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  1. A Bayesian approach for estimating multilevel latent contextual models

    Zitzmann, S., Lüdtke, O., Robitzsch, A. & Marsh, H. W., 2016, in: Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 23, 5, S. 661-679 19 S.

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  2. A Bayesian approach to estimating reciprocal effects with the bivariate STARTS model

    Lüdtke, O., Robitzsch, A. & Ulitzsch, E., 03.2022, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.) in: Multivariate Behavioral Research.

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  3. A Bayesian approach to more stable estimates of group-level effects in contextual studies

    Zitzmann, S., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 30.12.2015, in: Multivariate Behavioral Research. 50, 6, S. 688-705 18 S.

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  4. A Bayesian item response model for examining item position effects in complex survey data

    Trendtel, M. & Robitzsch, A., 02.2021, in: Journal of Educational and Behavioral Statistics. 46, 1, S. 34-57

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  5. A bias-corrected RMSD item fit statistic: An evaluation and comparison to alternatives

    Köhler, C., Robitzsch, A. & Hartig, J., 06.2020, in: Journal of Educational and Behavioral Statistics. 45, 3, S. 251-273 23 S.

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  6. About the equivalence of the latent D-scoring model and the two-parameter logistic item response model

    Robitzsch, A., 22.06.2021, in: Mathematics. 9, 13, 17 S., 1465.

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  7. A comparison of different approaches for estimating cross-lagged effects from a causal inference perspective

    Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 02.11.2022, in: Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 29, 6, S. 888-907

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  8. A comparison of estimation methods for the Rasch model

    Robitzsch, A., 06.2021, Book of short papers: SIS 2021. Perna, C., Salvati, N. & Schirripa Spagnolo, F. (Hrsg.). Pearson, S. 157-162

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  9. A comparison of linking methods for two groups for the two-parameter logistic item response model in the presence and absence of random differential item functioning

    Robitzsch, A., 15.09.2021, in: Foundations. 1, 1, S. 116-144

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  10. A comparison of penalized maximum likelihood estimation and Markov Chain Monte Carlo techniques for estimating confirmatory factor analysis models with small sample sizes

    Lüdtke, O., Ulitzsch, E. & Robitzsch, A., 29.04.2021, in: Frontiers in Psychology. 12, 25 S., 615162.

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  11. A comprehensive simulation study of estimation methods for the Rasch model

    Robitzsch, A., 01.10.2021, in: Stats. 4, 4, S. 814-836 23 S.

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  12. A continuous HYBRID IRT model for modeling changes in guessing behavior in proficiency tests

    Nagy, G. & Robitzsch, A., 30.09.2021, in: Psychological Test and Assessment Modeling. 63, 3, S. 361-395 35 S.

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  13. Alleviating estimation problems in small sample structural equation modeling: A comparison of constrained maximum likelihood, Bayesian estimation, and fixed reliability approaches

    Ulitzsch, E., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 12.2021, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.) in: Psychological Methods.

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  14. An alternative approach for measuring gender differences in mathematical sub-competencies

    George, A. C. & Robitzsch, A., 2017, in: R&E Source: Open Online Journal for Research and Education. S. 1-7 7 S.

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  15. Analysis of interactions and nonlinear effects with missing data: A factored regression modeling approach using maximum likelihood estimation

    Lüdtke, O., Robitzsch, A. & West, S. G., 06.2020, in: Multivariate Behavioral Research. 55, 3, S. 361-381 21 S.

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  16. Analytical approximation of the jackknife linking error in item response models utilizing a Taylor expansion of the log-likelihood function

    Robitzsch, A., 05.01.2023, in: AppliedMath. 3, 1, S. 49-59

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  17. Analyzing longitudinal social relations model data using the social relations structural equation model

    Nestler, S., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 04.2022, in: Journal of Educational and Behavioral Statistics. 47, 2, S. 231-260 30 S.

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  18. An extension of the invariance alignment for scale linking

    Pokropek, A., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 06.2020, in: Psychological Test and Assessment Modeling. 62, 2, S. 305-334 30 S.

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  19. An intensive longitudinal study on the development of student achievement over two years (LUISE)

    Hülür, G., Gasimova, F., Robitzsch, A. & Wilhelm, O., 2017, Competence assessment in education: Research, models and instruments. Leutner, D., Fleischer, J., Grünkorn, J. & Klieme, E. (Hrsg.). Cham: Springer, 22 S. (Methodology of Educational Measurement and Assessment).

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  20. A note on a computationally efficient implementation of the EM algorithm in item response models

    Robitzsch, A., 11.05.2021, in: Quantitative and Computational Methods in Behavioral Sciences. 1, 1, 16 S., e3783.

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