Kurse: Kursinformationen

de  Item-Response-Theorie

Kursleitung: Prof. Dr. Rolf Steyer

Wintersemester 2017/2018, Kurs, Sprache: Deutsch

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Datum Thema Video Material
26.10.2017
  1. Einführung und Überblick über die Vorlesung
  2. Wiederholung der Grundideen der Klassischen Test Theorie (KTT)
  3. Modelle der KTT
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Folien

Tafelbild
02.11.2017
  1. Das Modell essentiell tau-äquivalenter Variablen
  2. Zwei Annahmen, die das Modell definieren
  3. Definition der gemeinsamen latenten Variable
  4. Modellgleichung für die manifesten Variablen
  5. Implikationen des Modells für die Kovarianzstruktur
  6. Identifikation der theoretischen Parameter
  7. Eindeutigkeit der latenten Variablen
  8. Bedeutsamkeit von Aussagen über die theoretischen Größen
  9. Beispiel der State-Angst Messung
  10. Das Raschmodell
  11. Logit-Transformation von Wahrscheinlichkeiten
  12. Logistische-Transformation von Logits in Wahrscheinlichkeiten
  13. Annahme der Rasch-Homogenität
  14. Annahme der U-bedingten Unabhängigkeit der Items
  15. Joe-Ann Beispiel
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Folien (Model of essentially tau-equivalent tests)

Folien (Itemresponse theory: Basic ideas of a latent variable)

Tafelbild 01
Tafelbild 02
09.11.2017
  1. Fortführung der Grundideen des Raschmodells
  2. Erläuterungen am Joe-Ann-Beispiels
  3. Diskussion der erkenntnistheoretischen Implikationen
  4. Datenerzeugung nach dem Raschmodell für 12 Items
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Datensatz

Tafelbild
16.11.2017
  1. Fortsetzung des Raschmodells.
  2. Bedingte Varianzen und Item-Informationsfunktion
  3. Test- Informationsfunktion und Standardfehlerfunktion
  4. Analyse der simulierten Daten mit Winmira
  5. Summenscore als suffiziente Statistiken zur Schätzung der Personenparameter
  6. MLE und Warms WLE-Schätzer
  7. Standardfehlerfunktion im Beispiel
  8. Andrich’s Reliabilität
  9. Q-Statisken für den Itemfit
  10. Probleme bei Pearson-Chi-Quadrat Statistik
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Folien

WinMira-Output

Tafelbild 01
Tafelbild 02
23.11.2017
  1. Bootstrap zur Prüfung des Modellfits
  2. Q-Statistiken zum Itemfit beim Birnbaum-Modell
  3. Rabix zur Illustration des Rasch-Modells
  4. Itemcharakteristiken
  5. ML-Funktionen für das Antwortmuster bei drei (binären) Items
  6. Prinzip der ML-Schätzung des Personenparameters
  7. Loglikelihood-Funktionen
  8. Testinformationsfunktionen
  9. Asymptotische Standardfehlerfunktionen bei der Schätzung des Personenparameters
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Rasch-Birnbaum Model Explorer

Tafelbild 01
Tafelbild 02
30.11.2017
  1. Das Birnbaum-Modell in Rabix
  2. Diskriminationsparameter und deren Rolle bei Informationsfunktion und Standardfehlerfunktion
  3. Das Birnbaum-Modell: Folien mit den wichtigsten Eigenschaften
  4. Analyse der Lebenszufriedenheitsdaten mit dem Rasch-Modell in Mplus
  5. Zwei Parametrisierungen des Rasch-Modells im Mplus-Output
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Folien
Mplus In- und Outputs

Tafelbild
07.12.2017
  1. Analyse der Lebenszufriedenheitsdaten nach dem Birnbaum-Modell (2PL) mit Mplus
  2. Prüfung der Gleichheit der Diskriminationsparameter mit dem Wald-Test
  3. Prüfung der Gleichheit der Diskriminationsparameter mit dem Wald-Test bei simulierten Daten: Rasch-konform und Birnbaum-konform
  4. Das 3PL-Modell von Birnbaum (mit Rate-Parameter)
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Folien
Materialien

Tafelbild
14.12.2017
  1. Ein Modell mit zwei korrelierenden latenten Variablen für die LZ-Skala
  2. Fixierung der Skalen der beiden latenten Variablen
  3. Formulierung der Hypothese, dass die beiden latenten Variablen zu eins korrelieren
  4. Analyse der Probit-Version dieses Modells
  5. Modelltest beim Probit-Modell
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Materialien
(aktualisiert am 15.12.2017)

Tafelbild 01
Tafelbild 02
21.12.2017
  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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Materialien

Tafelbild 01
Tafelbild 02
11.01.2018
  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 Items der Skala „Wohlbefinden“ des Mehrdimensionalen Befindlichkeitstests (MDBF) (Zeitpunkt 1) mit Winmira.
  9. Interpretation des Outputs von Winmira
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Materialien

Tafelbild
18.01.2018
  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. Prüfung der Gleichheit der Diskriminationsparameter mit dem Wald-Test
  7. Verallgemeinerung des Modells für zwei latente Variablen (positiv und negativ formulierte Items)
  8. Anwendung des Logistischen GR-Modells für zwei latente Variablen (positiv und negativ formulierte Items)
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Materialien

25.01.2018
  1. Grundideen der Latent-State-Trait Theory
  2. Analyse eines Multi-State-Modells zum Wohlbefinden für 3 Messzeitpunkte
  3. Invarianz der Schwellenparameter über die 3 Zeitpunkte
  4. Mittelwertsveränderung der latenten State-Variablen über die Zeit
  5. Analyse eines Multi-State-Single-Trait-Modells zum Wohlbefinden für 3 Messzeitpunkte
  6. Fixierung der Skala der latenten Trait-Variablen.
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Materialien

Tafelbild 01
Tafelbild 02
01.02.2018
  1. Das Latent-Class-Modell
  2. Grundidee und Annahmen
  3. Theorem der totalen Wahrscheinlichkeit
  4. Bayes-Theorem
  5. Datenerzeugung für ein Latent-Class-Modell
  6. Analyse der erzeugten Daten mit Winmira
  7. Interpretation der geschätzten Parameter
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Materialien

08.02.2018
  1. Zusammenfassung der Vorlesung
  2. Fragen der Studenten
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Tafelbild 01
Tafelbild 02