Robust Item Analysis
Robust item analysis anvender outlier-resistente statistiske metoder til evaluering af individuelle test- eller skalaposter. I stedet for klassiske middelværdier og Pearson-korrelationer — begge følsomme over for ekstreme scorer — anvendes trimmede middelværdier, Winsorized-korrelationer eller M-estimatorer til at opnå poster-vanskeligheds- og poster-total-diskriminationsindeks, som forbliver stabile, når respondentfordelinger er skæve eller kontamineret af outliers.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Item Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/da/psychometrics/robust-item-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Differential Item Functioning (DIF)Psykometri↔ compare
- Exploratorisk Faktor Analyse (EFA)Statistik↔ compare
- Item Response Theory (IRT)Psykometri↔ compare
- Robust pålidelighedsanalyseForsøgsdesign↔ compare
- Udvikling af skalaerPsykometri↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →