Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte. Eine Erweiterung klassischer Item-Response-Modelle.

Autor/in	Berger, Moritz
Titel	Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte. Eine Erweiterung klassischer Item-Response-Modelle.
Quelle	Wiesbaden: Springer Spektrum (2015), VIII, 125 S. PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Reihe	BestMasters
Beigaben	grafische Darstellungen; Literaturangaben S. [97]-98
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Monographie
ISBN	3-658-08704-8; 978-3-658-08704-3; 978-3-658-08705-0
DOI	10.1007/978-3-658-08705-0
Schlagwörter	Rasch-Modell; Multivariate Analyse; Validität; Psychologie; Intelligenztest; Item-Response-Theory; Itemanalyse; Psychometrie; Algorithmus; Intelligenztest; Klassifikation; Modell; Multivariate Analyse; Psychologie; Simulation; Validität; Itemanalyse; Psychometrie; Rasch-Modell; Modellbildung; Algorithmus; Anwendungsbeispiel; Klassifikation; Modell; Simulation
Abstract	Der Autor beschäftigt sich mit einer Erweiterung des klassischen binären Rasch-Modells, mit der es möglich ist, Unterschiede zwischen Personen aus unterschiedlichen Subgruppen bei der Beantwortung von Testitems zu berücksichtigen. Das binäre Rasch-Modell findet Anwendung in der Psychometrie bei der Auswertung von Intelligenztests. Grundannahme dieses Modells ist, dass die Schwierigkeit eines Testitems für alle Personen mit derselben Fähigkeit exakt gleich ist, was jedoch oftmals nicht der Fall ist. Das vorgestellte, erweiterte Modell wird mithilfe von Boosting-Verfahren geschätzt. Auf Basis von Simulationen und echten Datenbeispielen wird die Güte der Modelle und des Schätzverfahrens gründlich untersucht und Grenzen der Methoden aufgezeigt. (Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2016/1