期末テストから大学入試等の大規模テスト、心理テストの日本語版標準化等を例に挙げ、望ましいテスト作りに使える統計手法を解説
学級で行う朝学習の漢字テストから、センター試験級の大規模テスト、そして国際的な心理テストの日本語版作成にあたっての標準化の注意事項などを例にあげ、望ましいテストの作り方を伝授する。本書では、信頼性係数、項目反応理論、マルチレベル分析、適正処遇交互作用を重点的に取り上げている。
第1章 テストをつくり評価する――古典的テスト理論
1.1 教育心理学とテスト
1.2 テストの定義
1.3 テストの作成
1.4 データ行列
1.5 項目分析
1.6 標準得点と偏差値
1.7 テストの精度（信頼性係数）
1.8 まとめ
Quiz
第2章 適性処遇交互作用―― 一般線形モデル
2.1 適性処遇交互作用とは
2.2 分散分析を用いた適性処遇交互作用の検討
2.3 一般線形モデルとしての回帰分析
2.4 まとめ
Quiz
第3章 読解力に対する学校の影響1――マルチレベル分析の基礎
3.1 階層の影響
3.2 階層データに対する分析
3.3 ランダム切片モデル――マルチレベル分析の基礎1
3.4 ランダム傾きモデル――マルチレベル分析の基礎2
3.5 ランダム係数モデル――マルチレベル分析の基礎3
3.6 帰無モデルと級内相関係数
3.7 モデルの比較
Quiz
第4章 読解力に対する学校の影響2――マルチレベル分析の応用
4.1 独立変数が2つ以上の場合――重回帰モデル
4.2 係数に関する回帰モデル――切片と傾きを従属変数とするモデル
4.3 くり返し測定に対するマルチレベル分析の適用
Quiz
第5章 1つのテストがいくつの能力を測っているのか――カテゴリカル因子分析
5.1 はじめに
5.2 順序尺度
5.3 相関行列と因子分析
5.4 因子分析を順序尺度データに適用するときの影響
5.5 2値型データに対する積率相関係数（ファイ係数）
5.6 項目の平均値が因子分析に与える影響
5.7 テトラコリック相関係数（四分相関係数）
5.8 ポリコリック相関係数（多分相関係数）
5.9 カテゴリ数の影響について
5.10 まとめ
Quiz
第6章 正答数によらないテスト――現代テスト理論
