jMetrik比您想像的还要强大。它专为研究人员需要在一个统一框架中执行多个程序的操作工作而设计。当前，您可以估算Rasch模型，部分信用模型和等级评分模型的IRT参数。它还允许通过Stocking-Lord，Haebara和其他方法进行IRT规模链接。因为它包括一个集成的数据库，所以IRT估算的输出可用于比例尺链接，而无需重塑数据文件。而且，所有输出都可以存储在数据库中，以便与jMetrik中的其他方法或R之类的外部程序一起使用。
您也可以使用脚本而不是GUI来运行它。例如，下面的代码将（a）将数据导入数据库，（b）具有答案键的评分项目，（c）估计Rasch模型参数，以及（d）将数据导出为CSV文件。您可以将最终的输出文件用作R的输入以进行进一步分析，或者可以使用R直接连接到jMetrik数据库并处理结果。
#import data into database
import{
delimiter(comma);
header(included);
options(display);
description();
file(C:/exam1-raw-data.txt);
data(db = testdb1, table = EXAM1);
}
#conduct item scoring with the answer key
scoring{
data(db = mydb, table = exam1);
keys(4);
key1(options=(A,B,C,D), scores=(1,0,0,0), variables= (item1,item9,item12,item15,item19,item21,item22,item28,item29,item30,item34,item38,item42,item52,item55));
key2(options=(A,B,C,D), scores=(0,1,0,0), variables=(item4,item6,item16,item18,item24,item26,item32,item33,item35,item43,item44,item47,item50,item54));
key3(options=(A,B,C,D), scores=(0,0,1,0), variables=(item3,item5,item7,item11,item14,item20,item23,item25,item31,item40,item45,item48,item49,item53));
key4(options=(A,B,C,D), scores=(0,0,0,1), variables=(item2,item8,item10,item13,item17,item27,item36,item37,item39,item41,item46,item51,item56));
}
#Run a Rasch models analysis.
#Item parameters saved as database table named exam1_rasch_output
#Residuals saved as a databse table named exam1_rasch_resid
#Person estimates saved to original data table. Person estimate in variable called "theta"
rasch{
center(items);
missing(ignore);
person(rsave, pfit, psave);
item(isave);
adjust(0.3);
itemout(EXAM1_RASCH_OUTPUT);
residout(EXAM1_RASCH_RESID);
variables(item1, item2, item3, item4, item5, item6, item7, item8, item9, item10, item11, item12, item13, item14, item15, item16, item17, item18, item19, item20, item21, item22, item23, item24, item25, item26, item27, item28, item29, item30, item31, item32, item33, item34, item35, item36, item37, item38, item39, item40, item41, item42, item43, item44, item45, item46, item47, item48, item49, item50, item51, item52, item53, item54, item55, item56);
transform(scale = 1.0, precision = 4, intercept = 0.0);
gupdate(maxiter = 150, converge = 0.005);
data(db = testdb1, table = EXAM1);
}
#Export output table for use in another program like R
export{
delimiter(comma);
header(included);
options();
file(C:/EXAM1_RASCH_OUTPUT.txt);
data(db = testdb1, table = EXAM1_RASCH_OUTPUT);
}
该软件仍处于开发初期。我目前正在添加探索性因素分析和更高级的项目响应模型。与许多其他IRT程序不同，jMetrik是开源的。所有测量程序都使用Psychometrics库，该库当前可在GitHub https://github.com/meyerjp3/psychometrics上获得。欢迎有兴趣的人参与。