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项目反映理论 (Item Response Theory
，简称IRT) 一组分析软件包: BILOG-MG, IRTPRO和 PARSCALE。这些软件作为标题分析、题库建设以及分数估计等方面的工具在多种领域被宽泛利用。

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PARSCALE由Eiji Muraki（教育测试服务）和Darrell Bock（芝加哥大学）开发
，实现了二元
，多类别和评级规模项主张项目响应理论（IRT）丈量步骤。PARSCALE起头是为大规模社会和教育评估而开发的。然而
，最近
，PARSCALE已成为当局统计机构
，营销钻研机构
，政策和治理照拂以及分歧经典（生理
，社会
，医学
，教育等）评估钻研的调查员的盛行统计工具。

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PARSCALE能够分析常见调查常见的类型的数据。在这些调查中
，项目按一组共同的类别（Likert scale）进行评级。只管起头的Likert步骤为类别分配了肆意的
，陆续的整数值
，但PARSCALE中的IRT步骤估计了类别之间天堑的的经验值。这些天堑以及项目地位和响应人员都分都能够暗示为沿着丈量的潜在维度的点。利用这类数据的测试可能是行为调查
，其中答案总是
，赞成
，未定或分歧定见的表白；或状态评级
，例如
，使用关键
，不变
，或无症状作为评估水平的医生。

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对于评估工具
，PARSCALE还可用于分析评级量表项目（如盛开式论文标题）和多项选择项目。通过多项选择
，通过将项目视为有两个类别可用（将谬误选择折叠到单个类别中）来实现的正确谬误评分和分析。但是
，若是必要更多信息
，则选项能够在项目中维持分离
，以便在分析期间保留所选备选规划的标识。通过这种方式
，能够复原友环谬误响应的信息以进行具体分析。猜测的影响也能够在分析中。

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通常
，工具将由项目类型的混合组成
，一些拥有共同的类别
，一些拥有不一样的类别。

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PARSCALE通过允许将项目分配到项目类别常见的块来处置这种多样性。拥有类别界说的项目都将分配给自己的块。例如
，教育测试可能在区块中分为五个类别而在区块中分为多个选项的盛开式操练。

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PARSCALE的多组职能增长了差距项目职能（DIF）分析选项
，用于组间或功夫的趋向
，以及Rater's效应分析
，以便允许评估人员私见或评分这严沉水平的差距。PARSCALE for Windows允许更地操作号令（语法）文件和更的查看输出文件。

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PARSCALE是一款子目反映理论软件
，该法式提供和的信息使其被钻研人员所使用。该法式提供以下内容：

• 一
  ，二和三参数logistic 模型

• 用于递级反映(graded responses)的Samejima模型

• Master's partial credit model(Master部吩炖分模型)

• 广义部吩炖分模型

• 分析量表项目
  ，好比盛开式短文问题的分析

• 多项选择项目分析

• 项目职能差距( Differential item? functioning,DIF)

• 混合项目类型的分析

• Rater's-effect analysis

• 多组多元项目反映模型

• 演示质量的IRT图形
  ，能够被导入到Word
  ，Access等

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PARSCALE 是校准法式
，使用MML对一、二、三参数模型和多模型（如PC、GPC、GRS、GR模型）的项目参数进行估计。

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软件新职能：

数据集中的考生人数从100万人增长到1000万人。

文件名的长度已从128个字符更改为256个字符。这个“职能”在DLL能够处置带目录的语法文件时才有效。当前
，UI将蹊径分为/,将当前工作目录更改为/