A Method for Analyzing Sparse Data Matrices in the Generalizability Theory Framework.

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Autor/inn/en	Chiu, Christopher W. T.; Wolfe, Edward W.
Titel	A Method for Analyzing Sparse Data Matrices in the Generalizability Theory Framework.
Quelle	In: Applied Psychological Measurement, 26 (2002) 3, S.321-38Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0146-6216
Schlagwörter	Generalizability Theory; Matrices; Simulation; Validity + Suchen Sie Ihr Suchwort? Matrizenrechnung; Simulation program; Simulationsprogramm; Gültigkeit
Abstract	Developed a procedure for overcoming the computational and technological limitations of analyzing data with missing observations by extracting data from a sparsely filled data matrix into analyzable smaller subsets of data. Demonstrated the validity of this subdividing method using a Monte Carlo simulation. (SLD)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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