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IRT 능력모수 추정을 위한 문항패턴-기반 방법과 합산점수-기반 방법의 원리와 기능 비교

IRT 능력모수 추정을 위한 문항패턴-기반 방법과 합산점수-기반 방법의 원리와 기능 비교
Other Titles
Comparison of Item-Pattern Based Methods and Summed-Score Based Methods for Estimating IRT Proficiency Parameters
문항반응이론(IRT); 능력모수 추정; 합산점수-기반 방법; 문항패턴-기반 방법; item response theory (IRT); proficiency estimation; summed-score vs; item-pattern based methods
Issue Date
한국교육평가학회. / Korean Society for Educational Evaluation.
교육평가연구, 2014, 27(3), P.641-670
문항반응이론(IRT) 능력모수 추정을 위한 합산(검사)점수에 기초한 최대우도(sML), 사후최대(sMAP), 사후기대(sEAP) 추정방법의 기능을 문항(반응)패턴에 기초한 최대우도(ML), 사후최대(MAP), 사후기대(EAP) 추정방법과 비교 분석하고자 하였다. 이를 위해 먼저 일반화Lord-Wingersky 알고리듬을 통해 계산한 합산점수의 조건부 확률에 기초하여 정의된 합산점수-기반 능력 추정량을 제시하였다. 1PL-모형 검사, 3PL-모형 검사, 그리고 혼합형 검사에 대해 각 검사의 문항모수가 주어진 상태에서 여섯 능력 추정량의 기능을 모의실험을 통해 분석하였다. sML 추정량의 기능은 1PL-모형 검사의 경우 ML 추정량과 동일하게 기능하였고 다른 검사에서는 유사하게 기능하였다. 능력모수의 사전분포로 표준정규분포가 주어졌을 때, sMAP와 sEAP 추정량은 1PL-모형 검사의 경우 각각 MAP와 EAP 추정량과 동일하게 기능하였고 다른 검사에서는 유사하게 기능하였다. sEAP 추정치의 신뢰도는 sMAP 추정치의 신뢰도와 유사하였으며 sML 추정치의 신뢰도보다 높았다. 마지막으로, 합||||산점수-기반 능력 추정량의 문항패턴-기반 능력 추정량의 대치 가능성을 논의하였다.In estimating item response theory (IRT) proficiency parameters with known item parameters, the performances of the summed test score based maximum likelihood (sML), maximum a posteriori(sMAP), and expected a posteriori (sEAP) methods were examined in comparison to the item response pattern based ML, MAP, and EAP methods. First, the present study defined the sML, sMAP, and sEAP estimators based on the exact values of conditional probability of the summed score given a proficiency level that were computed using the generalized Lord-Wingersky algorithm, and presented the solution equations for each estimator. With 1PL-model tests, 3PL-model tests, and mixed-format tests, the performances of the six proficiency estimators were compared through computer simulations.||||For the 1PL-model tests, the sML, sMAP, and sEAP estimators were performed equally to the respective ML, MAP, and EAP estimators. Overall, the performances of the sML estimator were very similar to those of the ML estimator. With a standard normal prior, the performances of the sMAP and sEAP estimators were very similar to those of the MAP and EAP estimators. Generally, the reliability of sEAP estimates was very close to that of sMAP estimates but larger than that of sML estimates.
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