2018
DOI: 10.37134/ajatel.vol8.3.2018
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Application of Many Faceted Rasch Measurement with FACETS

Abstract: Many facet Rasch measurement (MFRM) is a type of measurement application that aims to perform analysis of multiple variables that potentially influence results of a test or outcome measure. A facet is a component with a systematic contribution to the variability of the measurement error. Linacre (1989) created the technique as an extension of the Rasch model to model the consistency of judges/raters in rating performances. The purpose is to provide a step-by step guide for practitioners on how to conduct an MF… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1

Citation Types

0
0
0
1

Year Published

2020
2020
2024
2024

Publication Types

Select...
2

Relationship

0
2

Authors

Journals

citations
Cited by 2 publications
(1 citation statement)
references
References 0 publications
0
0
0
1
Order By: Relevance
“…Dalam suatu penelitian diperlukan pengujian validitas dan reliabilitas. Pengujian validitas memiliki tujuan untuk menguji tingkat ke akurasian pernyataan kuesioner dalam suatu penelitian menggunakan Average Variance Extracted (AVE) yang dinyatakan valid apabila nilai AVE-nya sebesar > 0,5 (Agustin, 2019), sedangkan pengujian reliabilitas digunakan dengan pengukuran composite reliability dan cronbach's alpha, dengan indikator yang baik adalah apabila nilainya > 0,60 (Govindasamy et al, 2020). Pada tabel 3 dapat dilihat bahwa keseluruhan variabel dari penelitian ini dinyatakan valid dan reliable.…”
Section: Hasil Dan Pembahasanunclassified
“…Dalam suatu penelitian diperlukan pengujian validitas dan reliabilitas. Pengujian validitas memiliki tujuan untuk menguji tingkat ke akurasian pernyataan kuesioner dalam suatu penelitian menggunakan Average Variance Extracted (AVE) yang dinyatakan valid apabila nilai AVE-nya sebesar > 0,5 (Agustin, 2019), sedangkan pengujian reliabilitas digunakan dengan pengukuran composite reliability dan cronbach's alpha, dengan indikator yang baik adalah apabila nilainya > 0,60 (Govindasamy et al, 2020). Pada tabel 3 dapat dilihat bahwa keseluruhan variabel dari penelitian ini dinyatakan valid dan reliable.…”
Section: Hasil Dan Pembahasanunclassified