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目次

  • 1 ラッシュモデルと多値ラッシュモデル
    • 1.1 ラッシュモデル
    • 1.2 多値ラッシュモデル
  • 2 ラッシュモデルの拡張モデル
    • 2.1 線形ロジスティックテストモデル
    • 2.2 応用例1:分数の引き算に関する分析
    • 2.3 応用例2:怒りの反応に関する調査(2値)
    • 2.4 線形評定尺度モデル
    • 2.5 応用例3:怒りの反応に関する調査(3値)
    • 2.6 線形部分採点モデル
    • 2.7 応用例4:怒りの反応に関する調査(2値・3値)
  • 3 多次元項目反応モデル
    • 3.1 2値データのための多次元IRTモデル
    • 3.2 部分補償型モデル
    • 3.3 探索的モデル・確認的モデル
  • 4 多値データのための多次元項目反応モデル
    • 4.1 段階反応モデル
    • 4.2 一般化部分採点モデル
    • 4.3 適用例
    • 4.4 まとめ
  • 5 特異項目機能(DIF)−IRTに基づく方法−
    • 5.1 IRTに基づくDIF検出の手順
    • 5.2 Lordの方法
    • 5.3 3つ以上のグループに対するLordのχ2統計量
    • 5.4 Rajuの方法
    • 5.5 LR検定
    • 5.6 各手法の比較とIRTに基づくDIF検出法の問題点
  • 6 特異項目機能(DIF)−IRTに基づかない方法−
    • 6.1 Mantel−Haentszel法とGeneralized Mantel−Haentszel法
    • 6.2 ロジスティック法と一般化ロジスティック法
    • 6.3 DIF検出における項目純化
    • 6.4 まとめ
  • 7 混合ラッシュモデル
    • 7.1 通過率の層別化
    • 7.2 潜在クラスモデル
    • 7.3 潜在クラスモデルとラッシュモデル
    • 7.4 混合多値ラッシュモデル
  • 8 多値反応モデルや多次元反応モデルにおける等化
    • 8.1 等化の基本的な考え方
    • 8.2 多値項目反応モデルの等化
    • 8.3 多次元項目反応モデルにおける等化
  • 9 連続反応モデル
    • 9.1 導入
    • 9.2 モデル
    • 9.3 項目母数の推定
    • 9.4 被験者母数の推定
    • 9.5 項目カテゴリ反応関数
    • 9.6 適用例
    • 9.7 まとめ
  • 10 適応型テスト
    • 10.1 シミュレーション1
    • 10.2 シミュレーション2
    • 10.3 シミュレーション3
    • 10.4 シミュレーション4
  • 11 モッケン尺度分析
    • 11.1 モッケン尺度分析とは
    • 11.2 尺度の構成
    • 11.3 分析例:不安尺度の構成
  • 12 カーネル平滑化による密度推定
    • 12.1 ノンパラメトリックなIRF,ICRF
    • 12.2 カーネル平滑化の基本
    • 12.3 カーネル平滑化による推定法
    • 12.4 分析例:不安尺度のICRFの平滑化
  • 13 マルチレベルIRTモデル
    • 13.1 測定方程式
    • 13.2 構造方程式
    • 13.3 母数の解釈とマルチレベルモデル
    • 13.4 母数推定法
    • 13.5 適用例:PISA2009数学的リテラシーへの適用