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IRT 項目反応理論 入門 ー統計学の基礎から学ぶ良質なテストの作り方ー

IRT 項目反応理論 入門 ー統計学の基礎から学ぶ良質なテストの作り方ー

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オーム社
2021/10/22
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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 良質なテストの作り方を学ぼう、いちばんやさしいIRTの入門書!!  項目反応理論(IRT)を解説した入門書です。IRTとは、Item(項目)、Response(反応)、Theory(理論)のことでテストの各問題の正答か誤答かから真の能力を推定する理論です。  IRTは本格的に学習するようになるのは院生および共通試験とか試験の制作にかかわる人です。一方、IRTで扱う数学は文系にはかなり難しいもの(微分積分レベル)でなかなか理論を習得できない人も多いのです。  本書では良質なテストの作成に役立つ知識や各問題の難しさを意味する困難度や、識別力や当て推量と呼ばれるものなどをやさしく解説していくものです。 まえがき 項目反応理論ってなに? 【第1部 準備】 第1章 数学の基礎知識 第2章 統計学の基礎知識 【第2部 本題】 第3章 各問題の特性を知る ー項目特性曲線ー 第4章 各受験者の真の能力を推定する ー最尤推定法ー 第5章 各問題の難しさの度合いなどを推定する ーEMアルゴリズムに基づく周辺最尤推定法ー 第6章 未来のテストのために問題を蓄える ー等化による項目プールの生成ー 第7章 良質なテストを作成する ー項目情報曲線ー 【付録】 付録1 途中までのがんばりも評価する ー部分得点モデルー  1.部分得点モデル  2.カテゴリー確率曲線 付録2 最尤推定法とは異なる方法を知る ーMAP推定法とEAP推定法とマルコフ連鎖モンテカルロ法ー  1.確率分布と確率密度関数  2.ベイズの定理  3.MAP推定法とEAP推定法とマルコフ連鎖モンテカルロ法  4.EMアルゴリズムに基づく周辺最尤推定法におけるNmの意味 付録3 順序性のあるデータの関連の度合いを調べる ーテトラコリック相関係数とポリコリック相関係数ー  1.相関係数  2.2変量正規分布  3.テトラコリック相関係数とポリコリック相関係数

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