Bachelorarbeit
1.0.0
Draxler & Zessin(2015)은 Rasch 모델 가정의 검정력 계산을 위한 유사 정확 또는 조건부 테스트 클래스를 제안했습니다. 전력 계산에 필요한 데이터를 시뮬레이션하려면 샘플링 알고리즘이 필요합니다. Verhelst(2008)는 Markov Chain Monte Carlo 절차를 사용하여 실제 분포에 근접하는 Rasch Sampler라는 비교적 빠른 알고리즘을 설계했습니다. Miller & Harrison(2013)은 정확한 분포를 계산하고 추출할 수 있는 Exact Sampler라는 알고리즘을 개발했습니다. 두 샘플러의 정확도는 샘플 크기, DIF 매개변수 및 항목 난이도가 검정력 계산의 정확도에 미치는 잠재적 영향을 조사하여 비교됩니다. 또한 Rasch 샘플러에서는 번인 단계와 단계 매개변수가 영향 요인으로 확인되었습니다. 샘플러의 정확도는 크게 다르지 않습니다. 표본 크기가 증가하면 검정력도 증가합니다. 모델 편차가 더 크더라도 양수 및 음수 모두 더 높은 검정력을 관찰할 수 있습니다. 중간 수준의 항목 난이도에서는 양수 및 음수 DIF 매개변수의 검정력이 거의 동일합니다. 작은 항목의 모델 편차가 있는 경우 음의 편차보다 양의 편차에 대한 검정력이 더 큽니다. 어려운 항목의 경우 산포도가 상당히 높다는 차이점을 제외하고 반대 경향이 관찰됩니다. 번인 단계나 단계 매개변수는 Rasch 샘플러의 정확도에 영향을 미치지 않습니다. 보다 효율적인 계산을 위해 항상 Rasch Sampler를 사용해야 합니다. 다양한 매개변수를 변경할 때 전력의 동작에 관한 결과는 Draxler & Zessin(2015)의 관찰과 일치합니다.
Draxler & Zessin(2015)은 Rasch 모델 가정의 검정력 계산을 위한 유사 정확 또는 조건부 테스트 클래스를 제안했습니다. 전력 계산에 필요한 데이터를 시뮬레이션하려면 샘플링 알고리즘이 필요합니다. Verhelst(2008)는 Markov Chain Monte Carlo 절차를 사용하여 실제 분포에 근접하는 Rasch Sampler라는 비교적 빠른 알고리즘을 설계했습니다. Miller & Harrison(2013)은 정확한 분포를 계산하고 이를 추출할 수 있는 Exact Sampler라는 알고리즘을 개발했습니다. 두 샘플러의 정확도는 샘플 크기, DIF 매개변수 및 항목 난이도가 검정력 계산의 정확도에 미치는 잠재적 영향을 조사하여 비교됩니다. 또한, Rasch Sampler에서는 번인 단계와 단계 매개변수가 영향 요인으로 확인됩니다. 샘플러의 정확도는 크게 다르지 않습니다. 표본 크기가 클수록 검정력이 증가합니다. 또한 양수 및 음수 모델 편차가 클수록 검정력도 증가합니다. 중간 수준의 항목 난이도에서는 양수 및 음수 DIF 매개변수의 검정력이 거의 동일합니다. 쉬운 항목이 모형에서 벗어나는 경우 항목이 음수인 경우보다 편차가 양수인 경우 검정력이 더 큽니다. 어려운 항목의 경우 검정력 값의 범위가 상대적으로 높아진다는 차이로 대조되는 경향을 볼 수 있습니다. 번인 단계나 단계 매개변수는 Rasch 샘플러의 정확도에 영향을 미치지 않습니다. 보다 효율적인 계산을 위해 어떤 경우에도 Rasch Sampler를 사용해야 합니다. 다양한 매개변수의 변화에 따른 전력의 거동에 관한 결과는 Draxler & Zessin(2015)의 관찰과 일치합니다.
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