28.05.2024: Anwendungen der Formalen Begriffsanalyse in der nichtparametrischen Statistik: Hochdimensionale Tests auf Item Impact und Differential Item Functioning in der Item Response Theorie (Dr. Georg Schollmeyer)

Anwendungen der Formalen Begriffsanalyse in der nichtparametrischen Statistik: Hochdimensionale Tests auf Item Impact und Differential Item Functioning in der Item Response Theorie

Abstract:

Die Formale Begriffsanalyse ist eine Methode des begrifflichen Clusterns und basiert auf der philosophisch-mathematischen Präzisierung des Begriffs "Begriff" und versucht, Konstruktionen mit (binären) Relationen zu nutzen, um aus diesen wesentliche Informationen zu extrahieren. Dabei wird hier ganz im Sinne der Peirce'schen Maxime von der „Klarheit der Gedanken“ ein formaler Begriff durch die gleichzeitige Betrachtung sowohl des Begriffsumfangs (, d.h., aller Objekte, die unter den Begriff fallen), als auch des Begriffsinhalts (, d.h., aller Eigenschaften, die den Objekten des Begriffsumfangs gemeinsam sind) beschrieben.

Heutzutage findet die ursprünglich philosophisch motivierte Formale Begriffsanalyse praktische Anwendung beispielsweise in Data- und Text Mining, Wissensmanagement, Software Engineering oder in der Bioinformatik. Explizite Anwendungen der Formalen Begriffsanalyse in der Statistik sind derzeit noch eher rar gesät.

In diesem Vortrag versuche ich zu zeigen, wie die Formale Begriffsanalyse fruchtbar zur Entwicklung nichtparametrischer hochdimensionaler statistischer Tests angewendet werden kann. Illustrieren möchte ich diese sehr allgemein anwendbaren Tests am Beispiel der Item Response Theorie im Kontext der Entdeckung von Differential Item Functoning, also von systematischen Unterschieden im probabilistischen Antwortverhalten verschiedener Subgruppen, die an einem psychologischen Test (hier konkret einem Rasch Test) teilgenommen haben.

Slides: Anwendungen der formalen Begriffsanalyse