Teoria odpowiedzi na

pytania testu

Item Response Theory

Dwie idee podstawowe IRT

(Item Response Theory

• Istnieje cecha latentna (ukryta), i

istnieje jej natężenie (podobnie

zakładała klasyczna teoria testu, KTT)

– w IRT, natężenie cechy latentnej

symbolizowane jest literą θ (theta)

• Istnieje określone prawdopobieństwo

określonej odpowiedzi na daną

pozycję, przy określonym natężeniu

cechy (odmiennie niż w KTT)

Stolicą Australii jest: Sydney (Tak/Nie)

Stolicą Australii jest: Canberra (Tak/Nie)

• Alternatywną nazwą dla Item

Response Theory mogłoby być więc:
Probabilistic Test Theory

Założenia IRT

• Jedna cecha latentna wyjaśnia kowariancje

między pozycjami (założenie
jednowymiarowości, unidimensionality)

– tzn., jeśli kontrolowałoby się wspólną wariancję

generowaną przez cechę latentną, to itemy
przestaną korelować

• założenie to w 100% w praktyce nigdy nie jest

spełnione

• Łagodniejsza wersja: Jedna cecha latentna

dominuje jako wyznacznik kowariancji
itemów

• Relacja między natężeniem cechy

(theta) a prawdopodobieństwem
określonej odpowiedzi ma obliczalny
matematycznie kształt

b – trudność pozycji. W KTT ≈ proporcja poprawnych
odpowiedzi

a – moc dyskryminacyjna pozycji. W KTT ≈ korelacja item-
total

c – parametr zgadywania. W KTT ≈ prawdopodobieństwo
trafienia przypadkowego

• Obliczanie a, b i c: tzw. kalibracja

– iteracyjny proces dochodzenia do wartości a,

b i c na podstawie wyników uzyskanych na
odpowiednio dużej próbie

• Parametry a, b i c są niezmienne między

populacjami

• Nie znaczy to, że typ populacji nie jest

ważny dla wyników kalibracji

– populacje wyselekcjonowane pod względem

natężenia cechy utrudnią lub uniemożliwią
kalibrację

– podobny problem jest też w KTT (im mniejsza

wariancja, tym mniejsza korelacja i tym niższe
np. oszacowanie rzetelności

IRT a analiza rzetelności

• Odmienność podejścia IRT:

– rzetelność rozumiana jako zdolność do

redukowania niepewności

– analiza rzetelności na poziomie

poszczególnych pozycji, nie całości testu

(pewien odpowiednik w KTT: analiza

mocy dyskryminacyjnej)

– rzetelność pozycji może być różna dla

różnych wartości (na gruncie KTT jest to

herezja)

Stronniczość

• W KTT – stronniczość całego testu,

rzadziej analizuje się stronniczość

pozycji, choć jest to możliwe

• W IRT: stronniczość na poziomie

poszczególnych pozycji:

– jeśli parametry krzywych dla danej

pozycji są różne dla różnych populacji, to

pozycja ta jest stronnicza

– Podobnie jak w KTT, tak i w IRT nie

wiadomo, czy stronniczość wynika z np.

różnic genetycznych między populacjami,

czy np. z czynników kulturowych

Wynik końcowy w IRT

• nie jest „sumą” wyników dla

poszególnych pozycji

• można użyć tylko części pozycji

(niemożliwe w KTT)

• można użyć tailored testing: łatwiejsze

pozycje dla osób o niższym natężeniu
cechy, trudniejsze dla osób o wyższym
natężeniu cechy) (herezja na gruncie
KTT)

Tailored testing

• Jeśli osoba zaliczy pierwszą pozycję o średniej

trudności, dajemy jej trudniejszą

• Jeśli ją zaliczy, jeszcze trudniejszą
• … i tak dalej, aż nie zaliczy pozycji, wtedy

łatwiejszą

• Z każdą kolejną pozycją maleje niepewność i

węższe są oszacowane przedziały ufności

• Postępowanie kończymy, kiedy przedziały

ufności są tak wąskie, jak sobie tego
życzyliśmy

Tailored testing

• Można stosować podzbiór pozycji

- np. różnym studentom dawać

różne pytania z puli ogólnej,

unikając powtarzalności.

• Studentom o różnym poziomie

przygotownia można dawać

pytania o różnej trudności -

lepiej przygotowanym - trudne,

gorzej przygotowanym - łatwe.

Model Rascha

• Uproszczona wersja IRT
• Tylko parametr b - trudność pozycji
• Zakłada, że zgadywanie i

dyskryminacja nie mają znaczenia,
albo pozycje złe pod względem
zgadywania i dyskryminacji odrzuca
się

Jak to liczyć

• brak procedur w SPSS i STATISTIKA
•

http://edres.org/irt/

– Baker, Frank (2001). The Basics of Item

Response Theory. ERIC Clearinghouse on
Assessment and Evaluation, University
of Maryland, College Park, MD.