估计投影式项目反应理论模型的一种通用方法

《Applied Psychological Measurement》：A General Approach for Estimating Projective IRT Models

　　**摘要**投影项目反应理论（PIRT）建模是一种测量框架，该框架将多维项目反应模型表达为低维（如单维）代理IRT模型的函数形式。现有的PIRT方法及其相关估计量目前依赖于logistic函数近似，这仅限于一类有序的、单调的响应函数。尽管迄今尚未被探讨，这些方法在获取其PIRT估计结果的抽样变异性估计时，还需要计算密集型程序。这些及其他局限性限制了PIRT模型的实际效用和广泛应用，尤其是在仅有中等样本量的实证研究中。为解决这些挑战，我们提出了一种广义的极大边际似然PIRT（MML-PIRT）方法，该方法利用期望最大化（EM）算法中的组件，该算法通常用于MML估计。所提出的方法利用EM-MML过程中生成的期望计数信息，为任意感兴趣的焦点特征拟合代理响应函数，并适用于更广泛的多维IRT模型类别。此外，MML-PIRT还提供了所得PIRT模型准确且高效的大样本变异性估计，从而增强了PIRT模型应用的灵活性和统计效能。