Professionelle Videokamera im Studio des Multimediazentrums der Universität Jena

Kurse: Kursinformationen

Professionelle Videokamera im Studio des Multimediazentrums der Universität Jena
Foto: Jan-Peter Kasper/FSU
de  Item-Response-Theorie

Kursleitung: Prof. Dr. Rolf Steyer

Wintersemester 2016/2017, Kurs, Sprache: Deutsch

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Datum Thema Video 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)

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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Folien
(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
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