Application of Statistical Model Selection Methods to Assessing Test Dimensionality

• 발행기관: 한국교육평가학회
• 저자명: Taehoon Kang(강태훈)
• 간행물 정보: 『교육평가연구』제21권 제4호, 153~175쪽, 전체 23쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2008.12.31

국문 초록

통계적 모형 선택을 통하여 가장 적절한 문항반응모형을 선택하는 것은 검사 관련 연구자들이 보다 효과적으로 자료를 분석하는 데에 있어서 중요한 요소가 된다. 이 연구에서는 다차원 문항반응이론 모형들 하에서 네 가지 모형 선택 지수들(AIC, BIC, DIC, and CVLL)이 검사 차원성 평가에 있어서 얼마나 효과적인 지를 시뮬레이션 연구를 통하여 비교 및 평가하였다. 추가적으로, 이들 방법의 타당도를 확인하기 위하여, 가장 널리 쓰이는 비모수적 검사 다차원성 평가 방법의 하나인 DETECT를 같은 시뮬레이션 자료에 적용해 보았다. 네 가지 모형 선택 방법 중에서, 조건에 따라 다른 방법이 보다 나은 경우도 존재하였지만, 전반적으로 CVLL이 검사의 일차원성 및 다차원성을 모두 평가하는 데에 있어서 가장 유용한 방법인 것으로 나타났다. 또한, 검사 차원성 평가에 있어서 모형 선택 방법들과 DETECT의 공통점과 차이점도 함께 논의되었다.

영문 초록

A good model selection method can help a researcher or practitioner choose the most appropriate psychometric model. r practitioner choose the most appropriate psychometric model. In this paper, the performances of four model selection indices (AIC, BIC, DIC, and CVLL) were evaluated in the context of assessing test dimensionality through a simulation study. Additionally, for the purpose of validating the use of model selection indices, the DETECT procedure was applied to the same simulated data sets. Among the four model selection criteria, CVLL appeared to be the most useful method for both evaluating the assumption of unidimensionality and determining the correct number of latent dimensions in given test data. The communalities and differences between the model selection methods and DETECT in assessing test dimensionality were further discussed.

키워드

Item Response Theory Model Selection Test Multidimensionality AIC BIC DIC CVLL DETECT 문항반응이론 모형선택 검사 다차원성