PARSCALE - 项目反应理论软件
PARSCALE 项目反应理论软件
PARSCALE 运用项目反应理论（IRT）分析二分类、多类别及等级评分项目，提供项目参数校准、受测者能力估计、多组分析与 IRT 图形工具。可用于教育测验、社会调查、心理与行为量表等分类反应数据的测量分析。
面向不同计分方式的项目分析
PARSCALE 可处理对错二分类项目、具有多个评分等级的项目，以及 Likert 型量表数据。通过估计类别边界、项目位置与受测者得分，将项目反应数据表达在相应的潜在测量维度上。
二分类与多级评分
选择题可按对错编码进行分析，多级评分项目可用于分档评分的开放式作答或等级评价。根据项目计分形式选择模型，并在适用模型中考虑猜测参数。
混合项目类型
通过 BLOCK 项目块组织具有共同类别定义的项目；类别数或类别定义不同的项目可放入不同项目块。同一测验可以包含二分类项目与多级评分项目。
类别重编码与合并
可按分析设计重新安排或合并反应类别，并设置项目块、类别名称和相关约束，处理评分类别配置不同的数据。
子测验与分量表
通过 TEST 或 SCALE 定义子测验、分量表及其项目块，分别设置校准和评分。可按配置输出组合得分及其标准误。
IRT 模型与参数校准
项目参数采用边际极大似然（MML）方法估计，并使用 EM 算法求解。可设置迭代与收敛条件、积分点、参数先验及约束，用于组织不同模型和数据条件下的校准任务。
一参数、二参数和三参数 Logistic 模型，用于二分类项目分析；按模型设置处理难度、区分度及猜测因素。
Samejima 等级反应模型，用于具有有序反应类别的数据，分析类别边界与潜在特质之间的关系。
提供 Masters 部分计分模型及广义部分计分模型相关分析，用于多级评分项目，并按模型配置设置斜率与类别参数约束。
可对项目块中共享的类别结构进行建模，也可为类别定义不同的项目分别设置项目块，组织共同类别与项目特定类别的分析。
能力估计与评分
完成项目参数校准后，可估计受测者的潜在能力或特质得分；也可使用已有项目参数进行评分，不必在每次评分时重新估计全部项目参数。
多种得分估计方法
支持后验期望估计（EAP）、极大似然估计（MLE）和 Warm 加权极大似然估计（WML），可结合分析目的设置相应评分方法。
得分尺度转换
可设置线性尺度转换参数，调整输出得分的尺度与位置；输出受测者得分文件，供后续统计和结果整理使用。
多组比较与评分者效应
项目功能差异分析
多组功能支持项目功能差异（DIF）分析，可结合群组或时间标识研究项目反应差异。通过共同项目块、参考组和参数约束组织比较，检查项目在不同群体中的表现。
评分者效应分析
评分者效应模型用于分析评分者或评分者组的严厉程度差异。可设置评分者标识及相关数据结构，处理人工等级评分中的评分者因素。
IRT 图形与分析结果
IRT Graphics 提供项目特征曲线、项目信息曲线、测验总信息曲线，以及项目特征曲线矩阵图、能力估计直方图和双变量图。可将同一项目的特征曲线与信息曲线放在同一页面查看，并调整图形标签、图例、线条和文字等设置。
除分阶段文本输出外，可保存项目参数、拟合统计、项目信息、受测者得分及组合得分文件，便于检查估计结果和整理后续分析资料。拟合结果应与模型设定、收敛情况及数据条件共同评估。
命令文件与分析流程
PARSCALE 通过命令文件组织输入数据、测验与项目块定义、模型校准和得分估计。可在界面中编辑命令、运行分析阶段，并查看对应输出文件；不必将所有步骤合并成一次运行。
数据准备时可定义记录格式、受测者标识、项目反应与群组或评分者信息。对已有参数的评分任务，可按配置读取参数并运行相应评分步骤，保留分析设定与结果文件以供复核。
适用研究与测评任务
教育测验与考试测量
分析对错题与分档评分题，开展项目校准、能力估计和不同群体的项目表现比较。
问卷与等级量表研究
面向态度、行为及其他有序分类反应数据，研究类别边界、项目信息与潜在特质测量。
Operational 用途涵盖为客户、产品或学生、员工评价开展的测验与评估校准、评分、量尺链接或标准设定等任务。实际授权可结合项目用途确认。
正版采购与服务
可提供 PARSCALE 正版授权采购、软件报价咨询、用途确认与安装部署需求沟通。可结合项目类型、分析模型、使用人数和运行环境确认方案，技术支持范围按所购授权及服务约定执行。
- 2026-10-26
- 2026-10-25
- 2026-10-23
- 2026-10-22
- 2026-10-21
- 2026-10-20
- 2026-09-20
- 2026-09-20
- 2026-09-09
- 2026-09-06
- 2026-09-05
- 2026-09-04
