Latent structureScale / measurement

แบบจำลอง Rasch ที่แข็งแกร่ง (Robust Rasch Model)

แบบจำลอง Rasch ที่แข็งแกร่ง (robust Rasch model) ประยุกต์ใช้กรอบการทำงานของแบบจำลอง Rasch แบบโลจิสติกส์หนึ่งพารามิเตอร์มาตรฐาน โดยมีกระบวนการประมาณค่าที่ออกแบบมาเพื่อจำกัดอิทธิพลของการตอบสนองข้อสอบที่ผิดปกติ ผู้ตอบแบบสอบถามที่เบี่ยงเบน หรือการละเมิดแบบจำลองเล็กน้อย ทำให้ได้ค่าประมาณพารามิเตอร์ข้อสอบและพารามิเตอร์บุคคลที่มีเสถียรภาพ ซึ่งมีความอ่อนไหวต่อการปนเปื้อนของข้อมูลน้อยกว่าการประมาณค่า Rasch ด้วยวิธีความน่าจะเป็นสูงสุดสามัญ (ordinary maximum likelihood) หรือความน่าจะเป็นสูงสุดแบบมีเงื่อนไข (conditional maximum likelihood)

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

แหล่งอ้างอิง

  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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Rasch Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/psychometrics/robust-rasch-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateRobust Rasch Model (Robust Rasch Model). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/psychometrics/robust-rasch-model · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026