Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte
Moritz Berger beschäftigt sich mit einer Erweiterung des klassischen binären Rasch-Modells, mit der es möglich ist, Unterschiede zwischen Personen aus unterschiedlichen Subgruppen bei der Beantwortung von Testitems zu berücksichtigen. Das binäre Rasch-Mod
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Moritz Berger
Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte Eine Erweiterung klassischer Item-Response-Modelle
Moritz Berger München, Deutschland
BestMasters ISBN 978-3-658-08704-3 ISBN 978-3-658-08705-0 (eBook) DOI 10.1007/978-3-658-08705-0 Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliogra¿e; detaillierte bibliogra¿sche Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. Springer Spektrum © Springer Fachmedien Wiesbaden 2015 Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlags. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikrover¿lmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen. Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Springer Fachmedien Wiesbaden ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media (www.springer.com)
Zusammenfassung Das binäre Rasch-Modell ist eines der bekanntesten Item-Response-Modelle. Anwendung findet es in der Psychologie bei der Auswertung von Intelligenztests. Grundannahme des Modells ist, dass die Wahrscheinlichkeit für die korrekte Beantwortung eines Testitems genau von zwei Parametern abhängt. Der erste Parameter steht für die Fähigkeit der Person und der zweite Parameter für die Schwierigkeit des Items. Unterscheidet sich die Wahrscheinlichkeit für eine korrekte Antwort für Personen aus unterschiedlichen Subgruppen mit derselben Fähigkeit, spricht man von Differential Item Functioning. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit einer Erweiterung des binären Rasch-Modells um itemmodifizierende Effekte. Mithilfe itemmodifizierender Effekte kann der Einfluss von Kovariablen auf die Beantwortung von Testitems berücksichtigt wer
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