«psychometrics» 태그된 질문

서수 또는 구간 데이터에 가장 적합한 평가자 간 신뢰도 방법은 무엇입니까? "공동 계약 가능성"또는 "카파"는 명목 데이터 용으로 설계되었다고 생각합니다. "Pearson"및 "Spearman"을 사용할 수 있지만 주로 두 개의 평가자에 사용됩니다 (두 개 이상의 평가자에 사용할 수 있음). 서수 또는 구간 데이터 (예 : 세 개 이상의 평가자)에 적합한 다른 측정 …

25 reliability  psychometrics  agreement-statistics  cohens-kappa 

의문: 시험 문제에 대한 이진 데이터가 있습니다 (정확한 / 잘못된). 일부 개인은 사전에 일부 질문과 정답에 액세스했을 수 있습니다. 나는 누가, 얼마나, 또는 어느 것을 모른다. 어떤 부정이 없다면, I는 항목에 대한 정답 확률을 모델링하는 것이 생각 대로 L O g I t는 ( ( p는 난 = 1 | …

25 r  clustering  classification  psychometrics 

나는 동료들에게이 주제에 대한 도움을 요청 받았는데, 나는 정말로 모른다. 한 연구에서 일부 잠재 변수의 역할에 대한 가설을 세웠으며, 심판은 SEM에서이를 공식화하도록 요청했습니다. 그들이 필요로하는 것이 너무 어렵지 않은 것처럼, 나는 그것을 주사 할 것이라고 생각합니다 ... 지금은 주제에 대한 좋은 소개를 찾고 있습니다! 구글은 실제로 내 친구가 아니었다. 미리 …

24 references  modeling  sem  psychometrics 

문맥 나는 아이템 반응 이론에 대해 읽었으며, 그것이 매력적이라고 ​​생각합니다. 나는 기본을 이해한다고 믿지만 지역과 관련된 통계적 기법을 적용하는 방법이 궁금합니다. 다음은 ITR을 적용하고자하는 분야와 유사한 두 가지 기사입니다. http://www.jstor.org/stable/4640738?seq=7 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21744971 두 번째는 실제로이 시점에서 확장하고 싶은 것입니다. jMetrik이라는 무료 프로그램을 다운로드했는데 제대로 작동하는 것 같습니다. IRT가 진행되는 한 그것이 …

21 psychometrics  latent-variable  irt 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

나는 심리적 관점에서 항목을 분석하는 데 사용했습니다. 그러나 이제 동기 부여 및 기타 주제에 대한 다른 유형의 질문을 분석하려고합니다. 이 질문들은 모두 리 커트 척도에 있습니다. 저의 초기 생각은 요인 분석을 사용하는 것이 었습니다. 질문은 몇 가지 기본 차원을 반영하도록 가정 되었기 때문입니다. 그러나 요인 분석이 적절합니까? 차원과 관련하여 각 …

17 factor-analysis  scales  psychometrics  likert  psychology 

실험에 참석 한 참가자의 점수를 분석하고 있습니다. 제품에 대한 참가자의 태도를 추정하기위한 6 가지 항목으로 구성된 설문지의 신뢰성을 추정하고 싶습니다. 모든 항목을 단일 스케일 (알파는 약 0.6)로 처리하고 한 번에 한 항목을 삭제하는 경우 (최대 알파는 약 0.72) Cronbach의 알파를 계산했습니다. 항목의 수와 기본 구성의 차원에 따라 알파가 과소 평가되거나 …

16 pca  reliability  scales  psychometrics  cronbachs-alpha 

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Cronbach의 알파 값을 다음과 같이 설명하는 것이 일반적입니다. α ≥ 0.9 우수 0.7 ≤ α <0.9 양호 0.6 ≤ α <0.7 허용 가능 0.5 ≤ α <0.6 나쁨 α <0.5 허용되지 않음 이 가치는 어디에서 오는가? 이것들을 설명하는 원본 연구 기사를 찾을 수 없습니다. 편집 : 나는 단지 컨벤션을 기반으로 …

14 reliability  psychometrics  cronbachs-alpha 

나는 이분법적인 데이터 만 있고 이진 변수 만 있고 상사는 테트라 코릭 상관 행렬을 사용하여 요인 분석을 수행하도록 요청했습니다. 이전에 여기와 UCLA의 통계 사이트 및 기타 사이트 에서 예제를 기반으로 다른 분석을 실행하는 방법을 스스로 가르쳐 왔지만 이분법에 대한 요인 분석의 예를 단계별로 찾을 수는 없습니다. R을 사용하여 데이터 (이진 …

14 r  factor-analysis  psychometrics  binary-data 

누구나 왜 하나를 선택 하는가에 대한 예를 제공 할 수 있습니까? 그들은 다르게 계산됩니까?

13 sem  psychometrics  psychology  scale-construction 

사회 과학 연구 방법의 SAGE 백과 사전에 따르면 … [a] 상한 효과는 측정 값이 잠재적 인 반응에 대한 뚜렷한 상한을 보유하고 참가자의이 집중도가이 한도 또는 그 근처에있을 때 발생합니다. 스케일 감쇠는 이러한 방식으로 분산이 제한 될 때마다 발생하는 방법 론적 문제입니다. … 예를 들어, 높은 점수는 좋은 태도를 나타내고 높은 …

13 distributions  variance  scales  psychometrics  measurement 

서수 레벨 데이터를 간격 레벨로 변환 하는 간단한 방법이 있습니까 (다른 방법으로 수행하는 것처럼)? 그리고 Excel 또는 SPSS에서 수행 할 수 있습니까? 서수 수준에 대한 10 가지 질문 (예 : 0-5 척도, 0 = 전혀 아님), 5 = 항상 그렇습니다)을 가지고 데이터를 적절하게 취급 할 수 있도록 변환하고 싶습니다. 모수 …

13 categorical-data  ordinal-data  scales  psychometrics 

5 점 척도로 측정 된 1000 개의 관측치와 50 개의 변수로 구성된 행렬이 있습니다. 이러한 변수는 그룹으로 구성되어 있지만 각 그룹에 같은 수의 변수가 없습니다. 두 가지 유형의 상관 관계를 계산하고 싶습니다. 변수 그룹 내에서의 상관 관계 (특성 중) : 변수 그룹 내의 변수가 동일한 것을 측정하는지 여부에 대한 일부 …

13 correlation  psychometrics  scales 

설문지를 개발 중입니다. 신뢰성과 유효성을 향상시키기 위해 통계적 방법을 사용하고 싶습니다. 답이 항상 같은 질문을 제거하고 싶습니다. 이는 거의 모든 참가자가 해당 질문에 대해 동일한 답변을 하였음을 의미합니다. 이제 내 질문은 : 사용 맥락과 무관하게 답이 항상 같은 쓸모없는 질문에 대한 기술적 용어는 무엇입니까? 그러한 질문을 식별하는 방법은 무엇입니까?

12 survey  reliability  psychometrics  validity