项目反应理 论简介.ppt

(3)单参数逻辑斯蒂模型 当ci=0，ai=1时，就得到单参数逻辑斯蒂模型。 单参数逻辑斯蒂模型又称拉什模型，是丹麦数学家拉什(Rasch,G.,1960)从一个不同的角度独立提出的心理测验模型。 在IRT的发展历史上，拉什模型占有重要的地位，有诸多研究者认为IRT的创立者是两位，一位是洛德，一位就是拉什。 项目反应模型的例题应用 详见课本P223 1.00 0.00 0.50 θ Pi(θ) -3 -2 -1 0 1 2 3 项目2 项目1 图 课本上的例题1 见P223 四、计算机程序 项目反应理论提出之后，由于涉及到复杂的数学和参数估计等问题，所以并没有引起广泛的重视。 随着计算机技术的发展，1969年，怀特和潘杰帕克森(Wright Panchapakesan)开发出IRT的第一个计算机程序BICAL（适用于拉什模型），这使得拉什模型得到了很大的发展。 1976年，洛德推出了IRT的第二个十分重要的应用软件LOGIST，这使得IRT直接进入了考试的实用阶段。 1982年，密斯莱维和博克(Mislevy Bock)编制BILOG，可用于单参数、双参数和三参数Logistic模型的参数估计。 江西师大现代教育与心理测量研究开发中心漆书青、戴海崎等心理学家经过多年的努力，在WINDOWS平台上开发出了ANOTE软件（心理与教育测验通用分析系统）。该系统是一个具有多种功能的软件包。 五、 IRT的应用及其优缺点 应用： 借助计算机可以抽取项目样本，被试在解答项目过程中开始遇到困难的具体项目范围也可以被确定。 这就是计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Testing)。 其它应用见戴海崎等《心理与教育测量》第十七章第一节。 IRT的优点与不足 优点： 能力参数估计的不变性； 项目参数估计的不变性； 提供被试能力估计值的精确度指标——测验信息函数； 为测验编制、测验分数的报告与解释提供便利。 不足： 单维性假定难以满足； IRT建立在更复杂的数学模型之上，依赖更强的假设，计算过程复杂； IRT对测验条件要求较严格，样本容量要大，被试的能力分布范围要广，测题数量要多，这些条件不满足就会影响其精确性。 对CTT的一些研究领域，如效度问题，并没有提出独到的见解。 总结： 对项目反应理论的基本认识 基本概念的掌握（项目特征曲线、项目反应理论的定义、基本假设、决定项目特征曲线的三个参数、应用较广的项目反应模型） 对项目反应理论的应用、优点及不足的认识 结语 我们的介绍只是简介，还有一些重要的内容，如多维IRT模型，测验信息函数，项目信息函数，参数估计等内容没有介绍，如有兴趣，可以自己钻研。 在考研大纲中有关于项目反应理论的知识，希望大家能够重视。 与CTT一样，IRT也认为被试的潜在特质是不能被观察和测量的，但却可以通过其外显行为表现出来。 不同的是，CTT是以被试对所有测验项目的反应总和（测验总分）为显变量来预测被试的潜在特质的，并不认为被试对单个项目的反应 与其特质间有任何有意义的联系。 IRT则认为被试的能力与其对某一特定项目的反应（以正确或错误反应概率表示）有某种函数关系存在，确定这种关系就是IRT的基本思想和出发点。 所以IRT可以被理解为一种探讨被试对项目的反应与其潜在特质间关系的概率性方法。 用θ(theta)表示被试的潜在特质或能力，用Pi(θ)表示其对项目i正确反应概率，项目反应理论的关键就是确定θ与Pi(θ)间的函数关系。 表1 某个项目假设的项目特征曲线 1.00 0.00 0.50 潜在特质： θ 正确反应的概率： Pi(θ) 潜在特质空间（Latent Trait Space） 对于某一特殊行为的发展起作用的所有潜在特质的集合。 维度 在潜在特质空间中互相独立的潜在特质的个数。 一个K维的潜在特质空间可以表示为：H =(θ1， θ2， θ3，...，θk) 总之，潜在特质理论是一切心理测量理论研究的基础。 1、潜在特质空间的单维性假设 2、局部独立性假设 3、项目特征曲线假设 4、非速度性假设 （三）、基本理论假设 1、潜在特质空间的单维性假设(unidimensionality) 潜在特质空间 单维性 指测验测量的是单一的特质而非多元特质，即被试对测验中任一项目的反应是其单一特质θ的函数。 如何判断是否满足单维性假设？ 因素分析的方法 当因素分析抽取的第一个公共因素解释的变异远大于第二个公共因素时，就可认为测验是单维的。 但严格的单维性是大多数测量工具都难以满足的，这也是IRT受到批评的主要原因。 所以，解决测验的单维性问题及建立多维反应模型是IRT将要研究的任务之一。 在项目反应理论中，常用一般的统计依存性和