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| 編輯推薦： |
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Rasch量表是一种能够普遍地被应用于社会科学研究中与测量相关的问题的量表类型，创建一个Rasch量尺包括四个部分：构建、评估、维护和使用，它的发展为解决各类测量问题提供一种基于不变性测量的解决方法。本书的观点是，测量是社会、行为和健康科学研究和实践的一个重要方面，相关领域科学的进步需要建立在解决经验问题、追求不变性测量的基础上，而Rasch量表就能够为这一发展提供方法。作者基于Rasch测量理论和Rasch量尺的开发过程描述了一系列测量问题，介绍了不变性测量的概念，讨论了创建Rasch量尺的相关构件，重点介绍了如何基于Rasch测量理论开发量尺，并且结合粮食不安全经历量表等的实例进行了详细的解释说明，以厘清测量相关问题、推动相关领域的研究开展、理论建设和实践发展。本书还在最后提出了对Rasch测量未来应用领域和模型发展方向的展望，非常适合社会学、教育学、心理学等相关领域的研究人员。
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| 內容簡介： |
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Rasch量表是一种能够普遍地应用于社会科学研究中与测量相关的问题的量表类型，它的发展为解决各类测量问题提供了一种基于不变性测量的解决方法。本书基于Rasch测量理论和Rasch量表的开发过程描述了一系列测量问题，首先介绍了不变性测量的概念，然后重点介绍了如何基于Rasch测量理论开发量表，并且结合粮食不安全经历量表等实例展示了Rasch量表的构建过程，具体包括了Rasch量表的构建、评估、维护和使用，给出了定义潜变量、评估题目功能差异、检查题目互换性以及设定切割分数的具体处理方法。
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| 關於作者： |
乔治·恩格尔哈德（George Engelhard， Jr.）博士于2013年秋季开始在乔治亚大学任教，1985年他在芝加哥大学获得博士学位(MESA专业-测量、评估和统计分析)，曾担任《教育测量期刊》（Journal of Educational Measurement）的共同主编，是美国教育研究协会的会员。他于2015年荣获了第一个Qiyas国际教育评估卓越奖，以表彰他在推进地方、国家和国际各级教育测量方面所做出的贡献。
王珏（Jue Wang）博士是迈阿密大学研究、测量和评估专业的助理教授。王博士于2018年获得了佐治亚大学(UGA)教育心理学系的定量研究方法(QM)专业的博士学位。她还在佐治亚大学获得了统计学硕士学位，在使用Rasch测量理论评估评分者的准确性和感知度方面有研究贡献，曾在教育和心理测量领域的权威期刊上发表过多篇文章。
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| 目錄：
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推荐语
序
前 言
致 谢
第1章 绪论
第1节 不变性测量
第2节 Rasch测量理论
第3节 基于Rasch测量理论开发量尺的构件
第4节 四大测量问题
第2章 构建Rasch量尺
第1节 构建Rasch量尺的基本模块
第2节 实例分析
第3节 本章小结
第3章 评估Rasch量尺
第1节 Rasch的特定客观性
第2节 模型-数据拟合度
第3节 题目的跨群体不变性校标
第4节 实例分析
第5节 本章小结
第4章 维护Rasch量尺
第1节 测量同一构念的可比较的量尺
第2节 个体的跨量尺不变性测量
第3节 实例分析
第4节 本章小结
第5章 使用Rasch量尺
第1节 测验的三大基石
第2节 标准设定
第3节 本章小结
第6章 结论
第1节 章节概要
第2节 Rasch测量理论的应用
第3节 Rasch模型的概念图
第4节 结语
术语表
参考文献
译名对照表
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| 內容試閱：
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本书的目标
本书旨在介绍关于Rasch测量理论的现有观点，重点介绍如何基于Rasch测量理论开发量尺。Rasch测量理论代表了测量理论在范式上的变化，这种范式和经典测验理论（classical test theory， CTT）的范式完全不同，它创建了一个可以产生不变性测量的标定（scaling）框架。Rasch量尺的开发包括四个部分：构建、评估、维护和使用。这些组成部分有助于我们解决在社会、行为和健康科学领域所遇到的实际测量问题。通过认真考虑Rasch测量理论对不变性测量的要求，我们对许多测量问题将会有更加深入的理解。我们最终的目标是鼓励读者和我们一起在社会科学研究中通过开发Rasch量尺来探寻不变性测量。
章节安排
第1章主要介绍不变性测量的基本要求。首先，简要讨论了Rasch测量理论作为一种测量体系，可用于解决社会科学中的实际测量问题。其次，介绍了创建Rasch量尺的几个构件，正是这些构件使得不变性测量成为可能。最后提出了四个测量问题，并展示了如何使用Rasch测量理论来解决这些问题。
第2章介绍了构建一个代表研究者感兴趣的潜变量的量尺所需的基础知识。利用不变性测量的要求，指导基于Rasch测量理论进行量尺构建的每一个模块。构建一个Rasch量表的模块包括定义要测量的潜变量[构念（construct）]，设计观测指标（例如，题目或问题），设定一组评分规则，以及将Rasch模型应用于观测数据从而获得怀特图，以经验方式显示所构建的量尺。
第3章讨论了对测量一组题目和一个群体的Rasch量尺进行评估时涉及的具体内容。不变性测量包括不随题目变化的对个体的测量（item-invariant person measurement）和不随个体变化的对题目的校标（person-invariant item calibration），这些不变性测量只有在获得良好的模型-数据拟合度（model-data fit）后才能实现。评估Rasch量尺的策略是把不变性测量在理论上的理想特征带入我们观测到的测量的现实世界中。
第4章介绍了在社会科学测量中遇到的一个重要而普遍的问题：我们如何维护一个量尺在各种条件下测量学质量的稳定性？它把重点放在个体得分的可比性上。需要强调的是，我们把潜变量和连续尺度之间的联系视为不变的，而不是用于操作化量尺的特定题目或个体。换句话说，我们维护量表的目的是建立一个共同的度量尺度，以便不同的题目和量表经过调整，可以产生可比较的个体分数。
第5章讨论了《教育和心理测试标准》（AERA，APA，& NCME，2014）中的三大测验基础，分别是测验分数的效度、信度和公平性。研究者开发量表并将这些量表分数用于众多目的。其中一个目的是为政策提供信息，在政策制定中通常会在一个尺度上确定切割分数（分数线）或临界值，并据此来定义有序的类别。教育成就方面的例子包括在全国教育进步评估(NAEP)中使用的学业表现水平，该水平分为三个等级:基础（Basic）、熟练(Proficient)和优异（Advanced）。批判性地评估量表分数是否可被用于指导与评估和测验相关的政策是非常重要的。
最后，我们在第6章总结了主要观点，并为有兴趣使用Rasch测量理论的读者指明了未来的发展方向。
本书的读者
本书的目标读者与SAGE的“社会科学中的定量应用”(QASS)系列丛书中其他书的目标读者是相同的。这些“小绿书”是面向学生、教师和研究人员而设计的——我们的贡献是针对相同的受众。
学习工具
这本书中所有的Rasch分析都是使用Facets计算机程序(Linacre，2018a)运行而得的。我们还开发了一个R程序——每个人的Rasch测量分析程序(ERMA)，可以用它来获得Rasch模型的参数估计，并检查模型和数据的拟合程度。还有一组不断发展的R软件包可以用于Rasch分析，读者可以在网上搜索最新的软件包。
我们还创建了一个关于Rasch测量理论的在线模块(Wang & Engelhard， 2019)，该模块是国家教育测量委员会(NCME)所提供的ITEMS模块的一部分，可以从NCME网站免费获取。如果想了解Rasch软件（包括Winsteps和Facets）的最新进展，Winsteps.com网站仍然是一个重要的资源。Rasch测量网站(www.rasch.org)是另一个探讨Rasch测量理论相关问题和进展的有用的网站。
数据
整本书使用了一个基于粮食不安全经历(FIE)量表的数据。这个量表包含了八道题目，每道题目编码为二分变量(是=1，否= 0)。我们选择了一个40人的样本数据来说明本书所涉及的概念。
线上资源
本书的Facets语句、ERMA的R代码，以及样本数据均可从该书的网站上获取：https://study.sagepub.com/researchmethods/qass/engelhard-rasch-models。
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