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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:魏子勛
研究生(外文):Tzi-Shun Wei
論文名稱:兩階段估計法在電腦化測驗的應用
論文名稱(外文):Two Stage Estimation Procedure for Computerized Testing
指導教授:盧宏益盧宏益引用關係
指導教授(外文):Hung-Yi Lu
口試委員:林原宏劉正夫
口試委員(外文):Yuan-Horng LinJeng-Fu Liu
口試日期:2011-05-25
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:應用統計學研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:50
中文關鍵詞:試題反應理論最適設計試題校準逐次分析
外文關鍵詞:item response theoryoptimal designitem calibrationsequential analysis
相關次數:
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本研究在三參數羅吉斯模型的假設下,提出兩階段估計方法,並探討利用兩階段估計方法進行試題校準時的估計結果。兩階段估計方法係將試題參數估計分為兩階段,第一階段估計猜測度參數,再利用其估計結果進行相關轉換至第二階段估計鑑別度參數及難度參數。研究結果顯示,在估計猜測度參數時,選取能力較低的受試者可以得到較好的估計結果;而針對鑑別度參數及難度參數較高的試題,兩階段估計方法的估計結果較為精確。
We discuss the influence of two stage estimation procedure to item calibration under three-parameter logistic model assumption, The two-stage estimation procedure can be divided into two stages. the first stage is the estimation of guessing parameter, whose results can be transferred to the estimation of the discrimination parameter and difficulty parameter at the second stage. The result indicates that, during the estimation of guessing parameter, one must test on those with lower abilities, and the estimation also shows the two-stage estimation procedure is suitable for items of higher discrimination parameter and difficulty parameter.
目錄
第壹章 緒論 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 研究目的 2
第貳章 文獻探討 3
第一節 試題反應理論 3
第二節 參數的估計 9
第三節 羅吉斯迴歸模型下的D-型最適設計 11
第四節 逐次分析 12
第參章 兩階段估計方法在三參數羅吉斯模式的應用 14
第一節 逐次最適設計在 2PLM 的應用 14
第二節 逐次最適設計在 3PLM 的應用 16
第肆章 研究方法 22
第一節 研究工具 22
第二節 研究設計 22
第伍章 研究結果 24
第一節 不同方法之覆蓋率分析結果 24
第二節 各種方法之MSE分析結果 30
第陸章 結論與建議 45
第一節 結論 45
第二節 建議 46
參考文獻 48
中文部份 48
英文部份 48


參考文獻
中文部份
黃允成(2000)。 貝式估計下破壞性檢驗最適抽樣個數之研究-以農產品批購為例。交大管理學刊,14(1),121-144。
黃俊德(2000)。逐次分析在民意調查上的應用。政治大學統計所未出版碩士論文,台北市。
英文部份
Andersen, E. B. (1972). The numerical solution of a set of conditional equations. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 34, 42-54.
Andersen, E. B. (1973). Conditional inference in multiple choice Questionnaires. British Journal of Mathematical and Statistical
Bakeman R Deckner, D., & Quera, V. (2005). Analysis of behavioral streams. In D.M. Teti (Ed.), Handbook of research methods in developmental science (pp.494-520). Oxford, UK: Blackewll.
Birnbaum, A . (1968). Some latent trait models and their use in inferring an examinee’s ability. In F.M. Lord &M.R. Novick (Eds.), Statistical Theories of Mental test Scores. New York: Addison-Wesley
Bock, R.D., & Aitkin (1981). Marginal maximum likelihood estimation of item parameters: An application of an EM algorithm. Psychometrika, 46, 443-459.
Bock, R.D., & Lieberman, M. (1970). Fitting a response model for n dichotomously scored items. Psychometrika, 35, 179-197.
Chang,Y.-C., & Martinsek, A.T. (1992). Fixed size confidence regions for parameters of a logistic regression model. The Annals of Statistics, 20(4), 1953-1969.
Ford, I., Torsney, B., & Wu, C. F. J. (1992). The use of a canonical form in the construction of locally optimal designs for non-linear problems. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 54,569-583.
Khan, M. K., & Yazdi, A.A. (1988). On D-optimal designs for binary data. Journal of Statistical Planning and Inference, 18, 83-91
Logan,K. R., Bakeman, R., & Keefe, E.B. (1997). Effects of instructional variables on the engaged behavior of students with moderate, severs, and profound disabilities in general education lementary classrooms. Exceptional Children, 63, 481-497.
Lord, F. M. (1952). A theory of test scores. Psychometric Monograph, No.7.
Minkin, S. (1987) Optimal designs for binary data. Journal of the American Statistical Association, 82, 1098-1103.
Mislevy, R. J. (1986). Bayes model estimation in item response models. Psychometrika, 51, 177-195.
Sitter R.R., & Wu, C.F.J. (1993). Optimal designs for binary response experiments: Fieller, D, and A criteria. Scandinavian Journal of Statistics, 20, 329-342.
Swaminathan H., & Gifford, J, A. (1982). Bayesian estimation in the Rasch model. Journal of Educational Statistics, 7, 175-192.

Swaminathan H., & Gifford, J, A. (1985). Bayesian estimation in the two-parameter logistic model. Journal of Educational Statistics, 50, 349-364.
Swaminathan H., & Gifford, J, A. (1986). Bayesian estimation in the three-parameter logistic model. Journal of Educational Statistics, 51, 589-601.
Tucker, L.R. (1946). Maximum validity of a test with equivalent items. Psychometrika, 11, 1-13.

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