항목 반응 이론: 심리 측정에서 그것이 무엇이며 무엇을 위한 것입니까?

사이코메트리(Psychometry)는 실험 심리학의 틀을 이루는 학문으로, 심리 테스트가 구성되는 방식을 연구하고 결정하는 것을 목표로 합니다. 그 안에서 우리는 이 작업(테스트 구성)을 용이하게 하려고 시도한 다양한 모델을 찾습니다.

이 기사에서는 다음 모델 중 하나에 대해 설명합니다. 항목 반응 이론. 무엇으로 구성되어 있는지, 이전 모델(고전적 검정 이론)보다 어떤 한계를 극복했는지, 무엇을 위한 것인지, 기본 개념과 특징은 무엇인지 알려드립니다.

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심리학 테스트

심리학 분야에서 테스트는 많은 양의 정보(또는 매우 구체적인 정보)를 수집할 수 있는 절차입니다. 개인이나 집단에서 우리가 찾거나 연구하고자 하는 것과의 관계(예: 성격 특성, 불안, 동기, 기타.).

테스트는 어떻게 구성됩니까? 그들은 이러한 테스트의 측정 품질을 평가할 수 있는 일련의 심리 측정 모델로 만들어졌습니다., 뿐만 아니라 상기 조치에 대한 특정 보증을 획득합니다.

(나중에 보게 될) 심리 측정에는 기준 프레임을 구성하는 서로 다른 "테스트 이론"이 있습니다. 이론적 및 방법론적, 다양한 모델과 이론을 그룹화하여 테스트를 구성하고 사용할 수 있습니다. 적당한. 다음으로 이러한 모델 중 하나인 항목 반응 이론(IRT)에 대해 알아볼 것입니다.

항목 반응 이론(IRT)

"항목의 특성 곡선 이론"이라고도 하는 항목 응답 이론(TRI 또는 ​​영어 IRT), "잠재적 특성 이론"(TRL) 또는 "반응 반응 이론"(TRR)은 사이코메트리. 이론 심리학 분야에서 다양한 심리 테스트 및 테스트를 구성하는 데 사용됩니다..

그 부분에서 사이코메트리는 실험 심리학의 일부입니다. 사람들의 심리적 변수를 측정하는 데 사용되는 모든 방법과 이론을 연구하고 개발하는 분야입니다.

문항 반응 이론은 기존 이론인 TCT(Classical Test Theory)의 단점이나 한계를 극복했습니다. 이 마지막 이론은 찰스 스피어맨 1904년; 이것은 사이코메트리가 시작된 이론이며(첫 번째), 설명하기 위한 것이었습니다. 사람이 얻은 테스트 값에서 실제 값을 외삽하거나 결론을 내릴 수 있는 방법 연구 중인 특성 또는 성격 특성의 표현과 관련하여.

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TRI는 무엇을 위한 것입니까?

문항 반응 이론의 목적은 부분적으로 얻은 경험적 점수 사이에 어떤 관계가 존재하는지 지정하는 것입니다. 시험에서 한 과목(또는 여러 과목), 그리고 그 과목(또는 과목). 측정할 특성의 예로는 충동성, 외향성, 내향성 등이 있습니다.

따라서 항목 반응 이론은 모집단 간에 변하지 않는 특성을 가진 측정 도구(테스트)를 구축할 수 있도록 합니다. 이런 식으로, 두 사람이 측정된 특성 수준이 같으면 둘 다 같은 대답을 할 확률이 같습니다., 그리고 이것은 그들이 속한 인구와 무관합니다.

TCT의 한계 극복

처음에 보았듯이 항목 응답 이론은 고전 테스트 이론이 제시하는 몇 가지 제한 사항을 극복합니다.

• 새로운 이론은 문항 수준이 아니라 전체 테스트 수준에서 공식화됩니다.
• 과목의 점수는 시험의 특정 내용과 난이도에 따라 달라집니다.
• 측정 병렬 처리의 어려움이 극복됩니다.
• 측정 오류의 등분산성 가정 극복(IRR을 통해 다양한 수준의 적성에 대한 오류 항을 얻을 수 있음)
• 이제 테스트는 평균 적성이 아닌 대다수 인구의 피험자에게도 적합합니다.

기본 및 기능

항목 반응 이론을 더 잘 이해하기 위해 다음을 살펴보겠습니다. 일부 기본 및 하이라이트:

1. 관찰 점수

테스트에서 관찰된 점수가 특정 분포를 갖는 랜덤 변수라는 것을 분명히 해야 합니다. 이 분포는 두 가지 변수, 즉 대상의 적성 또는 능력 수준과 특성이 항목에 의해 평가되는 방식에 따라 달라집니다. (또는 테스트).

2. 차원

이 개념은 또한 항목 응답 이론의 일부입니다. 차원은 잠재된 특성의 일부입니다.. 모든 개인은 해당 차원의 값을 결정하여 특성으로 설명할 수 있습니다. 실제로 우리는 1차원 모델에 대해 이야기합니다.

3. 지역 독립

문항 반응 이론의 또 다른 특징은 조사 대상과 문항의 국부적 독립성이다. 따라서 우리가 지역 독립에 대해 말할 때, 우리는 다음을 의미합니다. 피험자가 한 항목에 올바르게 응답할 확률 p(x)는 다른 항목에 주어진 응답에 영향을 받지 않습니다..

한편, 앞의 점에서 언급한 일차원성이 충족되면 검정에서도 지역 독립성도 충족된다.

4. 테스트 정보 기능

항목 응답 이론의 일부인 또 다른 개념이나 아이디어는 테스트의 정보 기능입니다. 이 기능은 실제로 테스트가 가지고 있는 속성이며, 이는 테스트가 모든 적성 수준에서 우리에게 제공할 수 있는 정보의 양을 계산할 수 있게 해주는 것입니다.

이러한 방식으로 테스트의 정보 기능이 더 높은 값을 제공하면 결정된 적성은 그 수준에 대해 더 큰 차별을 가질 것이고 더 작은 측정 오차가 있을 것입니다. 테스트.

5. 아이템의 특성곡선

회귀 곡선이라고도 하는 이 곡선은 "적성"변수에 대한 항목의 예상 값을 나타냅니다..

항목 특성 곡선의 매개변수

이 곡선과 관련하여 항목 반응 이론의 전형인 일련의 매개 변수가 나타납니다. 연관된 "항목 특성 곡선 매개변수"는 3개이며 다음과 같이 표시됩니다. 편지:

1. B: 아이템 난이도

그것은 주제의 체력 수준으로 구성되며, 곡선의 변곡점에 위치. 오른쪽으로 더 많이 이동할수록 항목의 난이도가 높아집니다(더 어렵습니다).

2. A: 품목 차별

항목 식별은 곡선의 기울기입니다. 가파를수록 품목 차별이 심함.

3. C: 유사 우연 또는 점

마지막으로 매개변수 C는 유사 확률 또는 점입니다. 항목이 우연히 부딪힐 확률로 구성되며 곡선의 아래쪽 점근선에서 측정됩니다. 항목이 적절하려면 이 매개변수가 0.35 이상이어야 합니다.

참고 문헌:

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