項目反応理論：それが何であり、それが心理測定学で何のためにあるのか

心理測定は、実験心理学の枠内にある分野であり、心理テストがどのように構築されているかを研究および決定することを目的としています。 その中に、この作業（テストの構築）を容易にしようとしたさまざまなモデルがあります。

この記事では、これらのモデルの1つについて説明します。 項目反応理論. それが何で構成されているか、以前のモデル（古典的テスト理論）からどのような制限を克服したか、それが何のためにあるか、そしてその基本的な概念と特徴は何であるかをお伝えします。

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心理学のテスト

心理学の分野では、テストは私たちが大量の情報（または非常に具体的な情報）を収集することを可能にする手順です 個人またはグループで見つけたり研究したりしたいものとの関係（たとえば、性格特性、不安、動機、 等。）。

テストはどのように構築されますか？ これらは、これらのテストの測定の品質を評価できる一連の心理測定モデルから作成されています。、および上記の措置の特定の保証を取得します。

心理測定学（後で見る）には、参照のフレームを構成するさまざまな「テスト理論」があり、両方とも 理論的および方法論的、さまざまなモデルおよび理論をグループ化して、テストを構築および使用できるようにします。 適切です。 次に、これらのモデルの1つである項目反応理論（IRT）について学習します。

項目反応理論（IRT）

「項目の特性曲線の理論」とも呼ばれる項目反応理論（TRI、または英語のIRT）、 「潜在特性理論」（TRL）または「反応反応理論」（TRR）は、 サイコメトリー。 上記の理論 心理学の分野で、さまざまな心理テストやテストを構築するために使用されます.

その一部として、心理測定は実験心理学の一部です。 それは、人々の心理的変数を測定するために使用されるすべての方法と理論の研究と開発を担当する分野です。

項目反応理論は、以前の理論である古典的テスト理論（TCT）の欠点または制限を克服しました。 この最後の理論はによって開発されました チャールズ・スピアマン 1904年; これはサイコメトリーが始まった（最初の）理論であり、説明することを目的としていました 人が取得したテストの値から、真の値をどのように推定または結論付けることができるか 研究されている特徴または性格特性の発現に関連して。

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TRIとは何ですか？

項目反応理論の目的は、部分によって得られた経験的スコアの間にどのような関係が存在するかを特定することです。 テスト中の被験者（または複数の被験者）、およびその被験者（または 科目）。 測定する特性の例としては、衝動性、外向性、内向性などがあります。

したがって、項目反応理論は、母集団間で変化しない特性を持つ測定機器（テスト）を構築できるようにするのに役立ちます。 この方法では、 2人の測定された特性レベルが同じである場合、両方が同じ答えを出す確率は同じになります。、そしてこれは彼らが属する人口とは無関係です。

TCTの制限を克服する

最初に見たように、項目反応理論は、古典的テスト理論によって提示された制限のいくつかを克服します。

• 新しい理論は、項目のレベルではなく、全体のテストのレベルで定式化されます。
• 被験者のスコアは、テストの特定の内容とその難易度によって異なります。
• 測定の並列性の問題は克服されます。
• 測定誤差の等分散性の仮定は克服されます（IRRにより、さまざまなレベルの適性の誤差項を取得できます）
• 現在、このテストは、平均的な適性を持たない被験者や大多数の集団からの被験者にも適しています。

基本と機能

項目反応理論をよりよく理解するために、見てみましょう その基本的な概念とハイライトのいくつか:

1. 観測されたスコア

テストで観察されたスコアは、特定の分布を持つ確率変数であることを明確にする必要があります。 この分布は、被験者の適性または能力のレベルと、アイテムによって特性がどのように評価されるかという2つの変数に依存します。 （またはテスト）。

2. 次元性

この概念は、項目反応理論の一部でもあります。 次元性は潜在的な特性の一部です. 上記の次元の値を決定することにより、任意の個人を特性で説明することができます; 実際には、1次元モデルについて話します。

3. 地域の独立

項目反応理論のもう一つの特徴は、項目と調査対象の局所的な独立性です。 したがって、私たちが地域の独立について話すとき、私たちはそれを意味します 被験者が1つのアイテムに正しく応答する確率p（x）は、他のアイテムに与えられた応答の影響を受けません。.

一方、前のポイントで述べた一次元性が満たされている場合、テストでは局所的な独立性も満たされます。

4. テスト情報機能

項目反応理論の一部である別の概念またはアイデアは、テストの情報機能です。 この関数は、実際にはテストが持つプロパティであり、それによって、テストがあらゆるレベルの適性で提供できる情報の量を計算することができます。

このように、テストの情報関数が提供する値が高いほど、 適性が決定されると、そのレベルに対する識別が大きくなり、測定誤差が小さくなります。 テスト。

5. アイテムの特徴的な曲線

この曲線は、回帰曲線とも呼ばれ、 変数「適性」の項目の期待値を表します.

アイテム特性曲線のパラメータ

項目反応理論に典型的なこの曲線に関連して、一連のパラメーターが現れます 関連する「アイテム特性曲線パラメータ」は3つで、次のように表されます。 文字：

1. B：アイテムの難易度

これは、被験者のフィットネスレベルで構成されています。 曲線の変曲点にあります. 右へのシフトが大きいほど、アイテムの難易度が高くなります（難易度が高くなります）。

2. A：アイテムの識別

アイテムの識別は、曲線の傾きです。 急勾配であるほど、アイテムの識別が多くなります.

3. C：疑似チャンスまたは占い

最後に、パラメータCは疑似チャンスまたは占いです。 これは、偶然にアイテムに当たる確率で構成され、曲線の下側の漸近線で測定されます。 アイテムが適切であるためには、このパラメータは最大で0.35の価値がなければなりません。

書誌参照：

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• ムニズ、J。 (1997). 項目反応理論の紹介。 マドリッド：ピラミッドエディション。
• Santisteban、C。 (1990). サイコメトリー：テスト構築の理論と実践。 マドリッド：ノーマエディション。