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Das Partial Credit Model ist das Rasch Modell für ordinale Daten. Die dahinter liegende Idee ist eine Verallgemeinerung des dichotom logistischen Modells von Rasch. Für letzteres wurde gezeigt, dass es neben der IC Kurve für das Lösen des Items auch eine IC Kurve für das nicht Lösen eines Items gibt.

Hat man nun nicht nur zwei, sondern z.B. vier Kategorien, könnten die resultierenden IC Kurven folgendermaßen aussehen.

Dadurch wird für jeden Fähigkeitsparameter die Wahrscheinlichkeit der Antwort in Kategorie x modelliert.
Jene Stellen, ab denen eine andere Kategorie als wahrscheinlichste gilt, werden Schwellen genannt.
Prinzipiell können die Schwellen in jedem Item anders sein.
Da daraus eine sehr große Zahl an Parameter resultiert, können zusätzliche Annahmen getroffen werden, die zu unterschiedlichen Modellen führen. Diese sind

• das Ratingskalen Modell,
• das Äquidstanzmodell und
• das Dispersionsmodell.

Mittels das Partial Credit Modells kann geprüft werden, ob die Stufen eines Items tatsächlich rangskaliert sind. Die Ordnung der Antwortkategorien zeigt sich daran, dass die Schnittpunkte zweier benachbarter Kategorien „geordnet“ sind. Das bedeutet, dass z.B. der Übergang von Kategorie 0 auf 1 bei einer niedrigeren Personenfähigkeit erfolgt, als der Übergang von Kategorie 1 auf 2 usw.

Prinzipiell können die Schwellen in jedem Item anders sein.

Da daraus eine sehr große Zahl an Parameter resultiert, können zusätzliche Annahmen getroffen werden, die zu unterschiedlichen Modellen führen. Diese sind

• das Ratingskalen Modell,
• das Äquidstanzmodell und
• das Dispersionsmodell.

Mittels das Partial Credit Modells kann geprüft werden, ob die Stufen eines Items tatsächlich rangskaliert sind. Die Ordnung der Antwortkategorien zeigt sich daran, dass die Schnittpunkte zweier benachbarter Kategorien „geordnet“ sind. Das bedeutet, dass z.B. der Übergang von Kategorie 0 auf 1 bei einer niedrigeren Personenfähigkeit erfolgt, als der Übergang von Kategorie 1 auf 2 usw.