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

• Original 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

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.

Abstract (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.