2 分析步骤 Analysis steps
安装Bilog-MG软件后，点击“file-new”，新建“bilog”的文件，见图2。Bilog-MG软件的菜单栏包括file、Edit、Setup、Data、Techincal、Save、Run、Output、View、Options、Workspace、Window和Help。
2.1 定义基本情况和分析模型
2.1.1 定义基本情况 点击“Setup-General”，“Job description”用于定义基本情况。“Title”和“Commend”选项框可以空缺，也可以输入内容；本例在“Title”输入“bilog”。在“Total number of items”输入“4”，表示一共纳入4个条目，对应的语法是“> INPUT NTOTAL=4”；其他选项均使用默认的“1”。“Number of subtests”表示亚测试的数量；“Number of test form”表示测试形式的数量；“Number of examinee group”表示测试的组别，如果选定，则可以编辑“Reference group”；见图3。
2.1.2 定义分析模型 点击“Model”，“Response model”包括单参数模型(1-Parameter Logistic)，双参数模型(2-Parameter Logistic)和三参数模型(3-Parameter Logistic)。本例选择单参数模型，对应的语法是“> Global NPARM=1”。“Response function metric”选择“Logistic”，表示使用Logistic公式，对应的语法是“> Global LOGISTIC”，“Special models”中选择默认的“Standard”；如果开展条目功能差异，则需要选择“Differential item functioning”，见图4。“Response”窗口用于定义条目的选项，本例的条目都是二分类(0和1)，因此在“Number of response alternative”中输入“2”，“Response codes”中输入“01”，见图5。“Label”窗口用于修改测试和条目的名字，本例采用默认的名字(TEST0001、ITEM0001等)。
2.2 定义分析条目和估计方法 点击“Setup-Item analysis”，“Subtest”用于定义每个测试分析的条目，本例4个条目都在一个测试，因此在“Subtest length”中输入“4”，见图6。“Advanced”用于定义估计方法，包括收敛标准(Convergence criterion)、EM周期的最大值(Maximum number of EM cycle)、牛顿周期的最大值(Maximum number of Newton cycle)、卡方拟合统计量(Chi-square item fit statistics)、正交点的数量(Number of quadrature points)和条目限制(Prior item constraints)，本例都用默认值，见图7。
2.3 定义测试评分 点击“Setup-Test scoring”，“General”用于定义测试评分的基本情况，可以定义估计方法(Method)、潜在变量的分布(Latent distributions)、导入条目参数(Import item parameter for S)、Biweight条目(Biweight items)、组别拟合统计量(Group level fit statistics)和列表评分(List scores)。本例都采用默认值。“Rescaling”用于定义重新估计得分的方法，本例不需要重新估计得分，见图8。
2.4 定义数据基本情况 点击“Data-Examinee data”，“General”窗口用于定义数据的基本情况。ID号的数量(Number of case ID characters)输入“3”，对应的语法是“Input NIDCH=3”。分析样本量(Case samples)、加权(Case weights)、特定的分组(Group specific subtests)、外部能力准则和标准误(External ability criterion and standard error)都采用默认的选项，见图9。
定义数据格式，点击“Data file”。点击“Data file name”中的“Browse”，选择“F:\Example”中的“Bilog.dat”文件(图1)。“Read as fixed-column record”中的“Case ID”中分别录入“1”和“3”，表示第1-3列是ID。“Response string”中分别录入“5”和“8”，表示第5-8列是条目；点击右下角的“Set format”，“Format string”选项框会出现“3A1，1X，4A1”，见图10。“Enter Data”窗口可以查看具体的数据。点击右上角的“Open”，系统会导入“F:\Example\ Bilog.dat”的数据，见图11。
2.5 定义条目的正确答案 点击“Data-Item keys”，“Answer key”用于定义条目的正确答案。如果是二分类条目，“1”是默认的正确答案，这时不用定义正确答案。如果是多分类资料，只有一个正确答案，需要对答案进行定义，在“Answer key”中依次录入4个选项的答案，见图12。“Data-Group-level data”主要用于定义组别水平的数据。
2.6 保存数据 保存对应的资料，点击菜单栏的“Save”，出现图13，可用于保存Bilog分析中的所有数据，默认的保存路径跟语法的路径一致。
2.7 生成语法 执行程序，建立语法，点击“Run-Build syntax”，见图14。语法为：
> GLOBAL DFName=’F：\Example\Bilog.dat’， NPArm=1；
> LENGTH NITems=(4)；
运行程序分为3个步骤：①“Run-Classical statistics only”，进行经典统计分析。如果运行不成功，跳出“Run incomplete”的对话框；运行成功，跳出“Run successful”的对话框，可以在菜单栏“Output-Bilog PH1”查看相应的结果，经典统计分析给出了每个条目答对的人数，百分比等信息，主要结果见表1。其中“TRIED”表示总例数，“RIGHT”表示答对的例数，“PCT”表示答对的百分比(%)；②“Run-Calibration only”，进行校准分析，运行成功后可以开展第3步。可以在菜单栏“Output-Bilog PH2”查看相应的结果，校准分析给出了每个条目的参数结果，本例选用单参数模型，因此这里只给出了阈值参数，结果见表2。所有条目的区分度参数(Slope)均为2.22，猜测参数(Asymptote)均为0。阈值参数(Threshold)显示ITEM0001的难度最大，说明该条目最难得高分；ITEM0002的难度最小，说明该条目最容易得高分；③“Run-Scoring only”，进行评分分析。这里给出了每个对象的能力参数估计值，并给出了整个分析的信度系数：“RELIABILITY: 0.7395”。可以
在菜单栏“Output-Bilog PH3”查看相应的结果。结果给出了每个测试者的能力参数。
3个步骤都运行成功，点击“Run-Plot”可查看各种分析图，包括条目特征曲线(ICC)，条目信息曲线(Item information curves)，总体信息曲线(Total information curves)等，见图15。
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