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Xcalibre 4 在对评估进行反应理论(IRT)分析的软件中居于领先的数据项目位置。Xcalibre 4 使用 4 个二分(二分)和 5 个多分类(多分)IRT 来调整您的检验,并可以产生专业的反应理论(IRT)分析汇总分析报告,包括内嵌图形和表格来帮助数据解释。Xcalibre 4是目前最综合的IRT软件,完全不需要执行DOS命令!

Xcalibre™ 4代表了评估数据项目响应理论 (IRT) 分析软件的领先优势。Xcalibre™ 4使用 4 个二分和 5 个多分 IRT 模型校准您的测试,并生成专业报告总结分析,并配有嵌入式图形和表格以促进数据解释。Xcalibre™ 4是用户最友好的综合 IRT 软件;没有更多的 DOS 命令代码

Xcalibre 4提供了多个超越Xcalibre 1.1的特点:

1.卓越的输出:通过利用富文本文件 (RTF) 格式准备成带有嵌入式表格和图形的正式报告,而不必手动构建自己的报告,从而节省时间。图形包括项目响应函数 (IRF)、项目信息函数 (IIF)、测试信息函数 (TIF) 和条件测量标准误差 (CSEM),以及众多频率分布。此外,您还可以使用 IRF 覆盖经验拟合线。
2.更多模型:二分模型包括3PL、2PL、1PL和Rasch模型。还包括五个多头模型(如下),此外,您还可以混合模型以进行混合格式测试。
3.筛选:在进行IRT项目参数校准之前,自动筛选出具有不可接受的经典统计的项目。
4.自定义标记:通过指定可接受的范围和您自己的标记标签来自定义项目标记规则。
5.制作电子表格:很容易将结果导入测试开发软件,因为统计数据以逗号分隔值(CSV)格式保存,也可以在电子表格软件中轻松操作(排序、突出显示等)。
6.更多 theta 估计:现在可以为多个域以及完整测试生成。
7.掌握测试:自动为标准参考测试实施cutscores。
8.更多项目:一次分析多达 1,200 个项目。
9.试点/预测试项目:计算用于项目评估的预测试(试点或不计分)项目的经典统计数据。
10.多次运行(批处理):利用“批处理”类型的功能,允许您运行多个数据集,而无需每次运行都使用图形用户界面。
11.差异项目功能(DIF):使用 Mantel-Haenszel 方法评估 DIF。

IRT模型

Xcalibre 调整以下 IRT 模型:

  • 3 参数二分模型,非常适合多选数据
  • 2 参数二分模型,非常适合个性数据
  • 1 参数二分模型,具有等效的项目歧视
  • Rasch 二分模型,缩放到物品而不是人
  • Rasch 评级量表模型(RRSM 或 RSM)
  • Rasch 部分信用模型(RPCM 或 PCM)
  • 广义评分量表模型 (GRSM)
  • 广义部分信用模型 (GPCM)
  • Samejima 的分级响应模型(SGRM,或 GRM)

此外,您可以同时使用二分模型和多分模型。例如,如果您的测试有 100 个多项选择题和 5 个以部分计分计分的开放式回答问题,您可以轻松地将所有项目校准到一个通用的量表上。由于不涉及任何编程代码(仅限点击),即使是 IRT 的新研究人员也可以轻松生成如此强大的分析。

最近增加(2011年8月)

  • Mantel-Haenszel 差分项功能 (DIF)
  • 自动计算考生的比例分数
  • 现在排除响应频率不足的项目
  • 统计、分数和测试信息文件现在是可选的
  • 逗号分隔或制表符分隔的输出选项
  • 有意义的域标签提供更易于阅读的输出
  • 现在计算所有分数的偏斜、Q1、中位数、Q3、IQR
  • -2LL 用于比较竞争模型的拟合度
  • 报告中提供的项目控制和项目状态表
  • item-person map 将 b 和 θ 的分布绘制在一起
  • 项目参数和标志表呈现最重要

使用 Xcalibre 4

Xcalibre 4设计为用户友好型,具有直接的图形用户界面,不涉及 DOS 风格的命令代码。所有选项都由单选按钮和复选框指定;设置好所有规格后,只需点击“运行”按钮!

Xcalibre 4 可生成旨在简化 IRT 应用的顶级报告。它不是过于简化的 ASCII 文本文件,而是生成带有彩色标题、嵌入的图形和表格以及解释的详细文档。所有统计数据还保存为 CSV 文件,以便您在电子表格中工作并轻松上传到测试开发系统,例如FastTEST Web ( www.fasttestweb.com )。除了下面显示的为每个测试项目生成的详细页面外,Xcalibre 4还为整个测试以及每个域(内容区域)提供了广泛的测试级输出:

  • 测试信息功能(TIF)
  • 条件测量标准误差 (CSEM)
  • 测试响应函数 (TRF)
  • theta估计的分组频率分布
  • 系数阿尔法
  • 项目参数、原始分数和 theta 估计的汇总统计。
  • 项目参数的总体分组频率分布

 

 

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