IRT中Logistic模型的c、γ参数对能力估计的改善

设计一个理想测验和被试作答情况,在单、双参数模型下进行能力估计,存在第一、二未契合现象;增加c参数后进行能力估计,则能有效纠正第一未契合现象,仍然存在第二未契合现象,同时存在第三未契合现象;增加γ参数后进行能力估计,则能有效纠正第二未契合现象,仍然存在第一未契合现象,同时存在第四未契合现象;同时增加c、γ参数后进行能力估计,则能有效纠正第一、二、三、四未契合现象。最后概述了c、γ参数的测量含义。

多水平IRT的发展与应用述评

阶层线性模型是处理阶层结构数据的高级统计方法,项目反应理论是精确测量被试能力的现代测量理论。多水平项目反应理论将阶层线性模型和项目反应理论相结合,将项目反应模型嵌套在阶层线性模型内,实现了项目参数和不同水平能力参数的估计,对回归系数和误差项变异的估计也更加精确。作者概述了多水平项目反应理论的发展历程,并从项目功能差异、测验等值、学校效能研究等方面评述了多水平项目反应理论在心理与教育测量中的应用,总结了多水平项目反应理论的价值,同时展望了今后的研究趋势。

迫选式人格测验的传统计分与IRT计分模型

迫选测验的传统计分方式会产生自模式数据,不能进行传统的信效度检验、因素分析和方差分析等。近年来研究者提出了一些基于项目反应理论的计分模型,如瑟斯顿IRT模型和MUPP模型等,它们可以规避自模式数据的弊端。瑟斯顿IRT模型方便进行参数估计,模型定义灵活;而MUPP模型的拓展性较差,参数估计的方法有待提高。另一方面,已有研究者基于MUPP模型开发了一些抗作假的迫选测验,而瑟斯顿IRT模型距离这种应用还比较远。此外,两个模型的适用性和有效性都有待更多的实证研究来检验。

IRT展开模型及对非累积反应机制的检测

被试回答人格测验题目时并不是特质水平越高其得分率越高,这称为非累积反应机制。广义等级展开模型GGUM就是针对这一机制提出来的。使用EPQ和五因素人格问卷发现GGUM比累积IRT模型有更好的模型拟合度和测量精度。研究结果表明GGUM有其合理性,且有助于反应心理过程机制的深入探讨。

Likert量表分析中不同IRT模型的有效性

5级Likert量表可直接分析,也可以转化为3级评分,或转化为2级评分,前二者可以采用等级IRT模型,后者可以采用2级IRT模型。研究表明2级IRT模型中的2参数模型是最适合的模型。多级评分模型与数据拟合也很好,而且等级越多测量精度越大。

基于IRT模型的儿童图形推理能力动态评估研究

MRMLC模型是一种常见的动态评估项目反应理论模型。本研究结合小学儿童图形推理能力发展的特点,采用前测-干预-后测的动态评估模式,对来自江西省北部的四到六年级共177名儿童的图形推理能力进行了基于MRMLC模型的动态评估。研究结果表明通过动态评估我们不仅可以获知儿童图形推理能力的当前水平;而且,还可以进一步分析和比较儿童在各测量情景所测的潜在水平。

被试作答的偶然性对IRT能力估计的影响研究

被试能力参数估计是项目反应理论应用研究最重要的技术之一。本文在理想的测验情境下,研究被试作答的偶然性对被试能力值估计的影响。研究设计了被试作答的两种偶然性情况:一是偶然做对了一道项目难度高于其能力值的试题,二是偶然做错了一道或几道项目难度低于其能力值的试题,然后分别探讨了这两种情况下对被试的能力估计所带来的影响,并且就如何消除这些偶然性所带来的影响提出了相应的方法。

GIRT的2参数模型的参数估计——兼与IRT的比较

探讨了GIRT的2参数模型参数估计的稳健性和估计精度,并探讨了GIRT与IRT下的2参数模型估计结果的一致性.研究结果发现:在小规模评估时,GIRT的2参数模型参数估计具有较强的稳健性和较好的估计精度;与IRT框架下同类模型的估计精度相比,2个模型的估计精度相近.表明GIRT模型是一种可供选择的、可行的、有效的群体评估方法.

IRT等级反应模型在冠心病PRO量表编制中的应用

目的探讨项目反应理论中的等级反应模型在基于冠心病患者报告临床结局量表(CHD-PRO)条目筛选中的应用。方法对CHD-PRO初始量表所有条目拟合等级反应模型,依据区分度参数和难度等级参数对条目进行评价和筛选。结果通过等级反应模型理论对量表条目进行筛选,初始量表共计62个条目,建议删除12个条目。结论与经典测量理论和传统方法相比,项目反应理论与等级反应模型能够克服等级资料的限制,增加了对受试对象能力的估计,更加适合量表条目的筛选。

基于固定共同题方法的IRT等值模型比较研究

等值模型的选择是题库建设的重要环节。本研究在IRT理论框架下,选择最为常用的Logistic模型,针对医学考试某一学科测试比较三种Logistic模型下固定共同题等值方法的差异。结果表明,单参数模型对共同题的参数固定更稳定,等值的精确性优于双参数模型和三参数模型,更适合用于该学科测试。

群体水平IRT模型及其应用——兼与IRT的比较

传统上,群体评估都是以个体的评估结果的平均值为基础进行的。而群体水平IRTGIRT理论则可以避开对个体的评估,直接实现对群体的评估,它具有许多传统方法难以企及的优点。本文将群体水平IRT模型应用于2007年某省高考英语阅读理解的410所学校的能力评估,评估结果发现:410所学校的英语阅读理解能力几乎都在[-1,1]区间内,没有能力极高或极低的学校。对这些学校而言,测验中所有项目的难度较易,区分度适中。所有的评估结果与IRT模型的评估结果相关显著,GIRT模型在实践中是可供选择的群体评估方法。

IRT理论不同模型下同时校准等值方法的跨样本研究

本研究基于IRT理论中最常用的LOGISTIC三种模型来探讨等值的跨样本一致性,研究对象为某一汉语类别的测验,等值方法采用同时校准法。研究结果表明,双参数模型下同时校准法等值跨样本一致性最好,最为稳定。

多水平多维IRT模型在学业质量监测中的应用

用多水平多维IRT(ML-MIRT)模型对学生学业情况进行分析,进而拓宽该模型的适用范围.首先采用不包含任何预测变量的零模型对项目参数和学生参数进行分析,然后使用包含学生预测变量的MLMIRT模型分析2个预测变量对学生学业能力的影响.研究结果表明:试题的难度基本上贯穿了整个能力量尺,试题也具有较好的区分度,3个能力维度的跨级相关系数均达到了显著性水平,父亲的受教育程度对学生的3个能力维度均有显著影响,而母亲的受教育程度无显著影响.因此,编制的测验较为合理,MLMIRT模型适用于监测学生学业水平,父亲的受教育程度对学生学业水平有着重要影响.

基于IRT等值的阅读能力增值评价

实施阅读能力增值评价是激发各层次学生和学校的学习积极性、探索青少年阅读能力成长规律、提高阅读质量和效果的有效手段,也是对传统的绝对评价和相对评价的有力补充。文章首先介绍了增值评价的原理和7种常用方法,然后以《中小学生阅读能力测评量表》为例,具体展示了基于IRT的测验等值、估计成长分数等增值评价步骤,为做好评价工作提供了新的思路和方法。

基于WLEIS情绪智力测验的IRT分析

文章运用项目反应理论技术(IRT)对自陈式情绪智力量表WLEIS在大学生群体中的施测结果进行分析,从评分选项、题目参数以及测验整体性能与结构等方面考察WLEIS的质量。以WLEIS中文版为测验工具对大学生施测,获得数据后利用WINSTEPS软件进行分析。结果表明,WLEIS具有多维性,整个测验内部一致性系数达0.874,测验整体偏易,个别项目的评分方式也需要进行修正后方可适合对大学生进行施测。

检验IRT一维性的定义分析法

本文在仔细地考察了IRT(Item Response Theory,项目反应理论)一维性假设的含义之后,提出了一种检验其一维性假设的定义分析法。该法共分五个步骤,其主要原理是首先假定测验是一维的,然后再来验证它是否符合一维性的定义。其判定准则是,对于某一给定的IRT模型,如果在几种不同条件下所得到的“得分与能力回归曲线”吻合一致,则表明该测验是一维的。如果在穷举了几个较有代表性的IRT模型之后,仍然不能证明被试的“得分与能力回归曲线”吻合一致,则可以认为该测验不具有一维性(此时还应做其它补充分析)。此法经实际应用,发现效果良好。所以定义分析法是一种有效的方法。

IRT框架下追踪数据的测量不变性分析--以4至5岁儿童认知能力测验为例

本研究以4岁~5岁儿童认知能力测验为例,在IRT框架下探讨了如何进行追踪数据的测量不变性分析。分析模型采用项目间多维项目反应理论模型（between-item MIRT model）和项目内（within-item MIRT model）多维two-tier model,被试为来自全国的882名48个月的儿童,工具为自编4岁~5岁儿童认知能力测验。经测验水平分析和项目水平分析,结果表明：（1）本文对追踪数据的测量不变性分析方法合理有效;（2）该测验在两个时间点上满足部分测量不变性要求,测验的潜在结构稳定;（3）＂方位题＂的区分度和难度参数都发生变化,另有4题难度参数出现浮动;（4）儿童在4岁~5岁期间认知能力总体呈快速发展趋势,能力增长显著。

基于IRT／CTT混合模型的上机测试软件研究与实现

介绍了一种基于IRT/CTT混合模型的上机测试软件实现方法。详细介绍了基于IRT模型的测试算法实现过程。对基于CTT模型实现的上机测试软件中测试结果打包和传输问题给出了实现方法。

IRT等级反应模型在慢性呼吸衰竭PRO量表编制中的应用

目的:研究项目反应理论(item response theory,IRT)中等级反应模型在慢性呼吸衰竭患者报告结局(patient-reported outcomes,PRO)量表条目筛选中的应用。方法:对所收集的数据,利用IRT等级反应模型来刻画每个条目的特征曲线、信息函数的大小和各条目的特征(区分度、难度),计算和作图用Multilog 7.03软件完成。结果:在所分析的62个条目中,其区分度为(0.14,2.76),难度系数呈严格的单调递增,综合考虑各条目特征,筛选出52条较好的条目。结论:项目反应理论等级反应模型可以对每个条目进行精确的定量刻画,较之经典测量理论(classical test theory,CTT)有一定的优越性。

遗传算法在IRT模型参数估计中的应用

IRT(项目反应理论)在现代教育考试与测量中的研究和应用正日益受到广泛关注,本文阐述了遗传算法在IRT模型参数估计中的应用。