Differentielle Prognostizierbarkeit von Schulleistung

Inhaltsverzeichnis1. Zur Problematik der Vorhersage von Schulleistung.1.1 Notwendigkeit von Schulleistungsprognosen.1.2 Erstellung von Schulleistungsorognosen.1.3 Differentielle Prognostizierbarkeit.1.4 Zielsetzung der Untersuchung.2. Durchführung der Untersuchung.2.1 Prädiktorvariablen.2.2 Sozialer Kontext.2.3 Kriteriumsvariablen.2.4 Stichproben.2.5 Datenanalyse.3. Zusammenhänge zwischen Einzelmerkmalen und Schulleistung.3.1 Intelligenz.3.2 Interessen.3.3 Schulbezogene Motivation und Angst.4. Multivariate Beziehungen zwischen den Prädiktoren und Schulleistung.4.1 Regressionsanalyse mit dem Gesamtprädiktorensatz.4.2 Analyse der Struktur der Prädiktoren und des Kriteriums.4.3 Regressionsanalyse mit einem reduzierten Prädiktorensatz.4.4 Auswahl optimaler Prädiktorkombinationen.4.5 Regressionsanalyse mit Hauptkomponenten.4.6 Kanonische Analyse.5. Differentielle Prognostizierbarkeit und Moderatoranalyse.5.1 Moderierte Regression.5.2 Untergruppen-Moderatoranalyse.6. Differentielle Prognostizierbarkeit und Automatische Interaktionsaufklärung.6.1 Beschreibung des Verfahrens AID (Automatic Interaction Detector).6.2 AID-Analyse für das Fach Deutsch.6.3 AID-Analyse für die Fächer Mathematik und Englisch.7. Differentielle Prognostizierbarkeit und Typologische Prädiktion.7.1 Konzept der Typologischen Prädiktion.7.2 Typenanalyse und Schulleistung.7.3 Typenanalyse und Schullaufbahnverlauf.8. Diskussion der Ergebnisse.9. Methodenvergleich verschiedener Clusteranalyseverfahren.9.1 Ablaufschema einer Clusteranalyse.9.2 Darstellung und Transformation der Eingabedaten.9.3 Ähnlichkeits- und Distanzmaße.9.4 Homogenitätsmaße.9.5 Gruppierungsarten.9.6 Beschreibung der zu vergleichenden Clusteranalysen.9.7. Durchführung der Verfahrensvergleiche (I).9.8 Durchführung der Verfahrensvergleiche (II).9.9 Zusammenfassung und Diskussion.10. Ausblick.Namenverzeichnis.