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부트스트랩 방법으로 추정한 동등화 표준오차에 의한 검사동등화 방법의 비교
Comparison of Test Equating Methods by estimating the Standard Error of Equating using the Bootstrap Methods

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Authors
김화영김현철
Issue Date
2018-06
Publisher
서울대학교 교육연구소
Citation
아시아교육연구, Vol.19 No.2, pp. 477-496
Keywords
공통문항 비동등집단 설계부트스트랩로그선형모형검사동등화Common-item nonequivalent groups designbootstraplog-lineartest equating
Abstract
본 연구의 목적은 공통문항 비동등집단 설계에서 모수와 비모수 부트스트랩 방법을 이용하여 동등화 표준오차를 추정하고 검사동등화 방법들을 비교하는 것에 있다. 비교의 조건으로는 검사 난이도 수준, 검사간 난이도 차이, 피험자 능력 차이, 모수모형 조건 등이 고려되었으며, 동등화 방법으로는 빈도추정 동백분위동등화, Tucker 동등화, Braun-Holland 동등화 등이 비교되었다.
연구의 결과는 이 연구의 모든 실험조건에서 빈도추정 동백분위동등화 방법이 안정적으로 나타났고 특히, 특정 모수모형 조건을 사용하는 모수 부트스트랩에 의한 빈도추정 동백분위동등화 방법이 가장 안정적으로 나타났다. Tucker 동등화 방법과 Braun-Holland 동등화 방법은 대부분 비모수 부트스트랩 방법을 사용하여 동등화 표준오차를 추정하는 것이 더 정확한 것으로 나타났으나, 검사의 난이도가 어려운 경우, 구검사가 신검사보다 어려운 경우, 피험자 능력 분포가 평균 중심으로 밀집되어 있는 경우에는 특정한 모수모형 조건의 모수 부트스트랩을 사용하는 것이 더 안정적이었다.
The purpose of this study is to compare the three test equating methods- frequency estimation equating, Tucker equating, and Braun-Holland equating- in common-item nonequivalent groups design using the parametric and nonparametric bootstrap for estimating the standard error of equating. The conditions- The levels of test difficulty, the difference in difficulty between forms, the group ability- are considered.
The results show that the frequency estimation equating with parametric bootstrap in specific parametric model is more stable than other equating methods under all conditions. Tucker and Braun-Holland equating have more reliable results using nonparametric bootstrap under almost all conditions, but are relatively more stable using parametric bootstrap in specific parametric models depending on certain conditions.
ISSN
1229-9448
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/163040
DOI
https://doi.org/10.15753/aje.2018.06.19.2.477
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Appears in Collections:
College of Education (사범대학)Education Research Institute (교육연구소)아시아교육연구 (Asian Journal of Education, AJE)아시아교육연구 (Asian Journal of Education) Volume 19 Number 1/4 (2018)
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