tcl:条件似然上下文中的测试
在扩展Rasch建模框架中实现假设测试,包括样本量规划过程和功率计算。提供4项统计测试,即梯度检验(GR)、似然比检验(LR)、Rao分数或拉格朗日乘数检验(RS),和Wald检验,用于测试参考Rasch模型(RM)的许多假设,线性逻辑检验模型(LLTM)、评级尺度模型(RSM)和部分信用模型(PCM)。三个提供了功率和样本量计算的函数类型。首先,功能根据用户特定(预先确定)的假设偏差计算样本量待测试、阿尔法水平和测试能力。其次,评估给定用户特定(预先确定)偏离假设的测试的威力测试、测试的alpha水平和样本大小。第三,评估所谓的事后测试能力。这是给定观察到的数据与待测试假设的偏差以及用户特定水平的α测试。功率和样本量计算基于蒙特卡罗模拟方法。它是计算效率很高。计算能力和样本中随机误差的方差由模拟方法产生的尺寸是通过使用delta方法解析导出的。Draxler,C.和Alexandrowicz,R.W.(2015)<doi:10.1007/s11336-015-9472-y>.
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