A Comparison of Adjusting Procedures for Minimizing Gaps in Raw-to-Scale Score Conversions for Large-Scale Assessments

本研究探討四種不同的量尺分數間距縮小法：「無調整法」、「同等平均數法」、「不同等平均數法」，以及「不同等平均數及標準差法」，嘗試縮小測驗之原始分數經由正弦反函數轉換為量尺分數後所產生的分數間距。整個研究使用模擬資料進行，採用三參數extended beta-binomial模式，模擬產生一如基本學力測驗五個學科的分數分配。基本學力測驗為一標準化測驗，分數作為台灣高中入學的依據。研究中評鑑各科測驗在經由這四種不同的量尺分數間距縮小法調整過後量尺分數的特性，探討對於在量尺高分一端縮小分數間距至3、4、5分之後的效果。評鑑的準則包含量尺分數描述統計值、測驗信度、測驗誤差，以及在各個能力下的測量標準誤。研究結果指出，沒有任何一種方法能達到縮小量尺高分一端分數間距的目標，而卻不會有任何負面的效果產生。綜合各方面的優缺點來看，「不同等平均數及標準差法」似乎是最好的量尺分數間距縮小法。本研究結果對於縮小基本學力測驗以及其他類似大型測驗量尺分數間距之可行性上應有所貢獻，也提供了測驗研究者與實務工作者在建立最佳量尺時，對於有關量尺分數間距大小應考量的議題上，一些新的建議或方向。