Rasch 모형을 사용한 가교-고정 문항 모수 추정에서 WINSTEPS와 ICL 프로그램의 기능 비교

Abstract

문항반응이론(IRT) 모형의 모수 추정을 위해 사용되는 대표적인 두 가지 방식은 JMLE(결합최대우도추정) 방식과 MMLE(주변최대우도추정) 방식이다. 본 연구의 목적은 Rasch 모형을 사용한 가교-고정 IRT 추정에서 JMLE 방식과 MMLE 방식의 상대적 기능을 탐구하는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위해 가교-고정 IRT 추정을 위해 JMLE 방식을 사용하는 WINSTEPS 프로그램과 MMLE 방식을 사용하는 ICL 프로그램의 상대적 기능을 모의실험을 통해 검토하였다. 피험자 집단의 기저 능력분포, 검사의 구성과 길이, 표본크기 및 가교문항의 수를 변화시켜 형성한 모든 가교-고정 IRT 추정 조건에서 두 프로그램은 기본 능력척도 상의 Rasch 모형 곤란도 모수를 별 문제 없이 복원하였다. 그러나 두 프로그램의 상대적 우수성을 살펴본 결과, ICL은 RSB(절대편향), SD(표준편차), RMSE(평균오차) 모두에 대해 WINSTEPS보다 더 작은 값을 가지는 Rasch 모형 곤란도 모수 추정치를 산출하였다. 다시 말해, 모든 가교-고정 IRT 추정 조건에서 ICL은 WINSTEPS보다 기본 능력척도 상의 곤란도 모수를 더 정확하고 안정적으로 복원하였다. 가교-고정 IRT 추정을 위해 JMLE 및 MMLE 방식이 성공적으로 사용될 수 있으나, MMLE 방식이 JMLE 방식보다 우수성을 보인 이유에 대해 논하였다.