ScholarGate
Асистент
Latent structureScale / measurement

Многостепенен Раш модел

Многостепенният Раш модел разширява стандартния Раш модел за данни с вложена структура — например, ученици в класни стаи в училища — чрез вграждане на параметрите за способност на индивидите в йерархичен линеен модел. Той дава оценки за трудността на елементите в лог-скала, като едновременно с това разделя дисперсията на способностите на индивидите по нива на клъстерите и коригира стандартните грешки за не-независимост.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороИзтегляне на слайдове

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. Adams, R. J., Wilson, M. & Wu, M. (1997). Multilevel item response models: An approach to errors in variables regression. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 22(1), 47–76. DOI: 10.3102/10769986022001047
  2. Fox, J.-P. & Glas, C. A. W. (2001). Bayesian estimation of a multilevel IRT model using Gibbs sampling. Psychometrika, 66(2), 271–288. DOI: 10.1007/BF02294839

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Rasch Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/psychometrics/multilevel-rasch-model

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго
ScholarGateMultilevel Rasch Model (Multilevel Rasch Model). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/psychometrics/multilevel-rasch-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026