Diskussion:Rasch-Modell

message: Der Satz Dessen Vorteil liegt darin, dass Personen unabhängig vom verwendeten Fragebogen verglichen werden können. ist nicht verständlich. Inwiefern verglichen? --Philipendula 20:49, 4. Feb. 2007 (CET)
thread_title:  Unklarheiten 

message: Könnte mal bitte jemand den Output des Beispiels erläutern? Was bedeuten die Gatterzäune und die Kreuze? --Philipendula 18:14, 5. Feb. 2007 (CET)
replies: text: Ja, natürlich. Ich finde es auch schön, wie sich der Artikel entwickelt. Aber kann man aus dieser … wenig übersichtlichen Pseudotabelle nicht vielleicht eine Graphik machen? Die ist nämlich momentan noch eine echtes Manko, da in dieser Form kaum einer etwas damit anfangen kann (mal ganz davon abgesehen, dass es das Layout killt). --G. ~~ 21:57, 5. Feb. 2007 (CET)

text: Das ist schön. Gerne doch. Ich freue mich über jeden, der im Bereich Psychometrie seinen Beitrag leisten kann. --G. ~~ 22:12, 5. Feb. 2007 (CET)
thread_title:  Beispiel 

message: Kennt jemand ein Statistikprogramm, mit dem man ein Rusch-Modell rechen kann? -- Christian Stroppel 11:55, 22. Apr. 2009 (CEST)
replies: text: Jap und zwar hier:     --62.178.166.165 23:10, 2. Mai 2009 (CEST)
replies: text:  Vielen Dank. Inzwischen habe ich auch noch andere Software gefunden, aber da die unter Weblinks angegebene Software frei erhältlich ist, brauch ich meine Fundstelle wohl nicht nennen. Wer lesen kann ist also auch hier deutlich im Vorteil. Gruß -- Christian Stroppel 10:36, 4. Mai 2009 (CEST)
thread_title:  Software siehe Weblinks 

message: Der folgende Satz ist meines Wissens nach nicht korrekt:
"Der Vorteil probabilistischer Modelle liegt darin, dass aus dem beobachteten Antwortverhalten auf zwei latente Variablen geschlossen wird, welche das Antwortverhalten determinieren: die Itemschwierigkeit und die Fähigkeit der Person."
Erstens: Die Itemschwierigkeit eines einzelnen Items ist keine Variable sondern eine Konstante, gleiches gilt für die Fähigkeit einer Person. Variabilität wird nur durch eine Mehrzahl von Items unterschiedlicher Schwierigkeit respektive eine Mehrzahl von Personen mit unterschiedlichen Ausprägungen der Fähigkeit erreicht.
Zweitens: handelt es sich dann bei diesen Variablen nicht nur um zwei latente Variablen. Damit ist es noch nicht getan. Die Besonderheit ist, dass es sich bei den beiden Variablen um zwei gegensätzlich gerichtete Indikatoren einer (!) latenten Variablen/Dimension handelt - nämlich jene Variable, die den Forscher tatsächlich interessiert. Gegensätzlich gerichtet bedeutet hier, dass eine Erhöhung der Ausprägung der einen Variablen den gleichen Effekt hat wie eine Veringerung der Ausprägung der anderen.
Ein Beispiel: latente Variable/Dimension Intelligenz - Die eine Variable - Personenparameter - verhält sich bezüglich einer bestimmten gegebenen Intelligenztestaufgabe (einzelnes Item) wie folgt: je höher die Fähigkeit der jeweiligen Person ausgeprägt ist, desto wahrscheinlicher (probalibistische Testteorie) ist die Lösung einer bestimmten Aufgabe mit gegebener Itemschwierigkeit.
Umgekehrt verhält sich die Variable Itemschwierigkeit bezüglich einer gegebenen Person mit fester gegebener Fähigkeit: je schwieriger das jeweilige Item ist, desto unwahrscheinlicher ist dessen Lösung durch eine bestimmte Person mit gegebener Fähigkeit.
Beide Variablen orientieren sich an derselben (!) latenten Variablen/Dimension 
Drittens: in diesem Sinne unterscheiden sich probabilistische Verfahren (wie die Skalierungsmodelle von Rasch und Mokken) aber nicht von den deterministischen Verfahren (wie Guttman). Da ist das nämlich genauso, der vorteilhafte Unterschied liegt vielmehr darin, dass nicht davon ausgegangen wird, dass sobald die Fähigkeit einer Person die Itemschwierigkeit übertrifft, diese gegebene Person auch zwangsläufig jene gegebene Aufgabe sicher löst, sondern eben nur die Wahrscheinlichkeit der Lösung höher ist.
Gleiches gilt für den umgekehrten Fall: Fähigkeit der Person niedriger als gegebene Itemschwierigkeit bedeutet nicht, dass das Item nicht gelöst werden kann, sondern eben nur mit geringerer Wahrscheinlichkeit gelöst wird.
Ein Fortschritt der probabilistischen gegenüber den deterministischen Verfahren ist, dass dem Umstand Rechnung getragen wird, dass solche Fälle in der Praxis vorkommen, Menschen mit gegebener Fähigkeit lösen mitunter Items höherer Schwierigkeit und scheitern mitunter an der Lösung von Items mit niedrigerer Schwierigkeit, was laut der Prämissen der deterministischen Verfahren nicht möglich ist. Der Vorteil liegt folglich in einer verbesserten Anpassung des Messmodells an die Realität.
Viertens: Wie aus den vorangegangenen Erläuterungen hervorgegangen sein sollte "determinieren" die beiden Variablen (Itemschwierigkeit/Personenparameter) nicht das Antwortverhalten. Determinieren würde ja gerade eine eineindeutige Zuweisung bedeuten, welche aber nicht gegeben ist.
Eine Beeinflussung des Antwortverhaltens steht außer Frage, die muss es geben, aber "deterministisch" ist sie nicht.
Wildland-Vielfraß 10:21, 08. Nov. 2010 (CEST)
thread_title:  Überblick