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Maximum Likelihood Item Easiness Models for Test Theory Without an Answer Key

机译：没有答案键的测试理论的最大似然项易用性模型

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Cultural consensus theory (CCT) is a data aggregation technique with many applications in the social and behavioral sciences. We describe the intuition and theory behind a set of CCT models for continuous type data using maximum likelihood inference methodology. We describe how bias parameters can be incorporated into these models. We introduce two extensions to the basic model in order to account for item rating easiness/difficulty. The first extension is a multiplicative model and the second is an additive model. We show how the multiplicative model is related to the Rasch model. We describe several maximum-likelihood estimation procedures for the models and discuss issues of model fit and identifiability. We describe how the CCT models could be used to give alternative consensus-based measures of reliability. We demonstrate the utility of both the basic and extended models on a set of essay rating data and give ideas for future research.
机译：文化共识理论（CCT）是一种数据聚合技术，在社会科学和行为科学中有许多应用。我们使用最大似然推断方法描述了一组连续类型数据的CCT模型背后的直觉和理论。我们描述了如何将偏差参数整合到这些模型中。我们引入了对基本模型的两个扩展，以说明项目评分的难易程度。第一个扩展是乘法模型，第二个扩展是加法模型。我们展示了乘法模型与Rasch模型之间的关系。我们描述了模型的几种最大似然估计程序，并讨论了模型拟合和可识别性的问题。我们描述了如何使用CCT模型来给出基于共识的替代性可靠性度量。我们在一组论文评分数据上演示了基本模型和扩展模型的实用性，并为以后的研究提供了思路。

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