基于混合IRT的潜在转变模型研究进展

潜在转变分析是一种用于处理纵向数据的分析方法,可以估计出个体在不同时间点的潜在状态变化,从转变率的角度研究个体发展的阶段性。本文从潜在转变模型发展的角度对基于混合IRT的潜在转变模型进行了系统阐述,总结出了基于混合项目反应理论的潜在转变(LTAMix IRT)模型、多水平LTA-Mix IRT模型以及多分属性的LTA-Mix IRT模型,对LTA-Mix IRT模型形成的理论基础、转变机制、模型的特性与应用等方面的内容进行了重点论述。最后指出了该模型的发展与应用前景,为后续的研究提供参考。     

混合Rasch模型及其在项目功能差异分析中的应用

Rasch模型是单参数Logistic模型,也是最简单的IRT模型,它与潜在类别模型相结合便形成了“混合Rasch模型”(MRM),目前已提出了二级计分模型、多级计分模型和多水平模型等表达式.MRM的参数估计研究通常涉及参数估计和模型评价两大基本过程,其中MCMC算法的应用最为常见.由于MRM在检测项目功能差异方面具有独特的优势,其原理简单明了,因而其研究和应用得到广泛认可.不过,MRM的提出与发展虽然弥补了传统IRT模型的相关缺陷,但其理论及其用于项目功能差异分析的研究空间还非常大.研究者有必要进一步加强MRM的理论研究及其用于项目功能差异分析的研究,在拓展其应用研究领域的同时,本土化研究问题也必须考虑进来.     

Rasch模型及其参数的近似估计

七十年代以来,项目反应理论(ItemResponse Theory,IRT)成了测量专家关心的主要课题之一。IRT中单参数Log-istic模型常称为Rasch模型,它是由丹麦数学家Georg Rasch沿着与其他项目反应模型非常不同的路线推导出来的本文旨在介绍Rasch模型在实际中的一些应用和一种模型参数的估计方法。这种方法可以借助于手算完成,从而使普通中学老师也可以作一些IRT的题目分析工作。一、模型及其应用IRT理论认为,潜在能力测量模型至少应该包括被测对象(考生)的行为反应与潜在能力的度量。前者是可观察的,后者是待估计的。Rasch模型可以表示为     

CTT和IRT在项目编制中的参数比较

目的：比较CTT和IRT项目参数的相关性及各自的特点。方法：选取200个项目、480名被试,分别求出CTT的难度和区分度,用ANOTE软件求出IRT的三参数逻辑斯蒂克模型中的a、b、c参数以及能力值为-0．475的信息量,对CTT和IRT的参数值分别进行spearman相关分析。结论：CTT中的难度和区分度分别与IRT中的b参数和a参数有较高的一致性,CTT中的难度与IRT中的C参数有显著的负相关;IRT中的信息量受参数a、b、c三者的影响。     

结构方程模型和IRT等级反应模型在人格量表项目筛选中的对比研究

为比较结构方程模型和 IRT等级反应模型在人格量表项目筛选上的作用,以《中国大学生人格量表》的7229个实际测量数据为基础,针对因素二“爽直”分别以Lisrel8.70和Multilog7.03进行结构方程模型和等级反应模型的参数估计与拟合,比较两种方法的项目筛选结果.二者统计结果均认为项目5、6、7、8拟合度不佳,在结构方程模型上表现为因子负荷较低,整体拟合指数不理想;在等级反应模型上表现为区分度参数和位置参数不理想,相关项目的特征曲线和信息曲线形态较差.但结构方程模型倾向于项目6、8更差,而等级反应模型则倾向于项目5、6更差.结构方程模型和 IRT等级反应模型对人格量表项目的统计推断结果从总体上讲是一致的,但在个别项目上略有差异.二者各有优势,可以结合使用.     

Rasch模型和IRT在学生成就测验统计分析中的对比研究

Rasch模型和项目反应理论的诞生推进了社会科学领域研究方法的变革。大多数学者认为,Rasch模型就是三参数IRT模型的特例。其实,Rasch模型不同于项目反应理论,其数据必须符合模型的先验理论。研究利用基于这两种理论假设开发的软件Winsteps和Multilog对学生成就测验进行统计分析,旨在揭示两种理论模型数据分析结果的异同之处,并探讨Winsteps软件在教育统计中的应用。     

词汇测验中猜测行为的探查——贝叶斯猜测系列模型的应用与思考

本研究应用Caojing等人的Bayesian IRT Guessing系列模型,分析初中二年级学生在汉语词汇测验中的猜测行为,使用DIC3指标评价模型的拟合程度,并将参数估计结果与双参数Logistic模型进行了比较。研究发现：（1）猜测模型的拟合度优于双参数Logistic模型;（2）初中二年级测验数据最适合临界猜测模型（IRT-TG）,约有3.5%的学生存在TG型猜测行为;（3）猜测者的存在会明显影响本身的能力估计与项目难度估计,但是对非猜测者的能力及区分度参数估计影响不大。     

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。     

高考数学中考试评价的研究——基于CTT与IRT的实证比较

相关研究表明,IRT在教育考试评价中比CTT具有诸多优点。本文以某地区高考数学考试数据为基础,比较CTT与IRT在项目参数、评价方式、精度估计三个方面之间的差异。研究结果证明,在IRT下参数更容易反映观测各个项目的特征属性,IRT参数比CTT参数更具精确性,项目信息函数能更好的反映试题信息;CTT与IRT的评价方式不同,IRT下的能力分数优于CTT下的测验分数,更能反映学生能力水平;CTT与IRT精度估计不同,IRT测验信息函数和能力置信区间比CTT有更好的精度。实证展示出IRT在高考数学考试评价中的优越性,具有重要的价值和应用前景。     

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。