Was ist die Item Response Theorie?

Antwort

Die Item Response Theorie (IRT) ist ein statistisches Modell, das der Psychometrie verwendet wird, um die Beziehung zwischen den Fähigkeiten oder Eigenschaften einer Person und ihren Antworten auf Testfragen (Items) zu analysieren. Im Gegensatz zu klassischen Testtheorien, die oft nur den Gesamtscore eines Tests betrachten, ermöglicht die IRT eine detailliertere Analyse auf Item-Ebene. Hier sind einige grundlegende Konzepte der IRT: 1. **Latente Traits**: IRT geht davon aus, dass es latente (nicht direkt beobachtbare) Eigenschaften gibt, die die Leistung einer Person auf einem Test beeinflussen. Diese Eigenschaften können Fähigkeiten, Einstellungen oder andere Merkmale sein. 2. **Item-Charakteristik-Kurven (ICC)**: Jedes Item im Test hat eine eigene Kurve, die die Wahrscheinlichkeit zeigt, dass eine Person mit einer bestimmten Ausprägung des latenten Traits das Item richtig beantwortet. Diese Kurven werden durch Parameter wie Schwierigkeit, Diskriminationsfähigkeit und Rateparameter beschrieben. 3. **Parameter**: - **Schwierigkeitsparameter (b)**: Gibt an, wie schwierig ein Item ist. Ein höherer Wert bedeutet ein schwierigeres Item. - **Diskriminationsparameter (a)**: Zeigt, wie gut ein Item zwischen Personen mit unterschiedlichen Ausprägungen des latenten Traits unterscheiden kann. - **Rateparameter (c)**: Gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass eine Person das Item durch Raten richtig beantwortet (meist relevant bei Multiple-Choice-Fragen). 4. **Modelle**: Es gibt verschiedene IRT-Modelle, die je nach Anzahl der Parameter und Art der Daten variieren. Zu den bekanntesten gehören das 1-Parameter-Logistische Modell (Rasch-Modell), das 2-Parameter-Logistische Modell und das 3-Parameter-Logistische Modell. 5. **Anwendungen**: IRT wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter Bildungs- und Psychologietests, um Tests zu entwickeln, die fairer und genauer sind, und um die Fähigkeiten von Testteilnehmern präziser zu messen. Durch die Anwendung der IRT können Testentwickler und Forscher tiefere Einblicke in die Qualität der Testitems und die Fähigkeiten der Testteilnehmer gewinnen.

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