문항추측도 (Guessing Parameter)
쉽게 풀면
예를 들어 네 개의 보기 중 하나를 고르는 문제에서 전혀 몰라도 무작위로 찍어서 정답을 맞힐 확률이 대략 4분의 1이 되는 것처럼, 문항반응이론에서 능력이 매우 낮은 응시자도 순전히 추측만으로 정답을 맞힐 가능성을 수치로 나타낸 값이다. 실력과 무관하게 발생하는 우연적 정답 가능성을 모형에 반영한다는 점이 핵심이다.
왜 중요한가
문항반응이론(IRT) 연구에서 선다형 문항의 정확한 능력 추정을 위해 다뤄지는 핵심 모수로, 3모수 로지스틱 모형을 활용한 표준화 검사의 문항 개발과 능력 추정 연구에서 자주 인용된다. 추측도를 모형에 반영하지 않으면 능력이 매우 낮은 응시자의 능력 수준이 실제보다 높게 추정되는 편향이 발생할 수 있어, 정확한 능력 추정을 위해 3모수 모형이 선호되는 경우가 있다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
3모수 로지스틱 모형(3PL)에서 난이도, 변별도와 함께 추정되는 모수로 선택형 문항 분석에서 주로 다루어진다.
능력이 낮아도 우연히 맞힐 확률을 반영한다는 추측도의 역할을 설명하는 문장이다.
조금 더 깊게 보면
문항반응이론의 3모수 모형은 문항난이도, 변별도에 더해 추측도를 포함하며, 추측도는 이론적으로 선택지 수의 역수에 가깝지만 실제로는 오답지의 매력도에 따라 달라지므로 문항분석을 통해 경험적으로 추정된다는 점에서 2모수 모형과 구분되는 특징으로 다뤄진다. 3모수 로지스틱 모형(3PL)은 난이도와 변별도만 다루는 2모수 모형(2PL)에 추측도를 추가한 형태로, 저능력 응시자 구간에서 정답 확률 곡선이 0으로 수렴하지 않고 일정 수준에서 바닥을 이루게 만드는 역할을 한다.
주의할 점
추측도가 지나치게 높게 추정되는 문항은 오답지가 부실하게 구성되었을 가능성을 시사하므로, 문항 개선의 신호로 함께 검토해야 한다는 점에 유의해야 한다. 서술형이나 논술형처럼 추측으로 정답을 맞히기 어려운 문항 유형에는 이 모수를 적용할 필요가 없거나 별도로 다루어야 한다. 추측도 모수의 추정에는 상대적으로 많은 표본과 계산이 요구되므로, 표본 규모가 작은 검사에서는 추정치의 안정성이 떨어질 수 있다는 점도 함께 고려해야 한다.