二分法アイテムスコアのパラメトリックIRTモデルの新しいクラス

二分法でスコアされたアイテムのパラメトリックIRTモデルの新しいクラスが表示されます。新しいクラスのモデルは、4パラメーターロジスティックアイテム応答関数とノンパラメトリック二重単調性（DM）モデルによって定義されたモデルのクラスの両方のサブクラスです。この新しいクラスのモデルの3つの特別なケースについて説明します。これらの特別なケースの1つは、1パラメーターロジスティックラッシュモデルであることが示されています。測定の間隔レベルでの特定の客観性と、潜在特性の合計スコアの十分性の両方が、モデルのまったく新しいクラスの測定特性であることが示されています。モデルパラメーターの最尤推定のために、ジョイントと条件付き尤度関数の両方が提案されています。

A new class of parametric IRT models for dichotomously scored items is presented. The new class of models is a subclass of both the class of models defined by the four-parameter logistic item response function and the nonparametric Double Monotonicity (DM) model. Three special cases of this new class of models are discussed. One of these special cases is shown to be the one-parameter logistic Rasch model. Both specific objectivity at the interval level of measurement and the sufficiency of the total score for the latent trait are shown to be measurement properties of the whole new class of models. For maximum likelihood estimation of the model parameters, both a joint and a conditional likelihood function are proposed.