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      ☆ 1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
      ☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會留給學(xué)員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術(shù)支持，以便保證培訓(xùn)后的繼續(xù)消化；
      ☆3、合格的學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。
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• 項目反應(yīng)理論 (Item Response Theory，簡稱IRT) 包括一組分析軟件包: BILOG-MG, IRTPRO和 PARSCALE。這些軟件作為題目分析、題庫建設(shè)以及分數(shù)估計等方面的重要工具在各個領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。
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• PARSCALE由Eiji Muraki（教育測試服務(wù)）和Darrell Bock（芝加哥大學(xué)）開發(fā)，實現(xiàn)了二元，多類別和評級規(guī)模項目的項目響應(yīng)理論（IRT）測量方法。PARSCALE開始是為大規(guī)模社會和教育評估而開發(fā)的。然而，近來，PARSCALE已成為政府統(tǒng)計機構(gòu)，營銷研究機構(gòu)，政策和管理顧問以及許多不同經(jīng)典（心理，社會，醫(yī)學(xué)，教育等）評估研究的調(diào)查員的流行統(tǒng)計工具。
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• PARSCALE可以分析常見調(diào)查極為常見的各種類型的數(shù)據(jù)。在這些調(diào)查中，項目按一組共同的類別（Likert scale）進行評級。盡管開始的Likert方法為各種類別分配了任意的，連續(xù)的整數(shù)值，但PARSCALE中的IRT方法估計了類別之間邊界的理想的經(jīng)驗值。這些邊界以及項目位置和響應(yīng)者都分都可以表示為沿著測量的潛在維度的點。利用這類數(shù)據(jù)的測試可能是行為調(diào)查，其中答案總是，有時，往往從不；同意，未定或不同意見的表達；或狀態(tài)評級，例如，使用關(guān)鍵，穩(wěn)定，改善或無癥狀作為評估水平的醫(yī)生。
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• 對于評估工具，PARSCALE還可用于分析評級量表項目（如開放式論文題目）和多項選擇項目。通過多項選擇，通過將項目視為只有兩個類別可用（將所有錯誤選擇折疊到單個類別中）來實現(xiàn)簡單的正確錯誤評分和分析。但是，如果需要更多信息，則選項可以在每個項目中保持分離，以便在分析期間保留所選備選方案的標(biāo)識。通過這種方式，可以恢復(fù)友環(huán)錯誤響應(yīng)的信息以進行詳細分析。猜測的影響也可以包括在分析中。
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• 通常，工具將由項目類型的混合組成，一些具有共同的類別，一些具有獨特的類別。
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• PARSCALE通過允許將項目分配到項目類別常見的塊來處理這種多樣性。具有唯一類別定義的任何項目都將分配給其他自己的塊。例如，教育測試可能包含在一個區(qū)塊中分為五個類別而在另一個區(qū)塊中分為多個選項的開放式練習(xí)。
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• PARSCALE的多組功能增加了差異項目功能（DIF）分析選項，用于組間或時間的趨勢，以及Rater's效應(yīng)分析，以便允許評估者偏見或評分這嚴(yán)重程度的差異。PARSCALE for Windows允許更容易地操作命令（語法）文件和更有效的查看輸出文件。
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• PARSCALE 4是一款項目反應(yīng)理論軟件。
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• PARSCALE 4特征：
• 這個程序所提供的靈活的和大量的信息使它被世界各地的研究人員經(jīng)常使用
• 一，二和三參數(shù)logistic 模型
• 用于遞級反應(yīng)(graded responses)的Samejima模型
• Master's partial credit model(Master部分評分模型)
• 廣義部分評分模型
• 計分量表項目，比如開放式短文問題的分析
• 多項選擇項目分析
• 項目功能差異( Differential item functioning,DIF)
• 混合項目類型的分析
• Rater's-effect analysis
• 多組多元項目反應(yīng)模型
• 演示質(zhì)量的IRT圖形，可以被導(dǎo)入到Word，Access等
• 詳細的在線幫助文檔，包括界面，語法和示例描述
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• Details:
• PARSCALE for Windows analyzes and scores rating-scale data.
• Features:
• The flexibility and the wealth of information provided by this program have kept it in regular use by researchers around the world
• One, two, and three-parameter logistic models
• Samejima's model for graded responses
• Master's partial credit model
• Generalized partial credit model
• Analysis of rating scale items such as open-ended essay questions
• Analysis of multiple-choice items