Bei manchen Leistungstests kann Unachtsamkeit, Nachlässigkeit oder geringe Motivation auftreten, sodass die Obergrenze von 1 für die Lösungswahrscheinlichkeit nicht plausibel ist. Selbst Personen mit sehr starken Merkmalsausprägungen können ein Item falsch beantworten.
Bei 4PL-Modellen können sich die Items im Hinblick auf vier Parameter unterscheiden:
𝑏𝑖: Schwierigkeit des Items i
𝑎𝑖: Trennschärfe des Items i
𝑐𝑖: Untergrenze (z.B. Ratewahrscheinlichkeit)
𝑑𝑖: Obergrenze für die Antwortwahrscheinlichkeit beim Item i (z.B. Nachlässigkeit)
𝑑𝑖 liegt oft zwischen 0.8 und 1 und soll größer als 𝑐𝑖 (Untergrenze) sein
Wenn 𝑑𝑖= 1, dann 4PL = 3PL
Der d Parameter kann mit Software geschätzt werden
Prinzipiell kann man die Obergrenze selbst festlegen, z.B. d = .95
Hinweis: Modelle mit modifizierter Obergrenze (d), aber ohne modifizierte Untergrenze (c) sind prinzipiell möglich. Sie werden oft als 3PLu bezeichnet (u steht für „upper asymptote")
Tags
#SpezielleMethoden #has-images
Question
Item Response Theory: 4PL
Answer
?
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Item Response Theory: 4PL
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Bei manchen Leistungstests kann Unachtsamkeit, Nachlässigkeit oder geringe Motivation auftreten, sodass die Obergrenze von 1 für die Lösungswahrscheinlichkeit nicht plausibel ist. Selbst Personen mit sehr starken Merkmalsausprägungen können ein Item falsch beantworten.
Bei 4PL-Modellen können sich die Items im Hinblick auf vier Parameter unterscheiden:
𝑏𝑖: Schwierigkeit des Items i
𝑎𝑖: Trennschärfe des Items i
𝑐𝑖: Untergrenze (z.B. Ratewahrscheinlichkeit)
𝑑𝑖: Obergrenze für die Antwortwahrscheinlichkeit beim Item i (z.B. Nachlässigkeit)
𝑑𝑖 liegt oft zwischen 0.8 und 1 und soll größer als 𝑐𝑖 (Untergrenze) sein
Wenn 𝑑𝑖= 1, dann 4PL = 3PL
Der d Parameter kann mit Software geschätzt werden
Prinzipiell kann man die Obergrenze selbst festlegen, z.B. d = .95
Hinweis: Modelle mit modifizierter Obergrenze (d), aber ohne modifizierte Untergrenze (c) sind prinzipiell möglich. Sie werden oft als 3PLu bezeichnet (u steht für „upper asymptote")
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