Kohdevastusteoria

Alueella Psykometristen testien teoria Eri nimityksiä on ilmestynyt, jotka tällä hetkellä käyttävät nimitystä "Tuotereaktioteoria" (F.M. Lord, 1980). Tässä nimellisarvossa on joitain eroja klassiseen malliin nähden: 1.- odotetun arvon suhde Aihe- ja ominaisuuspisteiden (arvoista vastaava ominaisuus) arvo ei yleensä ole tyyppiä lineaarinen. 2.- Sen tarkoituksena on tehdä yksilöllisiä ennusteita ilman tarvetta viitata normatiivisen ryhmän ominaisuuksiin.

Indeksi

1. Kohde- tai piileväpiirimalliin vastaamisen teoria testiteoriassa
2. Tuotevastausten teoriamallit (tri)
3. Parametrien arviointi
4. Testaa rakenne
5. Kohdevastusteorian sovellukset
6. Pisteiden tulkinta

Näemme siis, että tämä kohdevastausteoria tarjoaa mahdollisuuden kuvata erikseen sekä kohteita että yksilöitä; Se katsoo myös, että tutkittavan antama vastaus riippuu kyvystä, jolla hänellä on kyseisellä alueella. Näiden mallien alkuperä johtuu Lazarsfeldista, 1950, joka otti käyttöön termin "piilevä piirre".

Tästä eteenpäin katsotaan, että jokaisella yksilöllä on yksilöllinen parametri, joka on vastuussa kohteen ominaisuuksista, jota kutsutaan myös "ominaisuudeksi". Tätä ominaisuutta ei voida mitata suoraan, joten yksittäistä parametria kutsutaan piileväksi muuttujaksi. Testien soveltamisen aikana voidaan saada kaksi erilaista asiaa, todellinen pisteet ja kelpoisuusasteikko; Tämä saavutetaan, jos läpäisemme kaksi testiä samasta kyvystä samalle ryhmälle.

Piilevän piirteen teoriassa tai kohteen vastausteoriassa todellinen pistemäärä on havaitun pistemäärän odotettu arvo. Herran mukaan tosi pisteet ja kunto ovat samat, mutta ne ilmaistaan ​​eri mittakaavoilla.

Binomiaaliset virhemallit: Lordi (1965) esitteli ne, jotka olettavat, että havaittu pisteet vastaavat testissä saatujen oikeiden vastausten määrää (joiden Kaikilla tuotteilla on samat vaikeudet ja paikallinen riippumattomuus, toisin sanoen muihin kohteisiin annetut vastaukset eivät vaikuta oikeesti vastaamaan yhteen kohtaan. ).

Poisson-mallit: nämä mallit soveltuvat testeihin, joissa on paljon kohteita ja joissa oikean tai virheellisen vastauksen todennäköisyys on pieni. Tämän ryhmän sisällä puolestaan ​​on erilaisia ​​malleja:

1. Raschin Poisson-malli, jonka hypoteesit ovat: jokaisessa testissä on paljon paikallisesti riippumattomia binäärikohteita. virheen todennäköisyys kussakin tuotteessa on pieni. todennäköisyys, että kohde tekee virheen, riippuu kahdesta asiasta, kokeen vaikeudesta ja kohteen kyvystä. vaikeuksien additiivisuus, joka ymmärretään kahden vastaavan kokeen sekoittamisen tuloksena yhdessä testissä, jonka vaikeus on kahden ensimmäisen testin vaikeuksien summa.
2. Poisson-malli nopeuden arvioimiseksi: Tämän mallin ehdotti myös Rasch, ja sille on ominaista, että testin suorittamisen nopeus on otettu huomioon. Mallia voidaan tarkastella kahdella tavalla: laskea tehtyjen virheiden ja luettujen sanojen määrä aikayksikössä. Laske tehtyjen virheiden määrä ja tekstin lukemiseen käytetty aika. Todennäköisyys suorittaa tietty määrä sanoja testistä (i) tutkittavalta (j) ajan (t) aikana
3. Normaalit Warhead-mallit: on Lordin (1968) ehdottama malli, jota käytetään testeissä, joissa on kaksisuuntaisia ​​kohteita ja joilla on yksi yhteinen muuttuja. Sen kaavio olisi seuraava: Tätä mallia kuvaavat perusoletukset ovat:

• piilevän muunnoksen tila on yksiulotteinen (k = 1).
• paikallinen itsenäisyys intemien välillä.
• piilevän muuttujan mittari voidaan valita siten, että kunkin kohteen käyrä on normaali taistelupää.

Logistiikkamallit; Se on malli, joka on hyvin samanlainen kuin edellinen, mutta sillä on myös enemmän etuja sen matemaattiseen käsittelyyn nähden. Logistiikkatoiminto on seuraavassa muodossa: Logistiikkamalleja on erilaisia ​​riippuen niiden parametrien määrästä:

• 2-parametrinen logistinen malli, Birnbaum 1968, mainitsemme ominaisuuksiensa joukosta, että se on yksiulotteinen, siellä on paikallinen itsenäisyys, kohteet ovat kahtiajakoisia jne.
• 3-parametrinen logistinen malliHerra, sille on ominaista, koska todennäköisyys lyödä arvaamalla on tekijä, joka vaikuttaa testin suoritukseen. 4.3. 4-parametrinen logistinen malli: McDonald 1967: n ja Barton-Lordin vuonna 1981 ehdottama malli, jonka tarkoitus on selitä tapaukset, joissa korkean kyvyn omaavat henkilöt eivät reagoi oikein kohde.
• Rasch-logistinen malli: Tämä malli on tuottanut eniten työpaikkoja huolimatta siitä, että sillä on haittapuoli, eli että sen mukauttaminen todellisiin tietoihin on vaikeampi. Mutta päinvastoin etu, joka tekee siitä niin laajalti käytetyn, on se, että se ei vaadi suuria otoskokoja säätöön.

Eniten käytetty menetelmä on Suurin todennäköisyys, yhdessä tämän menetelmän kanssa käytetään numeerisia lähentämismenetelmiä, kuten Newton-Raphson ja Pisteytys (Rao). Suurimman todennäköisyyden menetelmä perustuu periaatteeseen saada tuntemattomien parametrien estimaattorit, jotka maksimoivat tällaisten näytteiden saamisen todennäköisyyden. Suurimman todennäköisyyden lisäksi käytetään myös Bayesin estimaattia, joka perustuu Bayesin lauseeseen, joka Se koostuu kaikkien tunnettujen tietojen sisällyttämisestä a priori, jotka ovat merkityksellisiä johtopäätösten tekemiselle. Baynin menetelmän perusteellisempi tutkimus kunto-parametrien arvioimiseksi ovat tehneet Birnbaum (1996) ja Owen (1975).

TIETOIMINNOT

Paras testi, joka voidaan rakentaa, on se, joka antaa eniten tietoa piilevästä piirteestä. Tämän informaation kvantifiointi tapahtuu "informaatiofunktioiden" avulla. Informaatiofunktion kaava, Birnbaum 1968, on seuraava: On otettava huomioon, että testissä saadut tiedot on kunkin erän tietojen summa, lisäksi jokaisen erän osuus ei riipu muista tuotteista, jotka muodostavat testata. Yleisesti voidaan sanoa, että tiedot kaikissa malleissa:

• vaihtelee kuntotason mukaan.
• mitä suurempi käyrän kaltevuus, sitä enemmän tietoa.
• se riippuu pisteiden varianssista, mitä korkeampi se on, sitä vähemmän tietoa.

Ensimmäinen tehtävä ja yksi tärkeimmistä testin rakentamisessa on kohteiden valinta, etukäteen sovittu teoreettisista oletuksista, joiden tulisi määritellä piirre, jonka testi aikoo mitata. Käsite "Tuoteanalyysi" viittaa niiden muodollisten menettelyjen joukkoon, jotka suoritetaan niiden kohteiden valitsemiseksi, jotka lopulta muodostavat testin. Kohteisiin liittyviä tietoja pidetään tärkeimpinä:

1. Kohteen vaikeus, prosenttiosuus ihmisistä, jotka saavat sen oikein.
2. Syrjintä, kunkin kohteen korrelaatio testin kokonaispistemäärään.
3. Häiriötekijät tai virheanalyysi, niiden vaikutus on merkityksellinen, vaikuttaa kohteen vaikeuteen ja aiheuttaa aliarvioinnin syrjintäarvoille.

Eri indeksien indikaattoreita määritettäessä käytetään yleensä joitain tilastoja tai indeksejä, joita käytetään eniten:

Vaikeusindeksi Hakemisto syrjintää Luotettavuusindeksi Voimassaoloindeksi Tietäen indeksit, jotka on otettava huomioon Valinnan kohteista, jotka muodostavat testin, näemme mitä vaiheita tarvitaan rakentamiseen koe:

1. Ongelman määrittely.
2. Luettele suuri joukko kohteita ja korjaa ne.
3. Mallin valinta.
4. Testaa ennalta valitut kohteet.
5. Valitse ihanteelliset kohteet.
6. Tutki testin ominaisuuksia
7. Laadi lopullisen kokeen tulkintasäännöt.

Edellisistä kohdista on huomattava, että mallin valinta, kohta 3, riippuu tavoitteista joka suorittaa testin tietojen ominaisuuksista ja laadusta sekä käytettävissä olevista resursseista. Kun malli valitaan, teoreettiset ehdot, joissa sitä voidaan soveltaa, on jo annettu, ei hyveistään huolimatta ne on analysoitava kussakin tapauksessa ja erityisolosuhteissa. Ominaisuudet, jotka johtuvat mallista Tuotevastausteoria (TRI), voivat vaikuttaa:

• testin ulottuvuus otoksen niukka saatavuus tietokoneresurssien puute On olemassa joukko mieltymyksiä kun käytetään yhtä tai toista mallia, katsotaanpa ne: tavallisia taistelupään malleja ei yleensä käytetä sovelluksissa, niiden arvo on teoreettinen.
• Rasch: soveltuu horisontaaliseen vertailuun (vertailukelpoiset testit vaikeustasoilla, joilla on samanlainen kykyjakauma). saada saman muodon eri muodot. * 2 ja 3 parametrit: ne sopivat parhaiten erilaisiin ongelmiin.
• virheellisten vastemallien havaitsemiseksi. testien vertikaaliseen sovittamiseen (vertaa testejä erilaisilla vaikeustasoilla ja erilaisilla kykyjen jakaumilla).

1 ja 2 parametrit:

• soveltuu yhden asteikon rakentamiseen, jotta taitoja voidaan verrata eri tasoilla.

Otoksen koko voi vaikuttaa tavoitteen saavuttamisen lisäksi mallin valintaan; Siinä tapauksessa, että otos on suuri ja edustava, ei ole mitään ongelmaa, olipa kyse sitten klassisesta tai piilevästä piirteestä. Mutta TRI: ssä ( kohteen vaste-teoria ) pienen otoksen vuoksi on tarpeen valita mallit, joissa on pieni määrä parametreja, jopa yhden parametrin malli.

Katsotaanpa, mitkä ovat yleisimmät sovellukset: a) Testien tasaus, joskus se on Eri testeissä saadut pisteet on tarpeen verrata kahteen mahdolliseen tarkoituksiin:

• Vaakasuora tasoitus: se pyrkii saamaan saman testin eri muodot.
• Pystysuora tasaus: se pyrkii rakentamaan yhden kykyasteikon, jolla on erilaiset vaikeustasot. Testien tasaamisen osalta Lord (1980) esittelee "oikeudenmukaisuuden" käsitteen, mikä tarkoittaa, että kullekin kohteelle kaksi testiä Ne voivat olla keskenään vaihdettavissa, koska sovelletaan, että yksi tai toinen ei muuta kyvyn tasoa, joka oli arvioitu aihe.

Kohteen ennakkoluulon tutkiminen, kohde on puolueellinen, kun se antaa keskimäärin merkittävästi erilaiset pisteet tietyissä ryhmissä, joiden oletetaan olevan osa samaa populaatiota.

Mukautetut tai keskimääräiset testitIRT: n avulla voidaan rakentaa yksilöllisiä testejä, joiden avulla kyseisen ominaisuuden todellinen arvo voidaan päätellä tarkemmin. Kohteita hallinnoidaan peräkkäin, yhden tai toisen kohteen esittäminen riippuu aikaisemmin annetuista vastauksista. Mukautettuja testejä on erilaisia, huomautamme seuraavista:

• kaksivaiheinen menettely, Herra 1971; Bertz ja Weiss 1973 - 1974. Sama testi suoritetaan ensin ja tuloksista riippuen suoritetaan toinen testi.
• Menettely useissa vaiheissa, se on sama kuin edellinen, vain että prosessi sisältää enemmän vaiheita.
• Kiinteä haarautunut malli, Lord 1970, 1971, 1974; Mussio 1973. Kaikki aiheet ratkaisevat saman kohteen, vastauksen mukaan joukko kohteita ratkaistaan.
• Muuttujahaarautunut malli perustuu erien väliseen riippumattomuuteen ja suurimman todennäköisyyden estimaattoreiden ominaisuuksiin.

TuotepankkiSuuri joukko tuotteita parantaa testin laatua, mutta tätä varten kohteiden on ensin suoritettava virheenkorjausprosessi. Kohteiden luokittelemiseksi on otettava huomioon, mikä ominaisuus on tarkoitus mitata testillä, johon tämä esine tulee olemaan.

Vaaka: sen tarkoituksena on tarjota jatkumo, jotta pystytään tilaamaan, luokittelemaan tai tietämään arvioidun ominaisuuden suhteellinen suuruus; Tämä antaa meille mahdollisuuden löytää eroja ja yhtäläisyyksiä ihmisissä tämän ominaisuuden suhteen. Psykologiassa käytetyt asteikot ovat: nimellinen, järjestys, väli ja suhde; Nämä asteikot muodostetaan testien tuloksista, nimeltään "suorat pisteet".

Tyypillinen: testin kirjoittaminen tarkoittaa suorien pisteiden muuntamista muiksi, jotka ovat helposti tulkittavissa Tyypillinen pisteet paljastavat kohteen sijainnin ryhmään nähden ja antavat meille mahdollisuuden tehdä intra ja aiheiden välillä. Kirjoitusta on kahta muotoa:

1. Lineaarisesti ne säilyttävät jakauman muodon eivätkä muokkaa korrelaatioiden kokoa.
2. Epälineaarinen, ne eivät säilytä korrelaatioiden jakaumaa tai kokoa.

KUNTOAIKA-asteikko IRT: ssä muodostetaan asteikko, joka vastaa soveltuvuustasoja; Tälle asteikolle on tunnusomaista, että arviot ja viitteet tehdään suoraan soveltuvuuden ja sen asteikon suhteen. Lisäksi tämä arvioitu kyky riippuu vain esineiden ominaiskäyrän muodosta. Mahdollisista asteikoista ilmoitamme kaksi:

1. Woodcockin (1978) ehdottama asteikko, joka määritetään seuraavalla kaavalla:
2. WITS-asteikko, jonka ehdotti Wright (1977), tämä asteikko on muokkaus edelliseen ja saadaan seuraavan suhteen avulla:

Tämä artikkeli on vain informatiivinen, Psychology-Onlinessa meillä ei ole valtaa tehdä diagnoosia tai suositella hoitoa. Kutsumme sinut menemään psykologin luokse hoitamaan tapaustasi.

Jos haluat lukea lisää artikkeleita, jotka ovat samanlaisia ​​kuin Kohdevasteen teoria - Sovellukset ja testi, suosittelemme, että kirjoitat luokan Kokeellinen psykologia.