项目反应理论(IRT)：从经典测验理论到现代应用

"项目反应模型-IRT项目反映理论" 项目反应理论(IRT)是一种现代心理测量学中的理论框架，用于分析和理解个体在心理或认知测试中的表现。它弥补了经典测验理论(CTT)的一些局限性，尤其是在处理微观层面的个体差异上。IRT模型假设测试题目和被试的能力之间存在一种非线性的关系，这使得模型能够更精确地评估不同能力水平的被试在特定题目上的表现。 IRT模型主要包括以下几种类型： 1. 二级评分IRT模型：这种模型适用于只有两种可能答案（如对/错）的题目。它通常涉及两个参数，即难度参数和辨别参数。难度参数描述了题目对被试能力的要求，辨别参数衡量了题目区分不同能力被试的能力。 2. 多级评分IRT模型：当测试题目有多个可选答案时，例如4或5个等级的答案，多级评分模型就变得必要。这类模型通常包含更多的参数，以便更细致地描述不同答案选择与被试能力的关系。 3. 连续型IRT模型：对于连续的评分数据，例如量表评分，连续型IRT模型可以提供更灵活的分析，因为它可以处理非二元的响应数据。 经典测验理论(CTT)虽然在标准化测验中广泛应用，但其存在几个关键问题。首先，CTT假设真分数与观测分数之间存在线性关系，这在实际中并不总是成立。其次，平行测验的假设，即两个版本的测验对同一能力的测量效果相同，往往难以实现。此外，误差项与真分数的独立性假设在现实中也很难满足。CTT的信度计算基于所有被试的平均测量精度，忽略了不同能力水平的被试可能有不同的测量误差。 相比之下，IRT模型的优势在于它可以独立于被试样本群体来评估题目属性，这意味着无论在哪一组被试中，题目的特性（如难度和辨别力）都是恒定的。此外，IRT模型能够提供更准确的个人能力估计，因为它们考虑了每个被试对每个题目的具体反应。 随着计算机程序的发展，如R软件中的mirt包和Mplus等，IRT模型的估计和应用变得更加便捷。IRT在教育评估、职业测试、临床诊断等领域有着广泛的应用，能够帮助设计更有效的测试，同时提供对个体能力和题目特性的深入洞察。 IRT、CTT和概化理论(GT)在测验理论中各有所长，互为补充。IRT在解析被试与题目之间的关系方面表现出色，CTT在处理大规模标准化考试时简便易行，而GT则在对结果进行推论和宏观分析时更为合适。理解并结合运用这些理论，能够提升测试的质量和有效性。