Itemantwort (z.B. Richtig/Falsch, Bejahung/Verneinung) hängt von der Merkmalsausprägung θ ab und dieser Zusammenhang wird oft mit Hilfe von ICC verdeutlicht
x Achse : Merkmalsausprägung θ, z.B. Fähigkeit
y Achse: Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Antwort, z.B. Lösungs bzw. Bejahungswahrscheinlichkeit (Wertebereich: 0-1)
θ𝑗als latente Merkmalsausprägung der Person j
Theta Werte variieren zwischen Personen (z.B. Intelligenz)
In der Regel ist die latente Variable θ so skaliert, dass die durchschnittliche Ausprägung bei 0 liegt
Oft betrachtet man nur einen bestimmten θ Bereich (z.B. von 3 bis + 3)
Wenn das Merkmal normalverteilt ist, dann müssten fast alle Personen in diesem Bereich liegen
Andere Werte sind aber prinzipiell möglich
Tags
#SpezielleMethoden #has-images
Question
Item Response Theory: Item Characteristic Curve
Answer
?
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Item Response Theory: Item Characteristic Curve
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Itemantwort (z.B. Richtig/Falsch, Bejahung/Verneinung) hängt von der Merkmalsausprägung θ ab und dieser Zusammenhang wird oft mit Hilfe von ICC verdeutlicht
x Achse : Merkmalsausprägung θ, z.B. Fähigkeit
y Achse: Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Antwort, z.B. Lösungs bzw. Bejahungswahrscheinlichkeit (Wertebereich: 0-1)
θ𝑗als latente Merkmalsausprägung der Person j
Theta Werte variieren zwischen Personen (z.B. Intelligenz)
In der Regel ist die latente Variable θ so skaliert, dass die durchschnittliche Ausprägung bei 0 liegt
Oft betrachtet man nur einen bestimmten θ Bereich (z.B. von 3 bis + 3)
Wenn das Merkmal normalverteilt ist, dann müssten fast alle Personen in diesem Bereich liegen
Andere Werte sind aber prinzipiell möglich
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