IRT鑑別度參數之概念彙整

IRT之二元 (正確 & 錯誤)計分模式之二參數 (難度 & 鑑別度)模式 (logistic model)，代表某一試題的答對機率除了由受試者的能力決定外，亦受二個試題參數，即試題難度和鑑別度影響。
區辨度參數，意即為試題特徵曲線 (item characteristic curve)之斜率，若斜率愈大，表示試題可區辨受試者程度之能力愈好。區辨力最完美的曲線（圖一），就如昨天課堂上佳苓學姊提及的Guttman完美量尺模式 (perfect scale model)。其曲線為階梯式，表示在某一數值以右的答對機率為1，以左的答對機率為0。然而，多數試題無法有如此高的區辨能力，通常對於兩極受試者的區辨能力較高，中間程度之區辨能力較差。

圖一、 Guttman完美量尺模式

如圖二，若只參照難度參數，則A試題與B試題之難度相當。但試題難度亦受試題之區辨度影響。程度位於綠色區段之受試者，會認為A試題難度大於B試題；反之，程度位於紅色區段之受試者，則會認為B試題難度大於A試題。因此，試題難度之排序，會受試題之難度與區辨度影響。

圖二、 難度相同、區辨度不同之A、B試題特徵曲線