Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Assessing Inter-rater Reliability With Heterogeneous Variance Components Models: Flexible Approach Accounting for Contextual Variables

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F23%3A00568726" target="_blank" >RIV/67985807:_____/23:00568726 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216208:11410/23:10456212

  • Výsledek na webu

    <a href="https://dx.doi.org/10.3102/10769986221150517" target="_blank" >https://dx.doi.org/10.3102/10769986221150517</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3102/10769986221150517" target="_blank" >10.3102/10769986221150517</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Assessing Inter-rater Reliability With Heterogeneous Variance Components Models: Flexible Approach Accounting for Contextual Variables

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Inter-rater reliability (IRR), which is a prerequisite of high-quality ratings and assessments, may be affected by contextual variables, such as the rater’s or ratee’s gender, major, or experience. Identification of such heterogeneity sources in IRR is important for the implementation of policies with the potential to decrease measurement error and to increase IRR by focusing on the most relevant subgroups. In this study, we propose a flexible approach for assessing IRR in cases of heterogeneity due to covariates by directly modeling differences in variance components. We use Bayes factors (BFs) to select the best performing model, and we suggest using Bayesian model averaging as an alternative approach for obtaining IRR and variance component estimates, allowing us to account for model uncertainty. We use inclusion BFs considering the whole model space to provide evidence for or against differences in variance components due to covariates. The proposed method is compared with other Bayesian and frequentist approaches in a simulation study, and we demonstrate its superiority in some situations. Finally, we provide real data examples from grant proposal peer review, demonstrating the usefulness of this method and its flexibility in the generalization of more complex designs.

  • Název v anglickém jazyce

    Assessing Inter-rater Reliability With Heterogeneous Variance Components Models: Flexible Approach Accounting for Contextual Variables

  • Popis výsledku anglicky

    Inter-rater reliability (IRR), which is a prerequisite of high-quality ratings and assessments, may be affected by contextual variables, such as the rater’s or ratee’s gender, major, or experience. Identification of such heterogeneity sources in IRR is important for the implementation of policies with the potential to decrease measurement error and to increase IRR by focusing on the most relevant subgroups. In this study, we propose a flexible approach for assessing IRR in cases of heterogeneity due to covariates by directly modeling differences in variance components. We use Bayes factors (BFs) to select the best performing model, and we suggest using Bayesian model averaging as an alternative approach for obtaining IRR and variance component estimates, allowing us to account for model uncertainty. We use inclusion BFs considering the whole model space to provide evidence for or against differences in variance components due to covariates. The proposed method is compared with other Bayesian and frequentist approaches in a simulation study, and we demonstrate its superiority in some situations. Finally, we provide real data examples from grant proposal peer review, demonstrating the usefulness of this method and its flexibility in the generalization of more complex designs.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA21-03658S" target="_blank" >GA21-03658S: Teoretické základy výpočetní psychometrie</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Educational and Behavioral Statistics

  • ISSN

    1076-9986

  • e-ISSN

    1935-1054

  • Svazek periodika

    48

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    35

  • Strana od-do

    349-383

  • Kód UT WoS článku

    000931779800001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85148070280