The 2PL ModelWhile the 1PL model ha

The 2PL Model
While the 1PL model has the advantage of simplicity, it lacks the flexibility to allow different items to have IRFs of different steepness (or slope). The 2PL model overcomes this limitation of the 1PL model by including a second parameter (ai) that controls the steepness of the IRF. As ai increases, so too does the steepness of the IRF. Because the steepness of the IRF reflects the how well the item is ability to differentiate, or discriminate, between individuals having different values of θ, ai is commonly referred to as the discrimination parameter. The 2PL model specifies the probability of correct response on the ith item (Yi = correct) using the equation

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รุ่น 2PLในขณะที่รุ่น 1PL มีประโยชน์ของความเรียบง่าย ขาดความยืดหยุ่นในการทำให้สินค้าแตกต่างกันจะมี IRFs ของความสูงชันแตกต่างกัน (หรือลาดชัน) รุ่น 2PL พิชิตข้อจำกัดนี้ของรุ่น 1PL โดยรวมพารามิเตอร์ตัวที่สอง (ai) ที่ควบคุมความสูงชันของ IRF เป็นไอเพิ่มขึ้น จึงไม่เกิน ความสูงชันของ IRF เพราะความสูงชันของ IRF สะท้อนให้เห็นถึงวิธีดีมีความสามารถในการแยกความแตกต่างของสินค้า หรือแยกแยะ ระหว่างบุคคลที่มีค่าที่แตกต่างของค่าθ ai มักเรียกว่าพารามิเตอร์เลือกปฏิบัติ รุ่น 2PL ระบุความน่าเป็นของการตอบสนองที่ถูกต้องของสินค้าระยะ (ยี่ =ถูกต้อง) โดยใช้สมการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2PL รุ่น
ขณะที่รูปแบบ 1PL มีความได้เปรียบของความเรียบง่ายมันขาดความยืดหยุ่นในการอนุญาตให้มีรายการที่แตกต่างกันจะมีความสูงชันของ IRFS ที่แตกต่างกัน (หรือความลาดชัน) รุ่น 2PL เอาชนะข้อ จำกัด ของรูปแบบ 1PL นี้โดยรวมพารามิเตอร์ที่สอง (AI) ที่ควบคุมความสูงชันของ IRF ในฐานะที่เป็นสารออกฤทธิ์เพิ่มขึ้นดังนั้นก็ไม่สูงชันของ IRF เพราะความสูงชันของ IRF สะท้อนให้เห็นถึงวิธีการที่ดีรายการคือความสามารถในการแยกความแตกต่างหรือความแตกต่างระหว่างบุคคลที่มีค่าที่แตกต่างของθ, AI มักจะเรียกว่าเป็นพารามิเตอร์การเลือกปฏิบัติ รุ่น 2PL ระบุความน่าจะเป็นของการตอบสนองที่ถูกต้องเกี่ยวกับรายการที่ ith (Yi = ถูกต้อง) โดยใช้สมการ