문항reaction responsetheory(이론)에서의 추정방법과 대입학력고사의 문항분석
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작성일 22-10-09 02:23본문
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능력의 사전 pdf 는 data(자료)로부터 추정 (empirical Bayes) 하였는데, 대략 average(평균)이 0 이 되고 표준편차가 1 이 되도록 변환하였다.
<표 4.1>은 각 문항의 모수추정치이다. 능력모수는 EAP (expected a posterior) 방법으로 추정하였다. 4지 선다형 문항이므로 추측모수가 1/4 보다 큰 문항은 바람직하지 못하다고 볼 수 있는데, 5개 (1번, 10번, 21번, 24번, 28번)의 문항에서 나타…(drop)
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문항reaction responsetheory(이론)에서의 추정방법과 대입학력고사의 문항분석에 대한 글입니다.설명
문항reaction responsetheory(이론)에서의 추정방법과 대입학력고사의 문항분석
순서
1. 서 론
2. 문항反應(반응)理論의 기본가정과 문항反應(반응)함수
2.1 기본 모형과 가정
2.2 문항反應(반응) 모형
3. 문항 모수 및 피험자 능력의 추정 방법
3.1 추정이 어려움
3.2 결합 최우추정법
3.3 조건부 최우추정법 (Conditional MLE, CMLE)
3.4 주변 최우추정법 (Marginal MLE, MMLE)
3.5 베이지안 추정법
4. 대입학력고사에의 응용
4.1 문항모수의 추정
4.2 문항反應(반응) 곡선
4.3 피험자 능력의 추정
5. 結論(결론) 및 논의와 연구assignment
6. bibliography
문항反應(반응)理論의 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. Chisq 는 각 문항에서의 3-모수 로지스틱 모형에 대한 적합도 검정을 위한 우도비 카이제곱 통계량 값이다 (각 모수의 추정치의 표준오차와 Chisq 에 대한 p-value 는 아래 표에서는 drop함). 따라서 매우 큰 카이제곱 값은 그 문항에 대한 3-모수 모형의 부적합성을 나타낸다. <표 4.1>에서는 5%의 유의수준에서 3개의 (6번, 13번, 17번) 문항이 부적합으로 판정되었다. 문항모수의 사전 pdf 는 default 로서 난이도, 변별도, 추측도에 대하여 각각 정규분포, 대수 정규분포, 베타분포로 주어졌다 (부록에 BILOG 실행를 위한 호로그램이 제시되어 있으므로 참조 바람). BILOG 내의 구체적인 계산 과정, data(자료)의 변환 및 사전분포의 선정에 상대하여는 Mislevy and Bock (1990) 을 참조하기 바란다. Intercept 는 난이도 곱하기 변별도에 음수를 취한 값으로 능력 0 에서의 logit (=) 값을 뜻하며, dispersn 은 변별도의 역수이다. 여기서 threshold, slope, asymptote 는 각각 난이도, 변별도, 추측도를 말한다.
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