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ALLE 80 ARTIKEL AUF DEUTSCH · ENGLISCH UND 中文 PER KLICK

MODUL 1 · 01–07

Was IRT überhaupt ist

Erklärt mit Prüfungen und der Personenwaage; warum Summenwerte nicht ausreichen; die Modellfamilie.

MODUL 2 · 08–15

Kurven lesen

ICC, Informationsfunktionen, die θ-Skala, Wright Maps – jedes Diagramm verständlich erklärt.

MODUL 3 · 16–25

Fachjargon, aufgeräumt

Latente Variablen, lokale Unabhängigkeit, Likelihood, Standardfehler, DIF, Reliabilität – plus Spickzettel.

MODUL 4 · 26–31

Stärken & Grenzen

Was IRT besonders gut kann, ihre Annahmen, ihr Bedarf an Stichprobengröße – und wann man sie nicht einsetzen sollte.

MODUL 5 · 32–38

Hardware, Software, Ablauf

Welchen Computer Sie brauchen, was R ist, grafische Oberflächen, der Standardablauf der Analyse, unsaubere Daten.

MODUL 6 · 39–45

Ergebnisse lesen & nutzen

Parametertabellen, schlechte Items erkennen, Ergebnisberichte, Fragebögen kürzen, Itembanken.

MODUL 7 · 46–49

Wenn Ergebnisse falsch aussehen

Negative Trennschärfe, Checklisten bei schlechtem Fit, Ergebnisse vs. gesunder Menschenverstand, ausreißende Parameter.

MODUL 8 · 50

Nachwort

Was eine ganz normale Leserin, ein ganz normaler Leser nach 50 Artikeln kann.

A01Was ist IRT: vom Summenwert zur latenten VariableIRT-Grundlagen A02Bereinigung großer Fragebogendaten: der gesamte Ablauf und typische FallenDatenaufbereitung A03Professionelle Analyse, ohne dass sensible Daten Ihr Haus verlassenZusammenarbeit A04IRT mit R: Einstieg in das Paket IRTCEngineering A05CTT und IRT im gründlichen Vergleich: Wann IRT notwendig wirdIRT-Grundlagen A06Stichprobengewichte komplett: Designgewichte, Nonresponse-Anpassung, KalibrierungErhebungsstatistik A07Reliabilität und Validität: ein vollständiges Rahmenwerk der EvidenzSkalen A08Skalenentwicklung von Anfang bis Ende: von der Konstruktdefinition zum EinsatzSkalen A09Das Rasch-Modell: Messphilosophie und PraxisIRT-Grundlagen A10Mehrstufige Modelle: die Wahl zwischen PCM, RSM und GPCMIRT-Grundlagen A11Latente Regression: Wie Hintergrundvariablen in IRT-Modelle eingehenIRT-Grundlagen A12EAP, MLE, WLE: drei Fähigkeitsschätzer und ihre UnterschiedeIRT-Grundlagen A13Equating und Linking: Werte aus verschiedenen Testformen vergleichbar machenTestpraxis A14DIF-Erkennung: Qualitätsprüfung für faire TestsTestpraxis A15Fehlende Daten: vom Fallausschluss zur multiplen ImputationDatenaufbereitung A16Unaufmerksames Antworten erkennen: Methodenüberblick mit PraxistippsDatenaufbereitung A17Stichprobenplanung und statistische PowerErhebungsstatistik A18IRT-Schätzung im Millionenmaßstab: technische Antworten auf Speicher- und LaufzeitproblemeEngineering A19Mehrdimensionale IRT: Wann man sie braucht und wie man modelliertIRT-Grundlagen A20Standard Setting: Angoff, Bookmark und andere Verfahren für GrenzwerteTestpraxis A21Ein Qualitätssicherungssystem für Umfragedaten: vom Design bis zur VeröffentlichungDatenaufbereitung A22R-Paketentwicklung von null bis zur Veröffentlichung: Wie ein Statistikwerkzeug entstehtEngineering A23Ein reproduzierbarer Forschungsablauf: R + Git + automatisierte TestsEngineering A24Kalibrierungsgewichtung: die Mathematik der Anpassung von Stichprobe an GrundgesamtheitErhebungsstatistik A25Dünn besetzte Zellen zusammenlegen: robuste Tabellierung abgestufter AnteileErhebungsstatistik A26Methodik für Kompetenzerhebungen: Fähigkeit ist nicht „Anzahl richtiger Antworten“Testpraxis A27Leitfaden für Auftraggeber: Zusammenarbeit mit einem externen Datenanalyse-TeamZusammenarbeit A28Warum man Statistiksoftware vertrauen kann: automatisierte Tests und ehrliches ScheiternEngineering A29Computeradaptives Testen: Prinzipien, Itembanken und VoraussetzungenTestpraxis A30Vom Fragebogen zum Bericht: der ganze Weg einer großen ErhebungsanalyseZusammenarbeit

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