Das Rasch-Modell – Eine verständliche Einführung für Studium und Praxis

Im schulischen und beruflichen Alltag werden häufig psychologische Tests verwendet, um z.B. die Kompetenz von Schülern oder die Eignung von Bewerbern zu messen. Damit ein psychologischer Test faire Vergleiche zwischen Personen erlaubt, muss er allerdings bestimmte Anforderungen erfüllen.

Das Rasch-Modell ermöglicht durch seine mathematische Formulierung die Überprüfung dieser Anforderungen. Es wird u.a. in der empirischen Bildungsforschung zur praktischen Konstruktion von Tests eingesetzt und gehört als wichtigster Vertreter der sogenannten probabilistischen Testtheorie standardmäßig zum Prüfungsstoff in Psychologie und verwandten Studiengängen.

Dieses Buch gibt eine verständliche Einführung in die Thematik der Konstruktion und Validierung psychologischer Tests mithilfe des Rasch-Modells. Alle nötigen mathematischen und statistischen Grundlagen werden dabei in einem Anhang und begleitenden Fußnoten erläutert. Dadurch ist dieses Buch unabhängig von der mathematischen Vorbildung als Einführung und zur Prüfungsvorbereitung geeignet.

Neben der verständlichen Darstellung der zugrundeliegenden Theorie bietet dieses Buch auch eine praktische Einführung in die Anpassung von Rasch-Modellen mithilfe der frei verfügbaren Statistik-Software R. Dadurch können die im Buch erklärten Verfahren direkt auf eigene Daten angewendet werden.

Schlüsselwörter: Psychologische Testtheorie, Item-Response-Theorie, Psychologische Methodik, Sozialwissenschaftliche Methodik

Carolin Strobl ist Diplom-Psychologin und Statistikerin. Sie habilitiert am Institut für Statistik der Ludwig-Maximilians-Universität München. Ihre Forschungsschwerpunkte sind psychometrische Methoden, Variablenselektion und Machine-Learning Verfahren.

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Die Multidimensionale Skalierung (MDS) ist eine Familie von Verfahren, die Objekte des Forschungsinteresses durch Punkte eines mehrdimensionalen (meist: 2-dimensionalen) Raums so darstellen, dass die Distanz zwischen je zwei Punkten in diesem Raum einem gegebenen Nähe-, Abstands-, Ähnlichkeits- oder Unähnlichkeitswert dieser Objekte optimal entspricht. Der Zweck der MDS liegt meist in der Visualisierung der wesentlichen Struktur der Daten. Diese soll dem Auge für eine explorative oder Theorie testende Ana- lyse zugänglich gemacht werden. Als Daten lassen sich in der MDS außerordentlich viele Messgrößen verwenden wie etwa Korrelationen der Objekte über ihre Ausprägungen auf verschiedenen Variablen; direkt erhobene globale Ähnlichkeitsratings für Paare von Objekten; oder Co-Occurrence-Koeffizienten, die erfassen, wie oft ein Ereignis zusammen mit einem anderen auftritt.

Das Buch ist eine anwenderorientierte Einführung in die MDS. Es beschreibt die für die Praxis wichtigsten MDS-Modelle (inkl. der konfirmatorischen MDS) konzeptionell, mit wenigen Formeln, und unter Verwendung typischer Beispiele. Es bietet zudem eine Beschreibung von zwei umfassenden Computerprogrammen für die MDS (PROXSCAL in SPSS, SMACOF in R). Ausführlich diskutiert werden zudem typische Anwenderfehler in der MDS.

Schlüsselwörter: Multivariate Statistik, Datenanalyse, Visualisierungsverfahren, Urteilsbildung, Psychologische Methodik, Sozialwissenschaftliche Methodik

Ingwer Borg ist wissenschaftlicher Leiter der Abteilung Survey Design & Methodology (SDM) der GESIS (Mannheim) und Professor am Fachbereich Psychologie der Uni Gießen. Seine Forschung liegt überwiegend im Bereich von Mitarbeiterbefragungen, Werten und Einstellungen sowie Skalierungsverfahren.

Patrick J.F. Groenen ist Professor für Statistik am Ökonometrischen Institut der Erasmus School of Economics der Erasmus Universität in Rotterdam, Niederlande. Seine Forschung fokussiert auf Explorative Multivariate Datenanalyse, Multidimensionale Skalierung und numerische Algorithmen.

Patrick Mair ist Universitätsassistent am Institut für Statistik und Mathematik an der Wirt- schaftuniversität Wien. Seine Forschungsschwerpunkte sind psychometrische Methoden, kategoriale Datenanalyse, Modelle für latente Variablen sowie computationale Statistik allgemein.

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Neben Beiträgen zu klar abgegrenzten statistischen Methoden, sind in dieser Reihe auch Bände geplant, die die statistische Grundlagen sowie fächerübergreifende Sicht- und Einsatzmöglichkeiten anwendungsorientiert behandeln.

Adressaten sind Studierenden sowie Forscher und Forscherinnen, die an einer begründbaren Anwendung der Methoden interessiert sind.