Schätzung von Veränderung mit "plausible values" in mehrdimensionalen Rasch-Modellen.

Autor/inn/en	Hartig, Johannes; Kühnbach, Olga
Titel	Schätzung von Veränderung mit "plausible values" in mehrdimensionalen Rasch-Modellen. Paralleltitel: Estimating change using the plausible value technique within multidimensional Rasch-models.
Quelle	Aus: Ittel, Angela (Hrsg.): Veränderungsmessung und Längsschnittstudien in der empirischen Erziehungswissenschaft. Wiesbaden: VS Verl. für Sozialwissenschaften (2006) S. 27-44 PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Beigaben	grafische Darstellungen
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Sammelwerksbeitrag
ISBN	3-531-15283-1; 978-3-531-15283-7
DOI	10.1007/978-3-531-90502-0_3
Schlagwörter	Empirische Forschung; Methode; Persönlichkeitsmerkmal; Datenanalyse; Variable; Messung; Messverfahren; Modellierung; DESI (Deutsch-Englisch-Schülerleistungen-International); Deutschland
Abstract	Um in IRT-Analysen mit Messwiederholungen individuelle Veränderungsschätzungen vorzunehmen, werden häufig virtuelle Personen gebildet, d.h. k Messungen je Person werden als k separate Fälle behandelt, und ihr jeden "Fall" wird ein unabhängiger Personenparameter geschätzt. Eine alternative Möglichkeit ist die Schätzung von Veränderungen im Rahmen mehrdimensionaler Rasch-Modelle, hierbei werden die k Messungen als k Dimensionen behandelt. Der Unterschied zwischen den beiden Vorgehensweisen wird insbesondere bei der Schätzung von plausible values (PVs) bedeutsam, welche Hintergrundvariablen und Zusammenhangsstrukturen der latenten Variablen berücksichtigen. Anhand eines einfachen Modells mit zwei Messzeitpunkten wird auf der Basis einer Simulationsstudie die Tauglichkeit der beiden Techniken zur Schätzung der wahren Veränderungen verglichen. Die im mehrdimensionalen Modell geschätzten PVs liefern unverzerrte Schätzungen der Varianz der Veränderungsmaße sowie der Zusammenhänge mit weiteren Variablen. Im Gegensatz dazu führt die Schätzung von PVs an virtuellen Personen zu einer Unterschätzung der erfassten Veränderungen und des Effektes differenzieller Variablen. Die Ergebnislage spricht deutlich Ihr die Verwendung mehrdimensionaler IRT-Modelle zur Schätzung von Veränderungen. (DIPF/Orig.). Within item response theory (IRT), different models can be used to measure change in repeated measurement designs. One common way to obtain individual estimates for change is to treat data from k different time points as k groups of independent "virtual persons" and to analyse the data using a standard unidimensional Rasch model. Another possibility is the application of multidimensional Rasch models and to treat each time point as a separate latent dimension. The difference between these two procedures becomes particularly crucial when proficiency estimates are obtained using plausible values (PVs) that incorporate background information and covariances between latent variables in the estimation procedure. Both methods are compared based on simulated data with two points of measurement. PVs estimated in a multidimensional Rasch model turn out to provide relatively unbiased estimates of total change and the relations between individual change and extraneous variables. PVs based on "virtual persons" strongly underestimate both total change as well as relations between individual change and extraneous variables. Results clearly indicate that multidimensional Rasch models are the more appropriate method to estimate individual change when using the plausible value technique. (DIPF/orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2007/4