Polytomous Item Response Theory Models pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Ostini, Remo/ Nering, Michael L.

出品人:

页数:120

译者:

出版时间:2005-8

价格:$ 20.34

装帧:Pap

isbn号码:9780761930686

丛书系列:

图书标签:

IRT
项目反应理论
心理测量
统计建模
教育测量
多分类数据
潜在变量
模型评估
R
数据分析

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具体描述

Polytomous Item Response Theory Models provides a unified, comprehensive introduction to the range of polytomous models available within item response theory (IRT). It begins by outlining the primary structural distinction between the two major types of polytomous IRT models. This focuses on the two types of response probability that are unique to polytomous models and their associated response functions, which are modeled differently by the different types of IRT model. It then describes, both conceptually and mathematically, the major specific polytomous models, including the Nominal Response Model, the Partial Credit Model, the Rating Scale model, and the Graded Response Model. Important variations, such as the Generalized Partial Credit Model are also described as are less common variations, such as the Rating Scale version of the Graded Response Model. Relationships among the models are also investigated and the operation of measurement information is described for each major model. Practical examples of major models using real data are provided, as is a chapter on choosing an appropriate model.Figures are used throughout to illustrate important elements as they are described.

《多项反应模型：深入探索复杂测量》在教育、心理学、社会科学以及市场调研等众多领域，准确地评估个体能力、态度或行为是一项核心挑战。传统上，测量模型侧重于二分法（正确/错误）的反应，然而，现实世界中的许多测量任务远比这复杂，它们涉及多个相互关联的选项，或者要求被试者在一系列非二分尺度的选项中选择。正是为了应对这些更精细、更具表现力的测量需求，《多项反应模型：深入探索复杂测量》应运而生。本书并非探讨名为“Polytomous Item Response Theory Models”的特定书籍，而是聚焦于“多项反应模型”（Polytomous Item Response Theory Models）这一理论框架本身。该模型是现代测量学中一个强大且不可或缺的工具，它允许研究人员在更复杂的测试和量表设计中，更精确地量化个体与项目之间的交互作用，并据此推断个体的潜在特质。《多项反应模型：深入探索复杂测量》旨在为读者提供一个全面而深入的理解，涵盖从基础概念到高级应用的完整光谱。本书的核心内容将围绕以下几个关键方面展开：第一部分：多项反应模型的理论基石二分反应模型的回顾与局限：在进入多项模型之前，本书会简要回顾经典的二分反应理论模型（如Rasch模型、1PL、2PL、3PL模型），并清晰地阐述在哪些情况下二分模型不足以捕捉测量数据的真实复杂性。这为理解多项模型的必要性奠定基础。多项反应模型的概念引入：详细介绍多项反应模型的定义，区分其与二分模型的根本区别。强调多项模型如何处理具有多个选项或多个得分等级的项目。核心假设与统计基础：深入解析多项模型赖以建立的核心统计学假设，例如项目特征函数（Item Characteristic Function, ICF）在多项模型中的表现形式，以及潜在特质（Latent Trait）的定义和测量方式。参数的解释与估计：详细讲解多项模型中的关键参数，如难度参数（Difficulty Parameter）、区分度参数（Discrimination Parameter），以及在某些模型中特有的“截止点参数”（Boundary Parameters）或“得分权重参数”（Score Weight Parameters）。同时，介绍主流的参数估计方法，如最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和贝叶斯估计（Bayesian Estimation）。第二部分：主流多项反应模型详解本书将重点剖析几种最常用且具有代表性的多项反应模型：利默模型（Likert Model）与部分计分模型（Partial Credit Model, PCM）：详细介绍利默量表数据的处理方法，以及PCM如何处理具有不同得分等级的项目，并深入分析其模型结构和参数。累积概率模型（Cumulative Probability Models）：解释基于累积概率的多项模型，如格拉特曼模型（Graded Response Model, GRM）。重点分析其项目特征函数如何描述被试者在不同得分点上的响应概率。连续响应模型（Continuous Response Models）：探讨如多项逻辑斯蒂模型（Multinomial Logistic Models）等，这类模型能够更灵活地处理无需排序的多个选项，或者对得分进行更细致的划分。模型选择的考量：提供指导性的原则，帮助读者根据研究目的、数据特性和项目设计来选择最适合的多项反应模型。第三部分：模型的应用与实践项目分析与维度评估：演示如何利用多项模型进行项目质量的评估，识别表现不佳的项目，并分析项目的区分度和难度。能力估计与能力图谱：讲解如何根据被试者在多项项目上的反应来估计其潜在能力水平，以及如何构建能力图谱（Ability Map）来可视化不同能力水平的被试者在不同项目上的表现。量表设计与优化：提供关于如何设计和优化包含多项项目的测量工具的实用建议，例如如何平衡项目的难度和区分度，以及如何构建具有良好测量特性的量表。软件实现与案例分析：介绍目前在统计软件（如R、SAS、Mplus等）中实现多项反应模型的方法，并通过具体的教育、心理学或社会科学领域的实际案例，演示模型的应用过程和结果解读。第四部分：模型的扩展与前沿多维多项反应模型：介绍如何处理测量多个潜在特质的情况，以及多维多项模型在复杂结构测量中的应用。计算机化自适应测试（CAT）中的多项模型：探讨多项模型在设计和实施CAT系统中的作用，如何更有效地根据被试者表现动态选择项目。模型拟合与模型比较：讨论如何评估模型的拟合优度，以及在存在多个候选模型时如何进行模型选择。新兴研究方向：简要介绍当前多项反应模型研究的前沿动态，以及未来可能的发展方向。《多项反应模型：深入探索复杂测量》旨在成为教育测量、心理测量、统计学以及相关领域研究人员和实践者的宝贵资源。它将帮助读者深刻理解这一强大理论框架，并将其应用于实际研究中，从而提升测量精度，获得更具洞察力的研究结果。无论您是希望设计更精密的测量工具，还是希望深入分析现有测试数据，本书都将为您提供必要的理论指导和实践工具。