Nové přístupy k analýze dat testu sémantického výběru

FILIP, Miroslav and Tomáš URBÁNEK. Nové přístupy k analýze dat testu sémantického výběru (New approaches to the analysis of the data from the Semantic selection test). Československá psychologie. 2005, vol. 2005, No 6, p. 563-578. ISSN 0009-062X.

Basic information

Original name

Nové přístupy k analýze dat testu sémantického výběru

Name in Czech

Nové přístupy k analýze dat testu sémantického výběru

Name (in English)

New approaches to the analysis of the data from the Semantic selection test

Authors

FILIP, Miroslav (203 Czech Republic) and Tomáš URBÁNEK (203 Czech Republic, guarantor)

Edition

Československá psychologie, 2005, 0009-062X

---

Other information

Language

Czech

Type of outcome

Article in a journal

Field of Study

50100 5.1 Psychology and cognitive sciences

Country of publisher

Czech Republic

Confidentiality degree

is not subject to a state or trade secret

Impact factor

Impact factor: 0.241

RIV identification code

RIV/00216224:14210/05:00019336

Organization unit

Faculty of Arts

UT WoS

000235053900007

Keywords in English

Semantic Selection Test; item analysis; optimal scaling; Rasch model

Tags

item analysis, optimal scaling, Rasch model, Semantic selection test

---

Abstract

V originále

Článek se věnuje psychometrickým otázkám používání Testu sémantického výběru. Nejprve kritizuje tradiční způsob analýzy dat, který obsahuje logické nedostatky, a navrhuje dva alternativní přístupy - optimální škálování a analýzu založenou na Raschově modelu. Prokazuje, že oba přístupy vedou ke srovnatelným výsledkům - optimální škálování k o něco obecnějším výsledkům dosažitelným i na základě velmi stručných dat a analýza na základě Raschova modelu k detailnějším výsledkům za cenu náročnější výpočetní procedury, která klade na bohatost dat větší nároky. Aplikace obou přístupů s přihlédnutím k jejich výhodám a nedostatkům odkrývá validní výsledky, se kterými lze dále interpretačně pracovat podle kontextu výzkumné nebo diagnostické situace.

In English

The article concerns the psychometric questions of the Semantic Selection Test. First the traditional approach to data analysis is criticized because of its logical drawbacks and then two alternative approaches are proposed - the optimal scaling and the analysis based on the Rasch model. We prove that both approaches lead to comparable results - the optimal scaling to more general results obtainable even for very sparse data and the analysis based on the Rasch model to more detailed results but with more demanding computing procedure and stronger need of denser data. Application of both approaches with respect to their advantages and limitations reveals valid results which can be further interpreted according to the research or clinical context.