Rasch分析：测量和评估测试问卷的强大工具

Rasch分析是一种用于测量和评估测试和问卷的方法，由丹麦教育心理学家乔治·拉什（Georg Rasch）在20世纪50年代开发。

Rasch分析的核心思想是将被测量的项目（例如题目、问题）和被测量的个体（例如受测者、参与者）之间的关系建模为一个概率模型。这个概率模型称为Rasch模型，它基于概率统计原理，利用被试者的得分数据来估计项目的难度和被试者的能力。

Rasch模型假设题目的难度和被试者的能力可以通过一个单一的线性量表来衡量。具体来说，模型假设一个人对于一个项目的回答概率取决于这个人的能力和这个项目的难度。如果一个人的能力高于一个项目的难度，那么他回答这个项目的概率就很高；反之，如果一个人的能力低于一个项目的难度，他回答这个项目的概率就很低。

Rasch分析的指标主要包括项目难度、被试者能力和测量误差。项目难度是指一个项目所需要的能力水平，通常用一个数值来表示。被试者能力是指一个人的能力水平，同样用一个数值来表示。测量误差是指测试或问卷结果与实际能力之间的差异，通常使用标准误来表示。

通过Rasch分析，我们可以获得一些有价值的信息。例如，我们可以确定测量工具（如测试或问卷）中哪些项目对于测量被试者能力是有效的，哪些项目需要修改或删除。我们还可以比较不同被试者群体之间的能力差异，评估教育干预的效果等。

总之，Rasch分析是一种基于概率模型的测量和评估方法，可以帮助我们理解和改进测试和问卷的质量。