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Autor/inSinharay, Sandip
TitelHow to Compare Parametric and Nonparametric Person‐Fit Statistics Using Real Data.
QuelleIn: Journal of educational measurement, (2017) 4, S.420-439Infoseite zur Zeitschrift
PDF als Volltext (1); PDF als Volltext (2); PDF als Volltext (3) Verfügbarkeit 
Dokumenttypgedruckt; online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN0022-0655
DOI10.1111/jedm.12155
SchlagwörterData analysis; Educational evaluation; Statistical analysis
AbstractPerson‐fit assessment (PFA) is concerned with uncovering atypical test performance as reflected in the pattern of scores on individual items on a test. Existing person‐fit statistics (PFSs) include both parametric and nonparametric statistics. Comparison of PFSs has been a popular research topic in PFA, but almost all comparisons have employed simulated data. This article suggests an approach for comparing the performance of parametric and nonparametric PFSs using real data. This article then shows that there is no clear winner between l z ∗ , a popular parametric PFS, and H T , a popular nonparametric statistic, in a comparison using the suggested approach. This finding is contradictory to the common finding shown by Karabatsos, Dimitrov and Smith, and Tendeiro and Meijer that H T is more powerful than several parametric PFSs including l z ∗ and l z .
Erfasst vonOLC
Update2023/3/07
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