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Bei Likelihood Quotienten Tests (LQT) werden die Likelihoods zweier Modelle miteinander verglichen.


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.