Multilevel IRT modellen meest geschikt voor analyse van longitudinale vragenlijst
Bij de analyse van longitudinale vragenlijsten vindt de minste vertekening van de resultaten plaats wanneer er gebruik wordt gemaakt van de geavanceerde methode 'multilevel IRT'. Dit blijkt uit een onderzoek van Rosalie Gorter. Gorter promoveert 15 juni bij VUmc.
In medisch en epidemiologisch onderzoek wordt veel gebruik gemaakt van vragenlijsten om te bepalen hoe ziek of gezond iemand is. Patiënten worden over langere tijd gevolgd en vullen meerdere malen vragenlijsten in. Er zijn verschillende methoden beschikbaar om op basis van de antwoorden op deze vragenlijsten een score te berekenen en te bepalen hoe de ontwikkeling van de gezondheid van de patiënt verloopt. Gorter vergeleek de uitkomsten wanneer scores voor de patiënten worden berekend volgens de meest gebruikte methode (som scores) en wanneer de scores voor de patiënt met een meer geavanceerde methode (multilevel IRT model) worden berekend.
Uit het onderzoek blijkt dat de uitkomsten vertekend zijn wanneer som scores worden gebruikt voor de analyse van de vragenlijsten. Deze vertekening is nauwelijks aanwezig wanneer multilevel IRT modellen worden gebruikt is. Op basis van deze resultaten is het aan te bevelen om multilevel IRT modellen te gebruiken voor de analyse van longitudinale vragenlijsten.
Promovendus: R. Gorter
Titel proefschrift: The analysis of longitudinal questionnaire data: IRT vs CTT
Promotoren: prof.dr. J.W.R. Twisk prof.dr.ir. G.J.A. Fox
Proefschrift:VU-DARE