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Causal Effects EAM Fachgruppe Methoden und Evaluation (DGPs)

Kurse: Kursinformationen

de  Item-Response-Theorie

Kursleitung: Prof. Dr. Rolf Steyer

Wintersemester 2016/2017, Kurs, Sprache: Deutsch

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Datum Thema Video Präsentation (PDF) und sonstiges Material
20.10.2016
  1. Einführung und Überblick über die Vorlesung
  2. Wiederholung der Grundideen der Klassischen Test Theorie (KTT)
  3. Modelle der KTT
  4. Das Modell essentiell tau-äquivalenter Variablen
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Folien (Organisatorisches & Wiederholung Klassische Testtheorie)

Folien (Modell essentiell tau-äquivalenter Tests)
(aktualisiert am 28.10.2016)

Tafelbilder
27.10.2016
  1. Das Modell essentiell tau-äquivalenter Variablen (Fortsetzung)
  2. Die Rolle latenter Variablen in der Psychologie
  3. Die logit-Transformation Wahrscheinlichkeiten
  4. Die Definition latenter Variable im Rasch-Modell
  5. Rasch-Homogenität
  6. U-bedingte Unabhängigkeit der Items
  7. Ein Beispiel mit Joe und Ann zur Illustration des Rasch-Modells.
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Folien

Tafelbilder
03.11.2016
  1. Rabix, ein Programm zur Exploration des Rasch-Modells und des Birnbaum-Modells
  2. Itemcharakteristische Funktionen
  3. Likelihood-Funktionen
  4. Schätzung des Personenparameters nach dem Prinzip der Maximum Likelihood
  5. Item-Informationsfunktionen
  6. Test-Informationsfunktion
  7. Standardfehlerfunktion für die Schätzung des Personenparameters
  8. Identifikation der Itemparameter
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Folien

Rabix

Tafelbild 01
Tafelbild 02
10.11.2016
  1. Vorstellung der Lebenszufriedenheitsdaten
  2. Rekodierung der negativ formulierten Items
  3. Analyse der Lebenszufriedenheitsdaten mit dem Rasch-Modell (WINMIRA)
  4. Personenparameter-Schätzung
  5. Itemparameter-Schätzung
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Materialien

Tafelbild 01
Tafelbild 02
17.11.2016
  1. Interpretation der Q-Statistiken in Winmira für die Items
  2. Bootstrap-Modelltest
  3. Generierung von Daten nach dem Rasch-Modell
  4. Analyse der generierten Daten mit Winmira
  5. Generierung von Daten nach dem Birnbaum-Modell
  6. Analyse der generierten Daten mit Winmira, insbesondere Q-Statistiken und Bootstrap-Verfahren
  7. Generierung von Daten nach einem latenten Variablenmodell mit zwei latenten Variablen
  8. Analyse der generierten Daten mit Winmira, insbesondere Q-Statistiken und Bootstrap-Verfahren
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Materialien

Tafelbild 01
Tafelbild 02
24.11.2016
  1. Zusammenfassende Darstellung des Birnbaum 2 PL Modells
  2. Zusammenfassende Darstellung des Birnbaum 3 PL Modells
  3. Analyse der Lebenszufriedenheitsskala nach dem Raschmodells mit Mplus
  4. Besprechung des Mplus Inputs und Outputs
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Folien (Das zweiparametrische Modell nach Birnbaum)

Folien (Das dreiparametrische Modell nach Birnbaum)

Mplus-In- und Outputs

Tafelbild
01.12.2016
  1. Spezifikation des 2PL-Birnbaum-Modells in Mplus für die Lebenszufriedenheitsdaten
  2. Prüfung der Hypothese: „Das Rasch-Modell gilt“ mit dem Wald-Test
  3. Alternative, aber äquivalente Formulierungen dieser Hypothese
  4. Spezifikation des 2PL-Birnbaum-Modells in Mplus für die selbst erzeugte Daten, die dem Birnbaum-Modell folgen.
  5. Prüfung der Hypothese: „Das Rasch-Modell gilt“ mit dem Wald-Test für diese selbsterzeugten Daten
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Materialien

Tafelbild
08.12.2016
  1. Ein erstes zweidimensionales IRT-Modell mit je einer eigenen latenter Variablen für die positiv bzw. die negativ formulierten Items. Eine erste Alternative zum Birnbaum-Modell
  2. Prüfung der Hypothese: Die Korrelation der beiden latenten Variablen ist gleich 1.
  3. Das allgemeine Strukturmodell für latente Variablen und die darin vorkommenden Matrizen.
  4. Eine alternativer Weg zur Überprüfung der o.g. Hypothese: Die Regression von Xi2 auf Xi1 ist perfekt. (Die Residualvarianz ist gleich 0).
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Materialien

Tafelbilder
15.12.2016
  1. Rasch und Birnbaum analoge IRT-Modelle
  2. Modelltest bei diesen Modellen
  3. Der „underlying variables“ Zugang zu diesen Modellen
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Mplus-In- und Outputs

Tafelbild 01
Tafelbild 02
22.12.2016
  1. Linkfunktionen und Responsefunktionen beim Logit- und beim Probitmodell
  2. Modellannahmen im Logit- und im Probitmodell
  3. Faktorenanalytische Darstellung des Probitmodells
  4. Umrechnung der Parameter zwischen den verschiedenen Modellen
  5. Analyse des Probitmodells (Birnbaum analog) mit selbsterzeugten Daten.
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Folien
Materialien

Tafelbild 01
Tafelbild 02
05.01.2017
  1. Fortführung einiger Grundgedanken der Latent-State-Trait-Theorie
  2. Definitionen der Grundbegriffe
  3. Singletrait-, Multistate- und Multistate-Singletrait-Modelle
  4. Analyse eines Probit-Singletrait-Modells mit den Lebenszufriedenheitsdaten (3 Messzeitpunkte)
  5. Analyse eines Probit-Multistate-Singletrait-Modells mit den Lebenszufriedenheitsdaten (3 Messzeitpunkte)
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Materialien

Tafelbild 01
Tafelbild 02
12.01.2017
  1. Das Partial-Credit-Modell
  2. U-bedingte Schwellenwahrscheinlichkeiten
  3. Die beiden Annahmen des Partial-Credit-Modells und die Definition der latenten Variablen
  4. Die Interpretation der Schwellenparameter
  5. Der Verlauf der U-bedingten Schwellenwahrscheinlichkeiten für unterschiedliche Kategorien als Funktion der latenten Variablen
  6. Der Verlauf der U-bedingten Wahrscheinlichkeiten für unterschiedliche Kategorien als Funktion der latenten Variablen
  7. Arten der Fixierung der (Version der) latenten Variablen
  8. Anwendung des Partial-Credit-Modells auf vier Items der Skala „Wohlbefinden“ des Mehrdimensionalen Befindlichkeitstests (MDBF) (Zeitpunkt 1) mit Winmira.
  9. Interpretation des Outputs von Winmira
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Folien

Materialien

Tafelbild
19.01.2017
  1. Graded-Response-Modelle mit Logit- und Probit-Linkfunktionen
  2. Grundannahmen und Implikationen für die Kategorien-Wahrscheinlichkeiten
  3. Schwellen und Diskriminationsparameter in diesen Modellen
  4. Anwendung des Probit-GR-Modells für die Daten der Skala Wohlbefinden des MDBF zum Zeitpunkt 1
  5. Arten der Fixierung der Skala der latenten Variablen
  6. Verallgemeinerung des Modells für ein Latent-State-Modell zu drei Messzeitpunkten
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Folien
(aktualisiert am 27.01.2017)

Materialien

Tafelbild 01
Tafelbild 02
26.01.2017
  1. Grundideen der Latent-Class-Analyse
  2. Erzeugung von Daten nach einem Latent-Class-Modell mit 3 latenten Klassen
  3. Satz der totalen Wahrscheinlichkeit und Bayes-Theorem
  4. Analyse der erzeugten Daten mit Winmira
  5. Modelltests bei zu vielen Klassen und bei zu wenigen Klassen
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(aktualisiert am 27.01.2017)

Materialien

Tafelbild 01
Tafelbild 02
02.02.2017
  1. Rückblick über die Vorlesung
  2. Einordnung in das Gesamt-Curriculum der Methodenlehre
  3. Einordnung in das Gesamt-Curriculums in die Psychologische Forschung
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Tafelbilder