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Comparative Analyses of MIRT Models and Software (BMIRT and flexMIRT)

机译：MIRT模型和软件（BMIRT和FLEXMIRT）的比较分析

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Application of MIRT modeling procedures is dependent on the quality of parameter estimates provided by the estimation software and techniques used. This study investigated model parameter recovery of two popular MIRT packages, BMIRT and flexMIRT, under some common measurement conditions. These packages were specifically selected to investigate the model parameter recovery of three item parameter estimation techniques, namely, Bock-Aitkin EM (BA-EM), Markov chain Monte Carlo (MCMC), and Metropolis-Hastings Robbins-Monro (MH-RM) algorithms. The results demonstrated that all estimation techniques had similar root mean square error values when larger sample size and higher test length were used. Depending on the number of dimensions, sample size, and test length, each estimation technique exhibited some strengths and weaknesses. Overall, the BA-EM technique was found to have shorter estimation time with all test specifications.
机译：MIRT建模程序的应用取决于所使用的估计软件和技术提供的参数估计的质量。 本研究调查了两种流行的MIRT包，BMIRT和FlexMirt的模型参数恢复，在一些常见的测量条件下。 具体选择这些包以研究三项参数估计技术的模型参数恢复，即Bock-Aitkin EM（BA-EM），马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）和Metropolis-Hastings Robbins-Monro（MH-RM） 算法。 结果表明，当使用更大的样本大小和更高的测试长度时，所有估计技术都具有相似的根均方误差值。 根据尺寸，样本大小和测试长度的数量，每个估计技术表现出一些优点和缺点。 总的来说，发现BA-EM技术具有较短的估计时间，具有所有测试规范。

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