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試題分析方法(測驗) (伍、試題反應理論item response theory, IRT (六、IRT缺點 (數學家/測驗學家重理論高於實際應用,…

- - - - 適用不必/無法猜測試題，不用c參數(c設為0)
    - - 是用無需猜測鑑別力(斜率)接近只保留b參數(難度參數)，曲線只有左右位置不同，越右邊越難
    - - 適合可區分能力高低，題項都可猜測的測驗，ICC無規則經常交錯分布
  - - - 能力水準theta為橫軸，答對機率P為縱軸
      - 曲線左下到右上為典型，代表能力水準高答對機率高
      - 反曲點inflection point，此點之前斜率漸增，此點之後斜率漸減緩；向下對應橫軸的theta值即為b參數(難度參數)
    - - b參數(難度參數/位置參數)-決定ICC(左右)位置，由反曲點決定→曲線越向右邊越難
      - c參數(猜測度參數)-決定ICC與y軸交點/截距(上下)，代表完全用猜測依然答對的機率
      - a參數(鑑別力參數)-決定ICC的斜率，斜率大鑑別力大→水平線斜率=0 無鑑別力
  - - - 局部試題獨立性local item independence-任兩題答對錯不受彼此影響
      - IRT關切難度測驗，不考慮速度測驗
      - 單向度unidimensionality assumption-一個題項探測單一特質
      - 知道-正確know-correct-知道答案就會答對，不解釋粗心
    - - 也稱潛在特質理論latent trait theory，試題特徵曲線理論item characteristic theory，現代測驗理論modern test theory
      - 重視個別題項的計量特徵
      - 個別受試者依據即時作答結果應變給予特定下一題(通常需電腦進行)，不需要做一模一樣試卷
      - 為建造精確題庫，須了解所有題項的難度、鑑別力、猜測度，利用試題特徵曲線item characteristic curve, ICC
      - 不受樣本影響，IRT所有指標不因樣本不同而改變
      - 不同受試者有各自的誤差/標準誤
      - 答對總題數箱等還要檢視每一題答對題目的難度
- - - - 1.利用極端組計算鑑別力指數item discrimination index
        
        公式-D=PH-PL
        
        -1.00<=D<=+1.00，鑑別力1代表高分組全答對低分組全答錯，通常0.3為優良0.4以上即非常優良
        
        有鑑別力代表高分組通過率與低分組通過率差值到達一定程度
      - 2.利用全體受試者計算答對錯與總分相關
        
        根據作答結果求取個別選項與總分相關，相關高代表總分高的人答對低的人答錯屬於高鑑別力
        
        相關方法
        
        點二系列相關point-biserial, rpb
        
        二系列相關biserial correlation, rbi
        
        phi相關
      - 前提假設-總分具有鑑別力；內部指指運用這份測驗之內的分數；一致性指的是個別題項鑑別力是否和總分猜想結果一致
    - - 1.極端組-用外部測驗總分區分高低分組，其餘同上
      - 2.全體受試者-算相關之總分為外部測驗之總分，其餘同上
      - 受試者須作答另外一份測驗(外部測驗/效標測驗)
  - - - 難度0.5可能有最好的鑑別力(區間為-1到+1)
      - 難度1和0時，鑑別力=0
  - - - 根據全體受試者 P=R/N x 100%
      - 根據極端組(高分組&低分組) P=(PH+PL)/2
      - 兩者都是通過率概念，P越高/大，難度越低/小；缺點是次序量尺只能排序無法比較之間差異 e.g.P=59%-50%不等於P=99%-90%
    - - z分數延伸，面積比例即通過率
      - 不喜歡有負數，進行直線轉換 delta=13+4z→delta值越大，難度越高，通過率越低
    - - 難度P集中於0.2(難)→正偏態
      - 難度P集中於0.8(易)→負偏態
    - - 難度太高或是太低造成全距限制→低信度
      - 難度適中(題目有難有易平均難度0.5>全部題目難度0.5)→高信度
  - - - 計算高分組&低分組每一題答對百分比，即可分析難度和鑑別力
        
        若是選擇題則需分析每個選項被選擇的情形，即可分析誘答力