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Item A Comparison of the Three Adaptive Testing Strategies Using MicroCAT(國立臺灣師範大學研究發展處, 1989-06-??) 何榮桂本研究旨在探討三種電腦化測驗策略（即Bayesian, model-bayesian及maximum likelihood）在不同題數及不同項目參數(Item Parameter)之題庫下執行之效率及能力估計之準確性。三種測驗策略均設定相同的起始點（即受試者能力參數之平均數及變異數）；同時以三種效標變項做為評鑑的依據。其一為達到測驗預設終點所需之題數；其二即能力估計誤差變異數之平均數。此兩效標變項之值愈小表示愈有效率。第三種效標變項為期望能力（即能力參數）與觀察（估計）能力之差的絕對值。某種策略所獲得之值愈小表示該策略之能力估計愈準確。 經電腦模擬所獲得之三種效標量數，以重複量數三因子變異數分析處理後，可得以下結論： 1.就執行之效率而言，model-Bayesian策略最佳；但Bayesian策略之能力估計最正確。Maximum likelihood 策略則表現不甚一致； 2.當測驗的起始點高於受試者之真實能力時，題庫之大小對測驗結果略有影響。在此情況下，以86題為題庫並以22題為測驗終止點似乎難以區分三種策略之優劣； 3.當設定的起始點等於或略高於受試者之真實能力時，所得到的能力估計愈準確； 4.不同項目參數之題庫與測驗策略，及不同項目參數之題庫與受試者之能力水準有交互作用存在； 5.在不同大小及不同項目參數之題庫下，從未被選及被選最多次數之項目其統計特質（即項目參數）之差異均甚小。