Item response models for human ratings: Overview, estimation methods, and implementation in R.

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Autor/inn/en	Robitzsch, Alexander; Steinfeld, Jan
Titel	Item response models for human ratings: Overview, estimation methods, and implementation in R.
Quelle	In: Psychological test and assessment modeling, 60 (2018) 1, S. 101-139 PDF als Volltext kostenfreie Datei Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Beigaben	Literaturangaben
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	2190-0493; 2190-0507
Schlagwörter	Methode; Rating-Verfahren; Persönlichkeit; Testverfahren; Methodenforschung; Modell; Modellierung
Abstract	Item response theory (IRT) models for human ratings aim to represent item and rater characteristics by item and rater parameters. First, an overview of different IRT models (many-facet rater models, covariance structure models, and hierarchical rater models) is presented. Next, different estimationmethods and their implementation in R software are discussed. Furthermore, suggestions on how to choose an appropriate rater model are made. Finally, the application of several rater models in R is illustrated by a sample dataset. (Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2021/2

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