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1	Supplement to Koller, Maier, & Hatzinger: "An Empirical Power Analysis of Quasi-Exact Tests for the Rasch Model: Measurement Invariance in Small Samples" Maier, Marco J., Koller, Ingrid 11 1900 (has links) (PDF) This document is a supplementary text to "An Empirical Power Analysis of Quasi-Exact Tests for the Rasch Model: Measurement Invariance in Small Samples" by Koller, Maier, & Hatzinger (to be published in Methodology, ISSN-L 1614-1881), which covers all technical details regarding the simulation and its results. First, the simulation scenarios and the introduction of differential item functioning (DIF) are described. Next, the different populations' distributions that were investigated are discussed, and finally, actual type-I-error rates and empirical power are displayed for all simulated scenarios. (authors' abstract) / Series: Research Report Series / Department of Statistics and Mathematics RVK CM 3000, MR 2100, QM 253, QM 233
2	Score-Based Approaches to Heterogeneity in Psychological Models Arnold, Manuel 30 May 2022 (has links) Statistische Modelle menschlicher Kognition und Verhaltens stützen sich häufig auf aggregierte Daten und vernachlässigen dadurch oft Heterogenität in Form von Unterschieden zwischen Personen oder Gruppen. Die Nichtberücksichtigung vorliegender Heterogenität kann zu verzerrten Parameterschätzungen und zu falsch positiven oder falsch negativen Tests führen. Häufig kann Heterogenität mithilfe von Kovariaten erkannt und vorhergesagt werden. Allerdings erweist sich die Identifizierung von Prädiktoren von Heterogenität oft als schwierige Aufgabe. Zur Lösung dieses Problems schlage ich zwei neue Ansätze vor, um individuelle und gruppenspezifische Unterschiede mithilfe von Kovariaten vorherzusagen. Die vorliegende kumulative Dissertation setzt sich aus drei Projekten zusammen. Projekt 1 widmet sich dem Verfahren IPC-Regression (Individual Parameter Contribution), welches die Exploration von Parameterheterogenität in Strukturgleichungsmodellen (SEM) mittels Kovariaten erlaubt. Unter anderem evaluiere ich IPC-Regression für dynamische Panel-Modelle, schlage eine alternative Schätzmethode vor und leite IPCs für allgemeine Maximum-Likelihood-Schätzer her. Projekt 2 veranschaulicht, wie IPC-Regression in der Praxis eingesetzt werden kann. Dazu führe ich schrittweise in die Implementierung von IPC-Regression im ipcr-Paket für die statistische Programmiersprache R ein. Schließlich werden in Projekt 3 SEM-Trees weiterentwickelt. SEM-Trees sind eine modellbasierte rekursive Partitionierungsmethode zur Identifizierung von Kovariaten, die Gruppenunterschiede in SEM-Parametern vorhersagen. Die bisher verwendeten SEM-Trees sind sehr rechenaufwendig. In Projekt 3 kombiniere ich SEM-Trees mit unterschiedlichen Score-basierten Tests. Die daraus resultierenden Score-Guided-SEM-Tees lassen sich deutlich schneller als herkömmlichen SEM-Trees berechnen und zeigen bessere statistische Eigenschaften. / Statistical models of human cognition and behavior often rely on aggregated data and may fail to consider heterogeneity, that is, differences across individuals or groups. If overlooked, heterogeneity can bias parameter estimates and may lead to false-positive or false-negative findings. Often, heterogeneity can be detected and predicted with the help of covariates. However, identifying predictors of heterogeneity can be a challenging task. To solve this issue, I propose two novel approaches for detecting and predicting individual and group differences with covariates. This cumulative dissertation is composed of three projects. Project 1 advances the individual parameter contribution (IPC) regression framework, which allows studying heterogeneity in structural equation model (SEM) parameters by means of covariates. I evaluate the use of IPC regression for dynamic panel models, propose an alternative estimation technique, and derive IPCs for general maximum likelihood estimators. Project 2 illustrates how IPC regression can be used in practice. To this end, I provide a step-by-step introduction to the IPC regression implementation in the ipcr package for the R system for statistical computing. Finally, Project 3 progresses the SEM tree framework. SEM trees are a model-based recursive partitioning method for finding covariates that predict group differences in SEM parameters. Unfortunately, the original SEM tree implementation is computationally demanding. As a solution to this problem, I combine SEM trees with a family of score-based tests. The resulting score-guided SEM trees compute quickly, solving the runtime issues of the original SEM trees, and show favorable statistical properties. explorative Datenanalyse Heterogenität modelbasierte rekursive Partitionierung Strukturgleichungsmodelle exploratory data analysis heterogeneity model-based recursive partitioning structural equation modeling 150 Psychologie CM 4000 CM 4100 CM 3000 ddc:150
3	Speededness in Achievement Testing: Relevance, Consequences, and Control Becker, Benjamin 05 December 2023 (has links) Da Prüfungen und Tests häufig dazu dienen, den Zugang zu Bildungsprogrammen zu steuern und die Grundlage zur Abschlussvergabe am Ende von Bildungsprogrammen bilden, ist ihre Fairness und Validität von größter Bedeutung. Ein kontrovers diskutierter Aspekt standardisierter Tests ist die Verwendung von Zeitlimits. Unabhängig davon ob eine Testadministration Zeitdruck hervorrufen soll oder nicht, sollten Testentwickler:innen in die Lage versetzt werden, den Zeitdruck einer Testadministrationen explizit gestalten zu können. Zu diesem Zweck schlägt van der Linden (2011a, 2011b) einen Ansatz zur Kontrolle des Zeitdrucks von Tests in der automatisierten Testhefterstellung (ATA) unter Verwendung von Mixed Integer Linear Programming und eines lognormalen Antwortzeitmodells vor. Dabei hat der Ansatz von van der Linden jedoch eine zentrale Limitation: Er ist auf das zwei-parametrische lognormale Antwortzeitmodell beschränkt, das gleiche Geschwindigkeits-Sensitivitäten (d.h. Faktorladungen) für alle Items annimmt. Diese Arbeit zeigt, dass ansonsten parallele Testhefte mit unterschiedlichen Geschwindigkeits-Sensitivitäten für bestimmte Testteilnehmende unfair sind. Darüber hinaus wird eine Erweiterung des van der Linden-Ansatzes vorgestellt, die unterschiedliche Geschwindigkeits-Sensitivitäten von Items in ATA berücksichtigt. Weiter wird diskutiert, wie Testhefte mit identischen, aber unterschiedlich angeordneten Items zu Fairness-Problemen aufgrund von Item-Positionseffekten führen können und wie dies verhindert werden kann. Die vorliegende Arbeit enthält zusätzlich Anleitungen zur Verwendung des R-Pakets eatATA für ATA und zur Verwendung von Stan und rstan für Bayesianische hierarchische Antwortzeitmodellierung. Abschließend werden Alternativen, praktische Implikationen und Grenzen der vorgeschlagenen Ansätze diskutiert und Vorschläge für zukünftige Forschungsthemen gemacht. / As examinations and assessments are often used to control access to educational programs and to assess successful participation in an educational program, their fairness and validity is of great importance. A controversially discussed aspect of standardized tests is setting time limits on tests and how this practice can result in test speededness. Regardless of whether a test should be speeded or not, being able to deliberately control the speededness of tests is desirable. For this purpose, van der Linden (2011a, 2011b) proposed an approach to control the speededness of tests in automated test assembly (ATA) using mixed integer linear programming and a lognormal response time model. However, the approach by van der Linden (2011a, 2011b) has an important limitation, in that it is restricted to the two-parameter lognormal response time model which assumes equal speed sensitivities (i.e., factor loadings) across items. This thesis demonstrates that otherwise parallel test forms with differential speed sensitivities are indeed unfair for specific test-takers. Furthermore, an extension of the van der Linden approach is introduced, which incorporates speed sensitivities in ATA. Additionally, test speededness can undermine the fairness of a test if identical but differently ordered test forms are used. To prevent that the score of test-takers depends on whether easy or difficult items are located at the end of a test form, it is proposed that the same, most time intensive items should be placed at the end of all test forms. The thesis also provides introductions and tutorials on using the R package eatATA for ATA and using Stan and rstan for Bayesian hierarchical response time modeling. Finally, the thesis discusses alternatives, practical implications, and limitations of the proposed approaches and provides an outlook on future related research topics. Psychometrie Kompetenzmessung Zeitdruck Antwortzeitmodellierung automatisierte Testerstellung psychometrics achievement testing speededness response time modeling automated test assembly 150 Psychologie CM 3000 QH 254 ddc:150
4	Kontexteffekte in Large-Scale Assessments Weirich, Sebastian 13 August 2015 (has links) Im Rahmen der Item-Response-Theorie evaluiert die kumulative Dissertationsschrift verschiedene Methoden und Modelle zur Identifikation von Kontexteffekten in Large-Scale Assessments. Solche Effekte können etwa in quantitativen empirischen Schulleistungsstudien auftreten und zu verzerrten Item- und Personenparametern führen. Um in Einzelfällen abschätzen zu können, ob Kontexteffekte auftreten und dadurch die Gefahr verzerrter Parameter gegeben ist (und falls ja, in welcher Weise), müssen IRT-Modelle entwickelt werden, die zusätzlich zu Item- und Personeneffekten Kontexteffekte parametrisieren. Solch eine Parametrisierung ist im Rahmen Generalisierter Allgemeiner Linearer Modelle möglich. In der Dissertation werden Positionseffekte als ein Beispiel für Kontexteffekte untersucht, und es werden die statistischen Eigenschaften dieses Messmodells im Rahmen einer Simulationsstudie evaluiert. Hier zeigt sich vor allem die Bedeutung des Testdesigns: Um unverfälschte Parameter zu gewinnen, ist nicht nur ein adäquates Messmodell, sondern ebenso ein adäquates, also ausbalanciertes Testdesign notwendig. Der dritte Beitrag der Dissertation befasst sich mit dem Problem fehlender Werte auf Hintergrundvariablen in Large-Scale Assessments. Als Kontexteffekt wird in diesem Beispiel derjenige Effekt verstanden, der die Wahrscheinlichkeit eines fehlenden Wertes auf einer bestimmten Variablen systematisch beeinflusst. Dabei wurde das Prinzip der multiplen Imputation auf das Problem fehlender Werte auf Hintergrundvariablen übertragen. Anders als bisher praktizierte Ansätze (Dummy-Codierung fehlender Werte) konnten so in einer Simulationsstudie für fast alle Simulationsbedingungen unverfälschte Parameter auf der Personenseite gefunden werden. / The present doctoral thesis evaluates various methods and models of the item response theory to parametrize context effects in large-scale assessments. Such effects may occur in quantitative educational assessments and may cause biased item and person parameter estimates. To decide whether context effects occur in individual cases and lead to biased parameters, specific IRT models have to be developed which parametrize context effects additionally to item and person effects. The present doctoral thesis consists of three single contributions. In the first contribution, a model for the estimation of context effects in an IRT framework is introduced. Item position effects are examined as an example of context effects in the framework of generalized linear mixed models. Using simulation studies, the statistical properties of the model are investigated, which emphasizes the relevance of an appropriate test design. A balanced incomplete test design is necessary not only to obtain valid item parameters in the Rasch model, but to guarantee for unbiased estimation of position effects in more complex IRT models. The third contribution deals with the problem of missing background data in large-scale assessments. The effect which predicts the probability of a missing value on a certain variable, is considered as a context effect. Statistical methods of multiple imputation were brought up to the problem of missing background data in large-scale assessments. In contrast to other approaches used so far in practice (dummy coding of missing values) unbiased population and subpopulation estimates were received in a simulation study for most conditions. Kontexteffekte Testdesign Large-Scale Assessments Item-Response-Theorie Itempositionseffekte missing data multiple Imputation context effects item response theory test design Large-scale assessments item position effects missing data multiple imputation 150 Psychologie 11 Psychologie CM 3000 CM 3200 ddc:150
5	Optimierung von Messinstrumenten im Large-scale Assessment Hecht, Martin 21 July 2015 (has links) Messinstrumente stellen in der wissenschaftlichen Forschung ein wesentliches Element zur Erkenntnisgewinnung dar. Das Besondere an Messinstrumenten im Large-scale Assessment in der Bildungsforschung ist, dass diese normalerweise für jede Studie neu konstruiert werden und dass die Testteilnehmer verschiedene Versionen des Tests bekommen. Hierbei ergeben sich potentielle Gefahren für die Akkuratheit und Validität der Messung. Um solche Gefahren zu minimieren, sollten (a) die Ursachen für Verzerrungen der Messung und (b) mögliche Strategien zur Optimierung der Messinstrumente eruiert werden. Deshalb wird in der vorliegenden Dissertation spezifischen Fragestellungen im Rahmen dieser beiden Forschungsanliegen nachgegangen. / Measurement instruments are essential elements in the acquisition of knowledge in scientific research. Special features of measurement instruments in large-scale assessments of student achievement are their frequent reconstruction and the usage of different test versions. Here, threats for the accuracy and validity of the measurement may emerge. To minimize such threats, (a) sources for potential bias of measurement and (b) strategies to optimize measuring instruments should be explored. Therefore, the present dissertation investigates several specific topics within these two research areas. Psychologie Bildungsforschung Optimierung Kontexteffekte Bearbeitungszeit Blockpaarbalance Designeffekte Designbalancierung Generalisierte lineare Mischmodelle IQB IRT Lineare Mischmodelle Messmodell Messinstrument Multi-Matrix Design Parameterschätzung Parameterverzerrung Positionsbalance Rasch-Modell Testhefteffekte Testheftschwierigkeit Testheftleichtigkeit Testdesign Unvollständige Blockdesigns Positionseffekte Schulleistungsstudien context effects optimization linear mixed models generalized linear mixed models response time educational assessment cluster pair balance design effects design balance item response theory measurement model measurement instrument parameter estimation parameter bias position balance psychology Rasch model 1PL model booklet effects booklet difficulty booklet easiness test design booklet design incomplete block design multiple matrix sampling position effects large-scale assessment 150 Psychologie 11 Psychologie CM 3000 CM 3200 ddc:150

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