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Literaturnachweis - Detailanzeige

 
Autor/inn/enKarabatsos, George; Walker, Stephen G.
TitelA Bayesian Nonparametric Approach to Test Equating
QuelleIn: Psychometrika, 74 (2009) 2, S.211-232 (22 Seiten)
PDF als Volltext Verfügbarkeit 
Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN0033-3123
DOI10.1007/s11336-008-9096-6
SchlagwörterNonparametric Statistics; Item Response Theory; Models; Comparative Analysis; Data Analysis; Tests; Evaluation Methods
AbstractA Bayesian nonparametric model is introduced for score equating. It is applicable to all major equating designs, and has advantages over previous equating models. Unlike the previous models, the Bayesian model accounts for positive dependence between distributions of scores from two tests. The Bayesian model and the previous equating models are compared through the analysis of data sets famous in the equating literature. Also, the classical percentile-rank, linear, and mean equating models are each proven to be a special case of a Bayesian model under a highly-informative choice of prior distribution. (As Provided).
AnmerkungenSpringer. 233 Spring Street, New York, NY 10013. Tel: 800-777-4643; Tel: 212-460-1500; Fax: 212-348-4505; e-mail: service-ny@springer.com; Web site: http://www.springerlink.com
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2017/4/10
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