First, IRT analyses compute the sta

First, IRT analyses compute the standard error of
measurement (SEM) at each level of the latent trait,
which indicates the extent of measurement preciseness
at each level of the trait. For instance, it may be the
case that the UWES may be more precise at particular
levels (high vs. low) of work engagement. Second, IRT
analyses compute the amount of psychometric “information”
about the latent trait at each level of the trait that
is provided by each item, as well as the entire measure,
using the item information functions (IIFs) and the test
information function (TIF), respectively. The IIFs and
TIF are particularly useful because they indicate which
items, and which levels of the latent trait, provide substantial
information. For instance, it may be that some
items or particular levels of the trait (e.g., high vs. low
levels of work engagement) provide less information.
Taken together, IRT can be used to evaluate measures
in terms of how well the items and the entire measure
assess a trait at different levels on the continuum for
that trait

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ครั้งแรก วิเคราะห์ IRT คำนวณผิดพลาดมาตรฐานของการวัด (SEM) ในแต่ละระดับของติดที่แฝงอยู่ว่า ขอบเขตของวัด precisenessในแต่ละระดับของการติด ตัวอย่าง อาจจะกรณีที่ UWES ที่อาจจะชัดเจนมากขึ้นที่เฉพาะระดับ (สูงกับต่ำ) ของงานหมั้น สอง IRTวิเคราะห์คำนวณจำนวน psychometric "ข้อมูล"เกี่ยวกับการติดที่แฝงอยู่ในแต่ละระดับของการติดที่ทำได้ โดยสินค้าแต่ละรายการ รวมทั้งวัดทั้งหมดใช้ฟังก์ชันข้อมูลสินค้า (IIFs) และการทดสอบข้อมูลงาน (TIF), ตามลำดับ IIFs และTIF จะมีประโยชน์ เพราะพวกเขาแสดงที่สินค้า ติดแฝงอยู่ ระดับใดให้พบข้อมูล ตัวอย่าง อาจเป็นได้ว่าบางสินค้าหรือติดระดับใด (เช่น สูงกับต่ำระดับของงานหมั้น) ให้ข้อมูลน้อยลงปวง IRT สามารถใช้เพื่อประเมินมาตรการในแง่ของวิธีดีสินค้าและวัดทั้งหมดติดในระดับต่าง ๆ ในความต่อเนื่องในการประเมินติดที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ครั้งแรก IRT
วิเคราะห์คำนวณคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการวัด(SEM) ในแต่ละระดับของลักษณะแฝงซึ่งแสดงให้เห็นขอบเขตของการวัดความถูกในระดับของแต่ละลักษณะ ยกตัวอย่างเช่นมันอาจจะเป็นกรณีที่ UWES อาจจะแม่นยำมากขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับสูง(เทียบกับต่ำ) การทำงานของการสู้รบ ประการที่สอง IRT วิเคราะห์คำนวณปริมาณของ psychometric "ข้อมูลที่" เกี่ยวกับลักษณะที่แฝงอยู่ในระดับของแต่ละลักษณะที่ให้บริการโดยแต่ละรายการเช่นเดียวกับวัดทั้งหมดโดยใช้ฟังก์ชั่นข้อมูลรายการ(IIFs) และการทดสอบฟังก์ชั่นข้อมูล ( TIF) ตามลำดับ IIFs และTIF เป็นประโยชน์อย่างยิ่งเพราะพวกเขาระบุว่ารายการและที่ระดับของลักษณะที่แฝงอยู่ให้มากข้อมูล ยกตัวอย่างเช่นมันอาจเป็นได้ว่าบางรายการหรือระดับเฉพาะของลักษณะ(เช่นสูงต่ำเมื่อเทียบกับระดับของการมีส่วนร่วมในการทำงาน) ให้ข้อมูลน้อย. ที่ร่วมกัน IRT สามารถนำมาใช้ในการประเมินมาตรการในแง่ของวิธีการที่ดีรายการและตัวชี้วัดทั้งการประเมินลักษณะในระดับที่แตกต่างกันต่อเนื่องสำหรับลักษณะที่ว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

" เป็น uwes ไวต่อการเปลี่ยนแปลงในขอบเขตของงานหมั้นของพนักงานในประเทศตะวันตกที่ไม่เหมือนญี่ปุ่น "
" เป็น uwes ไวต่อการเปลี่ยนแปลงในขอบเขตของงานหมั้นของพนักงานในประเทศตะวันตกที่ไม่เหมือนญี่ปุ่น "
" เป็น uwes ไวต่อการเปลี่ยนแปลงในขอบเขตของงานหมั้นของพนักงานในประเทศตะวันตกที่ไม่เหมือนญี่ปุ่น "