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目次

第1章 テストをつくり評価する-古典的テスト理論

  1.1 教育心理学とテスト

  1.2 テストの定義

  1.3 テストの作成

  1.4 データ行列

  1.5 項目分析

  1.6 標準得点と偏差値

  1.7 テストの精度(信頼性係数)

  1.8 まとめ

  Quiz

第2章 適性処遇交互作用-一般線形モデル

  2.1 適性処遇交互作用とは

  2.2 分散分析を用いた適性処遇交互作用の検討

  2.3 一般線形モデルとしての回帰分析

  2.4 まとめ

  Quiz

第3章 読解力に対する学校の影響1-マルチレベル分析の基礎

  3.1 階層の影響

  3.2 階層データに対する分析

  3.3 ランダム切片モデル-マルチレベル分析の基礎1

  3.4 ランダム傾きモデル-マルチレベル分析の基礎2

  3.5 ランダム係数モデル-マルチレベル分析の基礎3

  3.6 帰無モデルと級内相関係数

  3.7 モデルの比較

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第4章 読解力に対する学校の影響2-マルチレベル分析の応用

  4.1 独立変数が2つ以上の場合-重回帰モデル

  4.2 係数に関する回帰モデル-切片と傾きを従属変数とするモデル

  4.3 くり返し測定に対するマルチレベル分析の適用

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第5章 1つのテストがいくつの能力を測っているのか-カテゴリカル因子分析

  5.1 はじめに

  5.2 順序尺度

  5.3 相関行列と因子分析

  5.4 因子分析を順序尺度データに適用するときの影響

  5.5 2値型データに対する積率相関係数(ファイ係数)

  5.6 項目の平均値が因子分析に与える影響

  5.7 テトラコリック相関係数(四分相関係数)

  5.8 ポリコリック相関係数(多分相関係数)

  5.9 カテゴリ数の影響について

第6章 正答数によらないテスト-現代テスト理論

  6.1 項目反応理論

  6.2 潜在ランク理論

  6.3 まとめ

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第7章 テストの得点を比較する-テストの等化

  7.1 テストを結ぶ

  7.2 等化を行うための条件-等化計画

  7.3 等百分位法

  7.4 項目反応理論を用いた等化法

  7.5 等化における注意点

  7.6 等化の果てに-項目バンクとCBT

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第8章 外国語尺度の翻訳版をつくる-特異項目機能

  8.1 翻訳版尺度における等価性

  8.2 特異項目機能

  8.3 日米の大学生の外向性データ

  8.4 純化の手続き

  8.5 マンテル-ヘンツェル法

  8.6 指標KによるDIF検出-項目反応理論を用いた方法

  8.7 DIF項目の解釈

  8.8 DIF検出の計算手続き上の注意点

  8.9 3値以上,3母集団以上の分析

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