Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften

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1 Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften Stella Bollmann Seminar Psychometrische Modelle: Theorie und Anwendungen Institut für Statistik, LMU München München, 27. Mai 2014 Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 1/31

2 Gliederung Hinleitung Das Rasch-Modell seine zentralen Eigenschaften Suffiziente Statistik Parameterseparierbarkeit spezifische Objektivität Parameterschätzung unconditional maximum likelihood (uml) marginal maximum likelihood (mml) conditional maximum likelihood (cml) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 2/31

3 Gliederung Hinleitung Das Rasch-Modell seine zentralen Eigenschaften Suffiziente Statistik Parameterseparierbarkeit spezifische Objektivität Parameterschätzung unconditional maximum likelihood (uml) marginal maximum likelihood (mml) conditional maximum likelihood (cml) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 2/31

4 Gliederung Hinleitung Das Rasch-Modell seine zentralen Eigenschaften Suffiziente Statistik Parameterseparierbarkeit spezifische Objektivität Parameterschätzung unconditional maximum likelihood (uml) marginal maximum likelihood (mml) conditional maximum likelihood (cml) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 2/31

5 Gliederung Hinleitung Das Rasch-Modell seine zentralen Eigenschaften Suffiziente Statistik Parameterseparierbarkeit spezifische Objektivität Parameterschätzung unconditional maximum likelihood (uml) marginal maximum likelihood (mml) conditional maximum likelihood (cml) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 2/31

6 Die klassische Testtheorie Personen werden im Vergleich zu ihrer Gruppe gesehen Summenwert über alle Items stellt wahren Wert plus Fehler dar: x ga = τ ga + e ga Annahmen: metrische Daten, Normalverteilung, linearer Zusammenhang Probleme: Voraussetzungen fast nie gegeben Kennwerte stichprobenabhängig Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 3/31

7 Vorschlag: Guttman-Modell ξ Betrachtung von dichotomen Items (z.b. Intelligenztest) Probleme: Deterministische Funktion (Sprungfunktion) Größe des Unterschieds spielt keine Rolle kein statistisches Modell da kein Zufall Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 4/31

8 probabilistisches Modell kein Determinismus probabilistischer Zusammenhang von Itemlösung und Personenfähigkeit P(Person mit Fähigkeit ξ löst Item i) = P (+ i, ξ ) = f i (ξ) mit f i (ξ) = nicht-lineare Funktion Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 5/31

9 Das Rasch-Modell Grundidee der Test sollte folgende Eigenschaften haben: 1. alle Aufgaben sprechen selbe Eigenschaft ξ an Homogenität 2. Aufgabencharakteristik f i (ξ) monoton steigend und f i (ξ) 0, 1; lim ξ f i (ξ) = 0; lim ξ f i (ξ) = 1 3. lokale stochastische Unabhängigkeit vorausgesetzt 4. Zahl der gelösten Items ist suffiziente Statistik für Leistungsparameter ξ Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 6/31

10 Das Rasch-Modell Grundidee der Test sollte folgende Eigenschaften haben: 1. alle Aufgaben sprechen selbe Eigenschaft ξ an Homogenität 2. Aufgabencharakteristik f i (ξ) monoton steigend und f i (ξ) 0, 1; lim ξ f i (ξ) = 0; lim ξ f i (ξ) = 1 3. lokale stochastische Unabhängigkeit vorausgesetzt 4. Zahl der gelösten Items ist suffiziente Statistik für Leistungsparameter ξ Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 7/31

11 lokale stochastische Unabhängigkeit Formalisierung in probabilistischer Testtheorie: Formalisierung in KTT: f ij (ξ) = f i (ξ) f j (ξ) (1) ρ(e i, E j ) = 0 (2) bzw. je homogener eine Stichprobe desto geringer Korrelationen zwischen Items Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 8/31

12 Das Rasch-Modell Grundidee der Test sollte folgende Eigenschaften haben: 1. alle Aufgaben sprechen selbe Eigenschaft ξ an Homogenität 2. Aufgabencharakteristik f i (ξ) monoton steigend und f i (ξ) 0, 1; lim ξ f i (ξ) = 0; lim ξ f i (ξ) = 1 3. lokale stochastische Unabhängigkeit vorausgesetzt 4. Zahl der gelösten Items ist suffiziente Statistik für Leistungsparameter ξ Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 9/31

13 Das Rasch-Modell Grundidee Notation: ξ v Personenparameter (v = 1,..., n) σ i Itemparameter (i = 1,..., k) n = Anzahl der Personen, die Test bearbeitet haben k = Anzahl der Items im Test Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 10/31

14 Das Rasch-Modell Grundidee 1. Wie fließt Itemschiwierigkeit in Funktion ein? 2. Wie wird aus dieser latenten Differenz Lösungswahrscheinlichkeit gemacht? Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 11/31

15 Das Rasch-Modell Grundidee 1. Wie fließt Itemschiwierigkeit in Funktion ein? P (+ σ, ξ ) = f i (ξ σ) 2. Wie wird aus dieser latenten Differenz Lösungswahrscheinlichkeit gemacht? mit der logistischen Funktion f (x) = ex 1+e x 2.1 Streng monotone Abbildung, stetig, differenzierbar 2.2 Ausgangswert (x) zwischen und Ergebnis (f(x)) stetig aber nur zwischen 0 und 1 Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 11/31

16 Die logistische Funktion für eine Person und ein Item: F (ξ σ) = exp(ξ σ) 1+exp(ξ σ) ξ σ Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 12/31

17 Monotonieeigenschaft strenge Monotonie: für zwei verschiedene Werte der Parameterdifferenz nimmt Lösungswahrscheinlichkeit auch verschiedene Werte an doppelte Monotonie: Lösungswahrscheinlichkeit ist monoton mit sowohl ξ v als auch σ i verknüpft ändert sich einer der Parameter, ändert sich auch die Lösungswahrscheinlichkeit Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 13/31

18 zentrale Eigenschaften des Rasch-Modells 1. suffiziente Statistik 2. Parameterseparierbarkeit 3. spezifische Objektivität Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 14/31

19 Gliederung Hinleitung Das Rasch-Modell seine zentralen Eigenschaften Suffiziente Statistik Parameterseparierbarkeit spezifische Objektivität Parameterschätzung unconditional maximum likelihood (uml) marginal maximum likelihood (mml) conditional maximum likelihood (cml) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 15/31

20 Suffiziente Statistik a v0 = k a vi ist suffiziente Statistik für Personenfähigkeit bzw. a 0i = i=1 n v=1 a vi ist suffiziente Statistik für Itemschwierigkeit + die Likelihood der gesamten Datenmatrix hängt nur von den Parametern und von den Randsummen, aber nicht vom Inneren der Matrix ab wenn alle Randsummen bekannt, enthalten Daten keine weitere Info, die relevant ist zur Schätzung der Parameter Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 16/31

21 Gliederung Hinleitung Das Rasch-Modell seine zentralen Eigenschaften Suffiziente Statistik Parameterseparierbarkeit spezifische Objektivität Parameterschätzung unconditional maximum likelihood (uml) marginal maximum likelihood (mml) conditional maximum likelihood (cml) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 17/31

22 Parameterseparierbarkeit 1. Schätzung der Itemparameter unabhängig von Personenparametern, da L = P(a 0i a v0 ) unabhängig von Personenparametern 2. Schätzung der Personenparameter unabhängig von Itemparametern, da L = P(a v0 a 0i ) unabhängig von Itemparametern 3. gemeinsame Verteilung aller Bernoulli Variablen aller Einträge ist unabhängig von allen Parametern, da P(A a v0, a 0i, ξ, σ) = const. Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 18/31

23 Parameterseparierbarkeit 1. Schätzung der Itemparameter unabhängig von Personenparametern, da L = P(a 0i a v0 ) unabhängig von Personenparametern Anwendung in cml-schätzung 2. Schätzung der Personenparameter unabhängig von Itemparametern, da L = P(a v0 a 0i ) unabhängig von Itemparametern 3. gemeinsame Verteilung aller Bernoulli Variablen aller Einträge ist unabhängig von allen Parametern, da P(A a v0, a 0i, ξ, σ) = const. Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 18/31

24 Parameterseparierbarkeit 1. Schätzung der Itemparameter unabhängig von Personenparametern, da L = P(a 0i a v0 ) unabhängig von Personenparametern Anwendung in cml-schätzung 2. Schätzung der Personenparameter unabhängig von Itemparametern, da L = P(a v0 a 0i ) unabhängig von Itemparametern 3. gemeinsame Verteilung aller Bernoulli Variablen aller Einträge ist unabhängig von allen Parametern, da P(A a v0, a 0i, ξ, σ) = const. Anwendung für exakte Tests (Modelltestung) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 18/31

25 Gliederung Hinleitung Das Rasch-Modell seine zentralen Eigenschaften Suffiziente Statistik Parameterseparierbarkeit spezifische Objektivität Parameterschätzung unconditional maximum likelihood (uml) marginal maximum likelihood (mml) conditional maximum likelihood (cml) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 19/31

26 spezifische Objektivität Vergleich zweier Items: dazu: Untersuchung der Personen, die genau eines der beiden Items gelöst haben Aus der Parameterseparierbarkeit folgt exp( σ 1 ) exp( σ 2 ) = n 12 n 21 mit: n= Anzahl der Personen, die genau ein Item gelöst haben, n 12 = Anzahl der Personen, die nur das erste Item gelöst haben, n 21 = Anzahl der Personen, die nur das zweite Item gelöst haben d.h. der Unterschied zweier Items hängt nur von der Anzahl der gelösten Items ab Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 20/31

27 spezifische Objektivität Unterschied zwischen Itemparameter unabhängig davon, welche Person es gelöst hat (=Stichprobenunabhängigkeit) genauso: Unterschied zwischen Personenparameter unabhängig davon, welche Items gelöst wurden (Itemseparierbarkeit) außerdem: Unterschied zweier Personenparameter unabhängig von den anderen Personen + Unterschied zweier Itemparameter unabhängig von den anderen Items Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 21/31

28 Parameterschätzung unconditional maximum likelihood (uml) marginal maximum likelihood (mml) conditional maximum likelihood (cml) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 22/31

29 Gliederung Hinleitung Das Rasch-Modell seine zentralen Eigenschaften Suffiziente Statistik Parameterseparierbarkeit spezifische Objektivität Parameterschätzung unconditional maximum likelihood (uml) marginal maximum likelihood (mml) conditional maximum likelihood (cml) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 23/31

30 unconditional maximum likelihood (uml) auch joint ML genanntälle Parameter werden gleichzeitig geschätzt Neyman-Scott Problem Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 24/31

31 Gliederung Hinleitung Das Rasch-Modell seine zentralen Eigenschaften Suffiziente Statistik Parameterseparierbarkeit spezifische Objektivität Parameterschätzung unconditional maximum likelihood (uml) marginal maximum likelihood (mml) conditional maximum likelihood (cml) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 25/31

32 marginal maximum likelihood (mml) Versuch der Lösung des Nyman-Scott-Problems Annahme der Normalverteilung der Personenfähigkeit Weniger zu schätzende Parameter, aber verzerrte Schätzung Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 26/31

33 Gliederung Hinleitung Das Rasch-Modell seine zentralen Eigenschaften Suffiziente Statistik Parameterseparierbarkeit spezifische Objektivität Parameterschätzung unconditional maximum likelihood (uml) marginal maximum likelihood (mml) conditional maximum likelihood (cml) Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 27/31

34 conditional maximum likelihood (cml) Anwendung der Parameterseparierbarkeit Normalverteilung muss nicht gegeben sein + Nyman-Scott-Problem gelöst Item- und Personenparameter werden getrennt geschätzt Vorteil: keine Verteilungsannahme, unverzerrte Schätzung, auf Repräsentativität kann bei Parameterschätzung verzichtet werden Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 28/31

35 Anhang Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 29/31

36 Likelihood einer Matrix mit den selben Randvektoren L = P(A θ, ɛ) = v v θ a v0 v ɛ a 0i i i (1+θ v ɛ i ) i Stella Bollmann Das Rasch-Modell und seine zentralen Eigenschaften 30/31

37 d.h. der Unterschied zweier Items hängt nur von der Anzahl der gelösten Stella Bollmann Das Rasch-Modell Itemsund abseine zentralen Eigenschaften 31/31 Hinleitung Das Rasch-Modell seine zentralen Eigenschaften Parameterschätzung spezifische Objektivität Vergleich zweier Items: dazu: Untersuchung der Personen, die genau eines der beiden Items gelöst haben Aus der Parameterseparierbarkeit folgt mit: exp( σ 2 ) exp( σ 1 ) n exp( σ 1 )+exp( σ 2 ) = n 21 und n exp( σ 1 )+exp( σ 2 ) = n 12: exp(σ 1 ) exp(σ 2 ) = n 12 n 21 mit: n= Anzahl der Personen, die genau ein Item gelöst haben, n 12 =Anzahl der Personen, die nur das erste Item gelöst haben, n 21 =Anzahl der Personen, die nur das zweite Item gelöst haben

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