项目分析是指对考试数据进行统计分析，以评估试题质量、诊断问题并进行建改的过程。这是考试开发周期中的关键环节，不仅有助于提高考试质量，还能为效度验证提供证据。项目分析的指标蕴含：

• 鉴别阐发欠安的标题（通常从难度和分辨度角度）

• 探索这些标题阐发欠安的原因，以决定是否订正或裁减

分析可基于经典丈量理论（CTT）或项目反映理论（IRT），且合用于二分计分题（对/错）或多分计分题（2分及以上）。

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入门工具

进行项目分析必要使用统计软件。ASC 提供以下独立软件工具：

• CITAS：基于 Excel 的经典考试分析电子表格，适合入门者免费使用。

• Iteman：基于 CTT 的项目分析软件，可天生技术汇报。

• Xcalibre：基于 IRT 的项目分析软件，可天生技术汇报。

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项目分析的根基步骤

1. 筹备数据：通常为“被试 × 标题”矩阵，需提供标题 ID、正确答案、题型等元数据。

2. 运行分析软件：可使用在线平台或独立软件（如 Iteman 或 Xcalibre）。

3. 诠释了局：凭据统计指标判断标题问题并领导订正。

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经典丈量理论（CTT）中的项目分析

CTT 步骤直观、单一，合用于幼规模考试或不足生理丈量领域知识的场景。

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难度（二分计题）

• 使用通过率（P 值），领域 0.0~1.0。P 值高暗示标题容易，低暗示难题。

• 通常参考：

  • 0.95~1.0：过易（分辨度低）

  • 0.60~0.95：常见

  • 0.40~0.60：偏难

  • <0.40：过难（需思考猜测概率，如四选一有 25% 猜对率）

• Iteman 可设置高低限自动象征标题。

难度（多分计题）

• 使用标题均值（如里克特量表 1~5 分的均匀分）。梦想的评分题均值靠近满值的一半。

分辨度（二分计题）

• 选取点二列有关（Rpbis），领域 -1.0~1.0。正有关暗示高能力被试更可能答对。

• 通常参考：

  • ≥0.20：优良

  • 0.10~0.20：尚可，建议审查

  • 0.0~0.10：边缘，建议订正或代替

  • <0.0：很差，应代替

• 沉要警示：若正确答案的 Rpbis 为负、而某个滋扰项为正，则很可能存在误判（miskey）。

分辨度（多分计题）

• 使用 Pearson 有关系数（r）或 eta 系数，诠释与 Rpbis 类似。

滋扰项分析

• 查抄各滋扰项的选择比例及其分辨度。若某个滋扰项被高能力者频仍选择，则可能存在问题或误判。

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项目反映理论（IRT）中的项目分析

IRT 是一种更复杂的分析范式，合用于大规模考试（如 K-12 基准测试、大学入学、职业认证），通常必要每个标题 100~1000 名被试样本及生理丈量学知识。

• 难度参数（b-参数）：类似于尺度正态散布中的 z 值，0.0 为均匀难度，2.0 偏难，-2.0 偏易。多分计题中每个阈值对应一个 b 参数。

• 分辨度参数（a-参数）：即项目反映曲线的斜率，通常高于 0.80 视为优良，低于 0.80 则分辨较弱。

• 滋扰项分析：IRT 自身不分辨二分计题的正确选项，因而仍需借助 CTT 步骤进行滋扰项分析，这对于诊断选择题问题仍极为沉要。

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Xcalibre 输出示例（如多分计题）：

• 选取广义部门信誉模型标定。

• 显示经典分辨度（如 0.62）和 IRT 分辨度（如 0.466）。

• 提供各分数等级的响应散布及天堑参数，若参数序列异常则需审查标题。

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总结与补充资源

本文为项目分析的概述，更深刻的内容可参考教材（如 Haladyna, 2004；Embretson & Reise, 2000）。如需现实试验，可下载 Xcalibre 索求自身数据。

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