Björn Andersson
Faglige interesser
Jag arbetar för närvarande med skattning av modeller med latenta variabler såsom item response theory och strukturella ekvationsmodeller, särskilt inom storskaliga utbildningsvetenskapliga mätningar. Ytterligare forskningsintressen är ekvivalering/länkning av prov samt olika tillämpningar inom utbildningsvetenskap, gerontologi och psykologi. Jag är också huvudförfattare av R-paketet kequate som implementerar kernelmetoden för ekvivalering i ett mjukvarupaket med öppen källkod.
Bakgrunn
Innan jag började på CEMO var jag postdoktor vid Collaborative Innovation Center of Assessment towards Basic Education Quality vid Beijing Normal University där jag arbetade med metodologiska spörsmål inom storskaliga utbildningsvetenskapliga mätningar.
Utbildning:
Fil. Dr. Statistik, Uppsala universitet, 2014.
M.Sc. Statistik, Umeå universitet, 2011.
Fil. kand. Statistik, Umeå universitet, 2010.
Publikasjoner
- Gao, Yizhu; Zhai, Xiaoming; Andersson, Björn Håkan; Zeng, Pingfei & Xin, Tao (2018). Developing a Learning Progression of Buoyancy to Model Conceptual Change: A Latent Class and Rule Space Model Analysis. Research in Science Education. ISSN 0157-244X. s 1- 20 . doi: 10.1007/s11165-018-9736-5
- Liu, Yanlou; Andersson, Björn Håkan; Tao, Xin; Zhang, Haiyan & Wang, Lingling (2018). Improved Wald Statistics for Item-Level Model Comparison in Diagnostic Classification Models. Applied psychological measurement. ISSN 0146-6216. . doi: 10.1177/0146621618798664
- Liu, Yanlou; Xin, Tao; Andersson, Bjørn & Tian, Wei (2018). Information matrix estimation procedures for cognitive diagnostic models. British Journal of Mathematical & Statistical Psychology. ISSN 0007-1102. . doi: 10.1111/bmsp.12134