• 분석과 대안
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• 제5권1호
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• pp.3-24
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• 2021

This paper introduces a multilevel item-response-theory (IRT) model as a unifying model for hypothesis testing using legislative voting data. This paper shows that a probit or logit model is a special type of multilevel IRT model. In particular, it is demonstrated that, when a probit or logit model is applied to multiple votes, it makes unrealistic assumptions and produces incorrect coefficient estimates. The advantages of a multilevel IRT model over a probit or logit model are illustrated with a Monte Carlo experiment and an example from the U.S. House. Finally, this paper provides a practical guide to fitting this model to legislative voting data.

• 비교교육연구
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• 제28권5호
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• pp.1-19
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• 2018

국제 수학 과학 성취도 추이 연구와 같은 교육평가의 목적은 국가와 같은 집단을 비교하는 것이다. 이와 같이 평가의 단위가 학생보다 상위 수준일 때 집단을 비교하기 위해서는 다층 문항반응이론 기반의 집단 수준 진단평가 모형을 고려할 수 있다. 이 연구에서는 Park과 Bolt(2008)가 제안한 문항특성모형을 수정하여 새로운 다층 문항반응이론 기반의 집단 수준 진단평가 모형을 제안하였다. 이 수정된 모형은 2015년에 실시된 국제 수학 과학 성취도 추이 연구의 8학년 수학 평가 자료에 적용되었다. 그 결과 9개의 인지적 요소에 대한 국가들의 프로파일을 구할 수 있었다. 이 연구 결과는 국가 간 비교 또는 요소 간 상호 비교에 이용될 수 있다. 이와 같이 잔차항을 설명할 수 있도록 수정된 모형은 보다 높은 신뢰도를 지니며 국가 간 비교에 보다 정확한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 예를 이용하여 연구 결과를 어떻게 해석할 수 있는지 제시하였으며, 연구의 제한점과 후속 연구에 대해서도 논의하였다.