Applications and Extensions of MCMC in IRT: Multiple Item Types, Missing Data, and Rated Responses.

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Autor/inn/en	Patz, Richard J.; Junker, Brian W.
Titel	Applications and Extensions of MCMC in IRT: Multiple Item Types, Missing Data, and Rated Responses.
Quelle	In: Journal of Educational and Behavioral Statistics, 24 (1999) 4, S.342-66Infoseite zur Zeitschrift Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	1076-9986
Schlagwörter	Bayesian Statistics; Item Response Theory; Markov Processes; Monte Carlo Methods; Responses; Test Items + Suchen Sie Ihr Suchwort? Item-Response-Theorie; Markowscher Prozess; Monte-Carlo-Methode; Test content; Testaufgabe
Abstract	Extends the basic Markov chain Monte Carlo (MCMC) strategy of R. Patz and B. Junker (1999) for Bayesian inference in complex Item Response Theory settings to address issues such as nonresponse, designed missingness, multiple raters, guessing behaviors, and partial credit (polytomous) test items. Applies the MCMC method to data from the National Assessment of Educational Progress. (SLD)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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