jMetrikはあなたが思うよりも強力です。研究者が単一の統一されたフレームワークで複数の手順を必要とする運用作業用に設計されています。現在、Rasch、部分信用、および評価尺度モデルのIRTパラメーターを推定できます。また、Stocking-Lord、Haebara、およびその他の方法を介したIRTスケールリンクも可能です。統合データベースが含まれているため、IRT推定からの出力は、データファイルの形状を変更することなく、スケールリンクで使用できます。さらに、すべての出力をデータベースに保存して、jMetrikの他のメソッドまたはRなどの外部プログラムで使用できます。
GUIの代わりにスクリプトを使用して実行することもできます。たとえば、次のコードでは、（a）データをデータベースにインポートし、（b）回答キーで項目をスコアリングし、（c）Raschモデルパラメーターを推定し、（d）データをCSVファイルとしてエクスポートします。最終出力ファイルをさらに分析するためのRへの入力として使用するか、Rを使用してjMetrikデータベースに直接接続し、結果を操作することができます。
#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);
}
ソフトウェアはまだ開発の初期段階にあります。現在、探索的因子分析とより高度なアイテム応答モデルを追加しています。他の多くのIRTプログラムとは異なり、jMetrikはオープンソースです。すべての測定手順では、GitHub（https://github.com/meyerjp3/psychometrics）で現在利用可能な心理測定ライブラリを使用しています。貢献に興味がある人は誰でも歓迎します。