Rasch模型分析工具- Winsteps
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发布时间：2024-10-22 12:40
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时间：4分钟前
上篇文章介绍了Rasch模型的起源，但并未深入理论细节。我计划的介绍将转向实践应用，通过探讨Winsteps这个工具来解析Rasch模型在数据分析和模型拟合中的特点。Benjamin Wright和John McCallum，即“麦克”，在Rasch模型的计算机程序开发上做出了显著贡献，尤其是Winsteps，自1965年起持续50年的研究使其成为Rasch理论资料库的重要来源。
Rasch模型的本质可以简要概括为：它是一种通过分析有序分类反应的随机观测，获取客观、基本的累加型测量值的方法，同时考虑标准误和质量控制统计。在模型中，每个个体和问题的参数通过概率估计进行建模，最初使用logistic函数来描述正确答案的概率，揭示人与问题参数的差异。
使用Rasch模型时，需要满足一些条件，如使用原始分数总分来估计测量值，并且Winsteps工具能处理这类分析。模型的参数估计采用JMLE方法，初始值由PROX和Normal Approximation Algorithm算法设定。随着时间的推移，Rasch模型发展出多个变体，扩大了其应用范围。
在使用Winsteps之前，理解Rasch模型的应用过程很重要，包括开发测量工具，收集数据，评估难度和区分度，以及计算个体分数。传统方法如CTT可能忽视了每个问题的难度差异，而Rasch模型通过概率模型解决了这个问题，尤其在计算机自适应考试（如ACT）中表现突出。
Rasch模型的优势包括处理混合问题形式、提供统一的能力估计，并且在精度和信度上有显著提升。然而，如同所有统计模型，它也依赖于一些前提条件。在使用Winsteps进行分析时，理解这些条件至关重要。
