ScholarGate
Ассистент
Latent structureScale / measurement

Робастная модель Раша

Робастная модель Раша применяет стандартную однопараметрическую логистическую структуру Раша с процедурами оценивания, разработанными для ограничения влияния выбросов в ответах на задания, аберрантных респондентов или незначительных нарушений модели, что позволяет получать стабильные оценки параметров заданий и респондентов, менее чувствительные к загрязнению данных, чем обычные методы оценивания Раша методом максимального правдоподобия или условного максимального правдоподобия.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. Strobl, 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: 10.3102/1076998609359791
  2. Mislevy, R. J., & Bock, R. D. (1982). Biweight estimates of latent ability. Educational and Psychological Measurement, 42(3), 725–737. DOI: 10.1177/001316448204200302

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Rasch Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/psychometrics/robust-rasch-model

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом
ScholarGateRobust Rasch Model (Robust Rasch Model). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/psychometrics/robust-rasch-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026