測量模型提供從觀察反應到潛在構念估計的規則。不同模型並非單純的新舊替代,而是有不同資料需求、假設與解釋層次;選擇模型時應回到研究問題與測量目的。
關係圖
flowchart LR A[作答資料] --> B[CTT] A --> C[IRT] B --> D[總分與信度] C --> E[題目參數] C --> F[測驗資訊] C --> G[DIF] E --> H[Rasch模型] F --> I[適性測驗] D --> J[分數解釋] I --> J G --> K[公平性分析]
概念連結
古典測驗理論、項目反應理論、Rasch模型、因素分析、信度、測量誤差、差異試題功能、電腦化適性測驗、測驗等化。
核心筆記:古典測驗理論把觀察分數拆成真分數與誤差、項目反應理論以題目層次描述作答機率、Rasch模型以特定測量要求檢查資料與量尺。
延伸脈絡:信度描述分數精確度而非測驗的全部品質。
延伸脈絡:內部一致性不能取代量表的結構效度。
延伸脈絡:電腦化適性測驗依據即時資訊選題。
延伸脈絡:以多方法追蹤心理狀態而非依賴單次問卷。
延伸脈絡:對 AI 量表測試建立跨提示與跨版本的穩定性檢查。
全書導讀:psychometrics。