Computerized Adaptive Testing in Kinanthropology Monte Carlo Simulations Using the Physical Self-Description Questionnaire

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author Komarc, Martin
Format Electronic Book
LanguageCzech
Published Karolinum 2019
Edition1. elektronické vydání
Subjects
Online AccessDostupné v BOOKPORT po přihlášení pomocí eduID
ISBN978-80-246-3918-5
978-80-246-3984-0
Physical Description1 online zdroj (134 stran)

Cover

LEADER 00000nam a2200000 i 4500
001 bkp467713281
003 CZ-prgp
005 20191002093443.0
006 m-----o--d--------
007 cr cn
008 191002s2019 xr 000 0 cze
020 |a 978-80-246-3918-5  |c 210 Kč  |q (print) 
020 |a 978-80-246-3984-0  |c 150 Kč  |q (online ; pdf) 
040 |a Grada  |b cze  |e rda 
100 1 |a Komarc, Martin 
245 1 0 |a Computerized Adaptive Testing in Kinanthropology  |b Monte Carlo Simulations Using the Physical Self-Description Questionnaire  |c Martin Komarc 
250 |a 1. elektronické vydání 
264 1 |b Karolinum  |c 2019 
300 |a 1 online zdroj (134 stran) 
336 |a text  |b txt  |2 rdacontent 
337 |a počítač  |b c  |2 rdamedia 
338 |a online zdroj  |b cr  |2 rdacarrier 
520 3 |a Cílem této publikace je představení stále populárnější metody počítačového adaptivního testování (CAT) v oblasti kinantropologie. Přizpůsobením testu úrovni jednotlivých respondentů nabízí CAT řadu teoretických a metodologických výhod, které mohou výrazně ovlivnit testování teoretických konstruktů. První část monografie se věnuje historickým, teoretických a koncepčním základům CAT včetně popisu Teorie odpovědi na položku (IRT). Praktická aplikace CAT je posléze ve druhé části hodnocena pomocí Monte-Carlo simulací na příkladu Physical Self-Description Questionnaire - nástroje, který je široce používán k hodnocení tělesného sebepojetí v oblasti psychologie a psychologie sportu. 
650 0 4 |a Ostatní lékařské obory 
856 4 0 |u https://www.bookport.cz/AccountSaml/SignIn/?idp=https://shibboleth.utb.cz/idp/shibboleth&returnUrl=/kniha/computerized-adaptive-testing-in-kinanthropology-5835/  |y Dostupné v BOOKPORT po přihlášení pomocí eduID