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.

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. 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

Så citerar du den här sidan

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

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
ScholarGateMultilevel Item Response Theory (Multilevel Item Response Theory Models for Clustered Test Data). Hämtad 2026-06-24 från https://scholargate.app/sv/education/multilevel-irt · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026