When investigating dimensionality u

When investigating dimensionality using Rasch analysis, a log-likelihood test may
be performed to determine statistically whether one or more dimensions in fact
characterize a dataset, thereby determining whether multi-dimensionality is
supported empirically. Within this test, so-called final deviance of each model is
compared. Final deviance is a measure indicating the likelihood of the observed
data fitting the assumptions of the estimated model. A smaller likelihood value indicates
a better fit. Comparing the efficacy of two models therefore requires comparing
their final deviances. Since the deviances, and, thus, their differences are χ2-
distributed, a comparison to a critical value in a χ2-distribution indicates if this
difference is in fact significant. Degrees of freedom are determined by the difference
of the number of parameters that are estimated. If such a log-likelihood test reveals
a more than uni-dimensional structure, correlations between those latent dimensions
can determine whether students’ abilities with respect to these dimensions are
parallel, antiparallel, or independent.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมื่อตรวจ dimensionality ใช้วิเคราะห์ Rasch อาจทดสอบบันทึกโอกาสการตรวจสอบทางสถิติว่า อย่าง น้อยหนึ่งมิติในความเป็นจริงลักษณะของชุดข้อมูล จึงเป็นการกำหนดว่า เป็น dimensionality หลายสนับสนุน empirically ในการทดสอบนี้ deviance สุดท้ายเรียกว่าแต่ละรุ่นมีเปรียบเทียบ Deviance สุดท้ายเป็นการวัดที่แสดงถึงความเป็นไปได้ของการสังเกตข้อมูลสมมติฐานของแบบจำลองการประเมินที่เหมาะสม แสดงค่าความน่าเป็นขนาดเล็กพอดีดีกว่า เปรียบเทียบประสิทธิภาพของรูปแบบที่สองดังนั้นต้องเปรียบเทียบdeviances ที่สุดท้ายของพวกเขา ตั้งแต่ deviances และ จึง ความแตกต่างของ χ2 -กระจาย การเปรียบเทียบเป็นค่าสำคัญในการกระจาย χ2 บ่งชี้ว่า หากความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความเป็นจริงได้ องศาความเป็นอิสระจะถูกกำหนด โดยความแตกต่างหมายเลขของพารามิเตอร์ที่มีประเมิน ถ้าพบว่า การทดสอบการบันทึกความเป็นไปได้เช่นโครงสร้างมากกว่ายูนิมิติ ความสัมพันธ์ระหว่างมิติที่แฝงอยู่สามารถตรวจสอบว่า ความสามารถของนักเรียนเกี่ยวกับขนาดเหล่านี้ขนาน antiparallel หรืออิสระ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อตรวจสอบโดยใช้การวิเคราะห์มิติ Rasch การทดสอบความน่าจะเข้าสู่ระบบอาจ
จะดำเนินการเพื่อตรวจสอบสถิติไม่ว่าจะหนึ่งหรือหลายมิติในความเป็นจริง
ลักษณะชุดจึงพิจารณาว่าหลายมิติจะ
สังเกตุได้รับการสนับสนุน ภายในการทดสอบนี้ที่เรียกว่าอันซ์สุดท้ายของแต่ละรุ่นจะ
เปรียบเทียบ อันซ์รอบชิงชนะเลิศเป็นตัวชี้วัดที่แสดงให้เห็นโอกาสในการสังเกต
ข้อมูลสมมติฐานที่เหมาะสมของรูปแบบโดยประมาณ ค่าความน่าจะเป็นขนาดเล็กแสดงให้เห็น
แบบที่ดีขึ้น การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของสองรุ่นจึงต้องเปรียบเทียบ
deviances สุดท้ายของพวกเขา ตั้งแต่ deviances และทำให้ความแตกต่างของพวกเขาจะχ2-
กระจายการเปรียบเทียบกับค่าที่สำคัญในการกระจายχ2แสดงให้เห็นว่านี่
คือความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความเป็นจริง องศาอิสระจะถูกกำหนดโดยความแตกต่าง
ของจำนวนของพารามิเตอร์ที่ประมาณ หากการทดสอบดังกล่าวเข้าสู่ระบบเผยให้เห็นความเป็นไปได้
มากกว่าโครงสร้างเดียวมิติความสัมพันธ์ระหว่างมิติที่ซ่อนเร้นเหล่านั้น
สามารถระบุได้ว่าความสามารถของนักเรียนที่เกี่ยวกับมิติเหล่านี้เป็น
แบบคู่ขนาน antiparallel หรืออิสระ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อตรวจสอบโดยใช้วิธี dimensionality , เข้าสู่ระบบโอกาสทดสอบอาจจะดำเนินการเพื่อตรวจสอบสถิติ
ไม่ว่าจะหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งมิติในความเป็นจริง
อธิบายชุดข้อมูล เพื่อพิจารณาว่ามีหลาย dimensionality
สนับสนุนเชิงประจักษ์ . ในการทดสอบนี้ ถุ้งสุดท้ายเรียกว่าของแต่ละรุ่นเป็น
เปรียบเทียบถุ้งสุดท้ายคือ วัด แสดงถึงโอกาสของการตรวจสอบข้อมูลที่เหมาะสม
สมมติฐานของแบบจำลองการประมาณ . ค่าความน่าจะเป็นขนาดเล็กบ่งชี้
พอดีดีกว่า การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองดังนั้นจึงต้องมีการเปรียบเทียบ
deviances สุดท้ายของพวกเขา ตั้งแต่ deviances , และ , ดังนั้น พวกเขามีความแตกต่างχ 2 -
แบบกระจายเปรียบเทียบกับค่าวิกฤตในχ 2-distribution แสดงว่าถ้าความแตกต่างนี้
ในความเป็นจริงอย่างมีนัยสำคัญ องศาของเสรีภาพจะถูกกำหนดโดยความแตกต่าง
จำนวนพารามิเตอร์ที่ประมาณ ถ้าเช่นบันทึกโอกาสทดสอบพบ
มากกว่าโครงสร้างแบบยูนิ ความสัมพันธ์ระหว่างมิติ
แฝงสามารถตรวจสอบว่านักเรียนมีความสามารถเกี่ยวกับมิติเหล่านี้
คู่ขนานทิศทางตรงกันข้าม หรืออิสระ