Rによる項目反応理論 [[Rニヨルコウモクハンノウリロン]]

• Pubblicazione: 東京, : オーム社, 2014.7; 東京 : , : オーム社, , 2014
• Descrizione fisica: 1 online resource (399 pages)
• Soggetto topico: 教育測定 -- データ処理
• Classificazione: 371.7
• Altri autori: 加藤健太郎 山田剛史 川端一光 オーム社開発局
• Note generali: 企画編集: オーム社開発局; 引用文献: p[371]-378
• Nota di contenuto: 表紙 -- クレジット -- はじめに -- 目次 -- 第I部 基礎編 -- 第1章 項目反応理論入門 -- 1.1 標本依存性と項目依存性 -- 1.2 項目反応理論の登場 -- 1.3 項目特性曲線 -- 1.4 等化について -- 1.5 本書の構成 -- 1.6 IRTを学ぶための参考図書 -- 1.7 IRTのためのソフトウェア -- 1.8 本書で用いる用語と表記について -- 第2章 Rの基礎 -- 2.1 Rのインストールと使い方 -- 2.1.1 Rのインストール -- 2.1.2 Rの起動と終了 -- 2.1.3 Rの使い方 -- 2.2 パッケージのインストール -- 2.3 Rを使ってみよう -- 2.4 Rにおける変数(オブジェクト)の取り扱い -- 2.4.1 スカラーとベクトル -- 2.4.2 行列 -- 2.4.3 データフレーム -- 2.4.4 リスト -- 2.5 基本的な統計処理について -- 2.6 外部データファイルの読み込み -- 2.6.1 Excelでcsvファイルを作成する -- 2.6.2 read.csv()を用いてRにデータを読み込む -- 2.7 関数を定義する -- 2.7.1 標本分散を求める関数varp() -- 2.7.2 項目特性曲線を表す関数icc2PL() -- 2.8 Rを学ぶための参考図書 -- 2.9 まとめ -- 第3章 古典的テスト理論とその限界 -- 3.1 項目反応とテスト得点 -- 3.2 標準得点と偏差値 -- 3.3 項目を評価する指標 -- 3.3.1 項目困難度 -- 3.3.2 項目識別力 -- 3.4 テストの信頼性 -- 3.4.1 測定の標準誤差と信頼性係数 -- 3.4.2 信頼性係数の推定 -- 3.5 RによるCTT分析 -- 3.6 CTTの問題 -- 3.6.1 標本依存性と項目依存性の問題 -- 3.6.2 測定の精度に関する問題 -- 3.6.3 CTTとIRTを比較して -- 3.7 まとめ -- 第4章 項目特性曲線とテスト特性曲線 -- 4.1 IRTの利点 -- 4.2 IRTモデル -- 4.2.1 1パラメタ・ロジスティックモデル -- 4.2.2 2パラメタ・ロジスティックモデル -- 4.2.3 3パラメタ・ロジスティックモデル -- 4.2.4 3つのIRTモデルの比較 -- 4.3 項目特性曲線の解釈 -- 4.4 ロジスティックモデルと正規累積モデル -- 4.5 ロジットによる表現 -- 4.5.1 オッズ -- 4.5.2 ロジット -- 4.6 不変性とラッシュモデル -- 4.6.1 不変性 -- 4.6.2 ラッシュモデル -- 4.7 テスト特性曲線 -- 4.8 まとめ -- 第5章 パラメタ推定の基礎:最尤推定法の考え方 -- 5.1 最尤推定法とは -- 5.2 IRTにおけるパラメタの推定 -- 5.3 最尤推定法による能力パラメタの推定 -- 5.3.1 ある能力の受験者が特定の項目反応パタンをとる確率 -- 5.3.2 1パラメタ・ロジスティックモデルで最尤推定を行う -- 5.3.3 2パラメタ・ロジスティックモデルで最尤推定を行う -- 5.4 まとめ -- 第6章 項目情報関数とテスト情報関数 -- 6.1 CTTにおける測定の精度 -- 6.2 IRTにおける測定の精度 -- 6.3 項目情報関数 -- 6.4 項目情報関数の具体例 -- 6.4.1 はじめに -- 6.4.2 1パラメタ・ロジスティックモデルの場合 -- 6.4.3 2パラメタ・ロジスティックモデルの場合 -- 6.4.4 3パラメタ・ロジスティックモデルの場合 -- 6.5 テスト情報関数 -- 6.6 相対効率 -- 6.7 まとめ -- 第II部 中級編 -- 第7章 IRTの仮定 -- 7.1 IRTにおける一次元性 -- 7.1.1 IRTにおける一次元性の確認 -- 7.1.2 Rによる一次元性の確認 -- 7.2 局所独立性 -- 7.2.1 局所独立性の考え方 -- 7.2.2 なぜ局所独立性が必要なのか -- 7.2.3 局所独立性を脅かす要因 -- 7.2.4 局所独立性侵害の影響 -- 7.3 局所独立性の確認 -- 7.3.1 Q3統計量 -- 7.3.2 RによるQ3統計量の計算. ; 7.4 局所独立性が満たされない場合への対処 -- 7.5 まとめ -- 第8章 パラメタ推定法 -- 8.1 能力パラメタの推定 -- 8.1.1 最尤推定法 -- 8.1.2 ベイズ推定法 -- 8.2 項目パラメタの推定 -- 8.2.1 同時最尤推定法 -- 8.2.2 周辺最尤推定法 -- 8.2.3 階層ベイズ推定法 -- 8.2.4 周辺ベイズ推定法 -- 8.3 まとめ -- 第9章 適合度 -- 9.1 適合度の指標 -- 9.1.1 個人適合度 -- 9.1.2 項目適合度 -- 9.1.3 全体適合度 -- 9.2 モデル比較のための指標 -- 9.3 まとめ -- 第10章 多値型IRTモデル -- 10.1 多値反応とは -- 10.2 段階反応モデル -- 10.3 部分得点モデル -- 10.4 その他の多値型モデル -- 10.5 期待得点とテスト特性曲線 -- 10.6 多値型IRTモデルの情報関数 -- 10.7 パラメタの推定 -- 10.8 まとめ -- 第11章 等化 -- 11.1 尺度の不定性 -- 11.1.1 尺度の不定性と等化の関係 -- 11.1.2 尺度の不定性と項目パラメタ -- 11.2 基準集団と共通尺度 -- 11.3 等化の有効性 -- 11.3.1 項目パラメタの等化 -- 11.3.2 能力パラメタの等化 -- 11.3.3 実務場面における等化の有効性 -- 11.4 等化の基礎理論 -- 11.4.1 等化係数の推定 -- 11.4.2 等化の対称性 -- 11.4.3 共通受験者の必要性 -- 11.4.4 共通項目の必要性 -- 11.5 等化の条件 -- 11.6 等化計画 -- 11.6.1 共通受験者計画 -- 11.6.2 共通項目計画 -- 11.6.3 係留テスト計画 -- 11.6.4 項目プールの拡充について -- 11.6.5 水平等化と垂直尺度化 -- 11.7 等化係数推定法 -- 11.7.1 Mean & Sigma法 -- 11.7.2 Mean & Mean法 -- 11.7.3 特性曲線変換法 -- 11.8 その他の等化法 -- 11.8.1 同時尺度調整法 -- 11.8.2 固定項目パラメタ法 -- 11.8.3 等化法の選択について -- 11.9 まとめ -- 第III部 実践編 -- 第12章 項目分析 -- 12.1 項目分析の目的 -- 12.2 項目分析における統計的指標 -- 12.2.1 語彙テストデータ -- 12.2.2 項目困難度 -- 12.2.3 無答率 -- 12.2.4 項目識別力 -- 12.2.5 項目特性の視覚化:トレースライン -- 12.2.6 テストの信頼性 -- 12.2.7 一次元性の確認 -- 12.3 まとめ -- 第13章 パッケージを用いたIRT分析 -- 13.1 パッケージの準備 -- 13.1.1 irtoysパッケージのセットアップ -- 13.1.2 ICLのセットアップ -- 13.2 語彙テストデータの項目分析 -- 13.2.1 トレースライン -- 13.2.2 統計量による要約 -- 13.3 項目パラメタの推定 -- 13.4 適合度のチェック -- 13.4.1 個人適合度 -- 13.4.2 項目適合度 -- 13.5 項目/テスト特性の視覚化 -- 13.5.1 項目パラメタ推定値の要約 -- 13.5.2 項目特性曲線 -- 13.5.3 項目情報関数 -- 13.5.4 テスト特性曲線 -- 13.5.5 テスト情報関数 -- 13.6 能力パラメタの推定 -- 13.6.1 項目反応パタンのシミュレーション -- 13.6.2 推定の実行 -- 13.7 まとめ -- 第14章 Rによる等化 -- 14.1 plinkパッケージのセットアップ -- 14.2 2パラメタ・ロジスティックモデルにおける適用 -- 14.2.1 データの説明 -- 14.2.2 関数as.irt.pars() -- 14.2.3 項目パラメタの準備 -- 14.2.4 共通項目の指定 -- 14.2.5 項目カテゴリ数の指定 -- 14.2.6 関数plink()用のオブジェクトの作成 -- 14.2.7 関数plink() -- 14.2.8 関数link.pars()とlink.ability(). ; 14.3 段階反応モデルにおける適用 -- 14.4 まとめ -- 第15章 自動テスト構成 -- 15.1 自動テスト構成の概略 -- 15.2 テスト仕様とそのモデル化 -- 15.2.1 数学テストの構成例 -- 15.2.2 線形計画法とは -- 15.2.3 項目数に関する制約 -- 15.2.4 項目の包含・排除関係 -- 15.2.5 テスト情報関数に関する制約 -- 15.2.6 目的関数 -- 15.2.7 実行可能性の確認 -- 15.3 Rによる自動テスト構成 -- 15.3.1 glpkAPIパッケージのセットアップ -- 15.3.2 制約条件・目的関数の設定 -- 15.3.3 glpkAPIパッケージを使用する -- 15.3.4 結果のチェック -- 15.4 まとめ -- 引用文献 -- 索引 -- 著者紹介 -- 奥付.
• Altri titoli varianti: Rによる項目反応理論
• Titolo autorizzato: 遺伝統計学の基礎
• ISBN: 4-274-80207-8
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Lingua di pubblicazione: Giapponese
• Record Nr.: 9910149150603321
• Lo trovi qui: Univ. Federico II