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Item Response Theory (IRT) aids with the analysis of test items and item response patterns. One concern with test assessment is aberrant response. Aberrant responses are caused by several factors, for example, a participant’s low level of motivation or their concern with the time limit for a high stakes test. These factors can yield biased estimates for IRT models that may invalidate inferences associated with research results. Mixture IRT models have been proposed and applied for detecting aberrant responses such as random guessing, performance decline in a low-stake test, or an extreme response style in a self-report survey. This study used a mixture Rasch model on an empirical data set to search for two latent classes defined as groups: valid responders or random responders. The effects of random responses on the estimation of model parameters was investigated as well as the effects of an educational intervention. In summary, only a small portion of random responders was detected. Consequently, they had a relatively weak effect on the estimation of model parameters and the efficacy of an educational intervention.
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Akaike, H. / 1973 / 2nd International Symposium on Information / Akadémiai Kiadó :267~281
Baker, F. N. / 2004 / Item response theory: Parameter estimation techniques / Marcel Dekker, Inc
Bolt, M. D. / 2002 / Item parameter estimation under conditions of test speededness : Application of a mixture Rasch model with ordinal constraints / Journal of Educational Measurement 39:331~348
Choi, I. −H. / 2015 / Multidimensional classification of examinees using the mixture random weights linear logistic test model / Educational Psychological Measurement 75:78~101
Congdon, P. / 2003 / Applied Bayesian modelling / John Wiley
Baker, F. N. / 2004 / Item response theory: Parameter estimation techniques / Marcel Dekker, Inc
Bolt, M. D. / 2002 / Item parameter estimation under conditions of test speededness : Application of a mixture Rasch model with ordinal constraints / Journal of Educational Measurement 39:331~348
Choi, I. −H. / 2015 / Multidimensional classification of examinees using the mixture random weights linear logistic test model / Educational Psychological Measurement 75:78~101
Congdon, P. / 2003 / Applied Bayesian modelling / John Wiley
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