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【24h】

A Doubly Latent Space Joint Model for Local Item and Person Dependence in the Analysis of Item Response Data

机译：用于本地项目的双潜空间联合模型和人员在分析项目响应数据中的依赖性

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Item response theory (IRT) is one of the most widely utilized tools for item response analysis; however, local item and person independence, which is a critical assumption for IRT, is often violated in real testing situations. In this article, we propose a new type of analytical approach for item response data that does not require standard local independence assumptions. By adapting a latent space joint modeling approach, our proposed model can estimate pairwise distances to represent the item and person dependence structures, from which item and person clusters in latent spaces can be identified. We provide an empirical data analysis to illustrate an application of the proposed method. A simulation study is provided to evaluate the performance of the proposed method in comparison with existing methods.
机译：项目响应理论（IRT）是物品响应分析最广泛利用的工具之一; 但是，本地物品和人的独立性是对IRT的关键假设，通常违反了实际测试情况。 在本文中，我们为项目响应数据提出了一种新的分析方法，这些方法不需要标准的本地独立假设。 通过调整潜伏的空间联合建模方法，我们所提出的模型可以估计成对距离来表示项目和人依赖性结构，可以识别潜在空间中的项目和人群群。 我们提供了经验数据分析，以说明所提出的方法的应用。 提供了一种仿真研究，以评估所提出的方法与现有方法的性能。

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