本書的目標
本書旨在介紹關于Rasch測量理論的現(xiàn)有觀點，重點介紹如何基于Rasch測量理論開發(fā)量尺。Rasch測量理論代表了測量理論在范式上的變化，這種范式和經(jīng)典測驗理論（classical test theory, CTT）的范式完全不同，它創(chuàng)建了一個可以產(chǎn)生不變性測量的標定（scaling）框架。Rasch量尺的開發(fā)包括四個部分：構建、評估、維護和使用。這些組成部分有助于我們解決在社會、行為和健康科學領域所遇到的實際測量問題。通過認真考慮Rasch測量理論對不變性測量的要求，我們對許多測量問題將會有更加深入的理解。我們最終的目標是鼓勵讀者和我們一起在社會科學研究中通過開發(fā)Rasch量尺來探尋不變性測量。
章節(jié)安排
第1章主要介紹不變性測量的基本要求。首先，簡要討論了Rasch測量理論作為一種測量體系，可用于解決社會科學中的實際測量問題。其次，介紹了創(chuàng)建Rasch量尺的幾個構件，正是這些構件使得不變性測量成為可能。最后提出了四個測量問題，并展示了如何使用Rasch測量理論來解決這些問題。
第2章介紹了構建一個代表研究者感興趣的潛變量的量尺所需的基礎知識。利用不變性測量的要求，指導基于Rasch測量理論進行量尺構建的每一個模塊。構建一個Rasch量表的模塊包括定義要測量的潛變量[構念（construct）]，設計觀測指標（例如，題目或問題），設定一組評分規(guī)則，以及將Rasch模型應用于觀測數(shù)據(jù)從而獲得懷特圖，以經(jīng)驗方式顯示所構建的量尺。
第3章討論了對測量一組題目和一個群體的Rasch量尺進行評估時涉及的具體內容。不變性測量包括不隨題目變化的對個體的測量（item-invariant person measurement）和不隨個體變化的對題目的校標（person-invariant item calibration），這些不變性測量只有在獲得良好的模型-數(shù)據(jù)擬合度（model-data fit）后才能實現(xiàn)。評估Rasch量尺的策略是把不變性測量在理論上的理想特征帶入我們觀測到的測量的現(xiàn)實世界中。
第4章介紹了在社會科學測量中遇到的一個重要而普遍的問題：我們如何維護一個量尺在各種條件下測量學質量的穩(wěn)定性？它把重點放在個體得分的可比性上。需要強調的是，我們把潛變量和連續(xù)尺度之間的聯(lián)系視為不變的，而不是用于操作化量尺的特定題目或個體。換句話說，我們維護量表的目的是建立一個共同的度量尺度，以便不同的題目和量表經(jīng)過調整，可以產(chǎn)生可比較的個體分數(shù)。
第5章討論了《教育和心理測試標準》（AERA，APA，& NCME，2014）中的三大測驗基礎，分別是測驗分數(shù)的效度、信度和公平性。研究者開發(fā)量表并將這些量表分數(shù)用于眾多目的。其中一個目的是為政策提供信息，在政策制定中通常會在一個尺度上確定切割分數(shù)（分數(shù)線）或臨界值，并據(jù)此來定義有序的類別。教育成就方面的例子包括在全國教育進步評估(NAEP)中使用的學業(yè)表現(xiàn)水平，該水平分為三個等級:基礎（Basic）、熟練(Proficient)和優(yōu)異（Advanced）。批判性地評估量表分數(shù)是否可被用于指導與評估和測驗相關的政策是非常重要的。
最后，我們在第6章總結了主要觀點，并為有興趣使用Rasch測量理論的讀者指明了未來的發(fā)展方向。
本書的讀者
本書的目標讀者與SAGE的社會科學中的定量應用(QASS)系列叢書中其他書的目標讀者是相同的。這些小綠書是面向學生、教師和研究人員而設計的我們的貢獻是針對相同的受眾。
學習工具
這本書中所有的Rasch分析都是使用Facets計算機程序(Linacre，2018a)運行而得的。我們還開發(fā)了一個R程序每個人的Rasch測量分析程序(ERMA)，可以用它來獲得Rasch模型的參數(shù)估計，并檢查模型和數(shù)據(jù)的擬合程度。還有一組不斷發(fā)展的R軟件包可以用于Rasch分析，讀者可以在網(wǎng)上搜索最新的軟件包。
我們還創(chuàng)建了一個關于Rasch測量理論的在線模塊(Wang & Engelhard, 2019)，該模塊是國家教育測量委員會(NCME)所提供的ITEMS模塊的一部分，可以從NCME網(wǎng)站免費獲取。如果想了解Rasch軟件（包括Winsteps和Facets）的最新進展，Winsteps.com網(wǎng)站仍然是一個重要的資源。Rasch測量網(wǎng)站(www.rasch.org)是另一個探討Rasch測量理論相關問題和進展的有用的網(wǎng)站。
數(shù)據(jù)
整本書使用了一個基于糧食不安全經(jīng)歷(FIE)量表的數(shù)據(jù)。這個量表包含了八道題目，每道題目編碼為二分變量(是=1，否= 0)。我們選擇了一個40人的樣本數(shù)據(jù)來說明本書所涉及的概念。
線上資源
本書的Facets語句、ERMA的R代碼，以及樣本數(shù)據(jù)均可從該書的網(wǎng)站上獲�。篽ttps://study.sagepub.com/researchmethods/qass/engelhard-rasch-models。