Workshop 4

‚Rasch skaliert‘ – Einführung in die Item-Response Theorie mit R

Dipl. Psych. Jörg-Henrik Heine, Zentrum für Internationale Bildungsvergleichsstudien, Technische Universität München

6. Juli 2017

 

Der Workshop gibt einen Überblick über die Item-Response Theorie (IRT) und eine Einführung in ausgewählte Item-Response Modelle. Anhand beispielhafter Daten aus Fragebogen- und Kompetenztests aus der Praxis werden die notwendigen Schritte zur Skalenbildung nach dem Raschmodell (RM) und dessen polytomer Generalisierung, dem Partial Credit Model (PCM), erklärt und gemeinsam mit den Teilnehmer*innen durchgeführt. Eingesetzt werden verschiedene R-Pakete, welche jeweils unterschiedliche Methoden der Parametschätzung im RM und PCM repräsentieren. Der Workshop setzt keine Kenntnisse in R voraus, bietet jedoch aufgrund der beschränkten Zeit keine allgemeine Einführung in die Statistikumgebung R an.

Für die Teilnahme an diesem Workshop erhalten Sie 1,5 ECTS-Punkte.

 

Kostenbeitrag für den Workshop: € 20,-  

 

Voraussetzungen für den Workshop

Für eine aktive Teilnahme ist das Mitbringen eines eigenen Laptops erforderlich. Zur Zeitersparnis ist es vorteilhaft, wenn eine aktuelle Version von R und R-Studio bereits vor dem Workshop installiert ist.

Folgende Dinge werden benötigt:

  1. Eine aktuelle Version von R https://cran.r-project.org/
    (Download Auswahl je nach Betriebssystem)

  2. Eine aktuelle Version von R-Studio
    https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
    (Auswahl der Version: RStudio Desktop Open Source License - je nach Betriebssystem)

  3. Es ist günstig, wenn Sie „Admin Rechte“ für Ihren Rechner haben. Ebenfalls ist ein Internetzugang während des Workshops vorteilhaft um ggf. zusätzliche R-Pakete herunterladen zu können.

Bitte installieren Sie zuerst R und dann R-Studio. Beide Programme sind frei erhältlich.

Der Workshop bietet keine umfassende R Einführung. Daher kann es hilfreich sein, sich vorher etwas mit R vertraut zu machen. Es werden im Workshop aber keine umfassenden Kenntnisse vorausgesetzt, so dass Einsteiger in R den Inhalten des Kurses anhand einer vorbereiteten R-Syntax folgen können.

Buchempfehlung:

Alexandrowicz, Rainer W. (2013). R in 10 Schritten. Einführung in die statistische Programmierumgebung. Wien: facultas.wuv. 304 S., 27,99 EUR, ISBN 978-3-8252-8484-8.

R-Einstiegsseiten im Internet:

R für die Psychologische Forschung – mit leichter Schwerpunktsetzung Differentielle und Persönlichkeitspsychologie (englisch):

http://personality-project.org/r/r.guide.html             

Verschiedene online R-Tutorien (englisch):

http://www.r-tutor.com/r-introduction

http://www.cyclismo.org/tutorial/R/index.html

YouTube Video-Serie (deutsch):

https://www.youtube.com/watch?v=ldVL0kJYigs    (erste Folge – Motivation: „Warum R lernen“)