1. Artikel in Fachzeitschrift › Forschung › begutachtet
  2. Exploring the multiverse of analytical decisions in scaling educational large-scale assessment data: A specification curve analysis for PISA 2018 mathematics data

    Robitzsch, A., 07.07.2022, in: European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education. 12, 7, S. 731-753 23 S.

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  3. Focusing on interactions between content and cognition: A new perspective on gender differences in mathematical sub-competencies

    George, A. C. & Robitzsch, A., 2018, in: Applied Measurement in Education. 31, 1, S. 79-97 19 S.

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  4. Four-parameter guessing model and related item response models

    Robitzsch, A., 17.11.2022, in: Mathematical and Computational Applications. 27, 6, 95.

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  5. Herausforderungen bei der Schätzung von Trends in Schulleistungsstudien: Eine Skalierung der deutschen PISA-Daten

    Robitzsch, A., Lüdtke, O., Köller, O., Kröhne, U., Goldhammer, F. & Heine, J-H., 2017, in: Diagnostica. 63, 2, S. 148-165 18 S.

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  6. Highbrow Cultural Activities, Social Background and Openness in Lower-Secondary Level Students

    Kröner, S., Vock, M., Robitzsch, A. & Köller, O., 2012, in: Journal for Educational Research Online. 4, 2, S. 3-28 26 S.

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  7. Integrating covariates into social relations models: A plausible values approach for handling measurement error in perceiver and target effects

    Lüdtke, O., Robitzsch, A. & Trautwein, U., 2018, in: Multivariate Behavioral Research. 53, 1, S. 102-124 23 S.

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  8. Item parameter estimation in multistage designs: A comparison of different estimation approaches for the Rasch model

    Steinfeld, J. & Robitzsch, A., 08.07.2021, in: Psych. 3, 3, S. 279-307 29 S.

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  9. Item response models for human ratings: Overview, estimation methods, and implementation in R

    Robitzsch, A. & Steinfeld, J., 2018, in: Psychological Test and Assessment Modeling. 60, 1, S. 101-139 38 S.

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  10. Kindergartners' performance in two types of imaginary perspective-taking

    van den Heuvel-Panhuizen, M., Elia, I. & Robitzsch, A., 06.2015, in: ZDM: The International Journal on Mathematics Education. 47, 3, S. 345-362 18 S.

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  11. Kommentar zum Beitrag “Lokale Abhängigkeiten von Items im TestDaF-Leseverstehen” von Thomas Eckes

    Robitzsch, A. & Lüdtke, O., 2015, in: Diagnostica. 61, 2, S. 107-109 3 S.

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  12. Linking errors in international large-scale assessments: Calculation of standard errors for trend estimation

    Robitzsch, A. & Lüdtke, O., 08.2019, in: Assessment in Education: Principles, Policy & Practice. 26, 4, S. 444-465 22 S.

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  13. Longitudinal data on the effectiveness of mathematics mini-games in primary education

    Bakker, M., van den Heuvel-Panhuizen, M. & Robitzsch, A., 09.2015, in: British Journal of Educational Technology. 46, 5, S. 999-1004 6 S.

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  14. Lp loss functions in invariance alignment and Haberman linking with few or many groups

    Robitzsch, A., 05.08.2020, in: Stats. 3, 3, S. 246-283

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  15. Mathematische Kompetenzen in der Grundschule: Struktur, Validierung und Zusammenspiel mit allgemeinen kognitiven Fähigkeiten

    Winkelmann, H., Robitzsch, A., Stanat, P. & Köller, O., 2012, in: Diagnostica. 58, 1, S. 15-30 16 S.

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  16. Maximum likelihood estimation of a social relations structural equation model

    Nestler, S., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 2020, in: Psychometrika. 85, 4, S. 870-889 20 S.

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  17. Mean comparisons of many groups in the presence of DIF: An evaluation of linking and concurrent scaling approaches

    Robitzsch, A. & Lüdtke, O., 02.2022, in: Journal of Educational and Behavioral Statistics. 47, 1, S. 36-68

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  18. Modeling item position effects with a Bayesian item response model applied to PISA 2009–2015 data

    Trendtel, M. & Robitzsch, A., 2018, in: Psychological Test and Assessment Modeling. 60, 2, S. 241-263 23 S.

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  19. More stable estimation of the STARTS model: A Bayesian approach using Markov Chain Monte Carlo techniques

    Lüdtke, O., Robitzsch, A. & Wagner, J., 2018, in: Psychological Methods. 23, 3, S. 570-593 24 S.

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  20. Multiple imputation of missing covariate values in multilevel models with random slopes: A cautionary note

    Grund, S., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 2016, in: Behavior Research Methods. 48, 2, S. 640-649 10 S.

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  21. Multiple imputation of missing data at level 2: A comparison of fully conditional and joint modeling in multilevel designs

    Grund, S., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 2018, in: Journal of Educational and Behavioral Statistics. 43, 3, S. 316-353 38 S.

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