Contributions to Machine Learning and Psychometrics. Computational, Graphical, and Statistical Methods for Assessing Stability
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Die vorliegende Arbeit umfasst mehrere Forschungsbeiträge über die Entwicklung neuer Methoden zur Erhebung der Stabilit¿at statistischer Datenanalysen, die in Forschung und Praxis durchgef¿uhrt werden. Stabilit¿at ist eine wichtige Voraussetzung damit aus den Ergebnissen statistischer Datenanalysen konsistente Schlussfolgerungen gezogen werden können. Dies ist jedoch nur möglich, wenn Analysen, die auf leicht veränderten oder auf komplett unterschiedlichen Datensätzen vom selben datengenerierenden Prozess beruhen, zu vergleichbaren Interpretationen führen. Ausserdem ist Stabilität e...
Die vorliegende Arbeit umfasst mehrere Forschungsbeiträge über die Entwicklung neuer Methoden zur Erhebung der Stabilit¿at statistischer Datenanalysen, die in Forschung und Praxis durchgef¿uhrt werden. Stabilit¿at ist eine wichtige Voraussetzung damit aus den Ergebnissen statistischer Datenanalysen konsistente Schlussfolgerungen gezogen werden können. Dies ist jedoch nur möglich, wenn Analysen, die auf leicht veränderten oder auf komplett unterschiedlichen Datensätzen vom selben datengenerierenden Prozess beruhen, zu vergleichbaren Interpretationen führen. Ausserdem ist Stabilität eine zentrale Eigenschaft vieler psychometrischer Modelle, um objektive und faire Vergleiche zwischen Personen zu gewährleisten.
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