Zusammenfassung der Ressource
Frage 1
Frage
En oppgaves vanskelighetsnivå defineres i Item Response Theory (IRT) som
Antworten
-
Proporsjonen testtakere som svarer riktig
-
Proporsjonen testtakere som svarer galt
-
Hvor mye evne (egenskap) som trengs for 50% sjanse til å svare riktig (være enig)
-
Hvor mye evne (egenskap) som trengs for l00% sjanse til å svare riktig (være enig)
Frage 2
Frage
Hvor mange itemparametere (oppgavekarakteristikker) er inkluderte i Rasch-modeller?
Frage 3
Frage
Hva er spesielt for Rasch‐modeller sammenlignet med andre IRT‐modeller?
Antworten
-
ICC er overkryssende
-
ICC er spredt over aksen
-
ICC er parallelle
-
ICC er serielle
-
Ingen sammenheng evne‐testpoeng
-
Sammenheng evne‐testpoeng
-
Sammenheng vanskelighetsnivå‐diskriminering
-
Ingen sammenheng vanskelighetsnivå‐diskriminering
Frage 4
Frage
Hvordan håndterer man normalt personer som ikke får fit i en IRT-modell?
Antworten
-
Inkluderer dem
-
Ekskluderer dem
-
Erstatter dem
-
Forandrer modellen
Frage 5
Frage
Hva er hovedgrunnen til at et item ikke får fit?
Antworten
-
Modellen
-
Utvalget
-
Innholdet
-
Tilfeldighet
Frage 6
Frage
Hvilken antakelse om populasjonen gir grunnlag for å bruke Mixed Rasch Model (MRM)?
Antworten
-
Utvalget er ikke representativt
-
Populasjonen er homogen
-
Populasjonen er heterogen
-
Evnenivået varierer veldig
Frage 7
Frage
I bildet vises resultater fra en Rasch-analyse av alle items i testen MRT-10. Hvilket item har ikke "fit"?
Frage 8
Frage
I tabellen vises p-verdier fra Winmira for analyser av testen MRT-10 med én til fire klasser. Med hvor mange klasser har vi model fit?
Antworten
-
1 klasse
-
2 klasser
-
3 klasser
-
4 klasser