In der Klassischen Testtheorie beinhaltet der Itemschwierigkeitsindex die Schwierigkeit des Items und die Fähigkeit der zu testenden Person, wohingegen in den so genannten modernen Latet- Trait- Modellen davon ausgegangen wird, dass es latente Dimensionen gibt, die sich in den zu messenden Merkmalen manifestieren. Einen ersten Schritt in diese Richtung stellt die Gutmann- Skala dar, die jedoch streng deterministisch ist, da die Items so geordnet werden, dass ein Proband, der ein Item zu lösen vermag, auch alle leichteren Items lösen können müsste. Erst wenn er versagt, wird davon ausgegangen, dass die Schwierigkeit des Items an dieser Stelle seine Fähigkeit in Bezug auf die zu messende Dimension unterschreitet und der Schwellwert gefunden worden ist, ab dem er bei allen folgenden schweren Items versagen müsste. Natürlich kann sich diese Art der Skalierung auch auf Einstellungen oder andere latente Variablen beziehen, die sich in einer aufsteigenden Reihenfolge präsentieren lassen. Der Vorteil dieser Methode liegt in der Stichprobenunabhängigkeit, sein Nachteil in der schwierigen empirischen Realität, die das geforderte Antwortmuster selten bestätigt. Wenn es funktionieren würde, hätte man mit dem Rohwert einer Versuchsperson auch die genaue Kenntnis seines Lösungsmusters, wohingegen bei der Klassischen Testtheorie schon bei einem kurzen Test mit sieben Items, Sieben Fakultät, also 5040 verschiedene Permutationen denkbar wären. Wenn eine Person im gesamten Test einen höheren Rohwert hat als eine andere, kann sie auch bei einer Teilmenge der Items, keinen geringeren erreichen. Dem theoretisch zwar stärkeren, weil deterministischeren Gutman- Modell wurde mit der Rasch- Skalierung ein „weicheres“ aber praktisch brauchbareres gegenüber gestellt. Das Rasch- Modell ist weniger deterministisch, da Verletzungen des Gutman- Kriteriums durch stochastische Überlegungen in einem bestimmten Rahmen und unter gewissen Bedingungen vertretbar gemacht werden, wodurch es in der Praxis anwendbarer ist. Während in der Klassischen Testtheorie einfach davon ausgegangen wird, dass der Rohwert in einem Test die Ausprägung der zu erfassenden Eigenschaft hinreichend abbildet, wenn man den Messfehler weitgehend im Griff hat, wird im Rasch- Modell behauptet, dass sich die Fähigkeit der Person und der Aufgabenparameter stochastisch aus dem Testwert extrahieren lässt.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Latent-Trait-Modelle
- Die Item Charakteristik Kurve (ICC)
- Die Raschskala
- Die Modellannahmen des Raschmodells
- Eindimensionalität
- Lokale statistische Unabhängigkeit
- In fünf Rechenschritten zur Raschskala
- Die Schwierigkeitsmatrix
- Umwandlung in eine Logit-Matrix
- Annäherung an die Personen- und Itemparameter
- Rechnerische Reproduktion der Schwierigkeitsindizes aus den Item-Personenparametern
- Standardisierungen der bestätigten Parameter
- Die Modellannahmen des Raschmodells
- Kritische Zusammenfassung
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Ausarbeitung befasst sich mit dem Raschmodell, einem wichtigen Vertreter der probabilistischen Testtheorie. Sie erläutert die Grundlagen des Modells, seine Annahmen und die praktische Anwendung in der Testkonstruktion. Dabei werden die Stärken und Schwächen des Raschmodells im Vergleich zur klassischen Testtheorie beleuchtet.
- Einführung in die probabilistische Testtheorie und das Raschmodell
- Erklärung der Item Charakteristik Kurve (ICC) und ihrer Bedeutung für die Itemanalyse
- Die Modellannahmen des Raschmodells, insbesondere Eindimensionalität und lokale statistische Unabhängigkeit
- Schrittweise Erklärung der Anwendung des Raschmodells in der Praxis, inklusive der Berechnung von Personen- und Itemparametern
- Diskussion der Vor- und Nachteile des Raschmodells im Vergleich zur klassischen Testtheorie
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in die Thematik der probabilistischen Testtheorie ein und erläutert die Schwächen der klassischen Testtheorie im Kontext der modernen Diagnostik. Sie stellt das Raschmodell als eine Alternative zur klassischen Testtheorie vor und hebt die Bedeutung der Latent-Trait-Modelle für die Itemanalyse hervor.
Das Kapitel über die Item Charakteristik Kurve (ICC) beschreibt die Grundlagen der Item Response Theorie (IRT) und erklärt, wie die ICC die Wahrscheinlichkeit der richtigen Beantwortung eines Items in Abhängigkeit von der Fähigkeit des Probanden und der Schwierigkeit des Items darstellt. Die ICC ermöglicht eine präzisere Itemanalyse und die Auswahl von Items mit hoher Trennschärfe.
Das Kapitel über die Raschskala erläutert das Raschmodell als ein spezifisches Latent-Trait-Modell, das auf der logistischen Funktion basiert. Die Modellannahmen des Raschmodells werden detailliert beschrieben, insbesondere die Eindimensionalität und die lokale statistische Unabhängigkeit. Die Anwendung des Raschmodells in der Praxis wird anhand von fünf Schritten erläutert, wobei die Berechnung von Personen- und Itemparametern im Mittelpunkt steht.
Die kritische Zusammenfassung fasst die wichtigsten Punkte der Ausarbeitung zusammen und diskutiert die Vor- und Nachteile des Raschmodells im Vergleich zur klassischen Testtheorie. Es wird deutlich, dass das Raschmodell trotz seiner Stärken in der Praxis nur begrenzt eingesetzt wird, da die Anwendung des Modells sehr aufwändig ist.
Schlüsselwörter
Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen das Raschmodell, die probabilistische Testtheorie, die Item Response Theorie (IRT), die Item Charakteristik Kurve (ICC), Latent-Trait-Modelle, Eindimensionalität, lokale statistische Unabhängigkeit, Itemanalyse, Testkonstruktion und die klassische Testtheorie. Die Ausarbeitung beleuchtet die Stärken und Schwächen des Raschmodells und diskutiert seine Anwendung in der Praxis.
- Quote paper
- Heiko Böttcher (Author), 2005, Die Probabilistische Testtheorie und das Raschmodell, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/55973
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