資料詳細

目次

1 ラッシュモデルと多値ラッシュモデル

  1.1 ラッシュモデル

  1.2 多値ラッシュモデル

2 ラッシュモデルの拡張モデル

  2.1 線形ロジスティックテストモデル

  2.2 応用例1:分数の引き算に関する分析

  2.3 応用例2:怒りの反応に関する調査(2値)

  2.4 線形評定尺度モデル

  2.5 応用例3:怒りの反応に関する調査(3値)

  2.6 線形部分採点モデル

  2.7 応用例4:怒りの反応に関する調査(2値・3値)

3 多次元項目反応モデル

  3.1 2値データのための多次元IRTモデル

  3.2 部分補償型モデル

  3.3 探索的モデル・確認的モデル

4 多値データのための多次元項目反応モデル

  4.1 段階反応モデル

  4.2 一般化部分採点モデル

  4.3 適用例

  4.4 まとめ

5 特異項目機能(DIF)-IRTに基づく方法-

  5.1 IRTに基づくDIF検出の手順

  5.2 Lordの方法

  5.3 3つ以上のグループに対するLordのχ[2]統計量

  5.4 Rajuの方法

  5.5 LR検定

  5.6 各手法の比較とIRTに基づくDIF検出法の問題点

6 特異項目機能(DIF)-IRTに基づかない方法-

  6.1 Mantel-Haentszel法とGeneralized Mantel-Haentszel法

  6.2 ロジスティック法と一般化ロジスティック法

  6.3 DIF検出における項目純化

  6.4 まとめ

7 混合ラッシュモデル

  7.1 通過率の層別化

  7.2 潜在クラスモデル

  7.3 潜在クラスモデルとラッシュモデル

  7.4 混合多値ラッシュモデル

8 多値反応モデルや多次元反応モデルにおける等化

  8.1 等化の基本的な考え方

  8.2 多値項目反応モデルの等化

  8.3 多次元項目反応モデルにおける等化

9 連続反応モデル

  9.1 導入

  9.2 モデル

  9.3 項目母数の推定

  9.4 被験者母数の推定

  9.5 項目カテゴリ反応関数

  9.6 適用例

  9.7 まとめ

10 適応型テスト

  10.1 シミュレーション1

  10.2 シミュレーション2

  10.3 シミュレーション3

  10.4 シミュレーション4

11 モッケン尺度分析

  11.1 モッケン尺度分析とは

  11.2 尺度の構成

  11.3 分析例:不安尺度の構成

12 カーネル平滑化による密度推定

  12.1 ノンパラメトリックなIRF,ICRF

  12.2 カーネル平滑化の基本

  12.3 カーネル平滑化による推定法

  12.4 分析例:不安尺度のICRFの平滑化

13 マルチレベルIRTモデル

  13.1 測定方程式

  13.2 構造方程式

  13.3 母数の解釈とマルチレベルモデル

  13.4 母数推定法

  13.5 適用例:PISA2009数学的リテラシーへの適用

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