Hva er latent trekkteori (IRT)?

Latent trekkteori forteller oss at et hvilket som helst måleinstrument skal være i tråd med en idé.

En av de viktigste oppgavene til psykologisk innblanding er evaluering. Denne evalueringen bestemmes ofte av testresultater. I den sammenheng er latent trekkteori (IRT) en testmålingsteori som utfyller klassisk testteori.

Klassisk test- (CTT) og latent trekkteori kunne evaluere den samme testen. Hver enkelt kan fastslå relevansen eller poengsummen for hver av elementene. Derfor kan hver person som tar testen få forskjellig resultat. Vi bør imidlertid nevne at latent trekkteori fører til mer kalibrerte instrumenter. Men det koster ofte mer og krever deltakelse av spesialiserte fagfolk.

Disse to testene har samme mål: Å skape instrumenter som måler hva du vil måle med minst mulig feilmargin. Dette skyldes at psykometri krever et visst nivå av pålitelighet og gyldighet.

Jo bedre en test gjengir ytelsen til to testtakere med samme nivå av ekspertise, eller den samme testtakeren ved forskjellige anledninger, jo mer pålitelig er det. På den annen side refererer gyldigheten til i hvilken grad empirisk bevis og teori støtter tolkningen av testresultater.

Begrensningene til CTT som førte til fremveksten av latent trekkteori

Selv om det har vært svært verdifullt, har klassisk testteori noen begrensninger. I CTT er instrumentetsmålinger ikke invariant. For eksempel, tenk at en psykolog vil evaluere intelligensen til tre personer med en annen test for hver enkelt. I dette tilfellet kan du ikke sammenligne resultatene. Hvorfor?

Vel, fordi hver test har sin egen skala. Derfor, for å sammenligne intelligensen til en gruppe mennesker må du transformere poengene fra forskjellige skalaer.

På den annen side kan latent trekkteori sammenligne resultatene ved bruk av ulike instrumenter med samme skala. I tillegg er en annen begrensning av klassiske tester mangelen på invariasjon av testegenskapene angående personene du bruker til å bestemme det. Latent trekkteori kan også forbedre dette aspektet.

Forutsetninger for latent trekkteori (IRT)

For å løse disse begrensningene må IRT gjøre sterkere og mer restriktive antagelser enn CTT.

Første antagelse

Den viktigste antagelsen om latent trekkteori forteller oss at et måleinstrument skal være i tråd med en idé. Med andre ord bør det være et funksjonelt forhold mellom de variable verdiene og sannsynligheten for å falle sammen med dem. Denne funksjonen kalles elementkarakteristisk kurve (ICC).

Dermed kan vi si at latent trekkteori forbedrer CTT med denne nye ideen. For eksempel, under en intelligenstest kunne bare de mest intelligente menneskene svare på de vanskeligste spørsmålene. På den annen side, hvis alle som tok testen ga det samme svaret ville det ikke være mulig å fastslå fagets kompetanse.

Annen antagelse

Den andre antakelsen er at de fleste modeller antar at elementene er en del av en enkelt dimensjon. Med andre ord er de endimensjonale. Dermed må du sørge for at dataene overholder denne endimensionaliteten før du bruker denne typen modeller. Dessverre samler mange av de instrumentene som psykologer ofte bruker flerdimensjonale data.

Tredje antagelse

Den tredje antagelsen om IRT er lokal uavhengighet. Med andre ord, for å bruke disse modellene må elementene være uavhengige av hverandre. Svarene på ett element kan således ikke påvirke svaret på et annet element. Således, hvis unidimensionaliteten er oppfylt, er også lokal uavhengighet oppfylt. Dette kan bare være mulig hvis det ikke er noen gjensidig avhengighet mellom elementene eller en delt varians som er relatert til den målte dimensjonen. Dermed er begge forutsetningene relaterte.

Muñiz (2010) påpekte viktigheten av fremskritt innen psykometri og testfortolkning. Dermed er det logiske å ta et nytt skritt i denne retningen. Testene som ble analysert under latent trekkteori viser bekymringsfulle resultater om hvordan de måles.