1. Rezension in Fachzeitschrift › Forschung
  2. Book review: Modern psychometrics with R

    Robitzsch, A., 15.04.2020, in: Frontiers in Psychology. 11, 3 S., 606.

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  3. Artikel in Fachzeitschrift › Forschung › begutachtet
  4. 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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  5. 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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  6. 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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  7. 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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  8. 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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  9. 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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  10. 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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  11. 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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  12. 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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  13. 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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  14. 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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  15. 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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  16. 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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  17. 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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  18. 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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  19. 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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  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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  21. A review of different scaling approaches under full invariance, partial invariance, and noninvariance for cross-sectional country comparisons in large-scale assessments

    Robitzsch, A. & Lüdtke, O., 06.2020, in: Psychological Test and Assessment Modeling. 62, 2, S. 233-279 47 S.

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  22. A semiparametric approach for item response function estimation to detect item misfit

    Köhler, C., Robitzsch, A., Fährmann, K., von Davier, M. & Hartig, J., 07.2021, in: British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. 74, S1, S. 157-175 19 S.

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