11. Vorlesung (18.01.2018): Graded-Response-Modelle

Vorlesungsinhalte: Graded-Response-Modelle mit Logit- und Probit-Linkfunktionen; Grundannahmen und Implikationen für die Kategorien-Wahrscheinlichkeiten; Schwellen und Diskriminationsparameter in diesen Modellen; Anwendung des Probit-GR-Modells für die Daten der Skala Wohlbefinden des MDBF zum Zeitpunkt 1; Arten der Fixierung der Skala der latenten Variablen; Prüfung der Gleichheit der Diskriminations-parameter mit dem Wald-Test; Verallgemeinerung des Modells für zwei latente Variablen (positiv und negativ formulierte Items); Anwendung des Logistischen GR-Modells für zwei latente Variablen (positiv und negativ formulierte Items)

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