jMetrik mạnh hơn bạn tưởng. Nó được thiết kế cho công việc vận hành trong đó các nhà nghiên cứu cần nhiều thủ tục trong một khung thống nhất duy nhất. Hiện tại bạn có thể ước tính các tham số IRT cho các mô hình thang điểm tín dụng và tín dụng một phần. Nó cũng cho phép liên kết quy mô IRT thông qua Stocking-Lord, Haebara và các phương pháp khác. Vì nó bao gồm một cơ sở dữ liệu tích hợp, đầu ra từ ước tính IRT có thể được sử dụng trong liên kết tỷ lệ mà không cần phải định hình lại các tệp dữ liệu. Hơn nữa, tất cả đầu ra có thể được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để sử dụng với các phương thức khác trong jMetrik hoặc các chương trình bên ngoài như R.
Bạn cũng có thể chạy nó với các tập lệnh thay vì GUI. Ví dụ: mã follwing sẽ (a) nhập dữ liệu vào cơ sở dữ liệu, (b) ghi điểm các mục bằng khóa trả lời, (c) ước tính các tham số mô hình Rasch và (d) xuất dữ liệu dưới dạng tệp CSV. Bạn có thể sử dụng tệp đầu ra cuối cùng làm đầu vào vào R để phân tích thêm hoặc bạn có thể sử dụng R để kết nối trực tiếp với cơ sở dữ liệu jMetrik và làm việc với các kết quả.
#import data into database
import{
delimiter(comma);
header(included);
options(display);
description();
file(C:/exam1-raw-data.txt);
data(db = testdb1, table = EXAM1);
}
#conduct item scoring with the answer key
scoring{
data(db = mydb, table = exam1);
keys(4);
key1(options=(A,B,C,D), scores=(1,0,0,0), variables= (item1,item9,item12,item15,item19,item21,item22,item28,item29,item30,item34,item38,item42,item52,item55));
key2(options=(A,B,C,D), scores=(0,1,0,0), variables=(item4,item6,item16,item18,item24,item26,item32,item33,item35,item43,item44,item47,item50,item54));
key3(options=(A,B,C,D), scores=(0,0,1,0), variables=(item3,item5,item7,item11,item14,item20,item23,item25,item31,item40,item45,item48,item49,item53));
key4(options=(A,B,C,D), scores=(0,0,0,1), variables=(item2,item8,item10,item13,item17,item27,item36,item37,item39,item41,item46,item51,item56));
}
#Run a Rasch models analysis.
#Item parameters saved as database table named exam1_rasch_output
#Residuals saved as a databse table named exam1_rasch_resid
#Person estimates saved to original data table. Person estimate in variable called "theta"
rasch{
center(items);
missing(ignore);
person(rsave, pfit, psave);
item(isave);
adjust(0.3);
itemout(EXAM1_RASCH_OUTPUT);
residout(EXAM1_RASCH_RESID);
variables(item1, item2, item3, item4, item5, item6, item7, item8, item9, item10, item11, item12, item13, item14, item15, item16, item17, item18, item19, item20, item21, item22, item23, item24, item25, item26, item27, item28, item29, item30, item31, item32, item33, item34, item35, item36, item37, item38, item39, item40, item41, item42, item43, item44, item45, item46, item47, item48, item49, item50, item51, item52, item53, item54, item55, item56);
transform(scale = 1.0, precision = 4, intercept = 0.0);
gupdate(maxiter = 150, converge = 0.005);
data(db = testdb1, table = EXAM1);
}
#Export output table for use in another program like R
export{
delimiter(comma);
header(included);
options();
file(C:/EXAM1_RASCH_OUTPUT.txt);
data(db = testdb1, table = EXAM1_RASCH_OUTPUT);
}
Phần mềm vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu. Tôi hiện đang thêm phân tích nhân tố khám phá và các mô hình phản hồi mục nâng cao hơn. Không giống như nhiều chương trình IRT khác, jMetrik là nguồn mở. tất cả các quy trình đo lường sử dụng thư viện tâm lý học hiện đang có sẵn trên GitHub, https://github.com/meyerjp3/psychometrics . Bất cứ ai quan tâm đến việc đóng góp đều được hoan nghênh.