TRC-n 및 TRC-e 최종 형태 항목의 단일차원성과 지역적 독립성을 테스트했습니다. 일차원성은 관찰된 변수에서 한 사람의 성과가 그 사람의 특정 단일 잠재 변수에 의존한다고 가정합니다(de Ayala, 2009 ). 지역적 독립성은 모든 항목에 대한 한 사람의 성과가 잠재 변수의 수준에 의해서만 결정되며 외부 변수에 의존하지 않음을 나타냅니다(Bond & Fox, 2007 ). 각 TRC-n 및 TRC-e 형태의 일차원성은 선형화된 Rasch 잔차의 주성분 분석(PCA)을 사용하여 테스트되었습니다. 이 분석을 통해 많은 양의 공통 분산을 공유하는 잔차 군집을 식별할 수 있습니다. 이러한 클러스터를 2차 차원이라고 하며, 다른 항목이 탭한 차원과 별개의 차원으로 간주되려면 적어도 두 항목의 강도를 가져야 합니다. 따라서 2차 차원의 고유값이 2.0보다 작으면 일차원성 가정이 뒷받침됩니다.각 테스트 양식 내에서 항목의 선형화된 Rasch 잔차 간의 상관관계를 계산하여 항목의 지역적 독립성 요건을 조사했습니다. 상관관계가 높은 잔차는 항목에 대한 성과가 개인의 능력 수준( θ ) 에만 의존하지 않고 다른 항목에 대한 반응으로 인해 "오염"될 수 있음을 나타냅니다. .70보다 높은 상관관계는 항목이 지역적으로 종속적임을 나타낼 수 있습니다(Linacre, 2011 ).PSR(Person Separation Reliability) 및 ISR(Item Separation Reliability)에 대한 Rasch 계수와 Kuder-Richardson 공식 20(KR20)을 계산하여 TRC-n 및 TRC-e의 각 최종 형태에 대한 신뢰성을 조사했습니다. 세 가지 계수는 모두 0에서 1까지의 범위로 표현됩니다. 신뢰도 계수가 높으면 측정 오류 수준이 낮다는 것을 나타냅니다. 따라서 1에 가장 가까운 값이 바람직합니다(Bond & Fox, 2007 ; de Ayala, 2009 ).구글상위노출성인용품성인용품카지노솔루션 제작카지노솔루션무료스포츠중계토토사이트토토사이트백링크구글 상위노출