Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen Forschungsdatenzentrum Workshop: GLMMs zur Testung von (erklärenden) Item Response-Modellen in R Dozent: Prof. Dr. Frank Goldhammer / Dr. Ulf Kröhne, DIPF, Frankfurt a.M. Termin: Fr., 09.09.2016, 9:00 – 18:00 Uhr Abstract Generalisierte lineare Mischverteilungsmodelle (generalized linear mixed model, GLMM) bilden einen sehr flexiblen Rahmen zur Datenmodellierung. Die Basis bildet ein Regressionsmodell, in dem eine Linearkombination von Prädiktoren ein Kriterium erklärt. Die Modellierung gemischter Effekte bedeutet, dass die Prädiktoren feste Effekte haben, d.h. sie sind konstant über Einheiten oder Gruppen, oder auch Zufallseffekte, d.h. sie variieren über Einheiten oder Gruppen. Das Modell ist generalisiert, insofern nicht nur kontinuierliche Variablen, sondern auch kategoriale Variablen als Kriterien erklärt werden können. Letzteres ermöglicht die Testung von Item Response-Modellen, worauf im Workshop der Schwerpunkt liegen wird. Neben einer allgemeinen Einführung in GLMMs werden wir uns mit der Testung von 1PL (Rasch)-Modellen, mehrdimensionalen Erweiterungen und vor allem mit erklärenden Item-Response-Modellen (z.B. LLTM, DIF), die unterschiedliche Arten von Kovariaten beinhalten, beschäftigen. Die Modelle werden theoretisch eingeführt und in R mit Hilfe des lme4-Pakets praktisch angewendet.
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