区分度程序实现

以下是一个简单的 Matlab 程序代码，用于计算一组考试题目的区分度：

% 假设有 10 道题目，每道题目有 5 个选项和 100 个考生的答题数据
nItems = 10;
nOptions = 5;
nStudents = 100;

% 假设考生的答题数据存储在一个二维矩阵 studentAnswers 中，每一行表示一个考生的答题情况
% 矩阵的每一列表示一道题目，每个元素表示考生的选择，0 表示未作答，1~5 表示选项 A~E
studentAnswers = randi([0, nOptions], nStudents, nItems);

% 假设每道题目的正确答案存储在一个一维数组 correctAnswers 中，每个元素表示选项 A~E 中的一个
correctAnswers = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E'];

% 计算每道题目的难度和区分度指标
for i = 1:nItems
    correctCount = 0; % 统计选择正确答案的考生数量
    totalCount = 0; % 统计参加考试的考生数量
    
    % 遍历所有考生的答题数据
    for j = 1:nStudents
        if studentAnswers(j, i) ~= 0 % 如果考生作答了这道题目
            totalCount = totalCount + 1; % 参加考试的考生数量加一
            
            if correctAnswers(i) == char('A' + studentAnswers(j, i) - 1) % 如果考生选择了正确答案
                correctCount = correctCount + 1; % 选择正确答案的考生数量加一
            end
        end
    end
    
    p = correctCount / totalCount; % 计算难度指标（p 值）
    q = 1 - p; % 计算错误率
    D = (p - q) / (1 - q); % 计算区分度指标（D 值）
    
    fprintf('item %d: p=%.2f, D=%.2f\n', i, p, D); % 显示结果
end

在这个例子中，我们假设有 10 道题目，每道题目有 5 个选项和 100 个考生的答题数据。程序首先生成一个随机的二维矩阵，表示每个考生的答题情况；然后生成一个一维数组，表示每道题目的正确答案。接下来，程序遍历每道题目，统计选择正确答案的考生数量和参加考试的考生数量，然后计算难度指标和区分度指标，并将结果显示出来。需要注意的是，这个例子中假设了每道题目只有一个正确答案，如果有多个正确答案或者部分分，需要根据具体情况进行修改。