ScholarGate
Assistent
Latent structureScale / measurement

Robust Rasch-modell

Den robusta Rasch-modellen tillämpar det standardmässiga logistiska Rasch-ramverket med en parameter och estimeringsprocedurer som är utformade för att begränsa inflytandet från utliggande svarsrespons, avvikande respondenters svar eller milda modellbrott, vilket ger stabila skattningar av item- och personparametrar som är mindre känsliga för datakontaminering än vanlig maximum likelihood- eller conditional maximum likelihood-estimering av Rasch-modellen.

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. 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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Rasch Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/psychometrics/robust-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
ScholarGateRobust Rasch Model (Robust Rasch Model). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/psychometrics/robust-rasch-model · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026