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Understanding parameter invariance in unidimensional IRT models

机译：了解一维IRT模型中的参数不变性

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One theoretical feature that makes item response theory (IRT) models those of choice for many psychometric data analysts is parameter invariance, the equality of item and examinee parameters from different examinee populations or measurement conditions. In this article, using the well-known fact that item and examinee parameters are identical only up to a set of linear transformations specific to the functional form of a given IRT model, violations of these transformations for unidimensional IRT models are investigated using analytical, numerical, and visual tools. Because item parameter drift (IPD) constitutes a lack of invariance (LOI) at the individual item level or item set level, the magnitudes and effects of IPD on examinee response probabilities and true scores are algebraically derived and connected to empirical results from a recent simulation study. Thus, this article facilitates a deeper understanding of the exact statistical formulation of parameter invariance as a fundamental property of latent variable measurement and explicates some practical consequences of LOI for decision making.
机译：使得项目响应理论（IRT）成为许多心理数据分析人员选择的模型的一项理论特征是参数不变性，来自不同应试者群体或测量条件的项目和应试者参数相等。在本文中，利用众所周知的事实，即项和被检查者的参数仅在特定于给定IRT模型的功能形式的一组线性变换之前是相同的，因此使用解析，数值方法研究了针对一维IRT模型的这些变换的违反情况和视觉工具。由于项目参数漂移（IPD）构成了单个项目级别或项目集级别的不变性（LOI），因此IPD对应试者响应概率和真实分数的大小和影响是通过代数推导得出的，并与最近一次模拟的经验结果相关研究。因此，本文有助于更深入地了解参数不变性作为潜变量测量的基本属性的精确统计公式，并阐明LOI对于决策的一些实际后果。

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