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  1. On the bias in confirmatory factor analysis when treating discrete variables as ordinal instead of continuous

    Robitzsch, A., 01.04.2022, in: Axioms. 11, 4, 162.

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  2. On the choice of the item response model for scaling PISA data: Model selection based on information criteria and quantifying model uncertainty

    Robitzsch, A., 27.05.2022, in: Entropy. 24, 6, 760.

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  3. On the performance of Bayesian approaches in small samples: A comment on Smid, McNeish, Miocevic, and van de Schoot (2020)

    Zitzmann, S., Lüdtke, O., Robitzsch, A. & Hecht, M., 02.01.2021, in: Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 28, 1, S. 40-50 11 S.

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  4. On the treatment of missing data in background questionnaires in educational large-scale assessments: An evaluation of different procedures

    Grund, S., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 08.2021, in: Journal of Educational and Behavioral Statistics. 46, 4, S. 430-465 36 S.

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  5. On the treatment of missing item responses in educational large-scale assessment data: An illustrative simulation study and a case study using PISA 2018 mathematics data

    Robitzsch, A., 14.12.2021, in: European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education. 11, 4, S. 1653-1687 35 S.

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  6. Performance decline in low-stakes educational assessments: Different mixture modeling approaches

    List, M. K., Robitzsch, A., Lüdtke, O., Köller, O. & Nagy, G., 2017, in: Large-scale Assessments in Education. 5, 15, 25 S.

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  7. Pooling ANOVA results from multiply imputed datasets: A simulation study

    Grund, S., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 05.10.2016, in: Methodology. 12, 3, S. 75-88 14 S.

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  8. Reanalysis of the German PISA data: A comparison of different approaches for trend estimation with a particular emphasis on mode effects

    Robitzsch, A., Lüdtke, O., Goldhammer, F., Kröhne, U. & Köller, O., 26.05.2020, in: Frontiers in Psychology. 11, 17 S., 884.

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  9. Regression models involving nonlinear effects with missing data: A sequential modeling approach using Bayesian estimation

    Lüdtke, O., Robitzsch, A. & West, S. G., 01.04.2020, in: Psychological Methods. 25, 2, S. 157-181

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  10. Regularized latent class analysis for polytomous item responses: An application to SPM-LS data

    Robitzsch, A., 14.08.2020, in: Journal of Intelligence. 8, 3, 24 S., 30.

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  11. Regularized mixture Rasch model

    Robitzsch, A., 10.11.2022, in: Information. 13, 11, 534.

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  12. Reliabilität und Stabilität des Index der sozialen Benachteiligung und Kompositionseffekt der Schulen

    Pham, G., Freunberger, R., Robitzsch, A., Itzlinger-Bruneforth, U. & Bruneforth, M., 12.2016, in: Zeitschrift für Bildungsforschung. 6, 3, S. 345-364 20 S.

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  13. Reporting und Analysen

    Bruneforth, M., Oberwimmer, K. & Robitzsch, A., 2016, Large-Scale Assessment mit R: Methodische Grundlagen der österreichischen Bildungsstandard-Überprüfung. Breit, S. & Schreiner, C. (Hrsg.). Wien: facultas, S. 333-362 30 S.

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  14. Robust and nonrobust linking of two groups for the Rasch model with balanced and unbalanced random DIF: A comparative simulation study and the simultaneous assessment of standard errors and linking errors with resampling techniques

    Robitzsch, A., 18.11.2021, in: Symmetry. 13, 11, 30 S., 2198.

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  15. Robust Haebara linking for many groups: Performance in the case of uniform DIF

    Robitzsch, A., 28.07.2020, in: Psych. 2, 3, S. 155-173 19 S.

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  16. Self-esteem development in the school context: The roles of intrapersonal and interpersonal social predictors

    Wagner, J., Lüdtke, O., Robitzsch, A., Göllner, R. & Trautwein, U., 2018, in: Journal of Personality. 86, 3, S. 481-497 17 S.

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  17. Some thoughts on analytical choices in the scaling model for test scores in international large-scale assessment studies

    Robitzsch, A. & Lüdtke, O., 03.09.2022, in: Measurement Instruments for the Social Sciences. 4, 9.

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  18. Statistical properties of estimators of the RMSD item fit statistic

    Robitzsch, A., 06.06.2022, in: Foundations. 2, 2, S. 488-503

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  19. Statistische Analysen produktiver Kompetenzen

    Freunberger, R., Robitzsch, A. & Luger-Bazinger, C., 2016, Large-Scale Assessment mit R: Methodische Grundlagen der österreichischen Bildungsstandard-Überprüfung. Breit, S. & Schreiner, C. (Hrsg.). Wien: facultas, S. 225-258 34 S.

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  20. The R package CDM for cognitive diagnosis models

    George, A. C., Robitzsch, A., Kiefer, T., Groß, J. & Ünli, A., 20.10.2016, in: Journal of Statistical Software. 74, 2, S. 1-24 24 S.

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