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  • "Die Berichterstattung von länderübergreifenden Studien, welche das Ziel verfolgen, die verschiedenen Bildungssysteme zu vergleichen, erreicht eine breite Öffentlichkeit. Den Untersuchungen des 'Programme for International Student Assessment' (im Folgenden wie üblich PISA) wohnt höchste politische Brisanz inne. Weltweit werden die Ergebnisse der Leistungstests von Schülerinnen und Schülern diskutiert und Rückschlüsse auf die betreffenden Bildungssysteme gezogen. Gemeinsame Ziele dieser Tests und empirischer Untersuchungen aus dem Bereich der Sozialforschung und der Psychologie sind die Messung latenter - also unbeobachtbarer - Variablen. Das schließt neben der Messung von Fähigkeiten und Leistungen der Befragten auch das Gebiet der Meinungs- und Einstellungsmessung ein. Eine Vorgehensweise, die Auswahl der Fragen der PISA-Studie in Pretests zu bestimmen, basiert auf der Verwendung des Rasch-Modells. [...] Ziel dieser Arbeit ist es, aus bestehenden Teilelementen, die im Bereich der Item-Response-Theorie und dem Maschinellen Lernen entstanden sind, ein neues statistisches Verfahren zur Prüfung der Annahme der Parameterinvarianz im Rasch-Modell zusammenzusetzen, welches im weiteren auch Rasch-Baum genannt wird. Verwendung finden darin jüngste Entwicklungen des Modell-basierten rekursiven Partitionierens. Um die Anwendung des Verfahrens zu veranschaulichen, behandeln Kap. 5 und 6 ausführliche Beispiele aus dem Bereich der Soziologie und der Psychologie. Nach einer kurzen Einleitung, die Datengrundlage und Ziel der Analyse beschreibt, erfolgt die eigentliche Auswertung des Datenmaterials unter Verwendung der Rasch-Bäume. Mithilfe der Daten des ALLBUS 2008 (vgl. Kap 5.1) wird die Eignung des Rasch-Modells zur Messung rechtsextremer Einstellungen geprüft." (xsd:string)
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  • Aufgenommen: 25. Fassung, März 2011 (xsd:gyear)
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  • Ein neues statistisches Verfahren zur Diagnose von Differential Item Functioning im Rasch-Modell. Herleitung, Implementierung, Überprüfung und Anwendung (xsd:string)
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