هدفت الدراسة الحالية إلى الكشف عن الفروق في تقديرات معلم صعوبة الفقرة لبيانات محاكاة توائم النموذج التعويضي (MC1- PL) باختلاف عدد الأبعاد للاختبار و قوة الارتباط بين هذه الأبعاد و اختلاف برمجية التقدير. و استخدمت في الدراسة بيانات محاكاة لعينة حجمها
(1000) مفحوص تم توليدها باستخدام برمجية (RESGENT)، تقيس بعدين مرتبطين من الفقرات، تم من خلالهما خلق حالات مختلفة من تعددية البعد داخل الفقرات (ثلاثة أبعاد، بعدان، بعد واحد) بواقع (7) فقرات ثنائية التدريج لكل بعد، و عند ثلاثة مستويات مختلفة لقوة الارتباط بين الأبعاد
(0.0, 0.50, 0.86) على الترتيب. و حللت البيانات باستخدام البرمجيات الإحصائية (NOHARM؛ Bilog- MG3).
أظهرت النتائج أن الفروق في تقديرات معلم صعوبة الفقرات المشكلة للاختبار متعدد الأبعاد داخل الفقرات لم تكن دالة إحصائيا عند مستوى الدلالة ( ) عند الحالات المختلفة لبعدية الأبعاد و باختلاف قوة الارتباط بين الأبعاد، و كذلك باختلاف برمجية التقدير Bilog–MG3)؛ NOHARM)، و كانت التقديرات بشكل عام مرتفعة و متسقة. و توصي الدراسة بضرورة الاعتماد على هاتين البرمجيتين الإحصائيتين في تحليل البيانات التي توائم النموذج، و خاصة عندما تتحقق الافتراضات التي اعتمدتها الدراسة الحالية في بيانات حقيقية.
هدفت هذه الدراسة إلى استقصاء أثر حجم العينة في تقدير معلمة صعوبة الفقرة ( Item Difficulty)
و الخطـأ المعيـاري تقـديرها فـي (Standard Error of Estimation)
باستخدام نظرية الاستجابة للفقرة (Theory Response Item) و لتحقيق أهـداف هـذه
الدراسة تم اشتقا
ق معلمة الصعوبة، و الخطأ المعياري في تقديرها باسـتخدام اختبـار
تحصيلي في الرياضيات للصف العاشر الأساسي تكون في صورته النهائية من (80)
فقرة من نوع الاختبار من المتعدد.
