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从零开始，
读懂测量与调查

不需要懂统计、不需要会代码。50 篇零基础《IRT 人人都懂说明书》+ 30 篇进阶专栏长文，把大型测评背后的方法一次讲透。

找到 0 篇 2 个专栏 · 80 篇 · 持续更新
路径 A · 完全零基础
从《说明书》第 1 篇开始 ↓
按编号顺序读，八个模块由浅入深，全程打比方、不上公式。
路径 B · 有统计基础
直接读专栏长文 ↓
先读 A01 与 A05 建立框架，再按主题标签挑与你项目相关的。
路径 C · 带着问题来
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01 — 零基础专题 · 50 篇

《IRT 人人都懂说明书》

写给「完全不懂行」的人：不需要统计背景，涉及公式的地方全部用打比方代替。八个模块建议按顺序读，也可以当词典随时翻。

模块一 · 认识篇
IRT 到底是个啥
01–07
01IRT 到底是个啥？——用「考试」和「体重秤」讲清楚
02从「数对几题」到「看清能力」：总分法的坑
03题目也有「脾气」：难度和区分度到底在说什么
04能力（θ）这个看不见的东西，是怎么「量」出来的
05IRT 和我们平时说的「打分」到底哪里不一样
06IRT 家族全家福：1PL、2PL、3PL、GRM 都是谁
07我们为什么用 IRT？——一个业务视角的回答
模块二 · 识图篇
曲线和图怎么读
08–15
08认识 IRT 的招牌曲线——项目特征曲线（ICC）
09曲线往左移、往右移，分别说明这道题怎么了
10曲线的「陡」与「缓」：区分度在图上长什么样
11那条「抬不起头」的曲线——猜测参数 c 是怎么回事
12信息函数曲线：这道题在哪一段人群最好用
13测验信息曲线：整份问卷到底「擅长」测什么样的人
14能力量尺上的 −3 到 +3 是什么意思
15Wright Map（怀特图）：把「人」和「题」放到同一把尺子上看
模块三 · 术语篇
一次把黑话扫干净
16–25
16「潜变量」是什么？为什么它看不见却测得到
17「单维」和「多维」：一份问卷到底在测几样东西
18「局部独立」：为什么题目之间不能「串通作弊」
19「参数估计」：机器到底是怎么「猜」出这些数的
20「似然」和「最大似然」：一个像侦探破案的概念
21「标准误」：每个估计值背后都跟着一个「误差范围」
22「拟合优度」：模型和数据到底「合不合得来」
23「DIF」（项目功能差异）：同一道题，对不同人公平吗
24「信度」在 IRT 里的新面孔——它会随着人而变
25缩写速查卡：θ、a、b、c、ICC、TIF、IIF 一次记牢
模块四 · 清醒篇
优点、局限与边界
26–31
26IRT 的三大过人之处，一句话各讲一个
27IRT 最被低估的优点：题目和人可以「分家」
28计算机自适应测验（CAT）：IRT 怎么让考试「越考越懂你」
29IRT 不是万能的：它背后有哪些前提假设
30样本量不够会怎样？——IRT 的「饭量」问题
31什么时候干脆别用 IRT？——一份诚实的边界清单
模块五 · 落地篇
设备、软件与流程
32–38
32跑一次 IRT，到底需要多好的电脑
33R 是什么？为什么做 IRT 的人几乎都在用它
34不写代码行不行？——IRT 的图形界面选择
35常用 R 包点名:mirt、ltm、TAM 各自负责什么
36一次完整 IRT 分析的标准流程长什么样（不含代码版）
37数据要长成什么样，才能「喂」给 IRT
38缺失值、废卷、乱答：脏数据到底怎么办
模块六 · 应用篇
结果怎么读、怎么用
39–45
39拿到一张参数表，先看哪几列
40难度 b 和区分度 a：怎么判断一道题「好不好」
41怎么从结果里挑出该删掉的「坏题」
42分数报告：把 θ 翻译成客户看得懂的人话
43IRT 怎么帮我们把问卷「缩短」却不掉精度
44建立题库：IRT 怎么让不同批次的题变得「可比」
45把 IRT 结果讲给不懂技术的老板 / 客户听
模块七 · 急诊篇
结果异常怎么办
46–49
46区分度居然是负的？——多半是这几个原因
47模型不拟合怎么办：先别慌，照这张清单查
48结果和「常识 / 经验」打架，到底该信谁
49参数估计「飞了」（跑出极端值）说明什么
模块八 · 收尾
读完之后
50
50结语：读完这 50 篇，普通人现在能做什么
02 — 进阶专栏 · 30 篇

专栏长文

面向有一定统计基础的读者：每篇讲透一个专题，从原理到实操。用主题标签筛选与你项目相关的部分。

A01什么是 IRT：从总分到潜变量IRT基础
A02大规模问卷数据清洗全流程与常见的坑数据处理
A03敏感数据「不出门」的专业分析交付模式合作指南
A04用 R 做 IRT：IRTC 包上手指南工程与工具
A05CTT 与 IRT 全面对比：什么时候必须用 IRTIRT基础
A06抽样权重完全指南：设计权重、无回答调整与校准调查统计
A07信度与效度：一套完整的证据体系问卷量表
A08量表开发全流程：从构念定义到正式施测问卷量表
A09Rasch 模型专题：测量哲学与实操IRT基础
A10多级计分模型：PCM、RSM 与 GPCM 怎么选IRT基础
A11潜在回归：背景变量如何进入 IRT 模型IRT基础
A12EAP、MLE、WLE：三种能力估计方法的差别IRT基础
A13测验等值与链接：让不同卷子的分数可比测验实务
A14DIF 检测：保证测验对不同群体公平测验实务
A15缺失数据处理：从删除法到多重插补数据处理
A16不认真作答检测：方法清单与实操建议数据处理
A17样本量规划与统计检验力调查统计
A18百万级样本的 IRT 估计：内存与速度的工程化解法工程与工具
A19多维 IRT：何时需要、怎么建模IRT基础
A20标准设定：Angoff、Bookmark 等划线方法测验实务
A21调查数据质量控制体系：从设计到发布数据处理
A22R 包开发从零到发布：一个统计工具的诞生工程与工具
A23可复现研究工作流：R + Git + 自动化测试工程与工具
A24校准加权：让样本结构匹配总体的数学方法调查统计
A25小样本单元合并：分级比例统计的稳健处理调查统计
A26素养类测评的方法学要点：能力不是问对几道题测验实务
A27甲方指南：如何与外部数据分析团队高效合作合作指南
A28统计软件凭什么可信：自动化测试与诚实的失败工程与工具
A29CAT 自适应测验：原理、题库与实施条件测验实务
A30从问卷到报告：一次大型调查数据分析的完整旅程合作指南
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