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본 연구에서는 다차원 문항반응이론 적용 맥락 하에서, 보상성 가정과 비보상성 가정 중 하나를 선택해야 할 때 모형선택지수의 활용가능성 및 수행 정도를 탐색하였다. 이를 위하여 다차원적 문항반응모형 중에서 각각 보상성 모형과 비보상성 모형을 대표한다고 할 수 있는 M2PLM과 MLTM을 고려하여 모의실험 연구를 수행하였다. 실제 검사 자료의 문항모수를 자료 생성 모수로 사용하였으며 피험자수, 검사 길이, 인지요소 간 상관계수의 크기, 생성 모형 등을 모의실험 요인으로 고려하였다. 각각의 모형으로 생성된 모의실험 자료에 대하여 모형선택지수 중 AIC, BIC, DIC, CVLL을 계산하여 어느 모형이 보다 간명하게 설명할 수 있는지를 조사하였다. 연구 결과 CVLL은 모든 모의실험 조건에서 진 모형을 매우 정확하게 선택하고 있는 것으로 나타나 다차원 자료에 대한 모형을 선택하고자 할 경우 양적인 근거로서 신뢰할 수 있는 수단으로 나타났다. 마지막으로 이와 같은 결과에 대해 논의와 함께 본 연구의 제한점 및 향후 연구 방향에 대하여 제시하였다.
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참고문헌 (25)
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Akaike, H. / 1974 / A new look at the statistical model identification / IEEE Transactions on Automatic Control 19 (6) : 716 ~ 723
Bolt, D. M. / 2003 / Estimation of Compensatory and Noncompensatory Multidimensional Item Response Models Using Markov Chain Monte Carlo / Applied Psychological Measurement 2
Buck, G. / 1998 / Application of rule-space methodology to listening test data / Language Testing 15 : 118 ~ 142
De Boeck, P. / 2005 / A conceptual and psychometric framework for distinguishing categories and dimensions / Psychological Review 112 : 129 ~ 158
Henning, C. / 2004 / Cluster-wise assessment of cluster stability
Bolt, D. M. / 2003 / Estimation of Compensatory and Noncompensatory Multidimensional Item Response Models Using Markov Chain Monte Carlo / Applied Psychological Measurement 2
Buck, G. / 1998 / Application of rule-space methodology to listening test data / Language Testing 15 : 118 ~ 142
De Boeck, P. / 2005 / A conceptual and psychometric framework for distinguishing categories and dimensions / Psychological Review 112 : 129 ~ 158
Henning, C. / 2004 / Cluster-wise assessment of cluster stability
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