struktur bisheriger testverfahren: riasec · musik darstellende kunst bildende kunst...

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UNIVERSITÄT ERFURT Amstrong, P. I., & Anthoney, S. F. (2009). Personality facets and RIASEC interests: An integrated model. Journal of Vocational Behavior , 75, 346-359. | Armstrong, P. I., Smith, T. J., Donnay, D. A., & Rounds, J. (2004). The strong ring: A basic interest model of occupational structure. Journal of Counseling Psychology , 51, 299313. | Aros, J. R., Henly, G. A. & Curtis, N. T. (1998). Occupational sextype and sex differences in vocational preferences-measured interest relationships. Journal of Vocational Behavior, 53, 227242. | Bergmann, C., & Eder, F. (2005). Allgemeiner Interessen-Struktur-Test mit Umwelt-Struktur-Test (UST-R) - Revision (AIST-R). Göttingen: Beltz Test GmbH. | Brickenkamp, R. (1990). Die Generelle Interessen-Skala (GIS). Göttingen: Hogrefe. | Deng, C.-P., Armstrong, P. I., & Rounds, J. (2007). The fit of Holland’s RIASEC model to US occupations. Journal of Vocational Behavior , 71 (1), 1-22. | Donnay, D. A., & Borgen, F. H. (1996). Validity, structure, and content of the 1994 Strong interest inventory. Journal of Counseling Psychology , 43, 275291. | Dudley, N. M., Orvis, K. A., Lebiecki, J. E., & Cortina, J. M. (2006). A meta-analytic investigation of conscientiousness in the prediction of job performance: Examining the intercorrelations and the incremental validity of narrow traits. Journal of Applied Psychology, 91 , 4057. | Einarsdóttir, S., & Rounds, J. (2009). Gender bias and construct validity in vocational interest measurement: Differential item functioning in the Strong Interest Inventory. Journal of Vocational Behavior, 74, 295-307. | Joerin Fux, S. (2005). Persönlichkeit und Berufstätigkeit: Theorie und Instrumente von John Holland im deutschsprachigen Raum, unter Adaptation und Weiterentwicklung von Self-directed Search (SDS) und Position Classification Inventory (PCI). Göttingen: Cuvillier Verlag. | Joerin Fux, S., Stoll, F., Bergmann, C., & Eder, F. (2004). Explorix. Bern: Verlag Hans Huber. | Liao, H.-Y., Armstrong, P. I., & Rounds, J. (2008). Development and initial validation of public domain Basic Interest Markers. Journal of Vocational Behavior , 73, 159183. | Nagy, G. (2006). Von Berufliche Interessen, kognitive und fachgebundene Kompetenzen: Ihre Bedeutung für die Studienfachwahl und die Bewährung im Studium. Dissertation, Freie Universität, Berlin.: http://www.diss.fu-berlin.de/diss/receive/FUDISS_thesis_000000002714 abgerufen. | Nagy, G., Trautwein, U., & Lüdtke, O. (2007). The structure of vocational interests in Germany: Different methodologies, different conclusions. Journal of Vocational Behavior. | Proyer, R. T., & Häusler, J. (2007). Gender differences in vocational interests and their stability in different assessment methods. Swiss Journal of Psychology, 66(4), 243-247. | Su, R., Rounds, J., & Armstrong, P. I. (2009). Men and things, women and people: A meta-analysis of sex differences in interests. Psychological Bulletin (135), 859-884. | Wetzel, E. & Hell, B. (2011). Differential item functioning in the AIST-R. Paper presented at the 11th European Conference on Psychological Assessment, 31.08. - 03.09.2011, Riga, Latvia. Struktur bisheriger Testverfahren: RIASEC R I A S E C ρ 1 ρ 1 ρ 1 ρ 1 ρ 1 ρ 1 ρ 3 ρ 3 ρ 3 ρ 2 ρ 2 ρ 2 ρ 2 ρ 2 ρ 2 ρ 1 > ρ 2 > ρ 3 R I A S E C Vertrieb Verwaltung Finanzarbeit Büroarbeit Eventmanagement Politik Jura Beziehungsmanagement Informatik Handwerk Maschinenbedienung Technisches Schreiben Schreiben Musik Darstellende Kunst Bildende Kunst Gesundheitswesen Kinderbetreuung Sozialwissenschaften Lehre Wissenschaftliche Praxis Naturwissenschaften Medizin Lebenswissenschaften Normstichproben N Gymnasium 378 Regelschule 281 9. Klassenstufe 414 10. Klassenstufe 245 Jungen 296 Mädchen 363 Gesamt 659 Medien Mathematik Landwirtschaft 3 „freie“ Interessenbereiche: .49* .17* .52* .55* .71* .54* .27* .32* .05 .43* .51* .33* .35* .22* -.01 Die Zahlen indizieren Interkorrelationen zwischen den Hauptbereichen. * = signifikant (p ≤ 0,05)

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Page 1: Struktur bisheriger Testverfahren: RIASEC · Musik Darstellende Kunst Bildende Kunst Gesundheitswesen Kinderbetreuung Sozialwissenschaften Lehre Wissenschaftliche Praxis Naturwissenschaften

UNIVERSITÄT

ERFURT

Amstrong, P. I., & Anthoney, S. F. (2009). Personality facets and RIASEC interests: An integrated model. Journal of Vocational Behavior , 75, 346-359. | Armstrong, P. I., Smith, T. J., Donnay, D. A.,

& Rounds, J. (2004). The strong ring: A basic interest model of occupational structure. Journal of Counseling Psychology , 51, 299–313. | Aros, J. R., Henly, G. A. & Curtis, N. T. (1998). Occupational sextype and sex

differences in vocational preferences-measured interest relationships. Journal of Vocational Behavior, 53, 227–242. | Bergmann, C., & Eder, F. (2005). Allgemeiner Interessen-Struktur-Test mit Umwelt-Struktur-Test

(UST-R) - Revision (AIST-R). Göttingen: Beltz Test GmbH. | Brickenkamp, R. (1990). Die Generelle Interessen-Skala (GIS). Göttingen: Hogrefe. | Deng, C.-P., Armstrong, P. I., & Rounds, J. (2007). The fit of Holland’s

RIASEC model to US occupations. Journal of Vocational Behavior , 71 (1), 1-22. | Donnay, D. A., & Borgen, F. H. (1996). Validity, structure, and content of the 1994 Strong interest inventory. Journal of Counseling

Psychology , 43, 275–291. | Dudley, N. M., Orvis, K. A., Lebiecki, J. E., & Cortina, J. M. (2006). A meta-analytic investigation of conscientiousness in the prediction of job performance: Examining the intercorrelations

and the incremental validity of narrow traits. Journal of Applied Psychology, 91 , 40–57. | Einarsdóttir, S., & Rounds, J. (2009). Gender bias and construct validity in vocational interest measurement: Differential item

functioning in the Strong Interest Inventory. Journal of Vocational Behavior, 74, 295-307. | Joerin Fux, S. (2005). Persönlichkeit und Berufstätigkeit: Theorie und Instrumente von John Holland im deutschsprachigen

Raum, unter Adaptation und Weiterentwicklung von Self-directed Search (SDS) und Position Classification Inventory (PCI). Göttingen: Cuvillier Verlag. | Joerin Fux, S., Stoll, F., Bergmann, C., & Eder, F. (2004).

Explorix. Bern: Verlag Hans Huber. | Liao, H.-Y., Armstrong, P. I., & Rounds, J. (2008). Development and initial validation of public domain Basic Interest Markers. Journal of Vocational Behavior , 73, 159–183. |

Nagy, G. (2006). Von Berufliche Interessen, kognitive und fachgebundene Kompetenzen: Ihre Bedeutung für die Studienfachwahl und die Bewährung im Studium. Dissertation, Freie Universität, Berlin.:

http://www.diss.fu-berlin.de/diss/receive/FUDISS_thesis_000000002714 abgerufen. | Nagy, G., Trautwein, U., & Lüdtke, O. (2007). The structure of vocational interests in Germany: Different methodologies, different

conclusions. Journal of Vocational Behavior. | Proyer, R. T., & Häusler, J. (2007). Gender differences in vocational interests and their stability in different assessment methods. Swiss Journal of Psychology, 66(4),

243-247. | Su, R., Rounds, J., & Armstrong, P. I. (2009). Men and things, women and people: A meta-analysis of sex differences in interests. Psychological Bulletin (135), 859-884. | Wetzel, E. & Hell, B. (2011).

Differential item functioning in the AIST-R. Paper presented at the 11th European Conference on Psychological Assessment, 31.08. - 03.09.2011, Riga, Latvia.

Struktur bisheriger Testverfahren: RIASEC

R I

A

S E

C

ρ1

ρ1

ρ1

ρ1

ρ1

ρ1

ρ3

ρ3

ρ3

ρ2

ρ2 ρ2

ρ2

ρ2 ρ2

ρ1 > ρ2 > ρ3

R I

A

S E

C Vertrieb

Verwaltung

Finanzarbeit

Büroarbeit

Eventmanagement

Politik

Jura

Beziehungsmanagement

Informatik

Handwerk

Maschinenbedienung

Technisches Schreiben

Schreiben

Musik

Darstellende Kunst

Bildende Kunst

Gesundheitswesen

Kinderbetreuung

Sozialwissenschaften

Lehre

Wissenschaftliche Praxis

Naturwissenschaften

Medizin

Lebenswissenschaften

Normstichproben N

Gymnasium 378 Regelschule 281 9. Klassenstufe 414 10. Klassenstufe 245 Jungen 296 Mädchen 363 Gesamt 659

Medien

Mathematik

Landwirtschaft

3 „freie“ Interessenbereiche:

.49*

.17*

.52*

.55*

.71*

.54* .27* .32*

.05 .43*

.51* .33*

.35*

.22*

-.01

Die Zahlen indizieren Interkorrelationen

zwischen den Hauptbereichen.

* = signifikant (p ≤ 0,05)