Die Item-Response-Theorie (IRT, auch probalistische Testtheorie genannt) ist eine Ergänzung zur klassischen Testtheorie (KTT), die es erlaubt, von dem Antwortmuster in einem Fragebogen oder eines psychodiagnostischen Testinstruments auf zugrundeliegende Einstellungs-, Fähigkeits- oder Persönlichkeitsmerkmale zu schließen. Diese Informationen können genutzt werden, um psychodiagnostische Tests mit hoher Konstruktvalidität zu entwickeln bzw. im Rahmen des adaptiven Testens mit einer gezielten Auswahl von wenigen trennscharfen Testitems zu einem validen und reliablen Testergebnis zu gelangen. In dem Seminar werden neben den theoretischen Grundlagen der klassischen und der probalistischen Testtheorie die Modelle für den dichotomen Antwortmodus unterrichtet: das Rasch-Modell (1PL) und das Birnbaum-Modell (2PL). Die Beispiele und Übungsaufgaben erfolgen mit der statistischen Programmiersprache R und den R-Paketen eRm und ltm.

Zielgruppe

Anwender aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung und der psychologischen, pädagogischen und soziologischen Forschung

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in der schließenden Statistik: Korrelationen und die Anwendung eines t-Test sollten theoretisch verstanden sein und außerdem praktisch angewendet und die Ergebnisse korrekt interpretiert werden können. Darüber hinaus wäre es von Vorteil, mit der statistischen Programmiersprache R und der grafischen Benutzeroberfläche RStudio vertraut zu sein. Fehlende Grundkenntnisse in der schließenden Statistik und fehlende Erfahrungen mit der Software R/RStudio können in dem Grundlagenkurs Grundlagen der Statistik mit R erworben und aufgefrischt werden (wobei die absolut notwendigen Grundkenntnisse in R und RStudio auch am ersten Kurstag vermittelt bzw. aufgefrischt werden).

Lernziele

Die Lernziele sind: theoretischen Hintergrund der klassischen und der probalistischen Testtheorie verstehen, Rasch-Modelle und Birnbaum-Modelle mit R/RStudio erstellen, interpretieren und einsetzen zu können, Kriterien zur Auswahl von Items zu Beginn und während des Tests und zur Beendigung eines Tests im Rahmen adaptiven Testens anwenden zu können. Es wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt, die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben erfolgen mit der statistischen Analyseumgebung R und RStudio.

Rasch- und Birnbaum-Modelle mit R