如何開始應用項目反應理論以及使用什麼軟件？
語境
我一直在閱讀有關項目反應理論的內容，我覺得它很有趣。我相信我了解基礎知識，但我想知道如何應用與該領域相關的統計技術。以下是與我想應用 ITR 的領域類似的兩篇文章：
第二個是我實際上想在這個時間點擴展的。
我已經下載了一個名為 jMetrik 的免費程序，它似乎運行良好。我認為就 IRT 而言它可能太基本了，但我不確定。
我知道“最好”的方法可能涉及學習 R；但是，我不知道我是否可以抽出時間來解決學習曲線問題。請注意，我們有一些資金來購買軟件，但據我所知，似乎沒有任何出色的 IRT 計劃。
問題
- 您對 jMetrik 的有效性有何看法？
- 您如何建議我繼續申請 IRT？
- 應用 IRT 的最佳程序是什麼？
- 你們中有人經常使用 IRT 嗎？如果是這樣，怎麼做？
作為 IRT 的一個很好的入門者，我總是推薦閱讀A visual guide to item response theory。
可在www.rasch.org上找到對可用軟件的調查。
根據我的經驗，我發現Raschtest（和相關的）Stata 命令在大多數對擬合單參數模型感興趣的情況下非常方便。對於更複雜的設計，可以求助於GLLAMM；有一個很好的工作示例，基於 De Boeck 和 Wilson 的書，解釋項目和響應模型（Springer，2004）。
具體來說，關於 R，在過去五年中有很多可用的包，例如，請參閱相關的 CRAN任務視圖。其中大部分在統計軟件雜誌（2007 年第 20 卷）的特刊中進行了討論。正如在另一個回復中所討論的，ltm和eRm允許適應各種 IRT 模型。由於它們依賴於不同的估計方法——在使用條件方法時使用邊際方法——選擇一種或另一種主要取決於你想要擬合的模型（
ltm``eRm``eRm不適合 2 或 3 參數模型）和您遵循的測量目標：人參數的條件估計具有一些很好的心理測量特性，而邊際方法可以讓您輕鬆切換到混合效應模型，如以下兩篇論文中所述：
- Doran, H.、Bates, D.、Bliese, P. 和 Dowling, M. (2007)。估計多級 Rasch 模型：使用 lme4 包。統計軟件雜誌，20(2)。另請參閱 Doug Bates在 R-forge 上的幻燈片
- De Boeck, P.、Bakker, M.、Zwitser, R.、Nivard, M.、Hofman, A.、Tuerlinckx, F. 和 Partchev, I. (2011)。使用 R 中 lme4 包中的 lmer 函數估計項目響應模型。統計軟件雜誌，39（12）。另見上述 De Boeck 的手冊和本講義
也有一些使用 MCMC 方法擬合 Rasch 模型的可能性，例如參見MCMCpack包（或WinBUGS / JAGS，但參見項目響應理論的 BUGS 代碼，JSS (2010) 36）。
我沒有使用 SAS 進行 IRT 建模的經驗，所以我會把它交給更精通 SAS 編程的人。
其他專用軟件（主要用於教育評估）包括：RUMM、Conquest、Winsteps、BILOG/MULTILOG、Mplus（未引用維基百科上已有的列表）。沒有一個可以免費使用，但其中一些建議有時間限制的演示版本。當我嘗試使用 jMetrik時（一年前），我發現它非常有限，並且所有功能都已在 R 中可用。同樣， ConstructMap可以安全地替換為lme4，如上面鏈接的講義所示。我還應該提到
mdltmvon Davier 和 coll. 的混合 Rasch 模型（多維離散潛在特徵模型），它應該與本書配套多元和混合分佈 Rasch 模型（Springer，2007）。