Item response theory (original) (raw)
심리측정학에서 문항반응이론(영어: item response theory; IRT)은시험, 설문지를 설계, 분석, 채점하고 인간의 능력, 태도 등을 측정하는 데에 관한 검사이론이다. 잠재적 특성 이론(latent trait theory), 강한 진점수 이론(strong true score theory), 현대 심리검사 이론 (modern mental test theory)이라고도 한다.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | Teorie odpovědi na položku (Item Response Theory), zkráceně IRT, je v psychometrii paradigma pro vytváření, analýzu a skórování testů, dotazníků a podobných nástrojů pro měření schopností, postojů a dalších proměnných. Je založena na aplikaci souvisejících matematických modelů pro testování dat. Jde o jeden z paralelních přístupů vedle klasické testové teorie (CTT, Classical Test Theory) nebo Teorie zobecnitelnosti (Generalizability theory). Oproti CTT nabízí řadu výhod, ale má striktnější podmínky pro své využití. Pojmenování teorie odpovědi na položku vychází z jejího zaměření na položku a její vlastnosti, zatímco klasická testová teorie se položkami zabývá v kontextu konkrétního testu, jehož je součástí. Termínu položka je použito, neboť mnoho testových otázek není otázkami v pravém slova smyslu, může se jednat o multiple choice s více špatnými a správnými odpověďmi, běžné jsou též výroky v dotaznících umožňující respondentovi vyjádřit míru souhlasu, nebo skórování symptomů pacienta jako přítomných či nepřítomných. IRT vychází z myšlenky, že pravděpodobnost správné/určité odpovědi je matematickou funkcí respondenta a parametrů položky. Parametr respondenta se nazývá nebo schopnost. Může například představovat inteligenci respondenta či sílu jeho postoje. Parametry položky mohou zahrnovat obtížnost, rozlišovací schopnost (odchylku či korelaci) a uhádnutelnost. (cs) Die Probabilistische Testtheorie (Item Response Theory, auch engl. latent trait theory, strong true score theory oder modern mental test theory) untersucht, wie man aus zugrundeliegenden manifesten kategorialen Daten (z. B. den Antworten auf Testitems) auf zugrundeliegende latente Variablen (z. B. Persönlichkeitseigenschaften der Probanden) zurückschließen kann. Das Wort „probabilistisch“ leitet sich dabei aus der stochastischen Beziehung zwischen dem Antwortverhalten der Probanden und der latenten Variable ab. Je nachdem, ob die latente Eigenschaft als metrische (z. B. Intelligenz) oder als kategoriale Variable (z. B. klinische Syndrome) konzipiert wird, unterscheidet man zwischen den hier beschriebenen Latent-Trait und Latent-Class-Modellen (siehe auch Latentes Variablenmodell). (de) La teoría de respuesta al ítem (TRI o IRT por sus siglas más conocidas, en inglés), teoría del rasgo latente (TRL) o teoría de respuesta al reactivo (TRR), es una teoría psicométrica, utilizada para la construcción de test y pruebas psicológicas. Describe la relación entre un conjunto de datos obtenidos en un proceso de medición (las respuestas a los ítems de una prueba) con determinadas variables latentes, como por ejemplo los rasgos de personalidad de los sujetos a quienes se ha administrado. El tipo de variables o propiedades latentes que se pretende medir pueden ser cuantitativas o cualitativas y según esto se distingue entre el modelo aquí descrito y los modelos de clases latentes. Dado el carácter estocástico de la relación que estudia, también se conoce el modelo como «teoría probabilística de los test». (es) In psychometrics, item response theory (IRT) (also known as latent trait theory, strong true score theory, or modern mental test theory) is a paradigm for the design, analysis, and scoring of tests, questionnaires, and similar instruments measuring abilities, attitudes, or other variables. It is a theory of testing based on the relationship between individuals' performances on a test item and the test takers' levels of performance on an overall measure of the ability that item was designed to measure. Several different statistical models are used to represent both item and test taker characteristics. Unlike simpler alternatives for creating scales and evaluating questionnaire responses, it does not assume that each item is equally difficult. This distinguishes IRT from, for instance, Likert scaling, in which "All items are assumed to be replications of each other or in other words items are considered to be parallel instruments". By contrast, item response theory treats the difficulty of each item (the item characteristic curves, or ) as information to be incorporated in scaling items. It is based on the application of related mathematical models to testing data. Because it is often regarded as superior to classical test theory, it is the preferred method for developing scales in the United States, especially when optimal decisions are demanded, as in so-called high-stakes tests, e.g., the Graduate Record Examination (GRE) and Graduate Management Admission Test (GMAT). The name item response theory is due to the focus of the theory on the item, as opposed to the test-level focus of classical test theory. Thus IRT models the response of each examinee of a given ability to each item in the test. The term item is generic, covering all kinds of informative items. They might be multiple choice questions that have incorrect and correct responses, but are also commonly statements on questionnaires that allow respondents to indicate level of agreement (a rating or Likert scale), or patient symptoms scored as present/absent, or diagnostic information in complex systems. IRT is based on the idea that the probability of a correct/keyed response to an item is a mathematical function of person and item parameters. (The expression “a mathematical function of person and item parameters” is analogous to Kurt Lewin’s equation B = f(P, E), which asserts that behavior is a function of the person in their environment.) The person parameter is construed as (usually) a single latent trait or dimension. Examples include general intelligence or the strength of an attitude. Parameters on which items are characterized include their difficulty (known as "location" for their location on the difficulty range); discrimination (slope or correlation), representing how steeply the rate of success of individuals varies with their ability; and a pseudoguessing parameter, characterising the (lower) asymptote at which even the least able persons will score due to guessing (for instance, 25% for a pure chance on a multiple choice item with four possible responses). In the same manner, IRT can be used to measure human behavior in online social networks. The views expressed by different people can be aggregated to be studied using IRT. Its use in classifying information as misinformation or true information has also been evaluated. (en) 심리측정학에서 문항반응이론(영어: item response theory; IRT)은시험, 설문지를 설계, 분석, 채점하고 인간의 능력, 태도 등을 측정하는 데에 관한 검사이론이다. 잠재적 특성 이론(latent trait theory), 강한 진점수 이론(strong true score theory), 현대 심리검사 이론 (modern mental test theory)이라고도 한다. (ko) 項目応答理論（こうもくおうとうりろん）または項目反応理論（こうもくはんのうりろん）、略称IRT (Item Response Theory; Item Latent Theory) は、評価項目群への応答に基づいて、被験者の特性（認識能力、物理的能力、技術、知識、態度、人格特徴等）や、評価項目の難易度・識別力を測定するための試験理論である。この理論の主な特徴は、個人の能力値、項目の難易度といったパラメータを、評価項目への正誤のような離散的な結果から確率論的に求めようとする点である。 IRTでは、能力値や難易度のパラメータを推定し、データがモデルにどれくらい適合しているかを確かめ、評価項目の適切さを吟味することができる。従って、試験を開発・洗練させ、試験項目のストックを保守し、複数の試験の難易度を同等と見なす（例えば異なる時期に行われた試験の結果の比較をする）ためにIRTは有用である。また、コンピュータ適応型テスト (Computerized Adaptive Testing) もIRTによって可能になる。 より古典的テスト理論（正答率、素点方式、偏差値方式）と比べると、IRTは、試験者が評価項目の信頼性の改善に役に立つ情報を提供し得る、標本（受験者）依存性・テスト依存性にとらわれずに不変的に受験者の能力値とテスト項目の難易度を求められる、という利点がある。 欧米諸国では既に広く使用されているが、日本で試験にIRTを用いるようになったのは最近のことである。 (ja) A Teoria da Resposta ao Item, muitas vezes abreviada apenas por TRI, é um ramo da Teoria da Medida direcionado predominantemente ao estudo de questionários e outras listas de itens, com ampla aplicação em diferentes áreas, tais como Econometria, Psicometria, Publicidade, ranking esportivo, Sociologia, Pedagogia etc. No campo da Psicometria, a TRI distingue-se da Teoria Clássica dos Testes (TCT) por dar uma abordagem em que se investiga individualmente as propriedades de cada item, ao passo que na Teoria Clássica dos Testes se investiga as propriedades do conjunto de itens que constituem o teste. Uma das vantagens da TRI em comparação à TCT é que a primeira possibilita construir vários exames constituídos por alguns itens exclusivos e alguns itens compartilhados, e assegurar que o nível de dificuldade de todos os exames seja aproximadamente igual. Ela é atualmente utilizada em testes como o TOEFL e o ENEM. (pt) Современная теория тестирования (англ. Item Response Theory) — (иногда по-русски — Современная теория тестов, Теория ответов на задания, Теория моделирования и параметризации педагогических тестов) набор методов, позволяющий оценить вероятность правильного ответа испытуемых на задания различной трудности. Она используется для того чтобы избавиться от плохих (неинформативных) вопросов в опроснике, оценки взаимосвязи латентных конструктов между собой и с наблюдаемыми переменными, оптимизации предъявления заданий респондентам, и т. д. В русском языке название Item Response Theory переводится различным образом. Ю.Нейман и В.Хлебников предлагают называть её «Теория моделирования и параметризации педагогических тестов» (ТМППТ). В.Аванесов — «Математико-статистическая теория оценки латентных параметров заданий теста и уровня подготовленности испытуемых». Однако одним из наиболее удачных способов перевода является «современная теория тестирования», поскольку её модели описывают не тестовые задания и не тест сам по себе, а результат (а многие современные модели — и процесс) взаимодействия респондентов и заданий. В психометрике современная теория тестирования (IRT) является парадигмой для проектирования, анализа и оценки тестов, опросников и подобных измерительных инструментов. Эта теория тестирования предполагает, что существует взаимосвязь между модельной предсказуемостью ответов на задание и общим качеством знания. Для того, чтобы оценить целевые параметры заданий и респондентов используются различные статистические модели. В отличие от более простых альтернатив для создания шкал и оценки ответов на опросники, современная теория тестирования не предполагает, что каждый вопрос одинаково трудный. Это отличает IRT от, например, предположения Ликерта в шкалировании о том, что «все задания считаются репликациями друг друга или другими словами: задания считаются взаимозаменяемыми». Напротив, современная теория тестирования рассматривает параметры каждого задания (задающие ICC (Item Characteristic Curve) — характеристическую кривую задания) как информацию, которая должна быть включена в калибровку модели. Таким образом, IRT моделирует вероятность ответа каждого респондента на каждое задание теста. Фундаментальной характеристикой современной теории тестирования и ключевым её определением является идея разделения параметров респондентов и заданий. То есть, вероятность правильного ответа на задание является результатом взаимодействия латентных параметров респондента и задания. Конкретный способ их взаимодействия определяется допущениями исследователя и транслируется в уравнение конкретной математической функции — модели современной теории тестирования. Модели современной теории тестирования тесно связаны с конфирматорным факторным анализом, обобщенными линейными моделями смешанных эффектов, сетевыми моделями из статистической физики (полями Маркова и моделью Изинга), и отдельными методами наук о данных (модельными методами коллаборативной фильтрации и ограниченными машинами Больцмана). Современные модели IRT позволяют моделировать новые источники информации (например, время ответов, попытки решения заданий); комплексные нелинейные (например, потолочные) зависимости между различными латентными переменными; моделировать эффекты рейтеров, которые начисляют баллы за открытые ответы (и позволяют достигать инвариантности итоговых оценок способности относительно рейтера); моделировать композитные и многомерные конструкты; моделировать изменения в уровне латентной переменной во времени; использовать дискретные оценки способности, превращающие модель ранжирования в классификатор, и т. д. На сегодняшний день, IRT — одна из самых передовых и теоретически обоснованных областей вычислительных наук о поведении. (ru) IRT理论（英語：Item Response Theory）又名项目反应理论，是一系列心理统计学模型的总称。IRT是用来分析考试成绩或者问卷调查数据的数学模型。这些模型的目标是来确定的潜在特征（latent trait）是否可以通过测试题被反应出来，以及测试题和被测试者之间的互动关系。目前广泛应用在心理和教育测量领域。 (zh) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/3PL_IRF.png?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://www.apa.org/science/standards.html http://assess.com/xcalibre/ http://larrynelsonstuff.com/Documentation/IRTinLertap5.pdf http://www.rasch-analysis.com/ http://www.winsteps.com https://books.google.com/books%3Fid=BZcPc4ffSTEC https://books.google.com/books%3Fid=aytUuwl4ku0C https://books.google.com/books%3Fid=pDeLy5L14mAC https://books.google.com/books%3Fid=rYU7rsi53gQC https://web.archive.org/web/20041210140342/http:/work.psych.uiuc.edu/irt/tutorial.asp https://web.archive.org/web/20060613221419/http:/www.b-a-h.com/software/irt/icl/ https://web.archive.org/web/20110605112732/http:/www.umass.edu/remp/main_software.html https://web.archive.org/web/20110716125351/http:/www.ssicentral.com/irt/index.html http://www.creative-wisdom.com/computer/sas/IRT.pdf http://www.john-uebersax.com/stat/lta.htm http://www.john-uebersax.com/stat/papers.htm http://edres.org/irt/ http://edres.org/irt/baker/ http://sites.google.com/site/benroydo/irt-tutorial https://archive.org/details/itemresponsetheo0000bake http://www.uic.edu/classes/ot/ot540/history.html https://assess.com/what-is-item-response-theory/ https://cran.r-project.org/web/views/Psychometrics.html |
| dbo:wikiPageID | 420159 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 43657 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1120846478 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Scale_(social_sciences) dbr:Monotonic_function dbr:Benjamin_Drake_Wright dbr:David_Andrich dbr:Paul_Lazarsfeld dbr:Reliability_(statistics) dbr:Personal_computer dbr:Standard_deviation dbr:Likert_scale dbr:University_of_Illinois_at_Chicago dbr:Concept_inventory dbr:Correlation dbr:Cronbach's_alpha dbc:Comparison_of_assessments dbr:Mean dbr:Measurement dbr:Odds dbr:Ogive_(statistics) dbr:Orthogonal dbr:Educational_Testing_Service dbr:Georg_Rasch dbr:Google_Books dbr:Graduate_Management_Admission_Test dbr:Multiple_choice dbr:Equating dbr:Logistic_function dbr:Logit dbr:Stata dbc:Latent_variable_models dbr:Data dbr:Local_independence dbr:Person-fit_analysis dbr:Questionnaire dbr:Accuracy dbr:Additive_map dbr:Cumulative_distribution_function dbr:Factor_analysis dbr:Dichotomy dbr:Differential_item_functioning dbr:Probability dbr:Rasch_model dbr:Asymptote dbc:Psychometrics dbr:High-stakes_testing dbc:Statistical_reliability dbr:Classical_test_theory dbr:Frederic_M._Lord dbr:Measurement_error dbr:Test_(student_assessment) dbr:Intelligence dbr:Kurt_Lewin dbr:Ordinary_least_squares dbr:Certification dbr:Mathematical_model dbr:Point-biserial_correlation_coefficient dbr:Fisher_information dbr:Standardized_test dbr:Psychometrics dbr:Parameters dbr:Rating_scale dbr:Likert_scaling dbr:Newton–Raphson_method dbr:Graduate_Record_Examination dbr:Mathematical_function dbr:Reliability_(psychometric) dbr:Chi-square_statistic dbr:Computer-adaptive_test dbr:Cumulative_normal dbr:Standard_error_of_estimation dbr:Standard_error_of_measurement dbr:Educational_Assessment dbr:File:3PL_IRF.png dbr:Marginal_maximum_likelihood dbr:Specific_objectivity |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Authority_control dbt:Citation_needed dbt:Cite_book dbt:More_citations_needed_section dbt:Reflist dbt:Short_description dbt:Unreferenced_section |
| dct:subject | dbc:Comparison_of_assessments dbc:Latent_variable_models dbc:Psychometrics dbc:Statistical_reliability |
| gold:hypernym | dbr:Paradigm |
| rdf:type | owl:Thing yago:WikicatLatentVariableModels yago:WikicatStatisticalModels yago:Assistant109815790 yago:CausalAgent100007347 yago:LivingThing100004258 yago:Model110324560 yago:Object100002684 yago:Organism100004475 yago:Person100007846 yago:PhysicalEntity100001930 yago:Worker109632518 yago:YagoLegalActor yago:YagoLegalActorGeo dbo:ProgrammingLanguage yago:Whole100003553 |
| rdfs:comment | 심리측정학에서 문항반응이론(영어: item response theory; IRT)은시험, 설문지를 설계, 분석, 채점하고 인간의 능력, 태도 등을 측정하는 데에 관한 검사이론이다. 잠재적 특성 이론(latent trait theory), 강한 진점수 이론(strong true score theory), 현대 심리검사 이론 (modern mental test theory)이라고도 한다. (ko) IRT理论（英語：Item Response Theory）又名项目反应理论，是一系列心理统计学模型的总称。IRT是用来分析考试成绩或者问卷调查数据的数学模型。这些模型的目标是来确定的潜在特征（latent trait）是否可以通过测试题被反应出来，以及测试题和被测试者之间的互动关系。目前广泛应用在心理和教育测量领域。 (zh) Teorie odpovědi na položku (Item Response Theory), zkráceně IRT, je v psychometrii paradigma pro vytváření, analýzu a skórování testů, dotazníků a podobných nástrojů pro měření schopností, postojů a dalších proměnných. Je založena na aplikaci souvisejících matematických modelů pro testování dat. Jde o jeden z paralelních přístupů vedle klasické testové teorie (CTT, Classical Test Theory) nebo Teorie zobecnitelnosti (Generalizability theory). Oproti CTT nabízí řadu výhod, ale má striktnější podmínky pro své využití. (cs) Die Probabilistische Testtheorie (Item Response Theory, auch engl. latent trait theory, strong true score theory oder modern mental test theory) untersucht, wie man aus zugrundeliegenden manifesten kategorialen Daten (z. B. den Antworten auf Testitems) auf zugrundeliegende latente Variablen (z. B. Persönlichkeitseigenschaften der Probanden) zurückschließen kann. Das Wort „probabilistisch“ leitet sich dabei aus der stochastischen Beziehung zwischen dem Antwortverhalten der Probanden und der latenten Variable ab. (de) In psychometrics, item response theory (IRT) (also known as latent trait theory, strong true score theory, or modern mental test theory) is a paradigm for the design, analysis, and scoring of tests, questionnaires, and similar instruments measuring abilities, attitudes, or other variables. It is a theory of testing based on the relationship between individuals' performances on a test item and the test takers' levels of performance on an overall measure of the ability that item was designed to measure. Several different statistical models are used to represent both item and test taker characteristics. Unlike simpler alternatives for creating scales and evaluating questionnaire responses, it does not assume that each item is equally difficult. This distinguishes IRT from, for instance, Liker (en) La teoría de respuesta al ítem (TRI o IRT por sus siglas más conocidas, en inglés), teoría del rasgo latente (TRL) o teoría de respuesta al reactivo (TRR), es una teoría psicométrica, utilizada para la construcción de test y pruebas psicológicas. Describe la relación entre un conjunto de datos obtenidos en un proceso de medición (las respuestas a los ítems de una prueba) con determinadas variables latentes, como por ejemplo los rasgos de personalidad de los sujetos a quienes se ha administrado. El tipo de variables o propiedades latentes que se pretende medir pueden ser cuantitativas o cualitativas y según esto se distingue entre el modelo aquí descrito y los modelos de clases latentes. Dado el carácter estocástico de la relación que estudia, también se conoce el modelo como «teoría prob (es) 項目応答理論（こうもくおうとうりろん）または項目反応理論（こうもくはんのうりろん）、略称IRT (Item Response Theory; Item Latent Theory) は、評価項目群への応答に基づいて、被験者の特性（認識能力、物理的能力、技術、知識、態度、人格特徴等）や、評価項目の難易度・識別力を測定するための試験理論である。この理論の主な特徴は、個人の能力値、項目の難易度といったパラメータを、評価項目への正誤のような離散的な結果から確率論的に求めようとする点である。 IRTでは、能力値や難易度のパラメータを推定し、データがモデルにどれくらい適合しているかを確かめ、評価項目の適切さを吟味することができる。従って、試験を開発・洗練させ、試験項目のストックを保守し、複数の試験の難易度を同等と見なす（例えば異なる時期に行われた試験の結果の比較をする）ためにIRTは有用である。また、コンピュータ適応型テスト (Computerized Adaptive Testing) もIRTによって可能になる。 より古典的テスト理論（正答率、素点方式、偏差値方式）と比べると、IRTは、試験者が評価項目の信頼性の改善に役に立つ情報を提供し得る、標本（受験者）依存性・テスト依存性にとらわれずに不変的に受験者の能力値とテスト項目の難易度を求められる、という利点がある。 (ja) A Teoria da Resposta ao Item, muitas vezes abreviada apenas por TRI, é um ramo da Teoria da Medida direcionado predominantemente ao estudo de questionários e outras listas de itens, com ampla aplicação em diferentes áreas, tais como Econometria, Psicometria, Publicidade, ranking esportivo, Sociologia, Pedagogia etc. No campo da Psicometria, a TRI distingue-se da Teoria Clássica dos Testes (TCT) por dar uma abordagem em que se investiga individualmente as propriedades de cada item, ao passo que na Teoria Clássica dos Testes se investiga as propriedades do conjunto de itens que constituem o teste. Uma das vantagens da TRI em comparação à TCT é que a primeira possibilita construir vários exames constituídos por alguns itens exclusivos e alguns itens compartilhados, e assegurar que o nível de (pt) Современная теория тестирования (англ. Item Response Theory) — (иногда по-русски — Современная теория тестов, Теория ответов на задания, Теория моделирования и параметризации педагогических тестов) набор методов, позволяющий оценить вероятность правильного ответа испытуемых на задания различной трудности. Она используется для того чтобы избавиться от плохих (неинформативных) вопросов в опроснике, оценки взаимосвязи латентных конструктов между собой и с наблюдаемыми переменными, оптимизации предъявления заданий респондентам, и т. д. В русском языке название Item Response Theory переводится различным образом. Ю.Нейман и В.Хлебников предлагают называть её «Теория моделирования и параметризации педагогических тестов» (ТМППТ). В.Аванесов — «Математико-статистическая теория оценки латентных пара (ru) |
| rdfs:label | Teorie odpovědi na položku (cs) Probabilistische Testtheorie (de) Teoría de respuesta al ítem (es) Item response theory (en) 문항 반응 이론 (ko) 項目応答理論 (ja) Teoria de resposta ao item (pt) Item Response Theory (ru) 项目反应理论 (zh) |
| owl:sameAs | freebase:Item response theory yago-res:Item response theory wikidata:Item response theory dbpedia-cs:Item response theory dbpedia-de:Item response theory dbpedia-es:Item response theory dbpedia-hu:Item response theory dbpedia-ja:Item response theory dbpedia-ko:Item response theory dbpedia-pt:Item response theory dbpedia-ru:Item response theory dbpedia-sr:Item response theory dbpedia-vi:Item response theory dbpedia-zh:Item response theory https://global.dbpedia.org/id/FfJA |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Item_response_theory?oldid=1120846478&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/3PL_IRF.png |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Item_response_theory |
| is dbo:knownFor of | dbr:David_Thissen dbr:Anton_Formann |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:IRT |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Item_Response_Theory dbr:Item-response_theory dbr:Item_response dbr:Latent_trait_analysis dbr:Latent_trait_theory |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Programme_for_International_Student_Assessment dbr:Roger_Birkman dbr:List_of_analyses_of_categorical_data dbr:Multistage_testing dbr:Undergraduate_Medicine_and_Health_Sciences_Admission_Test dbr:David_Andrich dbr:David_Thissen dbr:Reliability_(statistics) dbr:Index_of_education_articles dbr:Industrial_and_organizational_psychology dbr:Likert_scale dbr:Psychometric_software dbr:Quantitative_psychology dbr:Educational_Testing_Service dbr:Georg_Rasch dbr:Graduate_Medical_School_Admissions_Test dbr:Graduate_Record_Examinations dbr:Multiple_choice dbr:Myers–Briggs_Type_Indicator dbr:NAPLAN dbr:NIH_Toolbox dbr:Theta dbr:Equating dbr:Martin-Quinn_score dbr:Anton_Formann dbr:Li_Cai_(psychometrician) dbr:Logistic_function dbr:Structural_equation_modeling dbr:Common_Educational_Proficiency_Assessment dbr:Computational_psychometrics dbr:Computerized_adaptive_testing dbr:Computerized_classification_test dbr:Friedrich_Maria_Urban dbr:STAR_(software) dbr:Mark_Reckase dbr:Measuring_the_Mind dbr:Bruno_Zumbo dbr:Bryce_Reeve dbr:Dark_Triad_Dirty_Dozen dbr:Language_assessment dbr:Latent_and_observable_variables dbr:Law_of_comparative_judgment dbr:Linear-on-the-fly_testing dbr:Person-fit_analysis dbr:Daniel_J._Bauer dbr:Factor_analysis dbr:Differential_item_functioning dbr:Item_bank dbr:Item_tree_analysis dbr:Patient-reported_outcome dbr:Quantitative_research dbr:Rasch_model dbr:Raven's_Progressive_Matrices dbr:Guttman_scale dbr:Attribute_hierarchy_method dbr:Item_Response_Theory dbr:Margaret_Wu dbr:QTI dbr:ADAS-Cog dbr:Karl_Gustav_Jöreskog dbr:Latent_variable_model dbr:Binary_regression dbr:Cognitive_reflection_test dbr:Psychological_statistics dbr:Relationship_science dbr:3PL dbr:Assessment_of_suicide_risk dbr:Automatic_Item_Generation dbr:Classical_test_theory dbr:Fiducial_inference dbr:Frederic_M._Lord dbr:ICFES_examination dbr:Intelligence_quotient dbr:Michigan_English_Test dbr:Occupational_Personality_Questionnaires dbr:Klaus_Kubinger dbr:ICC dbr:IRT dbr:Scale_analysis_(statistics) dbr:Expectation–maximization_algorithm dbr:List_of_statistics_articles dbr:Mokken_scale dbr:Psychometrics dbr:Outline_of_machine_learning dbr:Parallel_analysis dbr:Psychopathy_Checklist dbr:Social_statistics dbr:Sequential_probability_ratio_test dbr:Item-response_theory dbr:Item_response dbr:Latent_trait_analysis dbr:Latent_trait_theory |
| is dbp:knownFor of | dbr:David_Thissen dbr:Anton_Formann |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Item_response_theory |
