ScholarGate
助手
Latent structureScale / measurement

稳健拉斯模型

稳健拉斯模型(robust Rasch model)应用标准的单参数逻辑拉斯模型框架,并采用旨在限制异常项目反应、异常受测者或轻微模型违规影响的估计程序,从而产生稳定的项目和受测者参数估计值,这些估计值比普通的极大似然或条件极大似然拉斯估计对数据污染的敏感度更低。

在 MethodMind 中打开即将推出视频即将推出下载幻灯片

阅读完整方法

仅限会员

使用免费账户登录即可阅读本节。

登录

方法图谱

相关方法的邻域——选择一个节点以展开探索。

来源

  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

如何引用本页

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

选用哪种方法?

将本方法与其最相近的同类并置,并排研读——本馆将书籍铺陈于案上,取舍则由您定夺。

并排比较
ScholarGateRobust Rasch Model (Robust Rasch Model). 于 2026-06-15 检索自 https://scholargate.app/zh/psychometrics/robust-rasch-model · 数据集: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026