ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

Multilevel Item Response Theory×โมเดล Rasch×
สาขาวิชาEducationการวัดทางจิตวิทยา
ตระกูลLatent structureLatent structure
ปีกำเนิด20101960
ผู้ริเริ่มAdams, Wilson & Wu; Fox & Glas; De Boeck & WilsonGeorg Rasch
ประเภทItem response models with a multilevel structure on the latent abilityItem Response Theory / Latent trait model
แหล่งต้นตำรับFox, J.-P. (2010). Bayesian Item Response Modeling: Theory and Applications. Springer. DOI ↗Rasch, G. (1960). Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests. Danish Institute for Educational Research, Copenhagen. link ↗
ชื่อเรียกอื่นMultilevel IRT, MLIRT, Hierarchical IRT, Explanatory Item Response Models1PL IRT, one-parameter logistic model, Rasch Modeli — 1PL IRT, 1PL model
ที่เกี่ยวข้อง46
สรุปMultilevel 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.The Rasch model, introduced by Georg Rasch in 1960, is the simplest member of the Item Response Theory (IRT) family. It assigns a single difficulty parameter to each test item and places both item difficulties and person abilities on the same logit scale, enabling direct, sample-independent comparison of items and persons.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Multilevel Item Response Theory · Rasch Model. สืบค้นเมื่อ 2026-06-24 จาก https://scholargate.app/th/compare