Gerhard Tutz – författare

This book presents foundational concepts, essential principles, and practical applications of Item Response Theory (IRT). It provides a structured survey of diverse models that have been put forth, emphasizing both their differences and commonalities.

The main focus is on modern latent trait theory models which provide measurement tools that clearly separate between person abilities and item parameters. The topics covered include the binary Rasch model, its extensions and alternative binary models, ordinal models and their extensions that account for response styles, the thresholds model, classical test theory, response models for count data, differential item functioning, and explanatory item response models. Tree-based item response models, typically not found in classical IRT textbooks, are also addressed.

Applications of the models are illustrated on several data sets from differing areas, showing how models can be fitted and compared. All examples have been computed using R. Code snippets are provided, and the full R code for most of the examples is available online.

The book is aimed at graduate students, applied statisticians, and researchers working in psychometrics, educators, and anyone curious about modeling strategies that enhance the precision and validity of their measurement tools. It serves as an introductory guide for beginners while also providing a resource for those seeking an overview of the plethora of available IRT models.

This book focuses on statistical methods for the analysis of discrete failure times. Failure time analysis is one of the most important fields in statistical research, with applications affecting a wide range of disciplines, in particular, demography, econometrics, epidemiology and clinical research. Although there are a large variety of statistical methods for failure time analysis, many techniques are designed for failure times that are measured on a continuous scale. In empirical studies, however, failure times are often discrete, either because they have been measured in intervals (e.g., quarterly or yearly) or because they have been rounded or grouped. The book covers well-established methods like life-table analysis and discrete hazard regression models, but also introduces state-of-the art techniques for model evaluation, nonparametric estimation and variable selection. Throughout, the methods are illustrated by real life applications, and relationships to survival analysis in continuous time are explained. Each section includes a set of exercises on the respective topics. Various functions and tools for the analysis of discrete survival data are collected in the R package discSurv that accompanies the book. 

Das Buch bietet eine integrierte Darstellung der deskriptiven Statistik, moderner Methoden der explorativen Datenanalyse und der induktiven Statistik, einschließlich der Regressions- und Varianzanalyse. Die Darstellung ist auf inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden ausgerichtet. Zahlreiche Beispiele mit realen Daten und Graphiken veranschaulichen den Text. Texthervorhebungen zentraler Aspekte und Stichwörter am Rand erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitender Text, aber auch zum Selbststudium für Studenten aus den Bereichen der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, anderen Anwendungsdisziplinen der Statistik sowie als Einführungstext für Studenten der Statistik. 

Das Buch bietet eine integrierte Darstellung der deskriptiven Statistik, moderner Methoden der explorativen Datenanalyse und der induktiven Statistik, einschließlich der Regressions- und Varianzanalyse. Die Darstellung ist auf inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden ausgerichtet. Zahlreiche Beispiele mit realen Daten und Graphiken veranschaulichen den Text. Texthervorhebungen zentraler Aspekte und Stichwörter am Rand erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitender Text, aber auch zum Selbststudium für Studenten aus den Bereichen der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, anderen Anwendungsdisziplinen der Statistik sowie als Einführungstext für Studenten der Statistik.

Dieses Arbeitsbuch ergänzt perfekt das Lehrbuch Fahrmeir/Künstler/Pigeot/Tutz: Statistik - Der Weg zur Datenanalyse. Es bietet eine Fülle von Aufgaben inklusive Lösungen und Computerübungen mit realen Daten. Es dient damit der Vertiefung und der Einübung des im Lehrbuch vermittelten Stoffes zur Wahrscheinlichkeitsrechnung, deskriptiven und induktiven Statistik. Die 5. Auflage enthält eine Reihe neuer Aufgaben, die hauptsächlich in Klausuren verwendet wurden.