کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7547636 | 1489806 | 2016 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Estimation and goodness-of-fit in latent trait models: A comparison among theoretical approaches
ترجمه فارسی عنوان
برآورد و مناسب بودن در مدل های صوری پنهان: مقایسهای بین رویکردهای نظری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
داده های عمومی، نظریه پاسخ نظری بخش مدل های خنثی، شبیه سازی، شاخص های خوب بودن
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
چکیده انگلیسی
Two theoretical approaches are usually employed for the fitting of ordinal data: the underlying variables approach (UV) and the item response theory (IRT). In the UV approach, limited information methods [generalized least squares (GLS) and weighted least squares (WLS)] are employed. In the IRT approach, fitting is carried out with full information methods [Proportional Odds Model (POM), and the Normal Ogive (NOR)]. The four estimation methods (GLS, WLS, POM and NOR) are compared in this article at the same time, using a simulation study and analyzing the goodness-of-fit indices obtained. The parameters used in the Monte Carlo simulation arise from the application of a political action scale whose two-factor structure is well known. The results show that the estimation method employed affects the goodness-of-fit to the model. In our case, the IRT approach shows a better fitting than UV, especially with the POM method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Statistical Methodology - Volume 33, December 2016, Pages 83-95
Journal: Statistical Methodology - Volume 33, December 2016, Pages 83-95
نویسندگان
Juan Carlos Bustamante, Edixon Chacón,