Einfachste IRT Gleichung für die Antwortwahrscheinlichkeit
Formelerklärung:
P: Antwortwahrscheinlichkeit (z.B. Antwort = ja)
ℯ: Eulersche Zahl (2.718)
θ𝑗: Merkmalsausprägung der Person j
𝑏𝑖: Schwierigkeit des Items i (--> Einziger Itemparameter)
entspricht der Merkmalsausprägung, bei der die Antwortwahrscheinlichkeit .50 beträgt
θ𝑗−𝑏𝑖: Vergleich der Merkmalsausprägung mit der Itemschwierigkeit
Bsp. Wenn Intelligenz und Itemschwierigkeit gleich sind θ𝑗=𝑏𝑖), dann beträgt die Wahrscheinlichkeit für die korrekte Antwort .50
Bsp. Wenn Intelligenz größer als Itemschwierigkeit ist ( θ𝑗>𝑏𝑖), dann ist die Wahrscheinlichkeit für die korrekte Antwort größer als .50 (und vice versa)
Bei 1PL Modellen ist die Trennschärfe für alle Items konstant ai
Bei 1PL Modellen ist prinzipiell ein beliebiger a Wert möglich (z.B. a = 1.43)
Bei s.g. Rasch Modellen gilt a = 1, sodass man auf den a Buchstaben in der 1PL Formel verzichten kann
Tags
#SpezielleMethoden #has-images
Question
Item Response Theory: 1PL
Answer
?
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#SpezielleMethoden #has-images
Question
Item Response Theory: 1PL
Answer
Einfachste IRT Gleichung für die Antwortwahrscheinlichkeit
Formelerklärung:
P: Antwortwahrscheinlichkeit (z.B. Antwort = ja)
ℯ: Eulersche Zahl (2.718)
θ𝑗: Merkmalsausprägung der Person j
𝑏𝑖: Schwierigkeit des Items i (--> Einziger Itemparameter)
entspricht der Merkmalsausprägung, bei der die Antwortwahrscheinlichkeit .50 beträgt
θ𝑗−𝑏𝑖: Vergleich der Merkmalsausprägung mit der Itemschwierigkeit
Bsp. Wenn Intelligenz und Itemschwierigkeit gleich sind θ𝑗=𝑏𝑖), dann beträgt die Wahrscheinlichkeit für die korrekte Antwort .50
Bsp. Wenn Intelligenz größer als Itemschwierigkeit ist ( θ𝑗>𝑏𝑖), dann ist die Wahrscheinlichkeit für die korrekte Antwort größer als .50 (und vice versa)
Bei 1PL Modellen ist die Trennschärfe für alle Items konstant ai
Bei 1PL Modellen ist prinzipiell ein beliebiger a Wert möglich (z.B. a = 1.43)
Bei s.g. Rasch Modellen gilt a = 1, sodass man auf den a Buchstaben in der 1PL Formel verzichten kann
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