Wind stefanie a (38 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: New. Items with ordered response categories are common in survey research, such as when respondents are asked how much they agree with certain statements. But how large are the differences between categories of response, and how well do they distinguish between respondents? This volume is the first to introdu…ce the evaluation of rating scales to an audience of survey researchers. Evaluating Rating Scale Functioning for Survey Research provides researchers with an overview of rating scale analysis along with practical guidance on how to conduct such analyses with their own survey data. Author Stefanie A. Wind presents three categories of methods: Rasch models; non-Rasch Item Response Theory (IRT) models; and non-parametric models, together with practical examples. Tutorials, datasets, and software code (R and Facets) to accompany the book are available on the book's website.
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Verlag: SAGE Publications Inc, Thousand Oaks, 2023
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Verlag: SAGE Publications Inc, 2023
Serie: Buch 194 von 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
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Verlag: SAGE Publications, Inc, 2022
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Verlag: SAGE Publications Inc, 2022
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Verlag: Sage Publications|SAGE Publications, Inc, 2023
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. This book provides researchers with an overview of rating scale analysis along with practical guidance on how to conduct such analyses with their own survey data. Author Stefanie A. Wind presents three categories of methods: Rasch models.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Exploring Rating Scale Functioning for Survey Research | Stefanie A. Wind | Taschenbuch | Quantitative Applications in the Social Sciences | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2023 | SAGE Publications Inc | EAN 9781071855379 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad He…rsfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Verlag: SAGE Publications Inc, Thousand Oaks, 2023
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Paperback. Zustand: new. Paperback. This book provides researchers with an overview of rating scale analysis along with practical guidance on how to conduct such analyses with their own survey data. Author Stefanie A. Wind presents three categories of methods: Rasch models; non-Rasch Item Response Theory (IRT) models; and non-pa…rametric models, together with practical examples. This book provides researchers with an overview of rating scale analysis along with practical guidance on how to conduct such analyses with their own survey data. Author Stefanie A. Wind presents three categories of methods: Rasch models; non-Rasch Item Response Theory (IRT) models; and non-parametric models, together with practical examples. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Paperback. Zustand: New. Items with ordered response categories are common in survey research, such as when respondents are asked how much they agree with certain statements. But how large are the differences between categories of response, and how well do they distinguish between respondents? This volume is the first to introdu…ce the evaluation of rating scales to an audience of survey researchers. Evaluating Rating Scale Functioning for Survey Research provides researchers with an overview of rating scale analysis along with practical guidance on how to conduct such analyses with their own survey data. Author Stefanie A. Wind presents three categories of methods: Rasch models; non-Rasch Item Response Theory (IRT) models; and non-parametric models, together with practical examples. Tutorials, datasets, and software code (R and Facets) to accompany the book are available on the book's website.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Rasch Measurement Theory Analysis in R | Stefanie Wind (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2022 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9780367776398 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This textbook introduces invariant measurement in the human sciences based on the principles of Rasch measurement theory and presents explanatory Rasch models that integrate item and person covariates that can deepen the understanding of item response proce…sses. The basic family of Rasch models reflects descriptive measurement models. This book describes explanatory item response models that can be used to explore and predict item response probabilities using item and person variables (covariates) that can be explicitly included in measurement models for the purpose of constructing scales to represent latent variables. The analyses described in this book offer methodological tools that can be used to delve more deeply into person responses to a set of items designed to represent a latent variable or construct. Item and person covariates provide insight into aspects of measurement procedures that may influence or explain measurement properties, such as item difficulty or level of person achievement. Rasch measurement theory provides the opportunity to include both person and item covariates that allows for more nuanced substantive analyses of latent variables that go beyond description. Across chapters, the book progresses from foundational principles and generalized linear mixed models (GLMMs) for estimating Rasch models, to applications in measurement quality evaluation, explanatory modeling, rater-mediated assessments, instrument development, and rating scale analysis. Invariant Measurement with Explanatory Rasch Models in the Human Sciences will be a valuable resource for advanced undergraduate and graduate students in the human sciences attending advanced undergraduate courses on test theory and measurement, as well as graduate-level courses and seminars on rating scales and invariant measurement. This book can also be used as a supplementary textbook in a variety of courses on research methodology in the social, behavioral and health sciences including psychology, public health, anthropology, sociology education and economics.
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