单参数单维度Rasch模型的优势与意义

相比多参数多维度IRT模型通过增加参数的方式来提升模型拟合度和解释度,Rasch模型流派强调"理论驱动研究"和"数据符合模型",推崇单参数单维度的测量模型能最大限度地减少额外因素对真实测量目的的影响和干扰,从而保证测量的客观性和准确性。Rasch模型关注测量目标与测量工具的对应关系,它的"简单"特性有助于研究者更准确地评估和解释被测目标与测量工具间的适配性,且在将非线性数据转化为等距数据时具有天然的优势。