ScholarGate
Assistent
Latent structureScale / measurement

Rasch-modell med flera nivåer

Rasch-modellen med flera nivåer utökar den vanliga Rasch-modellen till data med en kapslad struktur – till exempel studenter inom klassrum inom skolor – genom att bädda in parametrar för personförmåga i en hierarkisk linjär modell. Den ger skattningar av objektssvårighet på en logit-skala samtidigt som den delar upp variansen för personförmåga över klusternivåer och korrigerar standardfel för icke-oberoende.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartLadda ner bildspel

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. Adams, R. J., Wilson, M. & Wu, M. (1997). Multilevel item response models: An approach to errors in variables regression. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 22(1), 47–76. DOI: 10.3102/10769986022001047
  2. Fox, J.-P. & Glas, C. A. W. (2001). Bayesian estimation of a multilevel IRT model using Gibbs sampling. Psychometrika, 66(2), 271–288. DOI: 10.1007/BF02294839

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Rasch Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/psychometrics/multilevel-rasch-model

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 Rasch Model (Multilevel Rasch Model). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/psychometrics/multilevel-rasch-model · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026