<html>
Colleagues:<br><br>
Has anyone found that imputing item discrimination (so giving the
'flexibility' of the 2PL model) is useful?&nbsp; Winsteps already reports
an item discrimination index. It would be straightforward to make item
discrimination imputable. Of course, if you estimate =&gt; impute =&gt;
estimate =&gt; impute =&gt; .... then the process diverges.<br><br>
MIke Linacre<br><br>
At 7/5/2006, you wrote:<br>
<blockquote type=cite class=cite cite><font size=2>Rama, the OPLM is
formally the same as the 2PL model. However, item discrimination in the
OPLM is treated as an index rather than a parameter. The index is imputed
rather than being estimated. So the 'one' in OPLM implies there is still
only one item parameter. The weighted score in the 2PL model is
sufficient for the person parameter but the problem is that the values of
discrimination parameters are unknown, meaning the weighted raw score
&quot;is not a mere statistic, and hence it is impossible to use CML as
an estimation method&quot; (Verhelst &amp; Glas, 1995, p. 217). The
approach in the OPLM is to impute the values rather than estimating them,
though estimates are still used as starting point. The index is
restricted to integer values between 1 and about 15. The OPLM is intended
to retain the properties of the Rasch model while giving the
'flexibility' of the 2PL model (stated at the beginning of the
manual).<br>
</font></blockquote>
<x-sigsep><p></x-sigsep>
Mike Linacre<br>
Editor, Rasch Measurement Transactions<br>
rmt@rasch.org
<a href="http://www.rasch.org/rmt/" eudora="autourl"><font color="#0000FF"><u>www.rasch.org/rmt/</a></u></font>
Latest RMT: 19:4 Spring<br><br>
<br>
</html>