多段適応型テストにおける項目応答理論モデルの条件付き独立性の評価のための調整済み残差

科学分野:

• 心理測定学
• 統計モデリング
• 教育測定

背景:

• 項目応答理論（IRT）モデルは、潜在的測定値が与えられた場合の項目反応の条件付き独立性を仮定します。
• 多段適応型テスト（MST）のデザインには、この条件付き独立性の仮定を違反する可能性のあるルーティングの決定が含まれます。
• この違反は、心理測定分析における統計的推論に影響を与える可能性があります。

研究 の 目的:

• IRTモデルにおける条件付き独立性の仮定に対するMSTデザインにおけるルーティング決定の影響を調査すること。
• MSTデータの分析における一般化残差の適切性を評価すること。
• MSTデータの残差の調整を提案し、検証すること。

主な方法:

• 本研究では、MSTデータの文脈における準独立性の現象を調査します。
• 標準的な一般化残差（Haberman & Sinharay, 2013）が、修正なしではMSTデータに適用できないことを示します。
• MSTデザインの複雑さに依存する残差の調整が開発され、シミュレーションと実データ分析を通じて評価されます。

主要な成果:

• 項目ペアの頻度のための一般化残差は、デザイン固有の調整なしではMSTデータには不適切です。
• 提案された調整済み残差は、シミュレーション研究において満足のいく第一種の過誤率を示します。
• 調整済み残差は、国際的な生徒の学習到達度調査（PISA）からの実際のMSTデータに正常に適用されました。

結論:

• 標準的なIRT残差診断は、MSTデータに直接適用できません。
• 有効な統計的推論のためには、残差の調整が必要であり、効果的です。
• この調査結果は、適応型テスト環境における統計的推論とモデル適合評価に影響を与えます。