IRT项目反应理论

CTT traditional index two statistics 在传统的量表分析中，两个项目统计量扮演了核心的角色。 在传统的量表分析中，两个项目统计量扮演了核心的角色。
Item-test correlation coefficient
-经常被用来衡量项目作为某特质指示器是否合格的指标。人格研 究者经常想项目-测验相关系数尽可能的高，但是这不仅会导致测 量广度的缺乏，也会违背局部独立性
通过IRT发展起来的人格测量工具很少。 事实上，IRT的大部分应用都是针对已有工具的。
Reise和Waller应用二参数模型于多维人格问卷的11个分测验。他们发 现11个MPQ量表呈现出相对好的与IRT的吻合，这说明了IRT可被有效地 应用于描述两点计分的人格项目反应。这并不使人意外，因为MPQ量表 是用因素分析的方法编制的，这导致量表高度单维性。
最终，IRT模型与CTT量表分析的差异在于，量表分数解 释基于不同的哲学观点： ：
在传统方法下，原始量表分数用与标准的关系来解释。这些标 准源于一些特定的人群。比如，男性/女性或者临床/非临床。 由于应试者特质参数和项目难度参数在同一量表中，IRT模型方 便了一个关于应试者潜在特质的更强调以项目内容为基础的解 释。
Gray-Little等应用等级反应模型 Gray-Little等应用等级反应模型 探讨Rosenberg自尊量表的心理测量属性 探讨Rosenberg自尊量表的心理测量属性 Rosenberg Reality 首先
自尊是一个很普通的测量结构， 自尊是一个很普通的测量结构，大部分 现有的测量工具多是多维的。 现有的测量工具多是多维的。这可能说 明了IRT模型不是很适合数据。 明了 模型不是很适合数据。 模型不是很适合数据
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Identity
Creativity
第三
Gray-Little的研究发现单维IRT等级反应模型与RSE量 表的反应拟合很好。
项目参数估计时，10个项目中7个有几乎确定的项目反应曲线，这意味 着他们提供了相似的心理测量信息。大致说来，虽然RSE量表提供了整 个特质范围的一些心理测量信息，他们中大部分集中于特质连续体的 低端。量表在将低分者从高分应试者中区分出来时表现很好的，但是 在区分高的结构的应试者上没有提供高信度。 这一发现与Flannery等人的研究结论一致，当他们在研究用IRT分析自 我接受量表时出现类似的结果。
二、多维IRT模型来评定维度
TESTFACT中的全信息项目因素分析 TESTFACT中的全信息项目因素分析 全信息（full-information）是基于这样一个事实，即这一因素 分析技术是以整个项目反应矩阵的的所有信息为基础的，而不是仅仅 来自协方差或者相关矩阵的信息。
全信息项目分析有一个优势，就是可以运用到大量的二分计分的 项目中。此外TESTFACT算法式能处理含有猜测效应和缺失值的项目。 基本上，使用TESTFACT程序进行全信息项目分析基本可以认为是， 是二或者三参数正态卵形IRT模型与应试者反应向量拟合。相应的， TESTFACT输出结果不仅包含在一个或者多个潜在特质维度上的因素负 荷的估计，而且还包括了IRT项目区分度和难度参数的估计。
Waller etal.(1996) 描述了非线性因素分析在人格测量中的角 色和效用。 阐释了在量表结构中用标准线性因素分类为何会导致可能的误 导和低估最佳结果。
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在人格和态度测量中使用了IRT模型的已有文献
首先，探索各种IRT模型在人格和态度测量中的适用性和效用的文献. 第二，用IRT程序来处理有实质意义的心理测量问题的文献。
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1. MMPI
详尽的关于在该量表中如何应用IRT的说明，可以在 的说明， 详尽的关于在该量表中如何应用 的说明 Steinberg和Thissen（1995）的著作中找到。 和 （ ）的著作中找到。
2. TAS
Toronto Alexithymia Scale 使用TESTFACT程序使多维 程序使多维IRT模型来探索 模型来探索TAS量表 使用 程序使多维 模型来探索 量表 的维度。处理TAS是二分反应这一问题，这些研究的 是二分反应这一问题， 的维度。处理 是二分反应这一问题 目标是用IRT模型调查，将整体的 模型调查， 目标是用 模型调查 将整体的TAS分数作为情绪 分数作为情绪 失认症严重程度的指标是否可行。 失认症严重程度的指标是否可行。
优势 一
优势 二
优势 三
优势 四
项目难度和项目区分度， 都不是依赖于样本的 。 IRT会提供更少的含糊不 清的解释。
IRT项目参数使定义项 目偏差、计算机自适应 测验以及个人拟合评定 更加便利。
传统说来，人格与态度量表的准确度是依据他 们的内部一致性系数和所有被试有相同的标准 误来做出判断的。 在IRT的框架下，人格测验项目依据他们提供的 信息和应试者在不同的特质水平下游不同的标 准误来做出判断。
一些研究者探索IRT在人格量表中的应用。
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Steinberg和 Thissen描绘了 基于IRT模型的 题组是如何被用 作测量与精神病 理学相关的结构。
在人格背景下，违背局部独立性假设发生在当 项目间的相似性极高时。当局部独立性受干扰 时，项目间的相关不能够用潜在特质来解释， 而必须也包括共享的特定的方差。这会引起虚 假的高信度和虚假的多因素解答。最重要的是， 局部独立性的破坏会系统的曲解测量预期结构。 基于IRT分析编制题组是一种克服这些问题的 方法。
Item mean
-通常人格研究者试图编写二分计分的测验项目，这种项目在特定 人群中通过的比率是0.5。这增加了测验分数差异，并导致更高的 内部一致性系数。
Βιβλιοθήκη Baidu
在IRT也能提供与CTT相类似的项目指数。 IRT项目参数相较于传统项目统计量具有明显优势。
IRT拥有实行基于 IRT项目参数的先进 分析技术的能力。 IRT项目参数和项目特征曲 线的主要优势在于他们可以 转变为项目信息曲线。
量表分数的解释
量表分数是否精确和可靠
评估维度
►
Contents
人格和态度测量 最流行的工具是探索 性和验证性因素分析
人格和态度量表项目是 二分的和多点计分 dichotomous、 polytomous
因素分析假设连续等 级continuous rating / 正态性
在分析量表的维度中，尤其是那些是二分项目反应的量 表中，人格研究者应该用非线性因素分析还是用一些特 别设计用来分析二分或多项项目的相关技术？ 一、非线性因素分析
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LOGO
第12章
IRT
在人格和态度测量中的应用
组员： 组员：雷晓鸣 丁凌云 指导老师：曹亦薇 指导老师：
目录
用IRT分析人格和态度量表
评估维度
Company
L/O/G/O
用IRT进行量表分析
态度测量中的IRT
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引言
在成就和才能测验中，IRT程序已经能很好的运用了。 但是将IRT模型应用于typical performance(例如，人 格、态度) 是很困难的。
尽管如此，Steinberg和Thissen的例子证明IRT模型在没有使用因素分 析技术的人格测量上同样有用。 其他IRT量表分析的例子有贝克抑郁量表、TRIER人格问卷等等。
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第二
大部分自尊量表的项目内容是以重复为 特点的，可能是为了抬高α系数。 特点的，可能是为了抬高α系数。IRT分 分 析可能将会显示所有项目有相同的项目 信息曲线。 信息曲线。 RSE量表包含了一个 点计分利克特等级设 量表包含了一个5点计分利克特等级设 量表包含了一个 在作答RSE某些题目时，人们不能区分 某些题目时， 计。在作答 某些题目时 有点像我” 略微像我。 “有点像我”和“略微像我。” a little true of me/somewhat true of me
考虑项目信息的两个重要结果是对测验制作者 和测验解释有帮助。
首先项目信息曲线是测量同种潜在变量的项目的累加。因此一 个研究者可以通过加总项目信息曲线来估计一个测验或一个子 测验包含多少信息。 其次，项目信息函数第二个有用的特征是：它与应试者测量误 差的负相关。在一个特定特质水平，一个测验能提供越多的信 息，应试者的标准误就越小。
全信息项目因素分析应用
用IRT进行量表分析 进行量表分析
在评定维度之外，IRT技术提供了一种新的方法 评定人格或者态度量表的心理测量属性，这些 心理测量属性对于量表结构和解释应试者分数 是有意义的。
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用IRT分析人格和态度量表 分析人格和态度量表
一些研究者已经开始着手应用IRT模型去研究某些特定人 格量表以及有限的态度量表的心理测量属性。这一类研究 的主要目的是证实IRT模型在有代表性的表现的数据中的 适用性。一般是应用在已有的成熟的量表。
量表的心理测量属性
维度、 特定心理结构维度、难度的跨度