เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์ความเที่ยงของการทดสอบแบบปรับอัตโนมัติด้วยคอมพิวเตอร์× | ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (IRT)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวัดทางจิตวิทยา | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1970s–1980s | 1952–1968 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | David J. Weiss and IRT psychometricians | Frederic M. Lord (and Allan Birnbaum for the 2PL/3PL models) |
| ประเภท≠ | Reliability estimation under adaptive testing | Probabilistic measurement model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Weiss, D. J. (1984). Application of computerized adaptive testing to educational problems. Journal of Educational Measurement, 21(4), 361–375. DOI ↗ | Lord, F. M. & Novick, M. R. (1968). Statistical Theories of Mental Test Scores. Addison-Wesley. link ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | CAT reliability, adaptive test reliability, IRT-based reliability estimation, marginal reliability in CAT | IRT, latent trait theory, item characteristic curve theory, modern test theory |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 4 | 5 |
| สรุป≠ | CAT reliability analysis quantifies measurement precision in computerized adaptive tests where each examinee receives a unique, individually tailored subset of items. Rather than a single classical coefficient, it uses item response theory to express precision as conditional standard error of measurement at each ability level, and marginal reliability as a global summary across the ability distribution. | Item response theory models the probability that a respondent answers an item correctly (or endorses it) as a function of the respondent's latent trait level and the item's own statistical properties — difficulty, discrimination, and guessing. Unlike classical test theory, IRT places persons and items on the same scale, yielding measurement that is sample-independent for items and test-independent for persons. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|