Статистичні інструменти вимірювання якості освіти. Частина 3. Класичний підхід
Ключові слова:
класична теорія тестування, випробовувані, оцінювання, тест, IRT-модель, PL-модель, PCM-модель, шкала Раша, логіт-оцінка
Анотація
Представлено огляд статистичних основ тестології. Описано базові задачі, математичні моделі та основні розрахункові формули сучасної (IRT) теорії тестування, що дозволяє зі статистичних позицій оцінити правильність побудови, роздільну здатність, стандартну помилку та надійність тестових вимірювань.
Завантаження
Дані завантаження ще не доступні.
Посилання
1. Сіницький М. Є. Статистичні інструменти вимірювання якості освіти. Ч. 1. Класичний підхід // Науковий вісник Н АСОА. - 2014. - № 4. - С. 58-69.
2. Сіницький М. Є. Статистичні інструменти вимірювання якості освіти. Ч. 2. Класичний підхід // Науковий вісник НАСОА. - 2015. - № - С.
3. Rash G. On Objectivity and Specificity of the Probabilistic Basis for Testing [Electronic resource]. - Access mode: http://www.rasch.org/memo 196x.pdf.
4. Нейман Ю. M. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов / Ю. М. Нейман, В. А. Хлебников. - М.: Прометей, 2000. — 168 с.
5. Крокер Л. Введение в классическую и современную теорию тестов: учебник / Л. Крокер, Дж. Алгина; пер. с англ. Н. Н. Найденовой, В. Н. Смилкина, M. Б. Челышковой; под общ. ред. В. И. Звонникова, М. Б. Челышковой. — М.: Логос, 2010.-668 с.
6. Аванесов В. С. Item Response Theory: Основные понятия и положения [Электронный ресурс]. — Режим доступа: testolog@mail.ru.
7. Bryce В. Reeve. An Introduction to Modem Measurement Theory. - Outcomes Research Branch Applied Research Program, Division of Cancer Control and Population Sciences [Electronic resource]. - Access mode: http://www.applied~research.cancer.gov/archive/.. ./immt.pdf.
8. Lord F. M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems / F. M. Lord. — Hillsale, NJ: Lawrence Erlbaun Associates, 1980.
9. Birnbanm A. Some Latent Trait Models and Their Use in Imferring an Examinee’s Ability / A. Bimbahn // F. M. Lord, M. P. Novick. Statistical Theories of Mental Test Scores. - Reading MA: Addison-Wesley, 1968.
10. Linden W. Handbook of Modern Item Response Theory / W. Linden, R. Habbleton. - NY.: Springer-Verlag, 1997.
11. Bock R. D. Marginal Maximum Likelihood Estimation of Item Parameters: An Application of the em Algorithm / R. D. Bock, M. Aitkin // Psychometrika. — 1981. No 46. - P. 443^59.
12. Item Response Theory [Electronic resource]. - Access mode: www://en.wikipedia.org/ wiki/Item_response_theory#Information.
13. Sijtsma K. Item Response Theory: Past Performance, Present Developments, and Future Expectations / K. Sijtsma, B. W. Junker // Behaviometrika. — 2006. — Vol. 33, No 1. - P. 75-102.
14. Masters G. N. A Rasch Model for Partial Credit Scoring / G. N. Masters // Psychometrika. 1982. - Vol. 47, No 1. - P. 149-174.
15. Bartholomew D. The Analysis and Interpretation of Multivariate Data for Social Scientists / D. Bartholomew, F. Steele, I. Moustaki, J. Galbraith. - Charman & Hall: London, 2002.
16. Skrondal A. Generalized Latent Variable Modeling: Multilevel, Longitudinal and Structural Equation Models / A. Skrondal, S. Rabe-Hesketh. - Charman & Hall: Boca Ration, FL, 2004.
17. Лоусон Ч. Численное решение задач наименьших квадратов / Ч. Лоусон, Р. Хенсон; пер. с англ. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 232 с.
18. Карданова Е. Ю. Моделирование и параметризация тестов: основы теории и при¬ложения / Е. Ю. Карданова. - М.: Федеральный центр тестирования, 2008. — 303 с.
19. Verhelst N.D. Modeling Sums of Binary Responses by Partial Credit Model / N. D. Verhelst. - H. H. F. M. Verstalen, Measurement and Research Department Reports 97-7. - Cito, Arnhem, 1997.
20. Muraki E. A. Generalized Partial Credit Model: Application of an EM Algorithm / E. A. Muraki//Applied Psychological Measurement. - 1992. —No 16(2). - P. 159-176.
21. Елисеев И. H. Теоретические основы алгоритма расчета латентних переменных программным комплексом RILP — 1М / И. Н. Елисеев // Программные продукты и системы. -2011.- № 2. - С. 67-72.
22. Cohen L. Approximate Expression for Parameter Estimates in the Rasch Model / L. Cohen 11 British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. — 1979. - Vol. 32, No l.-P. 113-120.
23. Wright B.D. Best Test and Self-Tailored Testing / B. D. Wright, G. A. Douglas. - Research Memorandum No 19. - Chicago: MESA Press, 1975 [Electronic reso¬urce]. - Access mode: www.rasch.org/nnt/nnt 102q.htm/.
24. Linacre J. M. PROX with Missing Data, or Known Item or Person Measures / .1. M. Linacre // Rasch Measurement Transactions. - 1994. — Vol. 8, [Electronic resource]. — Access mode: www.rasch.org/nnt/nntl22q.htm/.
25. Linacre J. M. Estimating Rasch Measures with Known Polytomous Item Difficulties / J. M. Linacre // Rasch Measurement Transactions. — 1998. - Vol. 12, [Electronic resource]. — Access mode: www.rasch.org/nnt/nntl22q.htm/.
26. Linacre J. M. Dichotomous Mean-square Chi-square fit statistics / J. M. Linacre, B. D. Wright // Rasch Measurement Transactions. - 1994. - Vol. 8, No 2. - P. 360.
27. Wright B. D. Computation of OUTFIT and INFIT Statistics / B. D. Wright, G. N. Mas¬ters // Rasch Measurement Transactions. - 1990. - Vol. 3, [Electronic resource]. - Access mode: www.rasch.org/nnt/nnt34e.htm/.
28. Linacre J. M. PROX for Polytomous Data / J. M. Linacre // Rasch Measurement Transactions. - 1995. — Vol. 8, [Electronic resource]. - Access mode: www.rasch.org/nnt/nnt84q.htm/.
29. Hambleton R. K. Fundamentals of Item Response Theory / R. K. Hambleton, H. Swaminathan, H. J. Rogers. - Sage Publications Inc. London, 1991, Chapter 2, p. 9— 12 and Exercise 6. — P. 29—3 1.
30. Tristan A. Chi-square Local Independence Meets the Rasch Model / A. Tristan // Rasch Measurement Transactions. - 2002. — Vol. 16, No 1. - P. 861.
31. Rizopoulos D. Ltm: An R Package for Latent Variable Modeling and Item Response Theory Analyses / D. Rizopoulos // Journal of Statistical Software. - Nov. 2006. — Vol. 17, Issue 5 [Electronic resource]. - Access mode: http://www.jstatsoft.org/.
32. Латентно-структурный анализ и теория тестов / Математические методы в соци¬альных науках// Под ред. П. Лазарсфельда, Н. Генри; пер. с англ. М.: Прогресс, 1973.-297 с.
33. Bock R. D. Full-Information Item Factor Analysis / R. D. Bock, R. D. Gibbons, E. Muraki // Applied Psychological Measurement. - 1988. - No 12. - P. 261-280.
34. Gibbons R. D. Full-information item bi-factor analysis / R. D. Gibbons, D. Hedeker // Psychometrika. - 1992. - Vol. 57. - P. 423^*36.
35. Vemiunt J. K. Latent Class Cluster Analysis / J. K. Vermunt, J. Magidson // J. A. Hage- naars, A. L. McCutcheon (eds.). Advances in Latent Class Analysis. — Cambridge University Press, 2002.
36. Glas C. A. A Bayesian Approach to Person Fit Analysis in Item Response Theory Models / C. A. Glas, R. R. Meijer // Applied Psychological Measurement. — 2003. - Vol. 27, No3.-P. 217-233.
37. Bayesian Modeling Using WinBUGS. - A John Viley&Sons, Inc, publication, 2009. - 506 p.
38. Wim J. van der Linden. Elements of Adaptive Testing / Wim J. van der Linden and Cees A. W. Glas. —New York-Dordrecht-Heidelberg-London: Springer, 2010. —437 p.
39. Авраменко О. В. Моделі та методи статистичної обробки результатів тестуван¬ня: огляд монографій та підручників / О. В. Авраменко // Наукові записки НДУ ім. М. Гоголя. Психолого-педагогічні науки.-201 1.—№ 10. — С. 17—24.
40. Bollen К.А. Latent Variables in Psychology and Social Scinces / K. A. Bollen // Annu. Rev. Psychol. - 2002. - Vol. 53. - P. 605-634.
41. Скрытая марковская модель. - Википедия [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Скрытая марковская модель.
42. Эфрон Б. Нетрационные методы многомерного статистического анализа / Сборник статей // Пер. с англ. Ю. П. Адлера, Ю. А. Кошевника, В. Н. Солнцева; под ред. Ю. П. Адлера. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 264 с.
2. Сіницький М. Є. Статистичні інструменти вимірювання якості освіти. Ч. 2. Класичний підхід // Науковий вісник НАСОА. - 2015. - № - С.
3. Rash G. On Objectivity and Specificity of the Probabilistic Basis for Testing [Electronic resource]. - Access mode: http://www.rasch.org/memo 196x.pdf.
4. Нейман Ю. M. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов / Ю. М. Нейман, В. А. Хлебников. - М.: Прометей, 2000. — 168 с.
5. Крокер Л. Введение в классическую и современную теорию тестов: учебник / Л. Крокер, Дж. Алгина; пер. с англ. Н. Н. Найденовой, В. Н. Смилкина, M. Б. Челышковой; под общ. ред. В. И. Звонникова, М. Б. Челышковой. — М.: Логос, 2010.-668 с.
6. Аванесов В. С. Item Response Theory: Основные понятия и положения [Электронный ресурс]. — Режим доступа: testolog@mail.ru.
7. Bryce В. Reeve. An Introduction to Modem Measurement Theory. - Outcomes Research Branch Applied Research Program, Division of Cancer Control and Population Sciences [Electronic resource]. - Access mode: http://www.applied~research.cancer.gov/archive/.. ./immt.pdf.
8. Lord F. M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems / F. M. Lord. — Hillsale, NJ: Lawrence Erlbaun Associates, 1980.
9. Birnbanm A. Some Latent Trait Models and Their Use in Imferring an Examinee’s Ability / A. Bimbahn // F. M. Lord, M. P. Novick. Statistical Theories of Mental Test Scores. - Reading MA: Addison-Wesley, 1968.
10. Linden W. Handbook of Modern Item Response Theory / W. Linden, R. Habbleton. - NY.: Springer-Verlag, 1997.
11. Bock R. D. Marginal Maximum Likelihood Estimation of Item Parameters: An Application of the em Algorithm / R. D. Bock, M. Aitkin // Psychometrika. — 1981. No 46. - P. 443^59.
12. Item Response Theory [Electronic resource]. - Access mode: www://en.wikipedia.org/ wiki/Item_response_theory#Information.
13. Sijtsma K. Item Response Theory: Past Performance, Present Developments, and Future Expectations / K. Sijtsma, B. W. Junker // Behaviometrika. — 2006. — Vol. 33, No 1. - P. 75-102.
14. Masters G. N. A Rasch Model for Partial Credit Scoring / G. N. Masters // Psychometrika. 1982. - Vol. 47, No 1. - P. 149-174.
15. Bartholomew D. The Analysis and Interpretation of Multivariate Data for Social Scientists / D. Bartholomew, F. Steele, I. Moustaki, J. Galbraith. - Charman & Hall: London, 2002.
16. Skrondal A. Generalized Latent Variable Modeling: Multilevel, Longitudinal and Structural Equation Models / A. Skrondal, S. Rabe-Hesketh. - Charman & Hall: Boca Ration, FL, 2004.
17. Лоусон Ч. Численное решение задач наименьших квадратов / Ч. Лоусон, Р. Хенсон; пер. с англ. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 232 с.
18. Карданова Е. Ю. Моделирование и параметризация тестов: основы теории и при¬ложения / Е. Ю. Карданова. - М.: Федеральный центр тестирования, 2008. — 303 с.
19. Verhelst N.D. Modeling Sums of Binary Responses by Partial Credit Model / N. D. Verhelst. - H. H. F. M. Verstalen, Measurement and Research Department Reports 97-7. - Cito, Arnhem, 1997.
20. Muraki E. A. Generalized Partial Credit Model: Application of an EM Algorithm / E. A. Muraki//Applied Psychological Measurement. - 1992. —No 16(2). - P. 159-176.
21. Елисеев И. H. Теоретические основы алгоритма расчета латентних переменных программным комплексом RILP — 1М / И. Н. Елисеев // Программные продукты и системы. -2011.- № 2. - С. 67-72.
22. Cohen L. Approximate Expression for Parameter Estimates in the Rasch Model / L. Cohen 11 British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. — 1979. - Vol. 32, No l.-P. 113-120.
23. Wright B.D. Best Test and Self-Tailored Testing / B. D. Wright, G. A. Douglas. - Research Memorandum No 19. - Chicago: MESA Press, 1975 [Electronic reso¬urce]. - Access mode: www.rasch.org/nnt/nnt 102q.htm/.
24. Linacre J. M. PROX with Missing Data, or Known Item or Person Measures / .1. M. Linacre // Rasch Measurement Transactions. - 1994. — Vol. 8, [Electronic resource]. — Access mode: www.rasch.org/nnt/nntl22q.htm/.
25. Linacre J. M. Estimating Rasch Measures with Known Polytomous Item Difficulties / J. M. Linacre // Rasch Measurement Transactions. — 1998. - Vol. 12, [Electronic resource]. — Access mode: www.rasch.org/nnt/nntl22q.htm/.
26. Linacre J. M. Dichotomous Mean-square Chi-square fit statistics / J. M. Linacre, B. D. Wright // Rasch Measurement Transactions. - 1994. - Vol. 8, No 2. - P. 360.
27. Wright B. D. Computation of OUTFIT and INFIT Statistics / B. D. Wright, G. N. Mas¬ters // Rasch Measurement Transactions. - 1990. - Vol. 3, [Electronic resource]. - Access mode: www.rasch.org/nnt/nnt34e.htm/.
28. Linacre J. M. PROX for Polytomous Data / J. M. Linacre // Rasch Measurement Transactions. - 1995. — Vol. 8, [Electronic resource]. - Access mode: www.rasch.org/nnt/nnt84q.htm/.
29. Hambleton R. K. Fundamentals of Item Response Theory / R. K. Hambleton, H. Swaminathan, H. J. Rogers. - Sage Publications Inc. London, 1991, Chapter 2, p. 9— 12 and Exercise 6. — P. 29—3 1.
30. Tristan A. Chi-square Local Independence Meets the Rasch Model / A. Tristan // Rasch Measurement Transactions. - 2002. — Vol. 16, No 1. - P. 861.
31. Rizopoulos D. Ltm: An R Package for Latent Variable Modeling and Item Response Theory Analyses / D. Rizopoulos // Journal of Statistical Software. - Nov. 2006. — Vol. 17, Issue 5 [Electronic resource]. - Access mode: http://www.jstatsoft.org/.
32. Латентно-структурный анализ и теория тестов / Математические методы в соци¬альных науках// Под ред. П. Лазарсфельда, Н. Генри; пер. с англ. М.: Прогресс, 1973.-297 с.
33. Bock R. D. Full-Information Item Factor Analysis / R. D. Bock, R. D. Gibbons, E. Muraki // Applied Psychological Measurement. - 1988. - No 12. - P. 261-280.
34. Gibbons R. D. Full-information item bi-factor analysis / R. D. Gibbons, D. Hedeker // Psychometrika. - 1992. - Vol. 57. - P. 423^*36.
35. Vemiunt J. K. Latent Class Cluster Analysis / J. K. Vermunt, J. Magidson // J. A. Hage- naars, A. L. McCutcheon (eds.). Advances in Latent Class Analysis. — Cambridge University Press, 2002.
36. Glas C. A. A Bayesian Approach to Person Fit Analysis in Item Response Theory Models / C. A. Glas, R. R. Meijer // Applied Psychological Measurement. — 2003. - Vol. 27, No3.-P. 217-233.
37. Bayesian Modeling Using WinBUGS. - A John Viley&Sons, Inc, publication, 2009. - 506 p.
38. Wim J. van der Linden. Elements of Adaptive Testing / Wim J. van der Linden and Cees A. W. Glas. —New York-Dordrecht-Heidelberg-London: Springer, 2010. —437 p.
39. Авраменко О. В. Моделі та методи статистичної обробки результатів тестуван¬ня: огляд монографій та підручників / О. В. Авраменко // Наукові записки НДУ ім. М. Гоголя. Психолого-педагогічні науки.-201 1.—№ 10. — С. 17—24.
40. Bollen К.А. Latent Variables in Psychology and Social Scinces / K. A. Bollen // Annu. Rev. Psychol. - 2002. - Vol. 53. - P. 605-634.
41. Скрытая марковская модель. - Википедия [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Скрытая марковская модель.
42. Эфрон Б. Нетрационные методы многомерного статистического анализа / Сборник статей // Пер. с англ. Ю. П. Адлера, Ю. А. Кошевника, В. Н. Солнцева; под ред. Ю. П. Адлера. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 264 с.
Переглядів анотації: 282 Завантажень PDF: 118
Опубліковано
2017-09-20
Як цитувати
SinytskyiМ. Y. (2017). Статистичні інструменти вимірювання якості освіти. Частина 3. Класичний підхід. Науковий вісник Національної академії статистики, обліку та аудиту, (4), 100-114. вилучено із https://nasoa-journal.com.ua/index.php/journal/article/view/124
Розділ
Articles
