ScholarGate
Assistent
Latent structurePsychometrics / outcome-measure validation

Rasch Analysis of Disability Measures

Rasch analysis is a psychometric method, based on Georg Rasch's probabilistic measurement model, used to test and refine the disability, function, and participation scales that pervade disability and rehabilitation research. As set out for clinicians by Alan Tennant and Philip Conaghan in 2007, fitting the Rasch model checks whether a scale's items genuinely measure a single underlying trait at interval level, so that summing item scores into a total is justified. Because so many disability outcome measures simply add ordinal item ratings — assuming items are equally difficult and that ordinal categories behave like interval data — Rasch analysis provides the rigorous test of whether that common practice is actually valid.

Öppna i MethodMindSnartTillämpa, jämför, få vägledning
Verktyg och resurser
Ladda ner bildspel
Lär dig och utforska
VideoSnart

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Metodkarta

Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.

Källor

  1. Tennant, A., & Conaghan, P. G. (2007). The Rasch measurement model in rheumatology: What is it and why use it? When should it be applied, and what should one look for in a Rasch paper? Arthritis Care & Research, 57(8), 1358-1362. DOI: 10.1002/art.23108

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 23). Rasch Analysis of Disability and Rehabilitation Outcome Measures. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/disability-studies/rasch-analysis-disability-measures

Vilken metod?

Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.

Jämför sida vid sida
ScholarGateRasch Analysis of Disability Measures (Rasch Analysis of Disability and Rehabilitation Outcome Measures). Hämtad 2026-06-24 från https://scholargate.app/sv/disability-studies/rasch-analysis-disability-measures · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026