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Survey Analysis with Mixture Rasch Models

机译：混合Rasch模型的调查分析

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This research provides a demonstration of the utility of mixture Rasch models (MRMs) for the analysis of survey data. Specifically, a framework based on a mixture partial credit model (MPCM) will be presented. MRMs are able to provide information regarding latent classes (subpopulations without manifest grouping variables) and separate item parameter estimates for each of these latent classes. Analyses can provide insight into how a survey scale is functioning and how survey respondents differ from one another. The paper provides a detailed example with real survey data from a higher education survey administered to college seniors through all stages of model estimation and selection, description of model results, and follow-up analyses using the MRM results. The results found three distinct classes and discussed each class in terms of the pattern of item parameter estimates within class. The paper also investigated differences of class assignment based on the college the student belongs to on campus.
机译：这项研究证明了混合Rasch模型（MRM）用于调查数据分析的效用。具体来说，将提出一个基于混合部分信用模型（MPCM）的框架。 MRM能够提供有关潜在类别（无清单分组变量的子群体）的信息，并为每个潜在类别提供单独的项目参数估计。分析可以提供有关调查规模如何运作以及被调查者之间如何不同的见解。本文提供了一个详细的示例，其中包含通过模型估计和选择的所有阶段，模型结果的描述以及使用MRM结果进行的后续分析，对大学高年级学生进行的高等教育调查的真实调查数据。结果发现了三个不同的类别，并根据类别中项目参数估计的模式讨论了每个类别。本文还根据学生所属的大学调查了课堂分配的差异。

著录项

  • 来源
    《Journal of applied measurement》 |2014年第4期|394-404|共11页
  • 作者

    Andrew D. Dallas; John T. Willse;

  • 作者单位

    National Commission on the Certification of Physician Assistants, 12000 Findley Road, Johns Creek, GA 30097, USA;

    University of North Carolina at Greensboro;

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