Als «psychometrics» getaggte Fragen

Die Psychometrie hat sich als Teilgebiet der Psychologie zur Wissenschaft der Messung nicht beobachtbarer individueller Merkmale entwickelt.

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Zuverlässigkeit zwischen Bewertern für Ordnungs- oder Intervalldaten
Welche Zuverlässigkeitsmethoden zwischen Bewertern eignen sich am besten für Ordnungs- oder Intervalldaten? Ich glaube, dass "Joint Probability of Agreement" oder "Kappa" für Nenndaten ausgelegt sind. Während "Pearson" und "Spearman" verwendet werden können, werden sie hauptsächlich für zwei Bewerter verwendet (obwohl sie für mehr als zwei Bewerter verwendet werden können). Welche …
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Einführung in die Strukturgleichungsmodellierung
Ich werde von Kollegen um Hilfe in diesem Bereich gebeten, die ich nicht wirklich kenne. Sie stellten in einer Studie Hypothesen zur Rolle einiger latenter Variablen auf, und ein Schiedsrichter bat sie, dies in SEM zu formalisieren. Da das, was sie brauchen, nicht allzu schwierig zu sein scheint, denke ich, …
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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Faktoranalyse von Fragebögen aus Likert-Items
Ich habe Gegenstände aus psychometrischer Sicht analysiert. Aber jetzt versuche ich, andere Arten von Fragen zu Motivation und anderen Themen zu analysieren. Diese Fragen beziehen sich alle auf Likert-Skalen. Mein erster Gedanke war, die Faktorenanalyse zu verwenden, da angenommen wird, dass die Fragen einige zugrunde liegende Dimensionen widerspiegeln. Aber ist …
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Bewertung der Zuverlässigkeit eines Fragebogens: Dimensionalität, problematische Elemente und Verwendung von Alpha, Lambda6 oder einem anderen Index?
Ich analysiere die Ergebnisse von Teilnehmern, die an einem Experiment teilgenommen haben. Ich möchte die Zuverlässigkeit meines Fragebogens einschätzen, der sich aus 6 Elementen zusammensetzt, um die Einstellung der Teilnehmer zu einem Produkt einzuschätzen. Ich habe Cronbachs Alpha berechnet, indem ich alle Elemente als eine einzige Skala (Alpha war ungefähr …
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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Auf der Suche nach einem Schritt durch ein Beispiel einer Faktoranalyse für dichotome Daten (binäre Variablen) mit R
Ich habe dichotome Daten, nur binäre Variablen, und mein Chef hat mich gebeten, eine Faktorenanalyse unter Verwendung der tetrachorischen Korrelationsmatrix durchzuführen. Ich habe mir zuvor selbst beigebracht, wie man verschiedene Analysen basierend auf den Beispielen hier und auf der Statistik-Site der UCLA und ähnlichen Sites durchführt, aber ich kann anscheinend …
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Welche Kriterien müssen erfüllt sein, um auf einen „Deckeneffekt“ schließen zu können?
Nach der SAGE Encyclopedia of Social Science Forschungsmethoden … [a] Der Obergrenzeneffekt tritt auf, wenn eine Kennzahl eine bestimmte Obergrenze für potenzielle Reaktionen besitzt und eine große Konzentration von Teilnehmern bei oder nahe dieser Obergrenze punktet. Die Skalendämpfung ist ein methodisches Problem, das auftritt, wenn die Varianz auf diese Weise …
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Identifizierung nutzloser Fragen aus einem Fragebogen
Ich entwickle einen Fragebogen. Um seine Zuverlässigkeit und Gültigkeit zu verbessern, möchte ich statistische Methoden anwenden. Ich möchte Fragen streichen, deren Antworten immer gleich sind. Dies bedeutet, dass fast alle Teilnehmer die gleichen Antworten auf diese Fragen gaben. Jetzt sind meine Fragen: Was ist der Fachbegriff für solche nutzlosen Fragen, …
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