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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  23. A well-rounded view: Using an interpersonal approach to predict academic achievement by academic self-concept and peer ratings of competence

    Loesch, T., Lüdtke, O., Robitzsch, A., Kelava, A., Nagengast, B. & Trautwein, U., 2017, in: Contemporary Educational Psychology. 51, October 2017, S. 198-208 11 S.

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  24. Causal inference with multilevel data: A comparison of different propensity score weighting approaches

    Fuentes, A., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 15.06.2021, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.) in: Multivariate Behavioral Research.

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  25. Change in fluid and crystallized intelligence and student achievement: The role of intellectual engagement

    Hülür, G., Gasimova, F., Robitzsch, A. & Wilhelm, O., 2018, in: Child Development. 89, 4, S. 1074-1087 14 S.

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  26. Cognitive diagnosis models for baseline testing of educational standards in math

    Groß, J., Robitzsch, A. & George, A. C., 2016, in: Journal of Applied Statistics. 43, 1, S. 229-243 15 S.

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  27. Cognitive diagnosis models in R: A didactic

    George, A. C. & Robitzsch, A., 2015, in: The Quantitative Methods for Psychology. 11, 3, S. 189-205 17 S.

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  28. Cognitive diagnostic modeling using R

    Ravand, H. & Robitzsch, A., 2015, in: Practical Assessment, Research & Evaluation. 20, 11, S. 1-12 12 S.

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  29. Cognitive diagnostic model of best choice: A study of reading comprehension

    Ravand, H. & Robitzsch, A., 2018, in: Educational Psychology. 38, 10, S. 1255-1277 23 S.

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  30. Cognitively diagnostic analysis using the G-DINA model in R

    Shi, Q., Ma, W., Robitzsch, A., Sorrel, M. A. & Man, K., 08.12.2021, in: Psych. 3, 4, S. 812-835 24 S.

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  31. Commentary regarding the section 'Modelling the effectiveness of teaching quality': Methodological challenges in assessing the causal effects of teaching

    Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 04.2020, in: Zeitschrift für Pädagogik. 2020, Suppl. 66, S. 210-222 13 S.

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  32. Comparing the robustness of the structural after measurement (SAM) approach to structural equation modeling (SEM) against local model misspecifications with alternative estimation approaches

    Robitzsch, A., 22.07.2022, in: Stats. 5, 3, S. 631-672

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  33. Disentangling different sources of stability and change in students’ academic self-concepts: An integrative data analysis using the STARTS model

    Jansen, M., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 11.2020, in: Journal of Educational Psychology. 112, 8, S. 1614-1631 18 S.

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  34. Does personality become more stable with age? Disentangling state and trait effects for the Big Five across the life span using local structural equation modeling

    Wagner, J., Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 04.2019, in: Journal of Personality and Social Psychology. 116, 4, S. 666-680 15 S.

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  35. Effects of mathematics computer games on special education students’ multiplicative reasoning ability

    Bakker, M., van den Heuvel-Panhuizen, M. & Robitzsch, A., 2016, in: British Journal of Educational Technology. 47, 4, S. 633-648 16 S.

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  36. Effects of playing mathematics computer games on primary school students' multiplicative reasoning ability

    Bakker, M., van den Heuvel-Panhuizen, M. & Robitzsch, A., 2015, in: Contemporary Educational Psychology. 40, S. 55-71 17 S.

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  37. Effects of reading picture books on kindergartners’ mathematics performance

    van den Heuvel-Panhuizen, M., Elia, I. & Robitzsch, A., 07.02.2016, in: Educational Psychology. 36, 2, S. 323-346 24 S.

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  38. Eine Einführung in die Plausible-Value-Technik für die psychologische Forschung

    Lüdtke, O. & Robitzsch, A., 2017, in: Diagnostica. 63, 3, S. 193-205 13 S.

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  39. Estimation methods of the multiple-group one-dimensional factor model: Implied identification constraints in the violation of measurement invariance

    Robitzsch, A., 09.03.2022, in: Axioms. 11, 3, 119.

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  40. Evaluating the effects of analytical decisions in large-scale assessments: Analyzing PISA mathematics 2003-2012

    Heine, J-H. & Robitzsch, A., 27.08.2022, in: Large-scale Assessments in Education. 10, 29 S., 10.

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  41. Examining moderators of vocabulary acquisition from kindergarten through elementary school using local structural equation modeling

    Olaru, G., Robitzsch, A., Hildebrandt, A. & Schroeders, U., 01.04.2022, in: Learning and Individual Differences. 95, 102136.

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  42. Exploring factor model parameters across continuous variables with local structural equation models

    Hildebrandt, A., Lüdtke, O., Robitzsch, A., Sommer, C. & Wilhelm, O., 2016, in: Multivariate Behavioral Research. 51, 2-3, S. 257-258 2 S.

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  43. 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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  44. 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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  45. 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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  46. 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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  47. 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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  48. 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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  49. 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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  50. 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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  51. 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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  52. 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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