Computational Aspects of Psychometric Methods and Beyond
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F24%3A00601127" target="_blank" >RIV/67985807:_____/24:00601127 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.psychometricsociety.org/sites/main/files/file-attachments/imps2024_abstracts.pdf?1720733361#page=211" target="_blank" >https://www.psychometricsociety.org/sites/main/files/file-attachments/imps2024_abstracts.pdf?1720733361#page=211</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Computational Aspects of Psychometric Methods and Beyond
Popis výsledku v původním jazyce
ZÁKLADNÍ ÚDAJE: IMPS 2024 Abstracts. Prague: IMPS, 2024. s. 173-173. [IMPS 2024: Annual Meeting of the Psychometric Society. 16.07.2024-19.07.2024, Prague]. ABSTRAKT: This talk introduces the research expanding upon the topics of the recently published book “Computational Aspects of Psychometric Methods: With R” (Martinková & Hladká, 2023). Focusing first on inter-rater reliability (IRR), we describe a flexible method for assessing heterogeneity in IRR with variance components models (Martinková et al., 2023) and discuss the relationship between the IRR and false positive rate (Bartoš & Martinková, 2024). Furthermore, we introduce innovative approaches for assessing item functioning and detecting heterogeneity in responses to multi-item measurements, proposing new iterative methods (Hladká et al., 2024a, 2024b) and Bayesian estimation algorithms (Pavlech & Martinková, 2024). We also discuss approaches incorporating more complex data, such as item wording (Štěpánek et al., 2023). Finally, we provide an overview of the software implementation, highlighting the ShinyItemAnalysis R package and interactive application (Martinková & Drabinová, 2018) and its new extendability option via add-on modules (Martinková et al., 2024).
Název v anglickém jazyce
Computational Aspects of Psychometric Methods and Beyond
Popis výsledku anglicky
ZÁKLADNÍ ÚDAJE: IMPS 2024 Abstracts. Prague: IMPS, 2024. s. 173-173. [IMPS 2024: Annual Meeting of the Psychometric Society. 16.07.2024-19.07.2024, Prague]. ABSTRAKT: This talk introduces the research expanding upon the topics of the recently published book “Computational Aspects of Psychometric Methods: With R” (Martinková & Hladká, 2023). Focusing first on inter-rater reliability (IRR), we describe a flexible method for assessing heterogeneity in IRR with variance components models (Martinková et al., 2023) and discuss the relationship between the IRR and false positive rate (Bartoš & Martinková, 2024). Furthermore, we introduce innovative approaches for assessing item functioning and detecting heterogeneity in responses to multi-item measurements, proposing new iterative methods (Hladká et al., 2024a, 2024b) and Bayesian estimation algorithms (Pavlech & Martinková, 2024). We also discuss approaches incorporating more complex data, such as item wording (Štěpánek et al., 2023). Finally, we provide an overview of the software implementation, highlighting the ShinyItemAnalysis R package and interactive application (Martinková & Drabinová, 2018) and its new extendability option via add-on modules (Martinková et al., 2024).
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EH22_008%2F0004583" target="_blank" >EH22_008/0004583: Excelentní výzkum v oblasti digitálních technologií a wellbeingu</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů