jMetrik은 생각보다 강력합니다. 연구원이 단일 통합 프레임 워크에서 여러 절차를 필요로하는 운영 작업을 위해 설계되었습니다. 현재 Rasch, 부분 신용 및 등급 척도 모델에 대한 IRT 매개 변수를 추정 할 수 있습니다. 또한 Stocking-Lord, Haebara 및 기타 방법을 통해 IRT 스케일 연결을 허용합니다. 통합 데이터베이스가 포함되어 있기 때문에 데이터 파일을 재구성 할 필요없이 IRT 추정 결과를 스케일 링크에 사용할 수 있습니다. 또한 모든 출력은 데이터베이스에 저장하여 jMetrik의 다른 방법이나 R과 같은 외부 프로그램과 함께 사용할 수 있습니다.
GUI 대신 스크립트를 사용하여 실행할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 (a) 데이터베이스로 데이터를 가져오고 (b) 응답 키를 사용하여 항목에 점수를 매기고 (c) Rasch 모델 매개 변수를 추정하고 (d) 데이터를 CSV 파일로 내 보냅니다. 추가 분석을 위해 최종 출력 파일을 R에 입력으로 사용하거나 R을 사용하여 jMetrik 데이터베이스에 직접 연결하여 결과를 처리 할 수 있습니다.
#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);
}
이 소프트웨어는 아직 초기 개발 단계에 있습니다. 현재 탐색 요소 분석 및 고급 항목 응답 모델을 추가하고 있습니다. 다른 많은 IRT 프로그램과 달리 jMetrik은 오픈 소스입니다. 모든 측정 절차는 현재 GitHub ( https://github.com/meyerjp3/psychometrics )에서 제공되는 psychometrics 라이브러리를 사용합니다 . 기여에 관심이있는 사람은 누구나 환영합니다.