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Rによる項目反応理論

よりよいテストを提供するための評価手法「項目反応理論」をRを使って習得 !!

IRTと言われる項目反応理論は、新しいテスト理論です。従来のテスト理論では母集団やテスト問題が異なる場合、テスト得点を比較することはできませんでした。それらの問題を解決するために登場したのがIRTです。大規模テストにおいて管理・運営・測定・評価の手法として大きな役割を果たしています。近年、日本にもその手法が定着しつつあります。

Rを使って、IRTに関するさまざまな知識の習得を目標に、読むだけではイメージしにくかったパラメタの推定方法を、手順を追体験しながら理解することができます。

*本書が、2017年度 杉山明子賞(出版賞)を受賞しました!
 (詳しくは、下記日本行動計量学会様のWebサイトをご参照ください)

 http://www.bsj.gr.jp/about/prize.html

 詳細は書籍編集局ブログをご覧ください!
はじめに
第Ⅰ部 基礎編
第1章 項目反応理論入門
1.1 標本依存性と項目依存性
1.2 項目反応理論の登場
1.3 項目特性曲線
1.4 等化について
1.5 本書の構成
1.6 IRTを学ぶための参考図書
1.7 IRTのためのソフトウエア
1.8 本書で用いる用語と表記について
第2章 Rの基礎
2.1 Rのインストールと使い方
2.2 パッケージのインストール
2.3 Rを使ってみよう
2.4 Rにおける変数(オブジェクト)の取り扱い
2.5 基本的な統計処理について
2.6 外部データファイルの読み込み
2.7 関数を定義する
2.8 Rを学ぶための参考図書
2.9 まとめ
第3章 古典的テキスト理論とその限界
3.1 項目反応とテスト得点
3.2 標準得点と偏差値
3.3 項目を評価する指標
3.4 テストの信頼性
3.5 RによるCTT分析
3.6 CTTの問題
3.7 まとめ
第4章 項目特性曲線とテスト特性曲線
4.1 IRTの利点
4.2 IRTモデル
4.3 項目特性曲線の解釈
4.4 ロジスティックモデルと正規累積モデル
4.5 ロジットによる表現
4.6 不変性とラッシュモデル
4.7 テスト特性曲線
4.8 まとめ
第5章 パラメタ推定の基礎:最尤推定法の考え方
5.1 最尤推定法とは
5.2 IRTにおけるパラメタの推定
5.3 最尤推定法による能力パラメタの推定
5.4 まとめ
第6章 項目情報関数とテスト情報関数
6.1 CTTにおける測定の精度
6.2 IRTにおける測定の精度
6.3 項目情報関数
6.4 項目情報関数の具体例
6.5 テスト情報関数
6.6 相対効率
6.7 まとめ
第Ⅱ部 中級編
第7章 IRTの仮定
7.1 IRTにおける一次元性
7.2 局所独立性
7.3 局所独立性の確認
7.4 局所独立性が満たされない場合への対処
7.5 まとめ
第8章 パラメタ推定法
8.1 能力パラメタの推定
8.2 項目パラメタの推定
8.3 まとめ
第9章 適合度
9.1 適合度の指標
9.2 モデル比較のための指標
9.3 まとめ
第10章 多値型IRTモデル
10.1 多値反応とは
10.2 段階反応モデル
10.3 部分得点モデル
10.4 その他の多値型モデル
10.5 期待得点とテスト特性曲線
10.6 多値型IRTモデルの情報関数
10.7 パラメタの推定
10.8 まとめ
第11章 等化
11.1 尺度の不定性
11.2 基準集団と共通尺度
11.3 等化の有効性
11.4 等化の基礎理論
11.5 等化の条件
11.6 等化計画
11.7 等化係数推定法
11.8 その他の等化法
11.9 まとめ
第Ⅲ部 実践編
第12章 項目分析
12.1 項目分析の目的
12.2 項目分析における統計的指標
12.3 まとめ
第13章 パッケージを用いたIRT分析
13.1 パッケージの準備
13.2 語彙テストデータの項目分析
13.3 項目パラメタの推定
13.4 適合度のチェック
13.5 項目/テスト特性の視覚化
13.6 能力パラメタの推定
13.7 まとめ
第14章 Rによる等化
14.1 pLinkパッケージのセットアップ
14.2 2パラメタ・ロジスティックモデルにおける適用
14.3 段階反応モデルにおける適用
14.4 まとめ
第15章 自動テスト構成
15.1 自動テスト構成の概略
15.2 テスト仕様とそのモデル化
15.3 Rによる自動テスト構成
15.4 まとめ

 ここでは、本書で取り上げた実習データと練習問題解答を、圧縮ファイル(zip形式)にまとめ提供しています(978-4-274-050176-1st.zip:約175KB)。圧縮ファイルを解凍(フォルダ付き)してご利用ください。

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