Eine Einführung in das Rasch-Modell mit Beispielen in R bietet eine übersichtliche, umfassende Einführung in das Rasch-Modell sowie praktische Beispiele in der freien Open-Source-Software R. Es ist auch für Leser ohne psychometrischen oder statistischen Hintergrund zugänglich und bietet auch detaillierte Erklärungen der relevanten mathematischen und statistischen Konzepte für Leser, die ein tieferes Verständnis erlangen möchten. Die in R bearbeiteten Beispiele zeigen, wie die Methoden auf reale Beispiele angewendet und die resultierende Ausgabe interpretiert wird. Neben der Motivation und Präsentation des Rasch-Modells werden in dem Buch verschiedene Methoden zur Parameterschätzung und zur Bewertung von Fit and Differential Item Functioning (DIF) behandelt. Neben dem Fokus auf das Rasch-Modell werden auch eine Vielzahl anderer dichotomer und polytomer Rasch- und Item-Response-Theorie-Modelle (IRT) behandelt, wie z. B. logistische (2PL) und partielle Kreditmodelle und Erweiterungen, einschließlich Mixed-Rasch-Modelle und computergestütztes adaptives Testen (CAT). Theorie wird in sich geschlossen. Alle notwendigen mathematischen und statistischen Hintergründe sind in den Kapiteln und Anhängen enthalten. Das Buch enthält auch eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Einstieg in R und die Verwendung der Pakete eRm, mirt, TAM und rstan für die Anpassung von Rasch-Modellen. . Sprache: Englisch