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    Digitale Medien
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    Springer
    Psychometrika 54 (1989), S. 203-215 
    ISSN: 1860-0980
    Schlagwort(e): ordinal categorical data ; entropy ; minimum discrimination information ; scaling ; convex programming
    Quelle: Springer Online Journal Archives 1860-2000
    Thema: Psychologie
    Notizen: Abstract This paper studies the problem of scaling ordinal categorical data observed over two or more sets of categories measuring a single characteristic. Scaling is obtained by solving a constrained entropy model which finds the most probable values of the scales given the data. A Kullback-Leibler statistic is generated which operationalizes a measure for the strength of consistency among the sets of categories. A variety of data of two and three sets of categories are analyzed using the entropy approach.
    Materialart: Digitale Medien
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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