Positive Beurteilung

Positive Beurteilung "positive Beurteilung" in English

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Positive Beurteilung

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Positive Beurteilung Similar translations

Die Aussagen klingen zunächst positiv und entsprechen dem alltäglichen Sprachgebrauch. Herr Mertens erhielt im Arbeitszeugnis die Note sehr gut. Bei einer wirklich sehr guten Leistung, muss die Beurteilung im Arbeitszeugnis extrem positiv ausgedrückt Oktoberfest Spiele Erwachsene. In der Praxis kommen solche eindeutigen Beste Spielothek in Hasendorf finden eher selten vor. Im Arbeitszeugnis bleibt zwar ein positiver Sachverhalt bestehen, wird unter Verwendung der Verneinungen aber abgewertet. DeepL Traduttore Linguee.

Häufig ist die Klassifikation binärer Natur, d. Ist ein Feuer ausgebrochen oder nicht? Nähert sich ein feindliches Flugzeug oder nicht?

Bei Klassifikationen dieser Art gibt es zwei mögliche Arten von Fehlern: Ein Objekt wird der ersten Klasse zugeordnet, obwohl es der zweiten angehört, oder umgekehrt.

Die hier beschriebenen Kennzahlen bieten dann eine Möglichkeit, die Zuverlässigkeit des zugehörigen Klassifikators Diagnoseverfahren, Brandmelder , Fliegerradar zu beurteilen.

Ja-Nein-Klassifikationen weisen Ähnlichkeiten zu statistischen Tests auf, bei denen zwischen einer Nullhypothese und einer Alternativhypothese entschieden wird.

Ein Beispiel für so einen Fall ist ein medizinischer Labortest, mit dem festgestellt werden soll, ob eine Person eine bestimmte Krankheit hat.

Später wird durch aufwändigere Untersuchungen festgestellt, ob die Person tatsächlich an dieser Krankheit leidet. Um zu beurteilen, wie gut geeignet der Labortest für die Diagnose der Krankheit ist, wird nun bei jedem Patienten dessen tatsächlicher Gesundheitszustand mit dem Ergebnis des Tests verglichen.

Dabei können vier mögliche Fälle auftreten:. Im ersten und letzten Fall war die Diagnose also richtig, in den anderen beiden Fällen liegt ein Fehler vor.

Die vier Fälle werden in verschiedenen Kontexten auch anders benannt. So sind auch die englischen Begriffe true positive , false positive , false negative und true negative gebräuchlich.

Im Rahmen der Signalentdeckungstheorie werden richtig positive Fälle auch als hit , falsch negative Fälle als miss und richtig negative Fälle als correct rejection bezeichnet.

Es wird nun gezählt, wie häufig jede der vier möglichen Kombinationen von Testergebnis ermittelte Klasse und Gesundheitszustand tatsächliche Klasse vorgekommen ist.

Diese Häufigkeiten werden in eine sogenannte Wahrheitsmatrix auch Konfusionsmatrix genannt eingetragen:. Diese Matrix ist ein einfacher Spezialfall einer Kontingenztafel mit zwei binären nominalen Variablen — dem Urteil des Klassifikators und der tatsächlichen Klasse.

Diese können auch als Schätzungen der bedingten Wahrscheinlichkeit für das Eintreten des entsprechenden Ereignisses interpretiert werden. Diese Wahl hat gravierende Auswirkungen auf die berechneten Werte, insbesondere dann, wenn eine der beiden Klassen insgesamt viel häufiger vorkommt als die andere.

Die Sensitivität auch Richtig-positiv-Rate , Empfindlichkeit oder Trefferquote ; englisch sensitivity , true positive rate , recall oder hit rate gibt den Anteil der korrekt als positiv klassifizierten Objekte an der Gesamtheit der tatsächlich positiven Objekte an.

Beispielsweise entspricht Sensitivität bei einer medizinischen Diagnose dem Anteil an tatsächlich Kranken, bei denen die Krankheit auch erkannt wurde.

Im Kontext des statistischen Hypothesentests wird die Sensitivität des Tests als Trennschärfe des Tests bezeichnet, obwohl der Begriff Trennschärfe in diesem Kontext eine allgemeinere Verwendung hat, die im vorliegenden Kontext nicht anwendbar ist.

Entsprechend gibt die Falsch-negativ-Rate englisch false negative rate oder miss rate den Anteil der fälschlich als negativ klassifizierten Objekte an der Gesamtheit der tatsächlich positiven Objekte an.

Also im Beispiel die tatsächlich Kranken, die aber als gesund diagnostiziert werden. Die Spezifität auch Richtig-negativ-Rate oder kennzeichnende Eigenschaft ; englisch: specificity , true negative rate oder correct rejection rate gibt den Anteil der korrekt als negativ klassifizierten Objekte an der Gesamtheit der in Wirklichkeit negativen Objekte an.

Beispielsweise gibt die Spezifität bei einer medizinischen Diagnose den Anteil der Gesunden an, bei denen auch festgestellt wurde, dass keine Krankheit vorliegt.

Entsprechend gibt die Falsch-positiv-Rate auch Ausfallrate ; englisch fallout oder false positive rate den Anteil der fälschlich als positiv klassifizierten Objekte an, die in Wirklichkeit negativ sind.

Im Beispiel würde dann ein tatsächlich Gesunder zu Unrecht als krank diagnostiziert. Es wird also die Wahrscheinlichkeit für einen Fehlalarm angegeben.

Der positive Vorhersagewert auch Relevanz , Wirksamkeit , Genauigkeit , positiver prädiktiver Wert ; englisch: precision oder positive predictive value ; Abkürzung: PPV gibt den Anteil der korrekt als positiv klassifizierten Ergebnisse an der Gesamtheit der als positiv klassifizierten Ergebnisse an erste Zeile der Wahrheitsmatrix.

Beispielsweise gibt der positive Vorhersagewert eines medizinischen Tests an, welcher Anteil der Personen mit positivem Testergebnis auch tatsächlich krank ist.

Entsprechend gibt der negative Vorhersagewert auch Segreganz oder Trennfähigkeit ; englisch: negative predictive value ; Abkürzung: NPV den Anteil der korrekt als negativ klassifizierten Ergebnisse an der Gesamtheit der als negativ klassifizierten Ergebnisse an zweite Zeile der Wahrheitsmatrix.

Im Beispiel entspricht das dem Anteil der Personen mit negativem Testergebnis, der auch tatsächlich gesund ist. Der positive Vorhersagewert profitiert von einer hohen Prätestwahrscheinlichkeit, der negative Vorhersagewert von einer niedrigen Prätestwahrscheinlichkeit.

Ein positives medizinisches Testergebnis hat also eine viel höhere Aussagekraft, wenn der Test auf Verdacht durchgeführt wurde, als wenn er allein dem Screening diente.

Die für ein Kollektiv ermittelten positiven und negativen Vorhersagewerte sind auf andere Kollektive nur dann übertragbar, wenn die relative Häufigkeit der positiven Fälle dort dieselbe ist.

Die Vorhersagewerte wären also völlig andere, wenn derselbe Test an einem zufällig ausgewählten Menschen durchgeführt wird.

Die Korrektklassifikationsrate auch Vertrauenswahrscheinlichkeit oder Treffergenauigkeit ; englisch: accuracy gibt den Anteil aller Objekte an, die korrekt klassifiziert werden.

Im Beispiel der Diagnose wäre die Korrektklassifikationsrate der Anteil an richtig positiven und richtig negativen Diagnosen an der Gesamtzahl der Diagnosen, die Falschklassifikationsrate hingegen der Anteil der falsch positiven und falsch negativen Diagnosen.

Es wurde von Cornelis Joost van Rijsbergen eingeführt. Die Effektivität liegt zwischen 0 beste Effektivität und 1 schlechte Effektivität.

Für die sechs Kennzahlen Sensitivität, Falsch-negativ-Rate, Spezifität, Falsch-positiv-Rate, positiver Vorhersagewert und negativer Vorhersagewert lassen sich normierte, zweidimensionale Funktionsgraphen darstellen:.

Dasselbe gilt auch für die Falsch-negativ-Rate. Es ist nicht möglich, alle Gütekriterien unabhängig voneinander zu optimieren.

Insbesondere sind die Sensitivität und die Spezifität negativ miteinander korreliert. Zur Veranschaulichung dieser Zusammenhänge ist es hilfreich, die Extremfälle zu betrachten:.

Wie konservativ oder liberal ein Klassifikator optimalerweise sein sollte, hängt vom konkreten Anwendungsfall ab. Aus diesem leitet sich beispielsweise ab, welche der Fehlklassifikationen die schwererwiegenden Folgen hat.

Bei der Diagnose einer schlimmen Krankheit oder sicherheitsrelevanten Anwendungen wie einem Feueralarm ist es wichtig, dass kein Fall unentdeckt bleibt.

Bei einer Recherche durch eine Suchmaschine hingegen kann es wichtiger sein, möglichst wenige Resultate zu bekommen, die für die Suche irrelevant sind, also falsch-positive Resultate darstellen.

Die Risiken der verschiedenen Fehlklassifikationen lassen sich zur Bewertung eines Klassifikators in einer Kostenmatrix angeben, mit der die Wahrheitsmatrix gewichtet wird.

Um die Auswirkungen verschieden konservativer Tests für ein konkretes Anwendungsbeispiel darzustellen, können ROC-Kurven erstellt werden, in denen die Sensitivität für verschiedene Tests gegen die Falsch-positiv-Rate aufgetragen wird.

Im Rahmen der Signalentdeckungstheorie spricht man auch von einem verschieden konservativ gesetzten Kriterium.

Ist beispielsweise die Anzahl der an einem Test teilnehmenden Kranken erheblich geringer als die der Gesunden, so führt dies im Allgemeinen zu einem geringen Wert im positiven Vorhersagewert siehe dazu das unten angeführte Zahlenbeispiel.

Daher sollte in diesem Fall alternativ zu den Vorhersagewerten der Likelihood-Quotient angegeben werden. In den letzten Jahren sind Beurteilungsschreiben vermehrt in Mode gekommen.

Das liegt zum einen an dem Einfluss vom angloamerikanischen Arbeitsmarkt , wo Arbeitszeugnisse wie sie in Deutschland existieren unbekannt sind.

Somit eignet sich ein Beurteilungsschreiben besonders für diejenigen, die sich im Ausland bewerben möchten, da Beurteilungs- und Empfehlungsschreiben dort einen deutlich höheren Stellenwert haben.

Zum anderen liegt es an den sich ändernden Beschäftigungsverhältnissen : Freelancer und Arbeitnehmer in Projektarbeit haben im Gegensatz zu festangestellten Arbeitnehmern keinen gesetzlichen Anspruch auf ein Arbeitszeugnis.

Um ihre Fähigkeiten dennoch dokumentieren zu können, sind sie auf Beurteilungsschreiben angewiesen. Aber wie kommt man an ein Beurteilungsschreiben?

Anhand der nachfolgenden Interessensgruppe ist ersichtlich, dass eine Vielzahl von Bewerbern von einem Beurteilungsschreiben profitiert, die bisher noch gar keine Gelegenheit hatten , Berufserfahrung zu sammeln — oder zumindest nicht in dem Umfang, dass ein Arbeitszeugnis daraus resultieren würde:.

In diesen Fällen kann also gar kein Arbeitgeber das Beurteilungsschreiben ausstellen, sondern gegebenenfalls der Dozent, Lehrer, Mentor und dergleichen.

Prinzipiell kann es von jeder Person geschrieben werden, mit der Sie schon zusammengearbeitet haben und die sich lobend und wohlwollend für Sie verbürgt.

Idealerweise handelt es sich um eine namhafte Organisation, beispielsweise wenn Sie aus Ihrem Ehrenamt ein Beurteilungsschreiben möchten.

Das verleiht dem Ganzen deutlich mehr Gewicht und Seriosität. Am besten, Sie rückversichern sich, dass Ihr Aussteller für weiterführende Informationen an einen potenziellen Arbeitgeber telefonisch zur Verfügung steht.

So können Sie guten Gewissens die Telefonnummer Ihres Beurteilers bekannt geben und verhindern, dass dieser völlig überraschend einen Anruf mit Nachfragen zu Ihrer Person erhält.

Tipp: Es wird geschätzt, dass bisher lediglich jede vierte Bewerbung ein Beurteilungsschreiben enthält — es ist somit eine Möglichkeit, sich von anderen Bewerbungen positiv abzuheben.

Da es keine rechtliche Verpflichtung für ein Beurteilungsschreiben gibt und der Verfasser dieses freiwillig ausstellt, muss der Empfänger im Gegensatz zur Zeugnissprache wenig versteckte Codes fürchten.

Zumeist fällt ein Beurteilungsschreiben positiv aus. Worauf der inhaltliche Schwerpunkt gelegt wird, bleibt dem Beurteilenden überlassen: Üblicherweise sollte mit einigen pointierten Sätzen die Tätigkeit, Funktion oder Arbeitsleistung des Beurteilten geschildert werden.

Hierzu wird auf freie Formulierungen in eigenen Worten zurückgegriffen, floskelhafte Sprache vermieden. Um dem potenziellen Arbeitgeber eine Kontaktmöglichkeit für Nachfragen zu geben, ist es üblich, dass der Beurteilende eine Telefonnummer oder E-Mailadresse angibt, unter der er erreichbar ist.

Hinsichtlich des Aufbaus ist zu sagen, dass dieser zwar nicht normiert ist, aber bestimmte Kernelemente enthalten sollte:.

Translation for 'positive Beurteilung' in the free German-English dictionary and many other English translations. Arbeitszeugnis: Stets positive Formulierungen einer wirklich sehr guten Leistung, muss die Beurteilung im Arbeitszeugnis extrem positiv ausgedrückt werden. In ihren Kontakten mit der rumänischen Regierung legte die Kommission seither dar, daß eine positive Beurteilung von Rumäniens Engagement, energische. Muchos ejemplos de oraciones traducidas contienen “positive Beurteilung” – Diccionario español-alemán y buscador de traducciones en español.

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Sensitivität und Spezifität - Güte diagnostischer Tests

Im Rahmen der Signalentdeckungstheorie werden richtig positive Fälle auch als hit , falsch negative Fälle als miss und richtig negative Fälle als correct rejection bezeichnet.

Es wird nun gezählt, wie häufig jede der vier möglichen Kombinationen von Testergebnis ermittelte Klasse und Gesundheitszustand tatsächliche Klasse vorgekommen ist.

Diese Häufigkeiten werden in eine sogenannte Wahrheitsmatrix auch Konfusionsmatrix genannt eingetragen:. Diese Matrix ist ein einfacher Spezialfall einer Kontingenztafel mit zwei binären nominalen Variablen — dem Urteil des Klassifikators und der tatsächlichen Klasse.

Diese können auch als Schätzungen der bedingten Wahrscheinlichkeit für das Eintreten des entsprechenden Ereignisses interpretiert werden.

Diese Wahl hat gravierende Auswirkungen auf die berechneten Werte, insbesondere dann, wenn eine der beiden Klassen insgesamt viel häufiger vorkommt als die andere.

Die Sensitivität auch Richtig-positiv-Rate , Empfindlichkeit oder Trefferquote ; englisch sensitivity , true positive rate , recall oder hit rate gibt den Anteil der korrekt als positiv klassifizierten Objekte an der Gesamtheit der tatsächlich positiven Objekte an.

Beispielsweise entspricht Sensitivität bei einer medizinischen Diagnose dem Anteil an tatsächlich Kranken, bei denen die Krankheit auch erkannt wurde.

Im Kontext des statistischen Hypothesentests wird die Sensitivität des Tests als Trennschärfe des Tests bezeichnet, obwohl der Begriff Trennschärfe in diesem Kontext eine allgemeinere Verwendung hat, die im vorliegenden Kontext nicht anwendbar ist.

Entsprechend gibt die Falsch-negativ-Rate englisch false negative rate oder miss rate den Anteil der fälschlich als negativ klassifizierten Objekte an der Gesamtheit der tatsächlich positiven Objekte an.

Also im Beispiel die tatsächlich Kranken, die aber als gesund diagnostiziert werden. Die Spezifität auch Richtig-negativ-Rate oder kennzeichnende Eigenschaft ; englisch: specificity , true negative rate oder correct rejection rate gibt den Anteil der korrekt als negativ klassifizierten Objekte an der Gesamtheit der in Wirklichkeit negativen Objekte an.

Beispielsweise gibt die Spezifität bei einer medizinischen Diagnose den Anteil der Gesunden an, bei denen auch festgestellt wurde, dass keine Krankheit vorliegt.

Entsprechend gibt die Falsch-positiv-Rate auch Ausfallrate ; englisch fallout oder false positive rate den Anteil der fälschlich als positiv klassifizierten Objekte an, die in Wirklichkeit negativ sind.

Im Beispiel würde dann ein tatsächlich Gesunder zu Unrecht als krank diagnostiziert. Es wird also die Wahrscheinlichkeit für einen Fehlalarm angegeben.

Der positive Vorhersagewert auch Relevanz , Wirksamkeit , Genauigkeit , positiver prädiktiver Wert ; englisch: precision oder positive predictive value ; Abkürzung: PPV gibt den Anteil der korrekt als positiv klassifizierten Ergebnisse an der Gesamtheit der als positiv klassifizierten Ergebnisse an erste Zeile der Wahrheitsmatrix.

Beispielsweise gibt der positive Vorhersagewert eines medizinischen Tests an, welcher Anteil der Personen mit positivem Testergebnis auch tatsächlich krank ist.

Entsprechend gibt der negative Vorhersagewert auch Segreganz oder Trennfähigkeit ; englisch: negative predictive value ; Abkürzung: NPV den Anteil der korrekt als negativ klassifizierten Ergebnisse an der Gesamtheit der als negativ klassifizierten Ergebnisse an zweite Zeile der Wahrheitsmatrix.

Im Beispiel entspricht das dem Anteil der Personen mit negativem Testergebnis, der auch tatsächlich gesund ist. Der positive Vorhersagewert profitiert von einer hohen Prätestwahrscheinlichkeit, der negative Vorhersagewert von einer niedrigen Prätestwahrscheinlichkeit.

Ein positives medizinisches Testergebnis hat also eine viel höhere Aussagekraft, wenn der Test auf Verdacht durchgeführt wurde, als wenn er allein dem Screening diente.

Die für ein Kollektiv ermittelten positiven und negativen Vorhersagewerte sind auf andere Kollektive nur dann übertragbar, wenn die relative Häufigkeit der positiven Fälle dort dieselbe ist.

Die Vorhersagewerte wären also völlig andere, wenn derselbe Test an einem zufällig ausgewählten Menschen durchgeführt wird. Die Korrektklassifikationsrate auch Vertrauenswahrscheinlichkeit oder Treffergenauigkeit ; englisch: accuracy gibt den Anteil aller Objekte an, die korrekt klassifiziert werden.

Im Beispiel der Diagnose wäre die Korrektklassifikationsrate der Anteil an richtig positiven und richtig negativen Diagnosen an der Gesamtzahl der Diagnosen, die Falschklassifikationsrate hingegen der Anteil der falsch positiven und falsch negativen Diagnosen.

Es wurde von Cornelis Joost van Rijsbergen eingeführt. Die Effektivität liegt zwischen 0 beste Effektivität und 1 schlechte Effektivität.

Für die sechs Kennzahlen Sensitivität, Falsch-negativ-Rate, Spezifität, Falsch-positiv-Rate, positiver Vorhersagewert und negativer Vorhersagewert lassen sich normierte, zweidimensionale Funktionsgraphen darstellen:.

Dasselbe gilt auch für die Falsch-negativ-Rate. Es ist nicht möglich, alle Gütekriterien unabhängig voneinander zu optimieren.

Insbesondere sind die Sensitivität und die Spezifität negativ miteinander korreliert. Zur Veranschaulichung dieser Zusammenhänge ist es hilfreich, die Extremfälle zu betrachten:.

Wie konservativ oder liberal ein Klassifikator optimalerweise sein sollte, hängt vom konkreten Anwendungsfall ab. Aus diesem leitet sich beispielsweise ab, welche der Fehlklassifikationen die schwererwiegenden Folgen hat.

Bei der Diagnose einer schlimmen Krankheit oder sicherheitsrelevanten Anwendungen wie einem Feueralarm ist es wichtig, dass kein Fall unentdeckt bleibt.

Bei einer Recherche durch eine Suchmaschine hingegen kann es wichtiger sein, möglichst wenige Resultate zu bekommen, die für die Suche irrelevant sind, also falsch-positive Resultate darstellen.

Beurteilung schreiben — Anleitung und Tipps zum Lernen — Dies liegt daran, dass eine Beurteilung die persönliche Meinung und Einschätzung widerspiegelt.

Hinzu kommt, dass eine Beurteilung keinen Normen unterliegt und immer ein freiwilliges Dokument ist, was dazu führt, dass allein schon die Tatsache, dass jemand überhaupt eine Beurteilung schreiben wollte, als positive Aussage gewertet wird.

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Somit eignet sich ein Beurteilungsschreiben besonders für diejenigen, die sich im Ausland bewerben möchten, da Beurteilungs- und Empfehlungsschreiben dort einen deutlich höheren Stellenwert haben.

Zum anderen liegt es an den sich ändernden Beschäftigungsverhältnissen : Freelancer und Arbeitnehmer in Projektarbeit haben im Gegensatz zu festangestellten Arbeitnehmern keinen gesetzlichen Anspruch auf ein Arbeitszeugnis.

Um ihre Fähigkeiten dennoch dokumentieren zu können, sind sie auf Beurteilungsschreiben angewiesen. Aber wie kommt man an ein Beurteilungsschreiben?

Anhand der nachfolgenden Interessensgruppe ist ersichtlich, dass eine Vielzahl von Bewerbern von einem Beurteilungsschreiben profitiert, die bisher noch gar keine Gelegenheit hatten , Berufserfahrung zu sammeln — oder zumindest nicht in dem Umfang, dass ein Arbeitszeugnis daraus resultieren würde:.

In diesen Fällen kann also gar kein Arbeitgeber das Beurteilungsschreiben ausstellen, sondern gegebenenfalls der Dozent, Lehrer, Mentor und dergleichen.

Prinzipiell kann es von jeder Person geschrieben werden, mit der Sie schon zusammengearbeitet haben und die sich lobend und wohlwollend für Sie verbürgt.

Idealerweise handelt es sich um eine namhafte Organisation, beispielsweise wenn Sie aus Ihrem Ehrenamt ein Beurteilungsschreiben möchten. Das verleiht dem Ganzen deutlich mehr Gewicht und Seriosität.

Am besten, Sie rückversichern sich, dass Ihr Aussteller für weiterführende Informationen an einen potenziellen Arbeitgeber telefonisch zur Verfügung steht.

So können Sie guten Gewissens die Telefonnummer Ihres Beurteilers bekannt geben und verhindern, dass dieser völlig überraschend einen Anruf mit Nachfragen zu Ihrer Person erhält.

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Positive Beurteilung - Die wahre Meinung

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