阿摩線上測驗
9.下列有關傳統試題分析的敘述，何者正確？
(A)試題難度愈高，鑑別度愈低
(B)試題鑑別度愈低，測驗效度愈低
(C)難度及鑑別度的估計屬於樣本依賴，並非固定不變
(D)某一試題的誘答選項，高分組學生的選答率高於低分組，則為優良試題
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統計： A(614), B(1850), C(4707), D(756), E(0) #2341128
統計： A(614), B(1850), C(4707), D(756), E(0) #2341128
詳解 (共 10 筆)
昂昂
#4111003
(A)試題難度愈高，鑑別度愈低（Ｘ）
→從低難度到中難度，鑑別度會提高 p.s難度適中，鑑別度最高
(B)試題鑑別度愈低，測驗效度愈低（Ｘ）
→鑑別度低可能只是因為難度太高，可能依舊具有高效度
(C)難度及鑑別度的估計屬於樣本依賴，並非固定不變（Ｏ）
→不同的樣本做同樣一份測驗，會得到不同的難度與鑑別度
(D)某一試題的誘答選項，高分組學生的選答率高於低分組，則為優良試題 （Ｘ）
→誘答選項內，低分組學生的選答率高於高分組，表示為優良試題
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Amanda Lin
#4062390
D)某一試題的誘答選項，低分組學生的選答率高於高分組，則為優良試題 .(誘答就是給低分組選答用的)
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上岸我要出去玩 ✧٩(ˊωˋ*)و✧
#6301956
(B) 試題鑑別度愈低，測驗效度愈低
我在這句選項卡很久，問了gpt之後統整一些想法跟邏輯給大家參考：
1. 鑑別度與難度兩者是跟信度有直接關係，而非效度，意即兩者與效度確實會有關係與互相影響，但不是完全的負相關。
2. （舉例為何這個選項不正確）例如：有一個簡單數學題目為「1+1=2」
因為太簡單，所以大家都答對，因此不太能區分高分與低分群→鑑別度低
但題目確實可以測出你會不會這個運算，所以效度高
我在這句選項卡很久，問了gpt之後統整一些想法跟邏輯給大家參考：
1. 鑑別度與難度兩者是跟信度有直接關係，而非效度，意即兩者與效度確實會有關係與互相影響，但不是完全的負相關。
2. （舉例為何這個選項不正確）例如：有一個簡單數學題目為「1+1=2」
因為太簡單，所以大家都答對，因此不太能區分高分與低分群→鑑別度低
但題目確實可以測出你會不會這個運算，所以效度高
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我今年會考上！
#6414021
(A) 試題難度愈高，鑑別度愈低 錯誤
難度高，鑑別度不一定低；
最佳的鑑別度通常出現在中等難度（P 值約 0.4–0.6）的題目
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(B) 試題鑑別度愈低，測驗效度愈低 錯誤
雖然鑑別度低可能影響測驗整體效度，但效度是整份測驗與測量目標之間的關聯
單一試題鑑別度不高，不代表整份測驗效度低
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(C) 難度及鑑別度的估計屬於樣本依賴，並非固定不變 正確
試題難度（P 值）與鑑別度（D 值）是根據特定受試者樣本估算的，換不同考生作答就會改變
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(D) 某一試題的誘答選項，高分組學生的選答率高於低分組，則為優良試題 錯誤
高分組選錯誤選項的比例高，代表誘答不具區分力，反而是不良選項
優良誘答：低分組選的比例高，高分組較少選
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Weien Tseng
#5490410
但是如果信度低，效度不是一定低嗎？
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115通過教檢
#7338879
「樣本依賴」用最白話的方式說，就是：「分數的意義，要看你跟誰比。」
在傳統的考試理論中，這種現象會讓數據變得很「不客觀」，我們可以從兩個角度來看：
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1. 題目難不難？要看「誰來考」
- 例子： 一份國二數學考卷。
- 給「國中生」考：平均 60 分，看起來難度適中。
- 給「國小生」考：平均 10 分，看起來超級難。
- 給「大學生」考：平均 99 分，看起來超級簡單。
- 問題： 題目本身的難度數值（P值）會隨著「考試的人」是誰而變來變去。這就是難度依賴樣本。
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2. 學生強不強？要看「跟誰考」
- 例子： 小明某次段考 80 分。
- 在「後段班」：他是第一名，看起來超強。
- 在「資優班」：他是最後一名，看起來超弱。
- 問題： 同樣是 80 分，評價卻完全不同。這就是能力估計依賴樣本。
? 總結
「樣本依賴」就像是用一條會伸縮的尺來量身高：
- 對著矮子量，尺就縮短，讓你覺得自己很高。
- 對著巨人量，尺就伸長，讓你覺得自己很矮。
教育心理學家認為這是一個缺點，因為測驗結果會受群體組成影響，不夠穩定。所以後來才發明了 IRT（試題反應理論），想辦法做出一把「不會縮水」的鐵尺，讓題目難度和學生能力都能有固定的標準，不再受樣本影響。
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