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다차원 명명반응 모형을 위한 척도연계 방법Linking Ability Scales Under the Multidimensional Nominal Response Model

Other Titles
Linking Ability Scales Under the Multidimensional Nominal Response Model
Authors
김성훈
Issue Date
Sep-2020
Publisher
한국교육평가학회
Keywords
다차원 명명반응 모형; 척도연계 방법; 문항반응이론(IRT); Multidimensional nominal response model; scale-linking method; item response theory (IRT)
Citation
교육평가연구, v.33, no.3, pp.655 - 679
Indexed
KCI
Journal Title
교육평가연구
Volume
33
Number
3
Start Page
655
End Page
679
URI
https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/145118
DOI
10.31158/JEEV.2020.33.3.655
ISSN
1226-3540
Abstract
본 연구의 목적은 탐색적 다차원 문항반응이론(item response theory: IRT) 모형 중 가장 일반적인 형태인 다차원 명명반응(nominal response: NR) 모형을 위한 공통-문항 척도연계 방법을 제시하고 이 방법의 적절성을 탐구하는 데 있다. 이를 위해 최소제곱(LSQ) 방법과 문항유목반응함수(IRF) 방법의 두 가지 방법을 제시하고 두 방법의 기능을 모의실험을 통해 검토하였다. 모의실험 요인으로 기저 능력분포의 유형, 표본의 크기, 가교 문항의 수 등을 포함하였다. 대부분의 모의실험 조건에서 LSQ 방법은 임의의 다차원 능력척도를 기준 능력척도로 변환하는 데 사용되는 척도연계 계수(회전행렬과 이동벡터)를 추정함에 있어 IRF 방법보다 열등한 기능을 보였다. 특히 LSQ 방법은 척도연계를 통해 기저 능력분포를 추정할 때 능력 변수의 분산을 상당한 정도로 과소 혹은 과대 추정하는 경향을 보였다. 이에 비해 IRF 방법은, 가교 문항의 수가 5인 조건을 제외하고, 척도연계를 통해 기저 능력분포의 모수뿐만 아니라 문항 모수 또한 적절히 추정하였다. 논문의 말미에 다차원 NR 모형을 적용한 검사 자료의 분석 과정에서 IRF 척도연계 방법이 어떻게 실시되어야 하는지에 대해 논의하였다.
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