Skip to main content
. 2014 Nov 13;39(3):167–188. doi: 10.1177/0146621614554650

Table 8.

The Proportion of Overall Item Usage.

PWKL
MPWKL
GDI
Number of required attributes
True Model Item quality J 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
DINA HD-HV 10 0.25 0.45 0.23 0.06 0.01 0.38 0.27 0.31 0.02 0.01 0.34 0.34 0.28 0.03 0.01
20 0.25 0.48 0.22 0.04 0.01 0.27 0.39 0.30 0.03 0.01 0.27 0.37 0.29 0.05 0.02
40 0.28 0.49 0.18 0.04 0.01 0.24 0.44 0.27 0.05 0.01 0.24 0.39 0.30 0.05 0.01
LD-LV 10 0.26 0.30 0.34 0.08 0.02 0.50 0.30 0.16 0.03 0.01 0.52 0.29 0.15 0.03 0.01
20 0.29 0.34 0.28 0.07 0.02 0.37 0.35 0.23 0.04 0.01 0.38 0.34 0.22 0.05 0.01
40 0.25 0.34 0.31 0.08 0.02 0.27 0.35 0.30 0.07 0.02 0.28 0.35 0.29 0.07 0.02
DINO HD-HV 10 0.26 0.44 0.23 0.07 0.01 0.30 0.38 0.27 0.04 0.01 0.36 0.28 0.30 0.05 0.01
20 0.25 0.44 0.24 0.06 0.01 0.28 0.40 0.26 0.06 0.01 0.23 0.41 0.26 0.08 0.02
40 0.24 0.46 0.24 0.05 0.01 0.21 0.49 0.23 0.06 0.01 0.22 0.41 0.29 0.07 0.01
LD-LV 10 0.23 0.32 0.32 0.11 0.02 0.46 0.32 0.17 0.04 0.01 0.49 0.30 0.16 0.04 0.01
20 0.27 0.33 0.29 0.09 0.02 0.35 0.36 0.22 0.05 0.01 0.37 0.34 0.22 0.05 0.01
40 0.22 0.36 0.30 0.10 0.02 0.26 0.37 0.27 0.08 0.02 0.26 0.37 0.27 0.08 0.02
A-CDM HD-HV 10 0.92 0.03 0.03 0.02 0.00 0.92 0.03 0.03 0.02 0.00 0.92 0.03 0.03 0.02 0.00
20 0.95 0.02 0.02 0.01 0.00 0.96 0.02 0.02 0.01 0.00 0.96 0.02 0.02 0.01 0.00
40 0.93 0.06 0.01 0.00 0.00 0.96 0.03 0.01 0.00 0.00 0.98 0.01 0.01 0.00 0.00
LD-LV 10 0.92 0.03 0.03 0.02 0.00 0.92 0.03 0.03 0.02 0.00 0.92 0.03 0.03 0.02 0.00
20 0.96 0.02 0.02 0.01 0.00 0.96 0.02 0.02 0.01 0.00 0.96 0.02 0.02 0.01 0.00
40 0.98 0.01 0.01 0.00 0.00 0.98 0.01 0.01 0.00 0.00 0.98 0.01 0.01 0.00 0.00

Note. PWKL = posterior-weighted Kullback–Leibler index; MPWKL = modified posterior-weighted Kullback–Leibler index; GDI = G-DINA model discrimination index; G-DINA = generalized DINA; DINA = deterministic inputs, noisy “and” gate; DINO = deterministic input, noisy “or” gate; A-CDM = additive CDM; CDM = cognitive diagnosis model; HD-LV = high discrimination–low variance; HD-HV = high discrimination–high variance; LD-LV = low discrimination–low variance; LD-HV = low discrimination–high variance.