Wiss. Koordination
Alisa Remizova
Administrative Koordination
Janina Götsche
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Anwendung von Modellen der Item-Response-Theorie in R
About
Veranstaltungsort:
Köln / Unter Sachsenhausen 6-8
Köln / Unter Sachsenhausen 6-8
Inhalte:
Kurslevel:
Format:
Software:
Sprache:
Teilnahmebeiträge:
Students: 330 €
Academics: 495 €
Commercial: 990 €
Keywords
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Dozierende: Sebastian Weirich, Nicklas Hafiz
Seminarinhalt
Der Workshop vermittelt theoretische und praktische Einblicke in die Modellierung dichotomer und polytomer Testdaten mit Hilfe von Modellen aus der Item Response Theory (IRT). Die IRT ist geeignet, latente Konstrukte zu messen und zu modellieren, die über manifeste Indikatoren operationalisiert werden. Ein Beispiel sind etwa Schulleistungen im Fach Mathematik, die über Mathematikaufgaben operationalisiert werden und am Ende Vergleiche zwischen Personengruppen bezüglich ihrer mathematischen Kompetenz erlauben.
Im Workshop werden die Prinzipien latenter Messmodelle diskutiert und die grundlegenden Unterschiede zwischen klassischer Testtheorie und Item Response Theory erläutert. Die verschiedenen Parametrisierungen von IRT-Modellen (Rasch-Modell, 2pl, 3pl, Partial Credit) werden ebenso behandelt wie die Unterschiede zwischen verschiedenen Schätzverfahren (Joint Maximum Likelihood [JML], Conditional Maximum Likelihood [CML], Marginal Maximum Likelihood [MML]). So kann ein Raschmodell in der MML-Formulierung wie ein allgemeines lineares gemischtes Modell mit festen Effekten auf der Itemseite und zufälligen Effekten auf der Personenseite verstanden werden. Ferner soll der Workshop die Bedeutung und Verwendung von plausiblen Werten verdeutlichen.
Im praktischen Teil werden verschiedene Beispieldaten mit IRT-Modellen analysiert, um typische Fragestellungen aus psychologischen oder pädagogischen Kontexten zu beantworten, z.B. ob sich Testpersonen, die ein bestimmtes Training absolviert haben, in der Entwicklung latenter Fähigkeiten von Personen unterscheiden, die dieses Training nicht absolviert haben. Prinzipiell können im Rahmen der IRT sowohl Quer- als auch Längsschnittdaten analysiert und entsprechende Forschungshypothesen getestet werden, ebenso wie Fragen zur Güte des Messinstruments im Rahmen von Pilotstudien.
Ein weiterer Teil des Workshops befasst sich mit den Voraussetzungen, die erfüllt sein müssen, um quantitative Fragestellungen überhaupt mit IRT-Methoden bearbeiten zu können. Oft ist es schwierig zu erkennen, ob und inwieweit diese Voraussetzungen erfüllt sind oder verletzt werden (z.B. durch differentielles Itemfunktionieren [Differential, Item Functioning; DIF]). Aus diesem Grund wird im Workshop auch näher darauf eingegangen, wie diese Voraussetzungen überprüft werden können.
Organisatorische Struktur des Kurses
Zielgruppe
Lernziel
Am Ende des Kurses sollten die Teilnehmer:innen in der Lage sein:
Voraussetzungen
Benötigte Software und Hardware
Im Workshop wird die Software R mit verschiedenen Paketen verwendet. Die Verwendung von RStudio wird empfohlen, ist aber nicht zwingend notwendig. Es empfielt sich aber ein Texteditor mit „syntax Highlighting“. RStudio hat einen solchen Editor bereits integriert. Verwendet man kein RStudio, bieten sich Notepad++ oder Tinn-R als Alternativen an.
Erforderliche Software:
install.packages("remotes")
install.packages("lme4") # Version 1.1 oder neuer
install.packages("TAM") # Version 4.1 oder neuer
remotes::install_github("weirichs/eatModel", upgrade="never")
Optionale Software:
Probleme, die bei der Installation der Pakete auftreten können, können ebenfalls zu Beginn des Workshops geklärt werden.