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Avis sur The Kernel Method Of Test Equating de Alina A. Von Davier Format Broché - Livre Science humaines et sociales, Lettres
0 avis sur The Kernel Method Of Test Equating de Alina A. Von Davier Format Broché - Livre Science humaines et sociales, Lettres
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Présentation The Kernel Method Of Test Equating de Alina A. Von Davier Format Broché
- Livre Science humaines et sociales, Lettres
Résumé :
KE is applied to the four major equating designs and to both Chain Equating and Post-Stratification Equating for the Non-Equivalent groups with Anchor Test Design. It will be an important reference for several groups: (a) Statisticians (b) Practitioners and (c) Instructors in psychometric and measurement programs. The authors assume some familiarity with linear and equipercentile test equating, and with matrix algebra.
Sommaire:
This book will be of interest to statisticians working in the fields of educational testing and psychometrics. It is the first presentation of the kernel method in book form....
From the reviews: The book is nicely laid out, is extremely well written, and is an excellent text for a semester course or a short course...The book is highly recommended. Short Book Reviews of the International Statistical Institute, December 2004 This book is well-written and the presentation is clear, rigorous, and concise...A rich set of applications is used to illustrate the methods...This book is a gem! I highly recommend it to any statistician or psychometrician who has even a passing interest in test equating. Pscyhometrika, March 2006 This is a great book, and it is the first to focus on the kernel method of test equating. Applied Psychological Measurement, September 2005 The book is nicely laid out, is extremely well written, and is an excellent text for a semester course or a short course. There are sixty-three diagrams and seventy-two references. The book is highly recommended. (N.R. Draper, Short Book Reviews, Vol. 24 (3), 2004) The book is an important and well-written contribution to the problem of test equating in psychometry and will be welcomed by all researchers in this field. (Joachim Krauth, Mathematical Reviews, 2004j)
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