A Comparison of the Standardization and IRT Methods of Adjusting Pretest Item Statistics Using Realistic Data

章 舜雯(Shun-Wen Chang), Bradley A. Hanson, Deborah J. Harris

Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

Abstract

在實際的預試情下,常常無法滿足 IRT 模式估計試題參數所要求的大樣本條件。雖然傳統的試題分析方法所需的樣本遠較 IRT 法為小,但是不同樣本所得的傳統試題統計值非屬同一量尺,因此無法直接比較。本趼究承續 Chang, Hanson, and Harris (2000) 的研究,使用比該研究更似真實的資料,進一步探討在小樣本的情況之下,標準化法 ( the standardization method)在調整預試試題統計值(即估計母群試題參數)的功能,並與1PL以及3PL的表現進行比較。研究結果顯示,使用MIRT 50 向度所模擬的真實資料時,3PL 在估計母群試題難易度與鑑別度的表現比 1PL 或標準化法來得好。就估計母群試題鑑度而言,標準化法比1PL好,但就估計母群試題難度而言,1PL卻比標準化法好。另外,本研究亦使用一大型測驗的預試資料進行比較,結果顯示1PL的表現最好。就估計難易度而言,3PL的表現最差;就估計鑑別度而言準化法的表差。茲因本研究考慮的變項有限,標準化法之於1PL與3PL表現之結論應該有所保留。雖然標準化法的結果不比IRT法來得精確,但就方法的簡便性而言,使用標準化法代規IRT法似乎是可行的。
Original languageEnglish
Pages (from-to)109-129
Number of pages21
Journal測驗年刊
Volume48
Issue number2
Publication statusPublished - 2001

Keywords

  • 試題預試
  • 標準化法
  • 試題反應理論
  • 樣本大小
  • item pretesting
  • standardization
  • item response theory
  • sample size

Fingerprint Dive into the research topics of 'A Comparison of the Standardization and IRT Methods of Adjusting Pretest Item Statistics Using Realistic Data'. Together they form a unique fingerprint.

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