = 28, minNorm=30.5, maxNorm=69.5, step = 1)
Normtabellen, bei denen zu einem bestimmten Normwert der Rohwert bzw. der Rohwertebereich angegeben wird, verwendet man normalerweise, wenn man mehrere Testskalen hat, die alle in die gleiche Art von Normwertskala umgewandelt werden sollen. Als Testkonstrukteur könnte man die von cNORM ausgegebenen Tabelle allerdings noch nicht direkt verwenden, sondern müsste die Tabelle erst noch in eine entsprechende Form bringen. Dabei muss beachtet werden, dass Rohwerte in der Regel nur ganzzahlige Werte annehmen können. Man lässt die Normwertreihe deshalb nicht bei einem ganzzahligen Wert, sondern z. B. bei 30.5 beginnen. Wenn eine Schrittweite von 1 gewählt wird, erzeugt man damit Normwertintervalle mit ganzzahligen Intervallmitten. Im dargestellten Beispiel liegt zwischen den T-Werten 30.5 und 31.5 nur ein einziger ganzzahliger Rohwert, nämlich 4. Dieser würde also dem T-Wert 31 zugeordnet werden. Einem bestimmten Normwert können auf diese Weise mehrere Rohwerte (oder aber auch gar kein Rohwert) zugeordnet sein.
rawTable
Die Funktion 'rawTable' ist vergleichbar mit 'normTable', kehrt aber die Zuordnung um: Einer vorspezifizierten Reihe an Rohwerten werden für ein bestimmtes Alter die Normwerte zugeordnet. Hierfür ist eine Umkehrung der Regressionsfunktion erforderlich, die numerisch ermittelt wird.
rawTable(3.5, model, minRaw = 0, maxRaw = 28, minNorm = 25, maxNorm = 75, step = 1)
# Mehrere Tabellen auf einmal generieren
table <- rawTable(c(2.5, 3.5, 4.5), m, minRaw = 0, maxRaw = 28)
Eine solche Tabelle benötigt man, wenn man zu allen vorkommenden Rohwerten das genaue Perzentil oder den genauen Normwert bestimmen möchte. Mit höherer Präzision und kleinerer Schrittweite wird diese Funktion rechenintensiv.
Lizenz
Achtung: Wenn Sie cNORM für Ihre eigene Arbeit einsetzen möchten, dann beachten Sie bitte die Lizenzbedingungen.
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Modellvalidierung |
Beispiele |
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