Cantitate/Preț
Produs

Multidimensional Item Response Theory: Quantitative Applications in the Social Sciences

Autor Wes Bonifay
en Limba Engleză Paperback – 7 mai 2020

Aplicabilitatea practică a modelării matematice în psihometrie atinge un nou nivel de precizie prin volumul Multidimensional Item Response Theory, publicat sub egida prestigioasei serii Quantitative Applications in the Social Sciences. Ne-a atras atenția modul în care Wes Bonifay reușește să demistifice o metodologie adesea ignorată în cursurile introductive din cauza complexității sale matematice, oferind cercetătorilor instrumentele necesare pentru a analiza date de testare multidimensionale. Recomandăm acest titlu pentru abordarea sa aplicată, care transformă teoria abstractă în fluxuri de lucru concrete prin utilizarea limbajului de programare R. Comparabil cu Using R for Item Response Theory Model Applications de Insu Paek în rigurozitate, lucrarea de față este însă actualizată pentru tranziția specifică de la modelele unidimensionale la cele multidimensionale, oferind o punte didactică esențială. Structura cărții este concepută pentru o progresie logică a competențelor: după o recapitulare necesară a bazelor IRT, autorul explorează în detaliu modelele pentru date dihotomice și politomice, culminând cu capitole dedicate diagnosticării și evaluării modelelor. Subliniem prezența constantă a fragmentelor de cod R, care permit cititorului să treacă imediat de la înțelegerea conceptuală la estimarea parametrilor și generarea de reprezentări vizuale ale datelor. Această ediție de la Sage Publications, Inc este un resursă tehnică indispensabilă pentru oricine dorește să stăpânească structurile de factori și statisticile descriptive MIRT într-un context de cercetare modern.

Citește tot Restrânge

Din seria Quantitative Applications in the Social Sciences

Preț: 34245 lei

Puncte Express: 514

Carte disponibilă

Livrare economică 01-15 mai
Livrare express 17-23 aprilie pentru 2403 lei


Specificații

ISBN-13: 9781506384252
ISBN-10: 1506384250
Pagini: 152
Dimensiuni: 218 x 145 x 12 mm
Greutate: 0.2 kg
Ediția:1
Editura: Sage Publications, Inc
Colecția Quantitative Applications in the Social Sciences
Seria Quantitative Applications in the Social Sciences

Locul publicării:Thousand Oaks, United States

De ce să citești această carte

Această lucrare este esențială pentru cercetătorii din științele sociale și educație care doresc să depășească limitările modelelor unidimensionale. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a tehnicilor MIRT și, mai important, capacitatea de a le implementa imediat folosind cod R. Este un ghid practic care transformă un subiect statistic complex într-un instrument de lucru accesibil pentru evaluări psihometrice avansate.


Descriere scurtă

Several decades of psychometric research have led to the development of sophisticated models for multidimensional test data, and in recent years, multidimensional item response theory (MIRT) has become a burgeoning topic in psychological and educational measurement. Considered a cutting-edge statistical technique, the methodology underlying MIRT can be complex, and therefore doesn’t receive much attention in introductory IRT courses. However author Wes Bonifay shows how MIRT can be understood and applied by anyone with a firm grounding in unidimensional IRT modeling. His volume includes practical examples and illustrations, along with numerous figures and diagrams. Brief snippets of R code are interspersed throughout the text (with the complete R code included on an accompanying website) to guide readers in exploring MIRT models, estimating the model parameters, generating plots, and implementing the various procedures and applications discussed throughout the book.

Recenzii

Multidimensional IRT in a clear, accessible, and compelling writing style.

Cuprins

Series Editor's Introduction
Acknowledgments
About the Author
1. Introduction
2. Unidimensional Item Response Theory
3. MIRT Models for Dichotomous Data
4. MIRT Models for Polytomous Data
5. Descriptive MIRT Statistics
6. Item Factor Structures
7. Estimation in MIRT Models
8. MIRT Model Diagnostics and Evaluation
9. MIRT Applications
References