Lernkarten

= conditional Maximum-Likelihood-Methode

• wird verwendet, um im Rasch-Modell die Itemparameter zu schätzen
• Vorteil: Itemparameter können ohne Berücksichtigung der Personenparameter geschätzt werden (Moosbrugger-Kevala)
• rechnerische Durchführung erfordert Computerunterstützung
• Parameter des Modells werden so geschätzt, dass sie für die beobachtete Datenmatix, bestehend aus dem Itemantworten, die höchste Plausibilität (= Likelihood) aufweisen > Welche Modellparameter in der Population sprechen am ehesten dafür, das beobachtete Ergebnis produziert zu haben (Bühner)
• kann nur für das 1PL-Modell vorgenommen werden

= falsche Antwortalternative bei Mehrfachwahlaufgaben in einem Leistungstest

• stellt die korrigierte Korrelation einer Aufgabe mit einer Skala dar
• inhaltlich drückt Eigentrennschärfe aus, wie gut ein Item eine Skala, die aus den restlichen Items gebildet wird, widerspiegelt bzw. wie prototypisch ein Item für diese Skala ist
• SPSS : "Item-Skala-Statistiken" > Spalte "Korrigierte Item-Skala-Korrelation"
• berechnete "korrigierte Item-Skala-Korrelation" basiert auf Part-Whole-Korrektur

= gibt an, wie viel von der Varianz aller Items durch einen Faktor erfasst wird

• liegt in der EFA vor, wenn jedes Item möglichst hoch auf einem bestimmten Faktor und möglichst niedrig oder gar nicht auf andere Faktoren lädt

• Methode zur Systematisierung wissenschaftlicher Fragestellungen
• stellt Werkzeuge zur Verfügung, um einen Merkmalsbereich vollständig einzugrenzen, in einzelne Teilmerkmale (Facetten) und deren Ausprägungen bzw. Typen zu zergliedern und die Beziehungen zwischen den Facetten darzustellen und anschließend auch empirisch zu skalieren

• entspricht der Korrelation einer Variablen mit dem Faktor im Falle unkorrelierter Faktoren
• im Falle korrelierter Faktoren handelt es sich um semipartielle standardisierte Regressionsgewichte
• nach Rotation sind die Faktorladungen in der Mustermatrix zu finden > diese ist nur bei orthogonaler Rotation identisch mit der Strukturmatrix

• synthetisch hergestellter Messwert, der die Ausprägung auf einem latenten Merkmal für eine Versuchsperson beschreibt
• Faktorwerte werden nicht direkt beobachtet, sondern indirekt aus den Daten berechnet und sind deshalb auch extrem stichprobenabhängig
• es existieren unterschiedliche Berechnungsmethoden, die häufigste ist die Regressionsrechnung
• diese führen i.d.R.  zu z-standardisierten Variablen, daher lassen sich mit Faktorwerten keine Mittelwertsvergleiche zwischen den Faktoren durchführen
• allerdings dienen Faktorwerte bei obliquer Rotation als Grundlage für eine Faktoranalyse zweiter Ordnung
• zudem können mit Faktorwerten auch Teilstichproben verglichen werden