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“What if applicants fake their responses?”: Modeling faking and response styles in high-stakes assessments using the multidimensional nominal response model
Seitz, Timo
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Spengler, Maik
;
Meiser, Thorsten
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seitz-et-al-2025-what-if-applicants-fake-their-responses-modeling-faking-and-response-styles-in-high-stakes-assessments.pdf
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DOI:
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https://doi.org/10.1177/00131644241307560
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URL:
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https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/001316442...
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-688227
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Dokumenttyp:
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Zeitschriftenartikel
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Erscheinungsjahr Online:
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2025
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Datum:
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23 Januar 2025
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Educational and Psychological Measurement : EPM
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Band/Volume:
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tba
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Heft/Issue:
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tba
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Seitenbereich:
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1-36
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Ort der Veröffentlichung:
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Thousand Oaks, Calif. [u.a.]
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Verlag:
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Sage Periodicals Press
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ISSN:
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0013-1644
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Sozialwissenschaften > Psychologische Methodenlehre u. Diagnostik (Meiser 2009-)
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Bereits vorhandene Lizenz:
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 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
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Fachgebiet:
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150 Psychologie
370 Erziehung, Schul- und Bildungswesen
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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faking , socially desirable responding , high-stakes assessment , multidimensional item response theory , nominal response model
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Abstract:
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Self-report personality tests used in high-stakes assessments hold the risk that testtakers engage in faking. In this article, we demonstrate an extension of the multidimensional nominal response model (MNRM) to account for the response bias of faking. The MNRM is a flexible item response theory (IRT) model that allows modeling response biases whose effect patterns vary between items. In a simulation, we found good parameter recovery of the model accounting for faking under different conditions as well as good performance of model selection criteria. Also, we modeled responses from N = 3,046 job applicants taking a personality test under real highstakes conditions. We thereby specified item-specific effect patterns of faking by setting scoring weights to appropriate values that we collected in a pilot study. Results indicated that modeling faking significantly increased model fit over and above response styles and improved divergent validity, while the faking dimension exhibited relations to several covariates. Additionally, applying the model to a sample of job incumbents taking the test under low-stakes conditions, we found evidence that the model can effectively capture faking and adjust estimates of substantive trait scores for the assumed influence of faking. We end the article with a discussion of implications for psychological measurement in high-stakes assessment contexts.
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Übersetzter Titel:
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„Was ist, wenn Bewerber ihre Antworten verfälschen?“: Die Modellierung von Faking und Antwortstilen in High-Stakes-Testungen mithilfe des multidimensionalen Nominal-Response-Modells
(Deutsch)
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Übersetzung des Abstracts:
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(ÜBERSETZUNG VON DeepL)
Selbsteinschätzungs-Persönlichkeitstests, die in hochrangigen Beurteilungen verwendet werden, bergen das Risiko, dass die Testpersonen fälschen. In diesem Artikel zeigen wir eine Erweiterung des multidimensionalen nominalen Antwortmodells (MNRM), um die Antwortverzerrung durch Faking zu berücksichtigen. Das MNRM ist ein flexibles Modell der Item-Response-Theorie (IRT), das die Modellierung von Antwortverzerrungen ermöglicht, deren Effektmuster zwischen den Items variieren. In einer Simulation fanden wir eine gute Parameterwiederherstellung des Modells zur Berücksichtigung von Faking unter verschiedenen Bedingungen sowie eine gute Leistung der Modellauswahlkriterien. Außerdem modellierten wir die Antworten von N = 3.046 Stellenbewerbern, die einen Persönlichkeitstest unter realen Bedingungen mit hohem Risiko absolvierten. Dabei spezifizierten wir item-spezifische Effektmuster von Faking, indem wir Bewertungsgewichte auf geeignete Werte setzten, die wir in einer Pilotstudie erhoben. Die Ergebnisse zeigten, dass die Modellierung der Täuschung die Modellanpassung signifikant über die Antwortstile hinaus erhöhte und die divergente Validität verbesserte, während die Täuschungsdimension Beziehungen zu mehreren Kovariaten aufwies. Bei der Anwendung des Modells auf eine Stichprobe von Berufsanfängern, die den Test unter Bedingungen mit geringem Risiko absolvierten, fanden wir außerdem Hinweise darauf, dass das Modell die Täuschung effektiv erfassen und die Schätzungen der substanziellen Merkmalsausprägungen an den angenommenen Einfluss der Täuschung anpassen kann. Wir schließen den Artikel mit einer Diskussion über die Implikationen für psychologische Messungen im Kontext von Tests mit hohen Anforderungen.
(Deutsch)
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