ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

Many-Facet Rasch Measurement×ทฤษฎีความสามารถในการสรุปผล (Generalizability Theory - G-Theory)×
สาขาวิชาEducationการวัดทางจิตวิทยา
ตระกูลLatent structureLatent structure
ปีกำเนิด19891963–1972
ผู้ริเริ่มJohn Michael LinacreLee J. Cronbach, Goldine Gleser, Harinder Nanda, Nageswari Rajaratnam
ประเภทRasch model extension adding rater and other facets to person and itemVariance-components reliability model
แหล่งต้นตำรับLinacre, J. M. (1989). Many-Facet Rasch Measurement. MESA Press. ISBN: 9780941938020Cronbach, L. J., Gleser, G. C., Nanda, H. & Rajaratnam, N. (1972). The Dependability of Behavioral Measurements: Theory of Generalizability for Scores and Profiles. Wiley. link ↗
ชื่อเรียกอื่นMFRM, Many-Faceted Rasch Model, Facets Model, Linacre Facets ModelG-theory, G-study / D-study framework, variance components reliability
ที่เกี่ยวข้อง44
สรุปMany-facet Rasch measurement (MFRM) extends the basic Rasch model to assessments mediated by raters. Beyond examinee ability and item difficulty, it adds explicit parameters for rater severity and for any other facet of the rating situation — task, occasion, rating criterion — placing them all on one common logit scale. Developed by John Michael Linacre, MFRM lets analysts estimate and adjust for the fact that some raters are systematically harsh and others lenient, producing 'fair' ability estimates that do not penalize an examinee for happening to draw a severe judge.Generalizability Theory is a psychometric framework that decomposes observed score variance into multiple sources — persons, items, raters, occasions, and their interactions — using analysis of variance. It replaces the single reliability coefficient of classical test theory with a family of coefficients that tell researchers how well scores generalize across different measurement conditions.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Many-Facet Rasch Measurement · Generalizability Theory. สืบค้นเมื่อ 2026-06-25 จาก https://scholargate.app/th/compare