Professionelle Videokamera im Studio des Multimediazentrums der Universität Jena

Courses: Course information

Professionelle Videokamera im Studio des Multimediazentrums der Universität Jena
Foto: Jan-Peter Kasper/FSU
de  Anwendungsseminar: Diagnostik und Testkonstruktion

Speakers: Prof. Dr. Rolf Steyer

Winter term 2018/2019, Seminar, Language: German

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Zur Live-Übertragung



Datum Thema Video Material
23.10.2018
  1. Allgemeines zur Lehrveranstaltung
  2. Beschreibung des Datensatzes ges7.sav
  3. Die Lebenszufriedenheits-Skala des FPI
  4. Erste deskriptive Datenanalysen: Faktorenanalyse
  5. Schwierigkeitsfaktoren
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Datensatz

Tafelbild 01
Tafelbild 02
30.10.2018
  1. Cronbachs alpha
  2. Trennschärfe
  3. Testhälften
  4. Parallele und essentiell tau-äquivalente Tests
  5. Reliabilität bei parallelen Tests
  6. Spearman-Brown Formel zur Testverlängerung
  7. Reliabilität bei essentiell tau-äquivalenten Tests
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SPSS-Output

Tafelbilder
06.11.2018
  1. Erzeugung von Daten gemäß dem Rasch-Modell (12 Items)
  2. Skalenanalyse mit diesen Daten
  3. Vergleichende Betrachtung der (unbedingten) Lösungswahrscheinlichkeiten mit den Itemschwierigkeiten im Rasch-Modell
  4. Streudiagramm Summenwert - latente Variable
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Datensatz

Tafelbild 01
Tafelbild 02
13.11.2018
  1. Schätzung eines Schwierigkeitskoeffizienten bei einer Stichprobe des Umfangs 500 vs. einer Stichprobe des Umfangs 100000
  2. Schätzung eines Schwierigkeitskoeffizienten bei verschobener Verteilung der latenten Variablen: Populationsunabhängigkeit des Schwierigkeitsparameters
  3. Item-Informationsfunktionen bei einigen Items der erzeugten Daten
  4. Test-Informationsfunktion für die erzeugten Daten
  5. Standardfehlerfunktion für die erzeugten Daten
  6. Fehlervarianzfunktion für die erzeugten Daten
  7. Reliabilitätsfunktion für die erzeugten Daten
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SPSS-Output

Tafelbild
20.11.2018
  1. Fortführung der Auswertung der simulierten Daten
  2. Streudiagramm latente Variable vs. Testsumme
  3. Mittelwerte der latenten Variable gegeben die 13 Werte der Testsumme
  4. Berechnung der empirisch geschätzten bedingten Erwartung E(eta|Testsumme) als Zufallsvariable
  5. Schätzung der bedingten Erwartung E(eta|Y_0,...,Y_11) (saturiertes Modell).
  6. Korrelationen zwischen eta, Testsumme, und den Schätzungen der o.g. beiden bedingten Erwartungen
  7. R^2-Differenzentest zwischen den beiden Schätzungen der bedingten Erwartungen E(eta|Testsumme) und E(eta|Y_0,...,Y_11)
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(aktualisiert am 28.10.2018)
SPSS-Output

Tafelbild 01
Tafelbild 02
27.11.2018
  1. Schätzung der bedingten Zustimmungswahrscheinlichkeiten für ein Item gegeben die latente Personvariable
  2. Berechnung der Item-Informationsfunktion bei den Lebenszufriedenheits-Daten
  3. Berechnung der Test-Informationsfunktion bei empirischen Lebenszufriedenheits-Daten
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(aktualisiert am 11.12.2018)
SPSS-Output

04.12.2018
  1. Datenerzeugung für 12 Items nach dem Birnbaum-Modell
  2. Analyse dieser Daten mit Mplus mit direkter Fixierung der Skala der latenten Variablen
  3. Probleme bei anderen Arten der Fixierung der Skala der latenten Variablen
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Datensatz

Tafelbild
11.12.2018
  1. Formulierung eines 2-dimensionalen Modells für die Lebenszufriedenheitsdaten (pos. vs. negativ formulierte Items)
  2. Wald-Test für die Prüfung der Hypothese, dass die Korrelation der beiden latenten Variablen gleich 1 ist
  3. Diskussion der Bedeutung latenter Variablen und Messmodelle.
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Mplus-In- und Output

Tafelbild 01
Tafelbild 02
18.12.2018
  1. Beziehung zwischen den Schwellenwahrscheinlichkeiten und den Kategorienwahrscheinlichkeiten.
  2. Erzeugung eines Items nach dem partial credit model.
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SPSS-Output

Tafelbild
08.01.2019
  1. Erzeugung von Daten für 4 Items nach dem Partial-Credit-Modell
  2. Analyse dieser Daten mit Winmira
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Datensatz

Tafelbild
15.01.2019
  1. Erzeugung von Daten nach dem Probit-Multistate-Modell für 4 Items zu 3 Zeitpunkten mit Itemspezifischen latenten Variablen
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SPSS-Inputfile

Tafelbild
29.01.2019
  1. Latent-Class Analyse bei einer kleinen Stichprobe (N = 100)
  2. Berechnung der wahren Klassen-bedingten Wahrscheinlichkeiten für ein Antwortmuster
  3. Berechnung der bedingten Wahrscheinlichkeiten zu einer bestimmten Klasse zu gehören gegeben das Antwortmuster
  4. Latent-Class Analyse bei unbekannter Anzahl von Klassen
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Datensatz

Tafelbild 01
Tafelbild 02
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