Improving measurement in health education and health behavior research using item response modeling: comparison with the classical test theory approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares the approach and resultant outcomes of item response models (IRMs) and classical test theory (CTT). First, it reviews basic ideas of CTT, and compares them to the ideas about using IRMs introduced in an earlier paper. It then applies a comparison scheme based on the AERA/APA/NCME 'Standards for Educational and Psychological Tests' to compare the two approaches under three general headings: (i) choosing a model; (ii) evidence for reliability--incorporating reliability coefficients and measurement error--and (iii) evidence for validity--including evidence based on instrument content, response processes, internal structure, other variables and consequences. An example analysis of a self-efficacy (SE) scale for exercise is used to illustrate these comparisons. The investigation found that there were (i) aspects of the techniques and outcomes that were similar between the two approaches, (ii) aspects where the item response modeling approach contributes to instrument construction and evaluation beyond the classical approach and (iii) aspects of the analysis where the measurement models had little to do with the analysis or outcomes. There were no aspects where the classical approach contributed to instrument construction or evaluation beyond what could be done with the IRM approach. Finally, properties of the SE scale are summarized and recommendations made.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,054 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle