ScholarGate
Assistent
Latent structureItem response theory

Multidimensional Item Response Theory

Multidimensional item response theory (MIRT) generalizes IRT to tests that measure more than one latent ability at once. Instead of a single ability θ, each examinee is characterized by a vector of abilities, and each item by a vector of discriminations indicating how strongly it taps each dimension. MIRT unites the logic of item response theory with the structure of factor analysis, letting analysts model, for example, that a word-problem item draws on both reading and mathematics. Synthesized in Reckase's authoritative treatment, it underlies the analysis of complex, multi-skill assessments.

Openen in MethodMindBinnenkortToepassen, vergelijken, advies krijgen
Tools & bronnen
Dia's downloaden
Leren & verkennen
VideoBinnenkort

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

Bronnen

  1. Reckase, M. D. (2009). Multidimensional Item Response Theory. Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-89976-3
  2. Ackerman, T. A., Gierl, M. J., & Walker, C. M. (2003). Using multidimensional item response theory to evaluate educational and psychological tests. Educational Measurement: Issues and Practice, 22(3), 37–51. DOI: 10.1111/j.1745-3992.2003.tb00136.x

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 22). Multidimensional Item Response Theory for Multiple Latent Abilities. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/education/multidimensional-item-response-theory

Welke methode?

Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.

Naast elkaar vergelijken

Geciteerd door

ScholarGateMultidimensional Item Response Theory (Multidimensional Item Response Theory for Multiple Latent Abilities). Geraadpleegd op 2026-06-24 via https://scholargate.app/nl/education/multidimensional-item-response-theory · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026