BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Brzezińska Justyna (University of Economics in Katowice, Poland)
Tytuł
Item Response Theory Models in the Measurement Theory with the Use of LTM Package in R
Analiza teorii odpowiedzi na pozycje testowe w teorii pomiaru z zastosowaniem pakietu LTM programu R
Źródło
Econometrics. Advances in Applied Data Analysis, 2018, vol. 22, nr 1, s. 11-25, rys., tab., bibliogr. 31 poz.
Ekonometria
Słowa kluczowe
Funkcje odpowiedzi na impuls, Analiza klas ukrytych, Teoria pomiaru
Impulse Response Functions (IRF), Latent class analysis, Theory of measurement
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Modele teorii odpowiedzi na pozycje testowe (modele IRT) są szczególnym rozszerzeniem klasycznej teorii testu (CCT). Modele te z powodzeniem wykorzystywane są w psychologii, medycynie, marketingu, a także w naukach społecznych. Modele teorii odpowiedzi na pozycje testowe opisują relację między obserwowalnymi cechami respondenta a nieobserwowalnymi zmiennymi lub zdolnościami poszczególnych osób odpowiadających na pytania. W niniejszym artykule zaprezentowano podstawowe modele IRT dla zmiennych niemetrycznych, m.in. model Rascha oraz Birnbauma. Przedstawiono również założenia, metodę estymacji, własności oraz procedury selekcji modeli. W niniejszym artykule wykorzystano program R oraz pakiet ltm, pozwalający na przeprowadzenie pełnej analizy opartej na modelach teorii odpowiedzi na pozycje testowe.(abstrakt oryginalny)

Item Response Theory (IRT) is an extension of the Classical Test Theory (CCT) and focuses on how specific test items function in assessing a construct. They are widely known in psychology, medicine, and marketing, as well as in social sciences. An item response model specifies a relationship between the observable examinee test performance and the unobservable traits or abilities assumed to underlie performance on the test. Within the broad framework of item response theory, many models can be operationalized because of the large number of choices available for the mathematical form of the item characteristic curves. In this paper we introduce several types of IRT models such as: the Rasch, and the Birnbaum model. We present the main assumptions for IRT analysis, estimation method, properties, and model selection methods. In this paper we present the application of IRT analysis for binary data with the use of the ltm package in R.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Andrich D., 1978, Application of a psychometric rating model to ordered categories which are scored with successive integers, Applied Psychological Measurement, 2, pp. 581-594.
  2. Bates D.M., 2008, Fitting mixed-effects models using the lme4 package in R, http://www.stat.wisc.edu/~bates/PotsdamGLMM/LMMD.pdf.
  3. Barton M.A., Lord F.M., 1981, An upper asymptote for the three-parameter logistic item-response model, Princeton, NJ: Educational Testing Service.
  4. Birnbaum A., 1957, Efficient design and use of tests of a mental ability for various decision making problems, Series Rep., no. 58-16, project no. 7755-23, Randolph Air Force Base, Tx: USAF School of Aviation Medicine.
  5. Birnbaum A., 1958, On the estimation of mental ability, Series Rep., no. 15, project no. 7755-23, Randolph Air Force Base, Tx: USAF School of Aviation Medicine.
  6. Birnbaum A., 1968, Some Latent Trait Models, [in:] Lord F.M., Novick M.R. (eds.), Statistical Theories of Mental Test Scores, Reading, MA: Addison-Wesley.
  7. Bock R.D., 1972, Estimating item parameters and latent ability when responses are scored in two or more nominal categories, Psychometrika, 37, pp. 29-51.
  8. Chalmers R.P., 2012, mirt: A Multidimensional Item Response theory package for the R environment, Journal of Statistical Software, 48 (6), pp. 1-29.
  9. Chen W.-H., Thissen D., 1997, Local independence indexes for item pairs using item response theory, Journal of Education and Behavioral Statistics, 22, pp. 114-142.
  10. DeBoeck P., Wilson M., 2004, Explanatory Item Response Models, Springer-Verlag, New York.
  11. DeMars C., 2010, Item Response Theory. Understanding Statistics Measurement, Oxford University Press.
  12. Doran H., 2010, MiscPsycho: Miscellaneous Psychometric Analyses, http://CRAN.R-project.org/package-MiscPsycho.
  13. Doran H., Bates D., Bliese P., 2007, Estimating the Multilevel Rasch model: With the lme4 Package, Journal of Statistical Software, 20 (2), pp. 1-18.
  14. Gulliksen H., 1950, Theory of Mental Tests, Harold Gulliksen, Wiley, London, Chapman & Hall, New York.
  15. Hambleton R.K., Swaminathan H., 1985, Item Response Theory: Principles and Applications, Kluwer, Boston.
  16. Hattie J., 1984, An empirical study of various indices for detecting unidimensionality, Multivariate Behavioral Research, 19, pp. 49-78.
  17. Lord F.M., 1974, Estimation of latent ability and item parameters when there are omitted responses, Psychometrika, 39, pp. 247-264.
  18. Lord F.M., 1974, The relative efficiency of two tests as a function of ability level, Psychometrika, 39, 351-358.
  19. Lord F.M., Novick M.R., 1968, Statistical Theories of Mental Test Scores, Reading, Addison-Wesley.
  20. Mair P., Hatzinger R., 2007, Extended Rasch modeling: The eRm package for the application of IRT models in R, Journal of Statistical Software, 20(9), pp. 1-20.
  21. McDonald R.P., 1967, Nonlinear factor analysis, Psychometric Monographs 15, Chicago, University of Chicago Press.
  22. McGrath K., Waterton J., 1986, British Social Attitudes, 1983-86 Panel Survey, SCPR, London.
  23. Rasch G., 1960, Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests, Danish Institute for Educational Research, Copenhagen, The University of Chicago Press, Chicago.
  24. Reckase M.D., 2009, Multidimensional Item Response Theory, Springer-Verlag, New York.
  25. Rizopoulos D., 2006, ltm: An R package for latent variable modelling and item response theory, Journal of Statistical Software, 17 (5), pp. 1-25.
  26. Robitzsch A., Kiefer T., Wu M., 2017, TAM: Test analysis modules. R package version 2, https://CRAN.R-project.org/package=TAM, pp. 7-56, access: 3.11.2017.
  27. Samejima F., 1969, Estimation of latent ability using a response pattern of graded scores, Psychometrika. Monograph Supplement, 34, 4.
  28. Tate R., 2003, A comparison of selected empirical methods for assessing the structure of responses to test items, Applied Psychological Measurement, 27, pp. 159-203.
  29. Van der Ark L.A., 2010, Getting started with Mokken scale analysis in R, unpublished manuscript, https://sites.google.com/a/tilburguniversity.edu/avdrark/mokken.
  30. Weeks J., 2010, plink: An R Package for Linking Mixed-Format Tests Using IRT-Based Methods, Journal of Statistical Software, 35 (12), pp. 1-33.
  31. Yen W.M., 1984, Effects of local item dependence on the fit and equating performance of the three-parameter logistic model, Applied Psychological Measurement, 8, pp. 125-145.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/eada.2018.1.01
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu