ScholarGate
Assistent
Latent structureItem response theory / latent variable multilevel models

Multilevel Item Response Theory

Multilevel item response theory (MLIRT) joins two powerful frameworks: an IRT measurement model that turns item responses into a latent ability, and a multilevel structural model that explains how that ability varies across nested groups such as classrooms, schools, or countries. Instead of first scoring a test and then running a multilevel regression on the scores, MLIRT does both at once, so that measurement error in ability is properly carried into the group-level analysis. It is the rigorous way to study how student and school characteristics relate to a latent trait measured by a test.

Openen in MethodMindBinnenkortToepassen, vergelijken, advies krijgen
Tools & bronnen
Dia's downloaden
Leren & verkennen
VideoBinnenkort

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

Bronnen

  1. Fox, J.-P. (2010). Bayesian Item Response Modeling: Theory and Applications. Springer. DOI: 10.1007/978-1-4419-0742-4
  2. De Boeck, P., & Wilson, M. (Eds.). (2004). Explanatory Item Response Models: A Generalized Linear and Nonlinear Approach. Springer. ISBN: 9780387402758

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 22). Multilevel Item Response Theory Models for Clustered Test Data. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/education/multilevel-irt

Welke methode?

Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.

Naast elkaar vergelijken
ScholarGateMultilevel Item Response Theory (Multilevel Item Response Theory Models for Clustered Test Data). Geraadpleegd op 2026-06-24 via https://scholargate.app/nl/education/multilevel-irt · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026