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문항반응이론에서의 추정방법과 대입학력고사의 문항분석
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자료설명
문항반응이론에서의 추정방법과 대입학력고사의 문항분석에 대한 글입니다.
문항반응이론에서의추
문항반응이론에서의추
목차/차례
1. 서 론
2. 문항반응이론의 기본가정과 문항반응함수
2.1 기본 모형과 가정2.2 문항반응 모형
3. 문항 모수 및 피험자 능력의 추정 방법
3.1 추정의 어려움3.2 결합 최우추정법
3.3 조건부 최우추정법 (Conditional MLE, CMLE)
3.4 주변 최우추정법 (Marginal MLE, MMLE)
3.5 베이지안 추정법
4. 대입학력고사에의 응용4.1 문항모수의 추정
4.2 문항반응 곡선
4.3 피험자 능력의 추정
5. 결론 및 논의와 연구과제
6. 참고문헌
본문/내용
문항반응이론의 기본 가정인 조건부 독립성과 일차원성을 만족하는지를 가설검정하기 위하여 Stout (1987) 의 Dimtest 를 실행한 결과, 이들 가정이 기각되지 않았다. 따라서 BILOG 를 이용하여 3-PL 모형에서, 문항모수는 MMAP (각 모수에 대해 사전 pdf 가 주어진 상태에서 주변 사후분포를 최대로 하여 추정) 방법으로 추정하였다. 능력모수는 EAP (expected a posterior) 방법으로 추정하였다. 능력의 사전 pdf 는 자료로부터 추정 (empirical Bayes) 하였는데, 대략 평균이 0 이 되고 표준편차가 1 이 되도록 변환하였다. 문항모수의 사전 pdf 는 default 로서 난이도, 변별도, 추측도에 대하여 각각 정규분포, 대수 정규분포, 베타분포로 주어졌다 (부록에 BILOG 실행를 위한 프로그램이 제시되어 있으므로 참조 바람). BILOG 내의 구체적인 계산 과정, 자료의 변환 및 사전분포의 선정에 대해서는 Mislevy and Bock (1990) 을 참조하기 바란다.
<표 4.1>은 각 문항의 모수추정치이다. 여기서 threshold, slope, asymptote 는 각각 난이도, 변별도, 추측도를 말한다. Intercept 는 난이도 곱하기 변별도에 음수를 취한 값으로 능력 0 에서의 logit (=) 값을 뜻하며…(생략)
<표 4.1>은 각 문항의 모수추정치이다. 여기서 threshold, slope, asymptote 는 각각 난이도, 변별도, 추측도를 말한다. Intercept 는 난이도 곱하기 변별도에 음수를 취한 값으로 능력 0 에서의 logit (=) 값을 뜻하며…(생략)
참고문헌
[1] 박 정수 (1992). “문항반응이론에서의 일차원성에 관한 통계적 가설 검정”, ｢한국교육｣, 제 19 호, 73-87.
[2] 박 정수, 노 석준 (1993), “문항 및 검사의 편파성 검정을 위한 통계적 방법”, ｢교육평가연구｣, 제 6 권 2 호, 95-122.
[3] 성 태제 (1991), ｢문항반응이론 입문｣, 양서원. 서울.
[4] 지 은림 (1993), “서답형 문항을 위한 부분점수모형”, ｢교육평가연구｣, 제 6 권 2 호, 241-258.
[5] 이 종성 (1986), “고전검사이론과 문항반응이론”, ｢교육평가연구｣, 제 1 권 1 호, 183-194.
[6] 이 종성 역 (1990), ｢문항반응이론과 응용｣ (Lord (1980) 의 번역), 대광문화사. 서울.
[7] 황 소림 (1993), “대학수학능력시험 제6차, 제7차 실험평가의 문항특성과 피험자 능력점수의 동등화”, ｢교육평가연구｣, 제 6 권 2 호, 287-314.
[8] Andersen, E. B. (1970). Asymptotic properties of conditional maximum likelihood estimates. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Vol. 32, 283-301.
[9] Baker, F.B. (1992). Item Response Theory: Parameter Estimation Techniques. Marcel Dekker, N.Y.
[10] Bock, R. D. and Aitkin, M. (1981). Marginal maximum likelihood estimation of item parameters: An application of an EM algorithm. Psychometrika, Vol. 46, 443-459.
[11] Bock, R. D. and Lieberman, M. (1970). Fitting a response model for n dichotomously scored items. Psychometrika, Vol. 35, 179-197.
[12] Hambletone, R. K. and Swaminathan, H. (1985). Item Response Theory: Principles and Applications. Kluwer-Nijhoff, Boston.
[13] Harwell, M. R., Baker, F. B. and Zwarts, M. (1988). Item parameter estimation via marginal maximum likelihood and an EM algorithm: a diadic. Journal of Educational Statistics, Vol. 13, 243-271.
[14] Hattie, J. (1985). Methodology Review: Assessing unidimentionality of tests and items. Applied Psychological Measurement, Vol. 9, 139-164.
[15 Hulin, C. L., Drasgow, F. and Parsons, C. K. (1983). Item Response Theory. Dow Jones-Irwin, Homewood, Illinois.
[16] Lord, F. M. (1980). Applications of item response theory to practical testing problems. Erlbaum Publishing Co., Hillsdale, NJ.
[17] Mislevy, R. J. (1986). Bayes modal estimation in item response models. Psychometrika, Vol. 51, 177-195.
[18] Mislevy, R. J. and Bock, R. D. (1990). BILOG 3: Item analysis and test scoring with binary logistic models. Second edition. Scientific Software, Inc., Mooresville, IN.
[19] Stout, W. F. (1987). A nonparametric approach for assesing latent trait unidimension- ality. Psychometrika, Vol. 52, 589-617.
[20] Wingersky, M. S., Barton, M. A. and Lord, F. M. (1982). LOGIST user`s guide. Educational Tesing Service. Princeton, NJ.
[2] 박 정수, 노 석준 (1993), “문항 및 검사의 편파성 검정을 위한 통계적 방법”, ｢교육평가연구｣, 제 6 권 2 호, 95-122.
[3] 성 태제 (1991), ｢문항반응이론 입문｣, 양서원. 서울.
[4] 지 은림 (1993), “서답형 문항을 위한 부분점수모형”, ｢교육평가연구｣, 제 6 권 2 호, 241-258.
[5] 이 종성 (1986), “고전검사이론과 문항반응이론”, ｢교육평가연구｣, 제 1 권 1 호, 183-194.
[6] 이 종성 역 (1990), ｢문항반응이론과 응용｣ (Lord (1980) 의 번역), 대광문화사. 서울.
[7] 황 소림 (1993), “대학수학능력시험 제6차, 제7차 실험평가의 문항특성과 피험자 능력점수의 동등화”, ｢교육평가연구｣, 제 6 권 2 호, 287-314.
[8] Andersen, E. B. (1970). Asymptotic properties of conditional maximum likelihood estimates. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Vol. 32, 283-301.
[9] Baker, F.B. (1992). Item Response Theory: Parameter Estimation Techniques. Marcel Dekker, N.Y.
[10] Bock, R. D. and Aitkin, M. (1981). Marginal maximum likelihood estimation of item parameters: An application of an EM algorithm. Psychometrika, Vol. 46, 443-459.
[11] Bock, R. D. and Lieberman, M. (1970). Fitting a response model for n dichotomously scored items. Psychometrika, Vol. 35, 179-197.
[12] Hambletone, R. K. and Swaminathan, H. (1985). Item Response Theory: Principles and Applications. Kluwer-Nijhoff, Boston.
[13] Harwell, M. R., Baker, F. B. and Zwarts, M. (1988). Item parameter estimation via marginal maximum likelihood and an EM algorithm: a diadic. Journal of Educational Statistics, Vol. 13, 243-271.
[14] Hattie, J. (1985). Methodology Review: Assessing unidimentionality of tests and items. Applied Psychological Measurement, Vol. 9, 139-164.
[15 Hulin, C. L., Drasgow, F. and Parsons, C. K. (1983). Item Response Theory. Dow Jones-Irwin, Homewood, Illinois.
[16] Lord, F. M. (1980). Applications of item response theory to practical testing problems. Erlbaum Publishing Co., Hillsdale, NJ.
[17] Mislevy, R. J. (1986). Bayes modal estimation in item response models. Psychometrika, Vol. 51, 177-195.
[18] Mislevy, R. J. and Bock, R. D. (1990). BILOG 3: Item analysis and test scoring with binary logistic models. Second edition. Scientific Software, Inc., Mooresville, IN.
[19] Stout, W. F. (1987). A nonparametric approach for assesing latent trait unidimension- ality. Psychometrika, Vol. 52, 589-617.
[20] Wingersky, M. S., Barton, M. A. and Lord, F. M. (1982). LOGIST user`s guide. Educational Tesing Service. Princeton, NJ.
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I D : akss******* Date : 2011-09-17 FileNo : 16162437 |
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