Robust Item Analysis
Robust item analysis applies outlier-resistant statistical methods to the evaluation of individual test or scale items. Instead of classical means and Pearson correlations — both sensitive to extreme scores — it uses trimmed means, Winsorized correlations, or M-estimators to obtain item difficulty and item-total discrimination indices that remain stable when respondent distributions are skewed or contaminated by outliers.
Изходен запис
Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.
- Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. · ISBN 978-0123869838
- Huber, P. J. & Ronchetti, E. M. (2009). Robust Statistics (2nd ed.). Wiley. · ISBN 978-0470129906
Подбрани твърдения
Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.
Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.
Свързани методи
Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.