항목 분석의 예

이 예에서는 항목 분석 플랫폼을 사용하여 시험 문제와 과목 능력 간의 관계를 이해합니다. 14개 질문에 대한 1263명 학생의 스코어(1 = 정답, 0 = 오답)가 사용됩니다. 시험 문제는 잠재적 수학 능력을 측정하는 데 사용되는 항목입니다. 문제와 응답자의 수학적 능력 간의 관계를 이해하기 위해 2PL 모형을 사용하여 처음 네 가지 문제를 검토합니다.

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 MathScienceTest.jmp를 엽니다.

2. 분석 > 다변량 방법 > 항목 분석을 선택합니다.

3. Q1 ~ Q4를 선택하고 Y, 테스트 항목을 클릭한 후 확인을 클릭합니다.

그림 12.2 항목 반응 보고서 

쌍대 그림에서 Q4의 난이도 스코어가 -1.78로 가장 낮으므로 Q4가 가장 쉬운 문제라는 것을 알 수 있습니다. Q3이 난이도 스코어 0.46으로 가장 어렵습니다. 대부분의 응답자는 그래프 가운데 부분의 데이터 점에서 볼 수 있듯이 능력 척도의 중간에서 아래쪽 끝에 속합니다. 히스토그램을 보면 응답자의 약 40%가 능력 척도에서 0보다 약간 위에 있는 것을 알 수 있습니다.

참고: 모두 오답이거나 모두 정답인 개인에 대해서는 능력 스코어가 계산되지 않습니다. 자세한 내용은 IRT 모형 적합에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.

4. "특성 곡선" 보고서의 회색 표시 아이콘을 클릭하여 엽니다.

5. "항목 분석"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 가로 그림 수를 선택합니다.

6. "2"를 입력하고 확인을 클릭합니다.

7. "정보 그림" 보고서의 회색 표시 아이콘을 클릭하여 엽니다.

그림 12.3 항목 반응의 예 

Q1은 특성 곡선과 정보 곡선이 모두 편평합니다. 이는 Q1이 응답자의 수학적 능력을 판별할 수 있는 많은 정보를 제공하지 않는다는 것을 나타냅니다. Q2의 특성 곡선은 가파르므로 Q2가 응답자 능력을 판별하는 데 유용하다는 것을 알 수 있습니다. 각 그림의 세로선은 특성 곡선의 변곡점에 있습니다. 이 세로선은 응답자가 지정된 문제에 정답을 맞출 확률이 50%인 능력 수준입니다.

정보 그림에서는 네 가지 질문을 함께 분석한 결과 -1과 0 사이의 능력 수준에 대한 정보를 가장 많이 제공한다는 것을 나타냅니다. 난이도가 높은 질문을 모형에 더 많이 포함하면 정보 곡선이 넓어질 수 있습니다.