आइटम पैरामीटर रिकवरी, मानक त्रुटि अनुमान, और रैश मॉडल के परिवार के लिए विनस्टेप्स प्रोग्राम के फिट आँकड़े

यह अध्ययन आइटम पैरामीटर रिकवरी, मानक त्रुटि अनुमान, और मोंटे कार्लो सिमुलेशन के माध्यम से रैश मॉडल और रेटिंग स्केल मॉडल के तहत WINSTEPS प्रोग्राम द्वारा उत्पन्न फिट आँकड़ों की जांच करता है। स्वतंत्र चर आइटम प्रतिक्रिया मॉडल, परीक्षण की लंबाई, और नमूना आकार थे। WINSTEPS ने रैश मॉडल के तहत कठिनाई पैरामीटर के लिए व्यावहारिक रूप से पक्षपात रहित अनुमान उत्पन्न किए और रेटिंग स्केल मॉडल के तहत कुल कठिनाई पैरामीटर के लिए भी। हालाँकि, रेटिंग स्केल मॉडल के तहत इंटरसेक्शन पैरामीटर के लिए अनुमान काफी पक्षपाती थे, विशेषकर छोटे परीक्षणों के लिए। कुल कठिनाइयों और इंटरसेक्शन पैरामीटर की मानक त्रुटियों को थोड़ा कम आंका गया। क्यूब रूट-परिवर्तित भारित और अव्यवहित आइटम फिट आँकड़े मानक सामान्य वितरण का पालन नहीं करते हैं क्योंकि उनके अनुभविक सैंपल वैरिएंस अपेक्षित मूल्य की एकता से बहुत छोटे थे। उन्हें लगभग मानक सामान्य वितरण का पालन करने के लिए सुधार प्रक्रियाएं प्रस्तावित की गईं ताकि α नामांकित स्तर पर सामान्य आलोचनात्मक रेंज का उपयोग करके गलत फिटिंग आइटम को स्क्रीन किया जा सके।