Robustness of mixture irt models to violations of latent normality
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 401289
- Danışmanlar: DR. ALLAN S. COHEN, DR. SEOCK-HO KIM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The University of Georgia
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 161
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Unlike the traditional item response theory (IRT) models, mixture IRT (MixIRT) models can be useful when subpopulations are suspected. The usual MixIRT model is typically estimated assuming normally distributed latent ability. Research on nite mixture models suggests that spurious latent classes can be extracted even in the absence of population heterogeneity if the distribution of the data is non-normal. In this study, we conducted two simulation studies and an empirical study to examine the robustness of MixIRT models to violations of latent normality. Single class IRT data sets were generated using di erent ability distributions and then analyzed with MixIRT models to determine the impact of these distributions on the extraction of latent classes. Results suggest that estimation of mixed Rasch models resulted in spurious latent class problems in the data when distributions were bimodal and uniform. Mixture 2PL and mixture 3PL IRT models were found to be more robust to latent non-normality. Akaike's information criterion (AIC) and the Bayesian information criterion (BIC), were used to inform model selection. For most conditions, the performance of the BIC index was better than the AIC index for selection of the correct model. Index words: Mixture item response theory, non-normal ability, spurious latent class
Benzer Tezler
- Bir dişli pompa grubunun imalatında eşzamanlı mühendislik ve grup teknolojisi
The carrying out of group technology in the concurrent engineering concept on a factory which is manufacturing gear pomp
ALPER ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEOMAN KURTAY
- Nilotinib'in proses ve bozunma safsızlıklarının belirlenmesi için stabilite göstergeli bir HPLC yönteminin geliştirilmesi ve metot validasyonu
Development of stability indicating a HPLC method forNilotinib for the determination and validation of processrelatedand degradation impurities
PINAR CEYHAN DAŞ
- Saproterin dihidroklorür'ün proses ve bozunma safsızlıklarının belirlenmesi için stabilite göstergeli bir HPLC yönteminin geliştirilmesi ve metot validasyonu
Development of stability indicating an HPLC method for saproteri̇n dihydrochride for the determi̇nation and validation of process-related and degradation impurities
NURİYE ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU DİDEM ÇORBACIOĞLU
- The impact of force field on the computational screening of MOFs for CO2 separations
CO2 ayırmaları için metal-organik yapıların bilgisayar destekli taranmasında kuvvet alanının etkisi
DERYA DOKUR TEMUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Kimya MühendisliğiKoç ÜniversitesiKimya ve Biyoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDA KESKİN AVCI
- Parameter estimations in linear mixed models with heavy-tailed and skew distributions
Lineer karma modellerde kalın kuyruklu ve çarpık dağılımlara dayalı parametre tahminleri
TUĞBA KAPUCU
Doktora
İngilizce
2023
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FULYA GÖKALP YAVUZ