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이 기사는 항목 반응 이론(IRT) 모델에 대한 적합도 평가 방법에 대한 개요를 제공합니다. 이변량 정보 통계가 사용되면 모델의 전체 적합도에 대한 정확한 p-값을 얻는 것이 가능해졌습니다. 여러 대안적 접근 방식이 설명되어 있습니다. 적합 모델에 대해 도출된 추론의 유효성은 부적합의 크기에 따라 달라지므로, 모델이 기각되는 경우 근사치를 평가하는 것이 필요합니다. 이를 염두에 두고, 특정 컷오프 값 이하의 모델 부적합 여부를 테스트할 수 있는 근사치의 제곱근 평균 제곱 오차(RMSEA) 클래스가 설명됩니다. 또한, 전체 적합도 평가 결과와 관계없이 모델의 적합성을 개선할 수 있는 부분을 감지하기 위해 구간별 적합도 평가를 수행해야 합니다. 이를 위한 여러 통계가 설명되며, 여기에는 잔차 평균을 위한 z 통계, 각 이변량 소표에 개별적으로 적용되는 Pearson의 X² 통계에 대한 평균 및 분산 보정, 잔차 교차 곱을 위한 z 통계의 사용이 포함됩니다.
Alberto Maydeu‐Olivares (Mon,)는 이 문제를 연구했습니다.