Models for categorical data: a comparison between the Rasch model and Nonlinear Principal Component Analysis - Eugenio Brentari, Silvia Golia, Marica Manisera - Vita e Pensiero - Articolo Vita e Pensiero

Models for categorical data: a comparison between the Rasch model and Nonlinear Principal Component Analysis

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Models for categorical data: a comparison between the Rasch model and Nonlinear Principal Component Analysis
Articolo
rivista STATISTICA & APPLICAZIONI
fascicolo STATISTICA & APPLICAZIONI - 2007 - 1
titolo Models for categorical data: a comparison between the Rasch model and Nonlinear Principal Component Analysis
autori

editore Vita e Pensiero
formato Articolo | Pdf
online da 01-2007
issn 1824-6672 (stampa) | 2283-6659 (digitale)
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The paper compares two models to construct measures from the responses on a set of categorical variables, the Rasch Model and the Nonlinear (Categorical) Principal Component Analysis, and can be considered as a part of the literature about the choice between stochastic and algorithmic models. The aim is to discuss the Rasch Model and Nonlinear PCA differences and similarities, emphasizing the information that can be drawn from the data, and to compare the resulting measures.

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