用结构方程模型（验证性因子分析）估计IRT参数

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IRT除了传统的全息法估计项目参数，还可以使用基于结构方程（因子分析）的有限信息法估计项目参数，有限信息法的优势是计算量小。

首先，克隆下面的项目

1. git clone https://github.com/inuyasha2012/pypsy.git

复制代码

然后安装

1. cd pypsy
   
2. python setup.py install

复制代码

然后运行demo

1. python demo_ccfa_irt.py

复制代码

测试数据使用的是LSAT

结构方程技术和传统算法的结果比较

区分度

结构方程	EM算法
0.684	0.826
0.763	0.723
0.936	0.891
0.684	0.688
0.587	0.657

难度

结构方程	EM算法
3.84	2.773
1.346	0.99
0.276	0.249
1.92	1.285
3.455	2.053

结果显示，LSAT数据下的参数估计，结构方程与传统EM算法的差距还是有点大。结构方程技术估计IRT参数通常应用于那些传统全息算法无法解决的问题，例如瑟斯顿IRT的参数估计。

若想了解结构方程与结构方程如何估计IRT参数，可以参考我的下面两篇文章

Python，心理测量和自适应学习（四）：结构方程模型上篇
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32531377

二分数据、有序数据与结构方程模型
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33272168

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