일문목차
シリーズまえがき=iii
まえがき=v
第1章 テストをつくり評価する―古典的テスト理論=1
1.1. 教育心理学とテスト=1
1.2. テストの定義=2
1.3. テストの作成=2
1.4. データ行列=4
1.5. 項目分析=4
1.5.1. 正答率=4
1.5.2. 識別力=5
1.5.3. GP分析=7
1.5.4. 項目特性図=9
1.6. 標準得点と偏差値=9
1.7. テストの精度(信頼性係数)=10
1.7.1. 再検査法と平行検査法=12
1.7.2. 折半法=13
1.7.3. 内的整合性(クロンバックのα係数)=14
1.7.4. 信頼性係数の規準=15
1.8. まとめ=16
Quiz=17
第2章 適性処遇交互作用―一般線形モデル=18
2.1. 適性処遇交互作用とは=18
2.2. 分散分析を用いた適性処遇交互作用の検討=19
2.2.1. 実験計劃=19
2.2.2. 一般線形モデルとしての分散分析=20
2.3. 一般線形モデルとしての回帰分析=24
2.3.1. 適性要因を量的変数として扱う=24
2.3.2. 通常の重回帰分析=25
2.3.3. 交互作用項を導入した重回帰分析=26
2.4. まとめ=29
Quiz=30
第3章 読解力に対する学校の影響1―マルチレベル分析の基礎=31
3.1. 階層の影響=31
3.1.1. 自己価値の随伴性と自己調整学習=31
3.1.2. 階層データの構造=31
3.2. 階層データに対する分析=32
3.2.1. 階層データにおける階層の影響=33
3.3. ランダム切片モデル―マルチレベル分析の基礎1=35
3.3.1. 回帰分析=35
3.3.2. 切片の分解=35
3.3.3. 切片分散の推定=37
3.3.4. 分析例=38
3.4. ランダム傾きモデル―マルチレベル分析の基礎2=39
3.4.1. 分析例=41
3.5. ランダム係数モデル―マルチレベル分析の基礎3=42
3.5.1. 分析例=43
3.6. 帰無モデルと級内相関係数=44
3.6.1. 帰無モデル=44
3.6.2. 級内相関係数=45
3.7. モデルの比較=46
3.7.1. モテルの適合度=46
Quiz=48
第4章 読解力に対する学校の影響2―マルチレベル分析の応用=49
4.1. 独立変数が2つ以上の場合―重回帰モデル=49
4.2. 係数に関する回帰モデル―切片と傾きを従属変数とするモデル=52
4.3. くり返し測定に対するマルチレベル分析の適用=57
Quiz=59
第5章 1つのテストがいくつの能力を測っているのか―カテゴリカル因子分析=60
5.1. はじめに=60
5.2. 順序尺度=61
5.3. 相関行列と因子分析=61
5.4. 因子分析を順序尺度データに適用するときの影響=63
5.4.1. スクリープロット基準=63
5.4.2. 順序尺度データが相関行列に及ぼす影響=64
5.5. 2値型データに対する積率相関係数(ファイ係数)=65
5.5.1. φ係数の算出方法=65
5.5.2. φ係数の最大値·最小値=67
5.6. 項目の平均値が因子分析に与える影響=68
5.6.1. 相関係数への影響=68
5.6.2. 因子負荷量への影響=69
5.7. テトラコリック相関係数(四分相関係数)=69
5.7.1. 閾値=69
5.7.2. 2変量正規分布=70
5.8. ポリコリック相関係数(多分相関係数)=71
5.9. カテゴリ数の影響について=72
5.9.1. リッカート尺度を用いた検証=72
5.9.2. 積率相関行列およびポリコリック相関行列を用いた検証=73
5.9.3. 因子負荷量による検証=75
5.10. まとめ=76
Quiz=77
第6章 正答数によらないテスト―現代テスト理論=78
6.1. 項目反応理論=78
6.1.1. 潜在特性値=78
6.1.2. 項目反応曲線=80
6.1.3. 項目母数=80
6.1.4. 分析例=82
6.1.5. テスト情報量とテスト編集=85
6.1.6. その他のモデル=86
6.1.7. 項目反応理論が前提とする2つの仮定=87
6.2. 潜在ランク理論=88
6.2.1. 分析例=90
6.3. まとめ=92
Quiz=93
第7章 テストの得点を比較する―テストの等化=94
7.1. テストを結ぶ=94
7.2. 等化を行うための条件―等化計劃=95
7.2.1. 共通項目計劃=96
7.2.2. 共通受検者計劃=96
7.2.3. 係留テスト計劃=96
7.3. 等百分位法=97
7.4. 項目反応理論を用いた等化法=98
7.4.1. 尺度の否定性と等化係数=98
7.4.2. 共通項目計劃における等化係数の推定=100
7.4.3. 共通受検者計劃における等化係数の推定=103
7.4.4. 等化係数を利用しない等化方法=105
7.5. 等化における注意点=106
7.5.1. 等化計劃の決定=106
7.5.2. 共通項目·共通受検者の数=107
7.5.3. 等化の計算手続きの選択=107
7.6. 等化の果てに―項目バンクとCBT=107
Quiz=109
第8章 外国語尺度の翻訳版をつくる―特異項目機能=110
8.1. 翻訳版尺度における等価性=110
8.2. 特異項目機能=111
8.3. 日米の大学生の外向性データ=112
8.4. 純化の手続き=113
8.5. マンテル-ヘンツェル法=114
8.5.1. MH法の計算例=116
8.6. 指標KによるDIF検出―項目反応理論を用いた方法=117
8.6.1. 指標Kの算出手続き=117
8.6.2. 計算例=118
8.7. DIF項目の解釈=120
8.7.1. DIFが生じた原因について=120
8.7.2. DIF項目の取り扱い=120
8.8. DIF検出の計算手続き上の注意点=120
8.8.1. 複数のDIF検出方法を用いる=120
8.8.2. 標本サイズが大きいときの注意=121
8.8.3. 下位集団の設定=121
8.9. 3値以上, 3母集団以上の分析=121
8.10. まとめ=123
Quiz=124
付録 各章のQuizの解答=125
索引=128