Hallo,
mal angenommen man konstruiert einen Test indem die psychische Belastung von Patienten gemessen werden soll… Durch der Normierung an einer nicht-klinischen bevölkerungsrepräsentativen Stichprobe ergibt sich eine linkssteile Verteilung (da der Großteil der Bevölkerung nicht belastet ist) - würde es dann reichen einen Cut-Off-Wert zu berechnen oder würde man mittels Flächentransformation nach McCall normisieren?
Hi,
ich würde den cou-off bevorzugen, weil man dann nicht wieder eine fraglich sinnvolle Transformation machen muss, um eine (scheinbar) intervallskalierte und (möglichweise) normalverteilte ZV zu bekommen. An schiefen Daten ist doch nichts auszusetzen.
Grüße,
JPL
vielen Dank für die Antwort…
Ich teile deine Meinung, aber meinst du dass es in der Prais ebenso gehandhabt wird? Die Testtheoretiker lieben doch normalverteile Daten 
Hi,
ich meine, amn sollte die daten möglichst so verwenden, wie man sie hat und nicht mehr dran „rumschrauben“. Normalverteilung ist eine feine Sache, aber eben oft nicht gegeben, vor allem bei kleineren Stichproben. Die Theorie hat da auch schon oft genug belegt, dass die approximativen Methoden (basierend auf normalverteilung) da nicht gut funktionieren und man sich besser anders behilft. In diesem Fall eben einfach das 95% percentil als cut-off nehmen. simpel, einfach, zutreffend. 
Grüße,
JPL