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문항반응이론(IRT) 모형의 문항모수 추정에서 주변최대우도(MML) 방법과 베이지언 최빈치(BM) 방법은 기저 능력변수에 대한 사전분포(즉, 사전능력분포)의 명시를 요구한다. 본 연구의 목적은 BILOG-MG 프로그램을 사용하여 2모수 로지스틱(2PL) 모형과 3모수 로지스틱(3PL) 모형의 문항모수를 추정할 때 “사전능력분포로서 BILOG-MG의 디폴트 분포인 N(0,1) 분포를 명시하는 방식”보다 “문항모수와 기저 능력분포를 동시에 추정하는 방식(즉, 추정된 기저 능력분포를 사전능력분포로 명시하는 방식)”이 실질적으로 더 우수한지를 모의실험을 통해 확인하는 것이었다. 선행 연구 결과와의 비교 가능성과 일반화 가능성을 높이기 위해서, 모의실험의 요인으로 기저 능력분포의 유형(표준정규, 2개의 정적 편포, 2개의 부적편포), IRT 모형(2PL vs. 3PL), 검사의 길이(J=21 vs. J=42), 표본의 크기(N=500 vs. N=3,000) 등을 포함하였다. 모의실험의 결과, 추정된 기저 능력분포를 사전능력분포로 명시하는 방식이 “N(0,1)”로 명시하는 방식보다 고려된 모든 검사조건에서 우수하거나 대등한 수행을 보였다. 즉, 문항모수의 MML/BM 추정 시 기저 능력분포의 동시 추정은 문항모수 추정의 정확성과 안정성을 실질적으로 향상시켰다.
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참고문헌 (18)
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Baker, F.B / 1992 / Item response theory: Parameter estimation techniques / Marcel Dekker
Bock, R.D / 1981 / Marginal maximum likelihood estimation of item parameters: Application of an EM algorithm / Psychometrika 46:443~459
Bock, R.D / 1970 / Fitting a response model for n dichotomously scored items / Psychometrika 35:179~197
Kim, S / 2006 / A comparative study of IRT fixed parameter calibration methods / Journal of Educational Measurement 43:355~381
Lord, F.M / 1980 / Applications of item response theory to practical testing problems / Erlbaum
Bock, R.D / 1981 / Marginal maximum likelihood estimation of item parameters: Application of an EM algorithm / Psychometrika 46:443~459
Bock, R.D / 1970 / Fitting a response model for n dichotomously scored items / Psychometrika 35:179~197
Kim, S / 2006 / A comparative study of IRT fixed parameter calibration methods / Journal of Educational Measurement 43:355~381
Lord, F.M / 1980 / Applications of item response theory to practical testing problems / Erlbaum
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