Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte

Eine Erweiterung klassischer Item-Response-Modelle

  • Moritz Berger

Part of the BestMasters book series (BEST)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages i-ix
  2. Moritz Berger
    Pages 1-5
  3. Moritz Berger
    Pages 7-17
  4. Moritz Berger
    Pages 19-35
  5. Moritz Berger
    Pages 37-42
  6. Moritz Berger
    Pages 43-83
  7. Moritz Berger
    Pages 85-91
  8. Moritz Berger
    Pages 93-96
  9. Back Matter
    Pages 97-125

About this book

Introduction

Moritz Berger beschäftigt sich mit einer Erweiterung des klassischen binären Rasch-Modells, mit der es möglich ist, Unterschiede zwischen Personen aus unterschiedlichen Subgruppen bei der Beantwortung von Testitems zu berücksichtigen. Das binäre Rasch-Modell findet Anwendung  in der Psychometrie bei der Auswertung von Intelligenztests. Grundannahme dieses Modells ist, dass die Schwierigkeit eines Testitems für alle Personen mit derselben Fähigkeit exakt gleich ist, was jedoch oftmals nicht der Fall ist. Das vorgestellte, erweiterte Modell wird mithilfe von Boosting-Verfahren geschätzt. Auf Basis von Simulationen und echten Datenbeispielen wird die Güte der Modelle und des Schätzverfahrens gründlich untersucht und Grenzen der Methoden aufgezeigt.

Der Inhalt

  • Item-Response-Modelle in Form logistischer Regressionsmodelle
  • Modellierung von Differential Item Functioning
  • Regularisierung mithilfe von Boosting-Verfahren

 Die Zielgruppen

  • Dozierende und Studierende der Bereiche Psychologie, Statistik und Mathematik
  • Fachkräfte im Bereich Psychologie und der Auswertung psychologischer Tests 

Der Autor

Moritz Berger studierte an der LMU München Statistik und arbeitet derzeit am dortigen Institut für Statistik als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Seminar für angewandte Stochastik. Hauptsächlich beschäftigt er sich bei seiner Tätigkeit mit Regressionsproblemen in hochdimensionalen Datenstrukturen.

 

Keywords

Boosting-Verfahren Differential Item Functioning Item-Response-Modelle Penalisierte Maximum-Likelihood-Schätzung Statistische Regularisierung

Authors and affiliations

  • Moritz Berger
    • 1
  1. 1.Seminar für angewandte Stochastikc/o LMU München Institut für Statistik,MünchenGermany

Bibliographic information

Industry Sectors
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Telecommunications
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Oil, Gas & Geosciences