First, IRT analyses compute the sta

First, IRT analyses compute the standard error of
measurement (SEM) at each level of the latent trait,
which indicates the extent of measurement preciseness
at each level of the trait. For instance, it may be the
case that the UWES may be more precise at particular
levels (high vs. low) of work engagement. Second, IRT
analyses compute the amount of psychometric “information”
about the latent trait at each level of the trait that
is provided by each item, as well as the entire measure,
using the item information functions (IIFs) and the test
information function (TIF), respectively. The IIFs and
TIF are particularly useful because they indicate which
items, and which levels of the latent trait, provide substantial
information. For instance, it may be that some
items or particular levels of the trait (e.g., high vs. low
levels of work engagement) provide less information.
Taken together, IRT can be used to evaluate measures
in terms of how well the items and the entire measure
assess a trait at different levels on the continuum for
that trait [46].
By using IRT, we [47] investigated (1) the measurement
accuracy of the Japanese and the original Dutch
version of the 9-item short Utrecht Work Engagement
Scale and (2) the comparability of the scale between
Japan (N = 2,339) and the Netherlands (N = 13,406).
Figure 2 and 3 show the results of TIF and SEM among
Japanese and Dutch samples, respectively (please note
that SEM equals the root square of 1/TIF), whereby the
x-axis indicates the latent trait of the scale and the
y-axis indicates measurement precision conditional on
latent trait for the whole scale.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ครั้งแรก วิเคราะห์ IRT คำนวณผิดพลาดมาตรฐานของการวัด (SEM) ในแต่ละระดับของติดที่แฝงอยู่ว่า ขอบเขตของวัด precisenessในแต่ละระดับของการติด ตัวอย่าง อาจจะกรณีที่ UWES ที่อาจจะชัดเจนมากขึ้นที่เฉพาะระดับ (สูงกับต่ำ) ของงานหมั้น สอง IRTวิเคราะห์คำนวณจำนวน psychometric "ข้อมูล"เกี่ยวกับการติดที่แฝงอยู่ในแต่ละระดับของการติดที่ทำได้ โดยสินค้าแต่ละรายการ รวมทั้งวัดทั้งหมดใช้ฟังก์ชันข้อมูลสินค้า (IIFs) และการทดสอบข้อมูลงาน (TIF), ตามลำดับ IIFs และTIF จะมีประโยชน์ เพราะพวกเขาแสดงที่สินค้า ติดแฝงอยู่ ระดับใดให้พบข้อมูล ตัวอย่าง อาจเป็นได้ว่าบางสินค้าหรือติดระดับใด (เช่น สูงกับต่ำระดับของงานหมั้น) ให้ข้อมูลน้อยลงปวง IRT สามารถใช้เพื่อประเมินมาตรการในแง่ของวิธีดีสินค้าและวัดทั้งหมดติดในระดับต่าง ๆ ในความต่อเนื่องในการประเมินติดที่ว่า [46]โดยใช้ IRT [47] เราสอบสวน (1) การประเมินความถูกต้องของญี่ปุ่นและดัตช์เดิมรุ่นที่ 9-สินค้าสั้น Utrecht งานหมั้นมาตราส่วนและ (2) ความหมายของมาตราส่วนระหว่างญี่ปุ่น (N = 2,339) และเนเธอร์แลนด์ (N = 13,406)รูปที่ 2 และ 3 แสดงผลลัพธ์ TIF และ SEM ระหว่างเนเธอร์แลนด์และญี่ปุ่นตัวอย่าง ตามลำดับ (หมายเหตุSEM นั้นเท่ากับกำลังสองรากของ 1/TIF), โดยแกน x แสดงติดแฝงอยู่ของสเกลและแกน y แสดงความแม่นยำวัดที่ตามเงื่อนไขในติดที่แฝงอยู่ในสเกลทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ครั้งแรก IRT
วิเคราะห์คำนวณคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการวัด(SEM) ในแต่ละระดับของลักษณะแฝงซึ่งแสดงให้เห็นขอบเขตของการวัดความถูกในระดับของแต่ละลักษณะ ยกตัวอย่างเช่นมันอาจจะเป็นกรณีที่ UWES อาจจะแม่นยำมากขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับสูง(เทียบกับต่ำ) การทำงานของการสู้รบ ประการที่สอง IRT วิเคราะห์คำนวณปริมาณของ psychometric "ข้อมูลที่" เกี่ยวกับลักษณะที่แฝงอยู่ในระดับของแต่ละลักษณะที่ให้บริการโดยแต่ละรายการเช่นเดียวกับวัดทั้งหมดโดยใช้ฟังก์ชั่นข้อมูลรายการ(IIFs) และการทดสอบฟังก์ชั่นข้อมูล ( TIF) ตามลำดับ IIFs และTIF เป็นประโยชน์อย่างยิ่งเพราะพวกเขาระบุว่ารายการและที่ระดับของลักษณะที่แฝงอยู่ให้มากข้อมูล ยกตัวอย่างเช่นมันอาจเป็นได้ว่าบางรายการหรือระดับเฉพาะของลักษณะ(เช่นสูงต่ำเมื่อเทียบกับระดับของการมีส่วนร่วมในการทำงาน) ให้ข้อมูลน้อย. ที่ร่วมกัน IRT สามารถนำมาใช้ในการประเมินมาตรการในแง่ของวิธีการที่ดีรายการและตัวชี้วัดทั้งการประเมินลักษณะในระดับที่แตกต่างกันในความต่อเนื่องสำหรับลักษณะที่[46]. โดยใช้ IRT เรา [47] การตรวจสอบ (1) การวัดความถูกต้องของชาวญี่ปุ่นและชาวดัตช์เดิมรุ่นที่9 รายการสั้น Utrecht หมั้นงานขนาดและ (2) การเปรียบเทียบจากขนาดระหว่างประเทศญี่ปุ่น(ยังไม่มี = 2339) และเนเธอร์แลนด์ (ยังไม่มี = 13,406). รูปที่ 2 และ 3 แสดงผลการ TIF และ SEM ในหมู่กลุ่มตัวอย่างชาวญี่ปุ่นและเนเธอร์แลนด์ตามลำดับ(โปรดทราบว่า SEM เท่ากับ ตารางรากของ 1 / TIF) โดยแกนx แสดงลักษณะแฝงของขนาดและแกนy แสดงให้เห็นความแม่นยำการวัดเงื่อนไขในลักษณะที่แฝงสำหรับทั้งขนาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ครั้งแรก เมื่อวิเคราะห์หาค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการวัด
( SEM ) ระดับของลักษณะแฝงแต่ละคน

ซึ่งบ่งชี้ขอบเขตของความถูกต้องในการวัดระดับของลักษณะที่แต่ละ ตัวอย่างเช่นมันอาจจะเป็น
กรณีที่ uwes อาจแม่นกว่าที่ระดับเฉพาะ
( สูงและต่ำ ) ในการทำงาน ประการที่สอง วิธีวิเคราะห์หาปริมาณคุณภาพ

" ข้อมูล "เกี่ยวกับลักษณะที่แฝงในแต่ละระดับของลักษณะที่
ไว้ โดยแต่ละรายการ ตลอดจนมาตรการทั้งหมด
ใช้รายการข้อมูลการทำงาน ( iifs ) และการทดสอบ
ฟังก์ชันสารสนเทศของข้อสอบ ( IIF ) ตามลำดับ การ iifs
TIF และเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง เพราะพวกเขาแสดงซึ่ง
รายการ ซึ่งระดับของลักษณะแฝง ให้ข้อมูลมาก

เช่น มันอาจจะเป็นเรื่องที่
รายการ หรือ ระดับเฉพาะของลักษณะ ( เช่น สูงกับต่ำ
ระดับของงานหมั้น ) ให้ข้อมูลน้อย
ถ่ายด้วยกันเมื่อสามารถใช้ประเมินมาตรการ
ในแง่ของวิธีการที่ดีในรายการและประเมินคุณลักษณะ
วัดทั้งหมดในระดับที่แตกต่างกันในลักษณะที่ต่อเนื่องสำหรับ
[ 46 ]
โดยใช้วิธีเรา [ 47 ] ตรวจสอบ ( 1 ) ความถูกต้องของการวัด

ต้นฉบับญี่ปุ่นและดัตช์รุ่นของเทคโนโลยีสั้น Utrecht งานหมั้น
) และ ( 2 ) ไม่สามารถเปรียบเทียบของระดับระหว่าง
ญี่ปุ่น ( n = 2339 ) และเนเธอร์แลนด์ ( n = 13406 ) .
รูปที่ 2 และ 3 แสดงผลลัพธ์ของ TIF และ SEM ของ
ตัวอย่างญี่ปุ่นและดัตช์ ตามลำดับ ( โปรดทราบ
ที่ SEM เท่ากับรากที่สองของ 1 / TIF ) โดยแกนนอนแสดงสันดาน

และแฝงของมาตราส่วนแกน Y แสดงการวัดความแม่นยำขึ้นอยู่กับ
ลักษณะแฝงสำหรับขนาดทั้งหมด