ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

Robusztus Rasch-modell×A Rasch-modell×
TudományterületPszichometriaPszichometria
MódszercsaládLatent structureLatent structure
Keletkezés éve19821960
MegalkotóMislevy & Bock (robust ability estimation); broader robust IRT formalized through 1980s–2000sGeorg Rasch
TípusRobust item calibration modelItem Response Theory / Latent trait model
AlapműStrobl, C., Wickelmaier, F., & Zeileis, A. (2011). Accounting for individual differences in Bradley-Terry models by means of recursive partitioning. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 36(2), 135–153. DOI ↗Rasch, G. (1960). Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests. Danish Institute for Educational Research, Copenhagen. link ↗
Alternatív nevekrobust IRT Rasch, robust dichotomous Rasch, outlier-resistant Rasch model, robust item calibration1PL IRT, one-parameter logistic model, Rasch Modeli — 1PL IRT, 1PL model
Kapcsolódó56
ÖsszefoglalóThe robust Rasch model applies the standard one-parameter logistic Rasch framework with estimation procedures designed to limit the influence of outlying item responses, aberrant respondents, or mild model violations, producing stable item and person parameter estimates that are less sensitive to data contamination than ordinary maximum likelihood or conditional maximum likelihood Rasch estimation.The Rasch model, introduced by Georg Rasch in 1960, is the simplest member of the Item Response Theory (IRT) family. It assigns a single difficulty parameter to each test item and places both item difficulties and person abilities on the same logit scale, enabling direct, sample-independent comparison of items and persons.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: Robust Rasch Model · Rasch Model. Letöltve 2026-06-17, forrás: https://scholargate.app/hu/compare