Was ist der LQT?
Bei Likelihood Quotienten Tests (LQT) werden die Likelihoods zweier Modelle miteinander verglichen.
Die beiden Modelle müssen drei Bedingungen erfüllen
Sind diese drei Bedingungen erfüllt, kann man den LQT in eine
verteilte Prüfgröße umwandeln.
Beim bedingten LQT Test nach Andersen wird für Modell 1 angenommen, dass zwei (oder mehr) Gruppen von Personen unterschiedliche Itemparameter haben.
Bei Modell 2 wird davon ausgegangen, dass die Itemparameter in allen Gruppen gleich sind (= spezifische Objektivität).
Lässt sich kein Unterschied zwischen der Likelihood der beiden Modelle nachweisen(= nicht signifikantes Ergebnis), darf Modell 2 (und damit die Gültigkeit des RM) angenommen werden.
Die beiden Modelle müssen drei Bedingungen erfüllen
- Modell 1 muss ein echtes Obermodell von Modell 2 sein (d.h. dass Modell 2 durch Restriktionen von Parametern aus Modell 1 entsteht).
- Modell 2 darf nicht durch 0 setzen von Parametern entstehen.
- Modellgültigkeit von Modell 1 muss nachgewiesen sein.
Sind diese drei Bedingungen erfüllt, kann man den LQT in eine
verteilte Prüfgröße umwandeln.Beim bedingten LQT Test nach Andersen wird für Modell 1 angenommen, dass zwei (oder mehr) Gruppen von Personen unterschiedliche Itemparameter haben.
Bei Modell 2 wird davon ausgegangen, dass die Itemparameter in allen Gruppen gleich sind (= spezifische Objektivität).
Lässt sich kein Unterschied zwischen der Likelihood der beiden Modelle nachweisen(= nicht signifikantes Ergebnis), darf Modell 2 (und damit die Gültigkeit des RM) angenommen werden.
Tags: LQT, Modellkontrollen, Rasch-Modell
Quelle: F300
Quelle: F300
Kartensatzinfo:
Autor: coster
Oberthema: Psychologie
Thema: Testtheorie
Schule / Uni: Universität Wien
Ort: Wien
Veröffentlicht: 12.06.2013
Schlagwörter Karten:
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