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IRT 模型的 准鉴别标
2009.9.29
albert.xu@watervilleinc.com
IRT 模型的 准鉴别标
 IRT 理 是否适合于 个 ,取决于 数据与所论 这 测验 测验 选
用的 IRT 模型是否匹配
 如果数据匹配模型,那么该 IRT 模型适用于 个这 测验
准一:准 用标 确选 1PLM , 2PLM 或
3PLM
 参考文献: 63 , 66 , 68 , 141 , 119
 4PLM 的 理念是 了削弱被 的疏忽 来的影响,设计 为 试 带
但 用 并不能 个效果实际应 发现 实现这
( 126 , 6 , 11 )
 是否需要猜 系数测 c 依靠 判断经验
 区分度 a 是否相等的 准是:鉴别标
 算 目得分与 分的点二列相 ,如果“区分度计 项 总 关 a 相等”的假
成立的 ,那么 些相 系数 集中在一个 小的范 内设 话 这 关 应该 较 围
,例如 MEAN±15%
 一 准是 性的这 标 经验
准二:标 IRT 模型的强假设
 性假 :单维 设
 主成分分析,第一因子解 方差比例大于释 40% ( 149 )
 目特征曲 假 :项 线 设
 将 θ 从( -3 , 3 )分做 12 等分,以各区 的中点作 区间 为该
的能力 代表间 值
 以落在区 内的被 的平均正 反 概率作 正 反 概间 试 确 应 为实际 确 应
率的估计
 制作散点 ,模型匹配程度需要 察和图 观 经验
 非限 性假 :时 设
 ,比 限经验 较 时 30 分 的成 和限钟 绩 时 40 分 的成钟 绩
准三: 目参数和能力参数估 不 性标 项 计 变
 目参数估 不 性:项 计 变
 由于不同被 本能力分布不同, 以 度参数试样 鉴别 难 b 量表 基为
准,即 b 的均值为 0 , 准差标 为 1
 取 4 个子 本,样 M1 , M2 , F1 , F2
 每个子 本分 估 目参数,以 度参数量表 基准对 样 别 计项 难 为
 作散点 以及相 分析(两两 图 关 Augofl ,“基 ,线 baseline” )
 能力参数估 不 性:计 变
 特(赖 215 )的方法是将 目分成 度高和 度低的 个项 难 难 两 组
,但是在 度与能力不相符合的情况下,信息量就会 少难 减
 所以更好的 法是随机分 ,然后 不同 估 出来的能办 组 对 试题组 计
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 残差分析( 65 ):
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 即 条两 ICC 之 的面间 积
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( , ) ( ( ) ( ))i ji j P P dθ θ θ
+∞
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∆ = −∫

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Irt模型的鉴别标准20090929

  • 2. IRT 模型的 准鉴别标  IRT 理 是否适合于 个 ,取决于 数据与所论 这 测验 测验 选 用的 IRT 模型是否匹配  如果数据匹配模型,那么该 IRT 模型适用于 个这 测验
  • 3. 准一:准 用标 确选 1PLM , 2PLM 或 3PLM  参考文献: 63 , 66 , 68 , 141 , 119  4PLM 的 理念是 了削弱被 的疏忽 来的影响,设计 为 试 带 但 用 并不能 个效果实际应 发现 实现这 ( 126 , 6 , 11 )  是否需要猜 系数测 c 依靠 判断经验  区分度 a 是否相等的 准是:鉴别标  算 目得分与 分的点二列相 ,如果“区分度计 项 总 关 a 相等”的假 成立的 ,那么 些相 系数 集中在一个 小的范 内设 话 这 关 应该 较 围 ,例如 MEAN±15%  一 准是 性的这 标 经验
  • 4. 准二:标 IRT 模型的强假设  性假 :单维 设  主成分分析,第一因子解 方差比例大于释 40% ( 149 )  目特征曲 假 :项 线 设  将 θ 从( -3 , 3 )分做 12 等分,以各区 的中点作 区间 为该 的能力 代表间 值  以落在区 内的被 的平均正 反 概率作 正 反 概间 试 确 应 为实际 确 应 率的估计  制作散点 ,模型匹配程度需要 察和图 观 经验  非限 性假 :时 设  ,比 限经验 较 时 30 分 的成 和限钟 绩 时 40 分 的成钟 绩
  • 5. 准三: 目参数和能力参数估 不 性标 项 计 变  目参数估 不 性:项 计 变  由于不同被 本能力分布不同, 以 度参数试样 鉴别 难 b 量表 基为 准,即 b 的均值为 0 , 准差标 为 1  取 4 个子 本,样 M1 , M2 , F1 , F2  每个子 本分 估 目参数,以 度参数量表 基准对 样 别 计项 难 为  作散点 以及相 分析(两两 图 关 Augofl ,“基 ,线 baseline” )  能力参数估 不 性:计 变  特(赖 215 )的方法是将 目分成 度高和 度低的 个项 难 难 两 组 ,但是在 度与能力不相符合的情况下,信息量就会 少难 减  所以更好的 法是随机分 ,然后 不同 估 出来的能办 组 对 试题组 计 力参数作相 分析关
  • 6. 准四:模型 能力(效度)标 预测  残差分析( 65 ):  IRT 的残差分析可以 每一道 目,而针对 题 CTT 只 全部 目针对 题  定 被义 试 j 在 目项 i 上的 准残差:标  对 θ 的每一个小区 算平均 准残差:间计 标  作 θ 对 Zres 的散点 ,图 Zres 当平均分布在应 θ 的 ,越轴 两侧 靠近 θ 越好轴 , , , , , , i j i j res i j i j i j u P Z P Q − = , , , , 1 1 gn res i g res i j jg Z Z n = = ∑
  • 7. RMSE  root mean square error 均方根 差:误  δ=sqrt[(Σ(di^2))/(n-1)]  n 量次数;为测 di 一 量 与平均 的偏差。如果 差为 组测 值 值 误 统 分布是正 分布,那么随机 差落在土计 态 误 σ 以内的概率为 68 %。 
  • 8. 目之 的比 (项 间 较 Tatsuok )  差 性系数:异  即 条两 ICC 之 的面间 积 2 ( , ) ( ( ) ( ))i ji j P P dθ θ θ +∞ −∞ ∆ = −∫