【手続補正書】
【提出日】平成16年11月5日(2004.11.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人が有する１若しくはそれ以上の潜在残余能力を診断する方法であって；
調査の各テスト項目群を、前記テスト項目によりテストされた前記１若しくはそれ以上の属性に関連させる工程と；
１若しくはそれ以上の受験者の前記調査及び前記の個別結果並びに記録した結果を管理する工程と；
第一の数学モデルを構築する工程であって、前記モデルは各テスト項目により属性の習得を調査して前記の効果を測定する第一パラメータと、各テスト項目の難易度を測定する第二パラメータと、テスト項目に正答するために必要であるが第一パラメータが不在である副次的属性を数量化する第三パラメータと、各受験者の属性習得を測定する第四パラメータと、各受験者の潜在能力を測定する第五パラメータを有し、前記第一数学モデルは各受験者が前記テスト項目に関連した前記属性を正しく適用してテスト項目に正答する確率を確認するために構築されるものである、工程と；
前記第一パラメータ、前記第二パラメータ、前記第三パラメータ、前記第四パラメータ、および前記第五パラメータの各々に事前分布を指定することにより、前記第一数学モデルをベイズモデルに転換する工程と；
前記ベイズモデルを実施した前記試験の結果に適用して、前記第一パラメータ、前記第二パラメータ、前記第三パラメータ、前記第四パラメータ、および前記第五パラメータの各々の事後確率分布を推定する工程と；
各属性について前記個人の習得確率を計算する工程であって、ここで前記習得確率はその前記個人が前記属性を習得している尤度の測定である計算する工程と；
前記習得確率が習得切捨て値以上の場合は、その前記個人が前記属性を習得していることを確認する工程と、
を有する方法。
【請求項２】
請求項１の方法において：
前記第一数学モデルが次の方程式で求められる、
Ｐｒｏｂ（Ｘｉｊ=１(α，θ）＝ＳｉｊｘＰ（θｊ＋ｃｉ）
ここでＳｉｊ項は積極性の概念をモデル化し、前記Ｐ(θｊ＋ｃｉ)は完全性をモデル化し、さらにこの中で前記第三パラメータはｃｉで表示され、ここでｉ＝１，２，．．．,ｎはテスト項目番号を示し、前記第四パラメータはaで表示され、前記第五パラメータはeで表示される方法。
【請求項３】
請求項２の方法において：
明瞭さが次の方程式で求められる、
Ｓｉｊ＝（πｉ*)ｘ（ｒｉ１*）１-αｊ１ｘ（ｒｉ２*)１-αｊ2ｘ．．．ｘ（ｒｉｍ*）１−αｊｍ
ここで前記第一パラメータはｒ*ｉｋで示され、前記第二パラメータはπｉ＊で示され、前記第四パラメータはパラメータベクトルα＝（αｊｉ,．．．，αｊｍ）で示され、さらにここでｊ＝１，２，．．．，Ｎは受験者番号を表し、またｋ＝１，．．．，ｍは前記テスト項目番号ｉに必要な属性番号を表す方法。
【請求項４】
請求項３の方法において：
πｉ*＝Ππｉｋ（ｋに対する積）且つ
ｒ*ｉｋ＝ｒｉｋ／πｉｋである方法。
【請求項５】
請求項１の方法において、前記ベイズモデルは階層ベイズモデルである。
【請求項６】
請求項１の方法において、前記第一パラメータの前記事前分布はベータ分布である。
【請求項７】
請求項６の方法において、前記ベータ分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０，１）である。
【請求項８】
請求項１の方法において、前記第一パラメータの前記事前分布は均等分布である。
【請求項９】
請求項８の方法において、前記均等分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０．５，２）である。
【請求項１０】
請求項１の方法において、前記第二パラメータの前記事前分布はベータ分布である。
【請求項１１】
請求項１０の方法において、前記ベータ分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０，１）である。
【請求項１２】
請求項１の方法において、前記第二パラメータの前記事前分布は均等分布である。
【請求項１３】
請求項１２の方法において、前記均等分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０．５，２）である。
【請求項１４】
請求項１の方法において、前記第三パラメータの前記事前分布はベータ分布である。
【請求項１５】
請求項１４の方法において、前記ベータ分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０，１）である。
【請求項１６】
請求項１の方法において、前記第三パラメータの前記事前分布は均等分布である。
【請求項１７】
請求項１６の方法において、前記均等分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０．５，２）である。
【請求項１８】
請求項１の方法において、前記第四パラメータの前記事前分布は多変量正規事前分布である。
【請求項１９】
請求項１８の方法において、前記多変量正規事前分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０，１）で均等に指定されている。
【請求項２０】
請求項１の方法において、前記習得切捨て値はおよそ０．６５である。
【請求項２１】
請求項１の方法であって、さらに：
各属性について、前記習得確率が未習得切捨て値を超えない場合は、その前記個人が前記属性を未習得であることを確認する方法。
【請求項２２】
請求項２１の方法において、前記未習得切捨て値はおよそ０．３５である。
【請求項２３】
請求項２１の方法において、前記１若しくはそれ以上の属性が未習得であることに関してその前記個人に対する教育的介入を処方する。
【請求項２４】
請求項２１の方法において、前記習得確率が前記未習得切捨て値を超えるが前記習得切捨て値を超えない個人に対する追加評価を処方する。
【請求項２５】
請求項１の方法において、前記事後確率分布はコンピューター・シミュレーション・アルゴリズムによって求められる。
【請求項２６】
請求項１の方法において、前記事後確率分布はマラコフ連鎖モンテカルロ計算法によって求められる。
【請求項２７】
請求項１の方法であって、さらに：
診断報告書を作成し、この診断報告書により前記個人が習得した前記属性が識別される方法。
【請求項２８】
一人または複数の受験者における１若しくはそれ以上の潜在属性習得をテストする試験の効果を評価する方法であって、その試験は各テスト項目が１若しくはそれ以上の属性の習得をテストするように設計されたテスト項目群を有し、その方法は：
各属性をその前記属性をテストする前記テスト項目に関連させる工程と；
試験結果をもたらす工程と；
第一数学モデルを構築する工程であって、前記モデルは各テスト項目により属性の習得を調査して効果を測定する第一パラメータと、各テスト項目の難易度を測定する第二パラメータと、テスト項目に正答するために必要であるが第一パラメータが不在である副次的属性を数量化する第三パラメータと、各受験者の属性習得を測定する第四パラメータと、各受験者の潜在能力を測定する第五パラメータを有し、前記第一数学モデルは各受験者が前記テスト項目に関連した前記属性を正しく適用して前記テスト項目に正答する確率を確認するために前記第一数学モデルを構築する工程と；
前記第一パラメータ、前記第二パラメータ、前記第三パラメータ、前記第四パラメータ、および前記第五パラメータの各々に事前分布を指定することにより、前記第一数学モデルをベイズモデルに転換する工程と；
前記ベイズモデルを前記試験の結果に適用して、前記第一パラメータ、前記第二パラメータ、前記第三パラメータ、前記第四パラメータ、前記第五パラメータの各々の前記事後確率分布を推定する工程と；
その前記属性に関連付けられた全テスト項目の前記推定事後確率分布が第一基準を満たす場合には、各属性について、前記試験が効果的にその属性習得をテストすることを確認する工程と
を有する方法。
【請求項２９】
請求項２８の方法において：
前記第一数学モデルが次の方程式で求められる、
Ｐｒｏｂ（Ｘｉｊ＝１(α，θ）＝ＳｉｊｘＰ（θｊ＋ｃｉ）
ここで前記Ｓｉｊ項は積極性の概念をモデル化し、前記Ｐ（θｊ＋ｃｉ）は完全性をモデル化し、さらにこの中で前記第三パラメータはｃｉで表示され、ここでｉ＝１，２，．．．，ｎはテスト項目番号を示し、前記第四パラメータはαで表示され、前記第五パラメータはθで表示される方法。
【請求項３０】
請求項２９の方法において：
明瞭さが次の方程式で求められる、
Ｓｉｊ＝（πｉ*）ｘ（ｒｉ１*）１−αｊ１ｘ（ｒｉ２*）１−αｊ２ｘ．．．ｘ（ｒｉｍ*）１−αｊｍ
ここで前記第一パラメータはr*ｉｋで示され、前記第二パラメータはπｉ*で示され、前記第四パラメータはパラメータベクトルα＝（αｊｉ,．．．,αｊｍ）で示され、さらにここでｊ＝１，２,．．．，Ｎは受験者番号を表し、またｋ＝１，．．．，ｍはテスト項目番号ｉに必要な属性番号を表す方法。
【請求項３１】
請求項３０の方法において：
πｉ*＝Ππｉｋ（ｋに対する積）且つ
ｒ*ｉｋ＝ｒｉｋ／πｉｋである方法。
【請求項３２】
請求項２８の方法において、前記ベイズモデルは階層ベイズモデルである。
【請求項３３】
請求項２８の方法において、前記第一パラメータの前記事前分布はベータ分布である。
【請求項３４】
請求項３３の方法において、前記ベータ分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０，１）である。
【請求項３５】
請求項２８の方法において、前記第一パラメータの前記事前分布は均等分布である。
【請求項３６】
請求項３５の方法において、前記均等分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０．５，２）である。
【請求項３７】
請求項２８の方法において、前記第二パラメータの前記事前分布はベータ分布である。
【請求項３８】
請求項３７の方法において、前記ベータ分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０，１）である。
【請求項３９】
請求項２８の方法において、前記第二パラメータの前記事前分布は均等分布である。
【請求項４０】
請求項３９の方法において、前記均等分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０．５，２）である。
【請求項４１】
請求項２８の方法において、前記第三パラメータの前記事前分布はベータ分布である。
【請求項４２】
請求項４１の方法において、前記ベータ分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０，１）である。
【請求項４３】
第請求項２８の方法において、前記第三パラメータの前記事前分布は均等分布である。
【請求項４４】
請求項４３の方法において、前記均等分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０．５，２）である。
【請求項４５】
請求項２８の方法において、前記第四パラメータの前記事前分布は多変量正規事前分布である。
【請求項４６】
請求項４５の方法において、前記多変量正規事前分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０，１）で均等に指定されている。
【請求項４７】
請求項２８の方法であって、さらに：
前記潜在属性に関連した１若しくはそれ以上の前記テスト項目を修正して、前記第一パラメータの前記推定事後確率分布を向上させる方法。
【請求項４８】
請求項２８の方法であって、さらに：
前記第一パラメータの前記推定事後確率分布が前記第一基準を満たす場合には、各テスト項目について、そのテスト項目がそのテスト項目に関連付けられた各属性の習得を効果的にテストすることを確定する方法。
【請求項４９】
請求項４８の方法において、前記第二基準はおよそ０．６５に一致する値または超過する値を持つ。
【請求項５０】
請求項２８の方法において、前記第一基準はおよそ０．６５に一致する値または超過する値を持つ。
【請求項５１】
調査を使用する個人の認知属性を診断するシステムであって、テスト項目群を有し、そのテスト項目はそれぞれ１若しくはそれ以上の属性について受験者の習得をテストするように設計され、そのシステムは：
データ保存デバイスはデータを保存して各テスト項目でテストされる前記属性を識別するように設定され、さらに受験者群及び前記個人に対して実施する調査の結果を保存するように設計されるデータ保存デバイスと；
確率生成は各受験者がテスト項目に関連する各属性を正しく適用して各テスト項目数に正答する確率を確定するように設定され、さらに効果を測定するパラメータの事後確率分布を作成するように設定され、これにより各テスト項目は属性習得、各テスト項目群の難易度、各テスト項目の正答に必要であるが測定されない副次的属性、各受験者による属性の習得、及び各受験者の潜在能力を測定する確率生成と；
習得分析は各属性について個人の習得確率を計算し、ここで前記習得確率はその個人が属性を習得している尤度を測定するものと；
分類は前記習得確率を第一基準と比較するように設定され、さらにその比較結果に基づいて個人を分類するように設定されているものと、
を含むシステム。
【請求項５２】
請求項５１のシステムにおいて：
前記確率作成に次の方程式が使用される、
Ｐｒｏｂ（Ｘｉｊ＝１(α，θ）＝ＳｉｊｘＰ（θｊ＋ｃｉ）
ここで前記Ｓｉｊ項は積極性の概念をモデル化し、前記Ｐ（θｊ＋ｃｉ）は完全性をモデル化し、さらにこの中で前記第三パラメータはｃｉで表示され、ここでｉ＝１，２，．．．，ｎはテスト項目番号を示し、前記第四パラメータはαで表示され、前記第五パラメータはθで表示されるシステム。
【請求項５３】
請求項５２のシステムにおいて：
明瞭さが次の方程式で求められる、
Ｓｉｊ＝（πｉ*）ｘ（ｒｉ１*））１−αｊ１ｘ（ｒｉ２*）１−αｊ２ｘ．．．ｘ（ｒｉｍ*）１−αｊｍ
ここで前記第一パラメータはr＊ｉｋで示され、前記第二パラメータはπｉ＊で示され、前記第四パラメータはパラメータベクトルα＝（αｊｉ，．．．，αｊｍ）で示され、さらにここでｊ＝１，２,．．．，Ｎは受験者番号を表し、またｋ＝１，．．．，ｍはテスト項目番号ｉに必要な属性番号を表すシステム。
【請求項５４】
請求項５３のシステムにおいて：
πｉ*＝Ππｉｋ（ｋに対する積）且つ
ｒ*ｉｋ＝ｒｉｋ／πｉｋであるシステム。
【請求項５５】
請求項５１のシステムにおいて、前記第一基準はおよそ０．６５に一致する値または超過する値を持つ。
【請求項５６】
請求項５５のシステムにおいて、前記の個人は属性の習得者として分類される。
【請求項５７】
請求項５１のシステムにおいて、前記第一基準はおよそ０．３５を超えない値を持つ。
【請求項５８】
請求項５７のシステムにおいて、前記の個人は属性の未習得者として分類される。
【請求項５９】
１若しくはそれ以上の潜在属性習得をテストする試験の効果を評価するシステムであって、その試験は各テスト項目がその属性の習得をテストするように設計されたテスト項目群を有し、そのシステムは：
データ保存デバイスはデータを保存して各前記テスト項目でテストされる属性を識別するように設定され、さらに一人または複数の受験者に対して実施する前記試験の結果を保存するように設計されるデータ保存デバイスと；
確率生成は各受験者がテスト項目に関連する各属性を正しく適用して各テスト項目数に正答する確率を確定するように設定され、さらに効果を測定するパラメータの事後確率分布を作成するように設定され、これにより各前記テスト項目は属性習得、各前記テスト項目群の難易度、各前記テスト項目の正答に必要であるが測定されない副次的属性、各前記受験者による属性の習得、及び各前記受験者の潜在能力を測定する確率生成と；
前記属性に関連した１若しくはそれ以上の前記テスト項目事後確率が第一規定を満たさない場合は、属性分析が各属性について是正措置の調査を指定するものと、
を有するシステム。
【請求項６０】
請求項５９のシステムにおいて：
確率作成に次の方程式が使用される、
Ｐｒｏｂ（Ｘｉｊ＝１(α，θ）＝ＳｉｊｘＰ（θｊ＋ｃｉ）
ここで前記Ｓｉｊ項は積極性の概念をモデル化し、前記Ｐ（θｊ＋ｃｉ）は完全性をモデル化し、さらにこの中で前記第三パラメータはｃｉで表示され、ここでｉ＝１，２，．．．，ｎはテスト項目番号を示し、前記第四パラメータはaで表示され、前記第五パラメータはeで表示される方法。
【請求項６１】
請求項６０のシステムにおいて：
明瞭さが次の方程式で求められる、
Ｓｉｊ＝（πｉ*）ｘ（ｒｉ１*）１−αｊ１ｘ（ｒｉ２*）１−αｊ２ｘ．．．ｘ（ｒｉｍ*）１−αｊｍ
ここで前記第一パラメータはr*ｉｋで示され、前記第二パラメータはπｉ*で示され、前記第四パラメータはパラメータベクトルα=（αｊｉ，．．．,αｊｍ)で示され、さらにここでｊ=１，２，．．．,Ｎは受験者番号を表し、またｋ=１，．．．，ｍはテスト項目番号ｉに必要な属性番号を表す方法。
【請求項６２】
請求項６１のシステムにおいて：
πｉ*＝Ππｉｋ（ｋに対する積）且つ
ｒ*ｉｋ＝ｒｉｋ／πｉｋであるシステム。
【請求項６３】
請求項５９のシステムにおいて、前記第一基準はおよそ０．６５に一致する値または超過する値を持つ。
【請求項６４】
請求項５９のシステムであって、さらに：
習得分析は各受験者及び各属性の習得確率を計算し、ここで前記習得確率は前記受験者が前記属性を習得している尤度を測定するシステム。
【請求項６５】
請求項５９のシステムであって、さらに：
前記テスト項目に関連した１若しくはそれ以上の前記テスト項目に対する前記事後確率が第二規定を満たさない場合は、項目分析は各テスト項目について、そのテスト項目を是正措置に指定するシステム。
【請求項６６】
請求項６５のシステムにおいて、前記第二基準はおよそ０．６５に一致する値または超過する値を持つ。
【請求項６７】
患者の１若しくはそれ以上の疾患を診断する方法であって：
患者の各特徴群を１若しくはそれ以上の疾患と関連付ける工程と；
前記患者の特徴を示す個体群の調査を実施し、前記１若しくはそれ以上の疾患が罹患しているのはどの個体群であるかを識別する工程と；
その患者の調査を実施し、前記特徴群が各患者に存在または不在であるかを識別する工程と；
第一数学モデルを構築し、前記モデルは患者の特徴の存在が関連する疾患の存在を表す尤度を測定する第一パラメータと、関連する全疾患が不在である場合に患者の特徴の中で特異な一つが存在する確率を測定する第二パラメータと、一般的に特異な患者の特徴と同時に存在するが第一パラメータが不在の副次的疾患を数量化する第三パラメータと、各個体群中の疾患群の存在を測定する第四パラメータと、各個体の潜在健康を測定する第五パラメータを有し、前記第一数学モデルは患者の特徴を持つ各個体が関連する疾患に罹患している確率を確認するために構築される工程と；
前記第一パラメータ、前記第二パラメータ、前記第三パラメータ、前記第四パラメータ、および前記第五パラメータの各々に事前分布を指定することにより、前記第一数学モデルをベイズモデルに転換する工程と；
前記ベイズモデルを実施した前記個体群の調査結果に適用して、前記第一パラメータ、前記第二パラメータ、前記第三パラメータ、前記第四パラメータ、および前記第五パラメータの各々の事後確率分布を推定する工程と；
各疾患について疾患確率を計算する工程であって、ここで前記疾患確率は前記患者がその疾患に罹患している尤度の指標である計算する工程と；
前記患者に対し可能性のある疾患群を識別する工程であって、ここで可能性のある前記疾患群が各疾患が規定値を超える疾患確率を識別する工程と、
を有する方法。
【請求項６８】
請求項６７の方法において：
前記第一数学モデルが次の方程式で求められる、
Ｐｒｏｂ（Ｘｉｊ＝１(α，θ）＝ＳｉｊｘＰ（θｊ＋ｃｉ）
ここで前記Ｓｉｊ項は積極性の概念をモデル化し、前記Ｐ（θｊ＋ｃｉ）は完全性をモデル化し、さらにこの中で前記第三パラメータはｃｉで表示され、ここでｉ=１，２，．．．，ｎはテスト患者の特徴番号を示し、前記第四パラメータはαで表示され、前記第五パラメータはθで表示される方法。
【請求項６９】
請求項６８の方法において：
明瞭さが次の方程式で求められる、
Ｓｉｊ＝（πｉ*）ｘ（ｒｉ１*）１−αｊ１ｘ（ｒｉ２*）１−αｊ２ｘ．．．ｘ（ｒｉｍ*）１−αｊｍ
ここで前記第一パラメータはr*ｉｋで示され、前記第二パラメータはπｉ*で示され、前記第四パラメータはパラメータベクトルα=（αｊｉ，．．．,αｊｍ）で示され、さらにここでｊ=１，２，．．．，Ｎは個体番号を表し、またｋ=１，．．．，ｍは患者の特徴番号ｉに関連した属性の属性番号を表す方法。
【請求項７０】
請求項６９の方法において：
πｉ*＝Ππｉｋ（ｋに対する積）且つ
ｒ*ｉｋ＝ｒｉｋ／πｉｋである方法。
【請求項７１】
請求項６７の方法において、前記ベイズモデルは階層ベイズモデルである。
【請求項７２】
請求項６７の方法において、前記事前分布はベータ分布である。
【請求項７３】
請求項７２の方法において、前記ベータ分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０，１）である。
【請求項７４】
請求項６７の方法において、前記事前分布は均等分布である。
【請求項７５】
請求項７４の方法において、前記均等分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０．５，２）である。
【請求項７６】
請求項６７の方法において、前記患者の特徴は疾患の症状である。
【請求項７７】
請求項６７の方法において、前記患者の特徴は疾患の身体的特徴である。
【請求項７８】
請求項６７の方法において、前記第四パラメータの前記事前分布は多変量正規事前分布である。
【請求項７９】
請求項７８の方法において、前記多変量正規事前分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０，１）で均等に指定されている。
【請求項８０】
請求項６７の方法であって、さらに：
その疾患に関連付けられたそれぞれの患者の特徴の前記推定事後確率分布が第一基準を満たす場合には、各疾患について、前記調査が効果的にその疾患の存在をテストすることを確認する方法。
【請求項８１】
請求項８０の方法において、前記第一基準はおよそ０．６５に一致する値または超過する値を持つ。
【請求項８２】
請求項６７の方法であって、さらに：
前記第一パラメータの前記推定事後確率分布が第二基準を満たす場合は、それぞれの患者の特徴について、前記患者の特徴が効果的に前記関連する疾患の存在を表すことを確認する方法。
【請求項８３】
請求項８２の方法において、前記第二基準はおよそ０．６５に一致する値または超過する値を持つ。
【請求項８４】
対象が有する１若しくはそれ以上の潜在特徴を診断する方法であって：
１若しくはそれ以上の項目の観測可能な各特性群を、その項目の１若しくはそれ以上の潜在特徴に関連させる工程であって、ここで前記項目はその対象に実質的に類似するものである関連させる工程と；
１若しくはそれ以上の項目及びその対象を調査する工程であって、結果を記録し、ここで前記調査は観察可能な各特性群に関連したデータの記録を備える調査する工程と；
第一数学モデルを構築する工程であって、前記モデルは観測可能な特性が１若しくはそれ以上の潜在特徴を表す尤度を測定する第一パラメータと、関連する全潜在特徴が不在である場合に観測可能な特質の中で特異な一つが存在する確率を測定する第二パラメータと、一般的に観測可能な特性と同時に存在するが第一パラメータが不在の副次的潜在特徴を数量化する第三パラメータと、各項目群中の潜在特徴群の存在を測定する第四パラメータと、各項目群の潜在特質を測定する第五パラメータを有し、前記第一数学モデルは観測可能な特性を伴う各項目もまた関連する潜在特徴を保有する確率を提供するために構築される前記第一数学モデルを構築する工程と；
前記第一パラメータ、前記第二パラメータ、前記第三パラメータ、前記第四パラメータ、および前記第五パラメータの各々に事前分布を指定することにより、前記第一数学モデルをベイズモデルに転換する工程と；
前記ベイズモデルを試験結果に適用して、前記第一パラメータ、前記第二パラメータ、前記第三パラメータ、前記第四パラメータ、および前記第五パラメータの事後確率分布を推定する工程と；
各潜在特徴に対し第一確率を計算する工程であって、この第一確率は対象が潜在特徴を保有する尤度の指標である計算する工程と；
前記対象の前記潜在特徴群を識別する工程であって、ここでこの特徴群は規定値を超える第一確率を持つ潜在特徴とする識別する工程と、
を有する方法。
【請求項８５】
請求項８４の方法において：
前記第一数学モデルが次の方程式で求められる、
Ｐｒｏｂ（Ｘｉｊ＝１(α，θ）＝ＳｉｊｘＰ（θｊ＋ｃｉ）
ここで前記Ｓｉｊ項は積極性の概念をモデル化し、前記Ｐ（θｊ＋ｃｉ）は完全性をモデル化し、さらにこの中で前記第三パラメータはｃｉで表示され、ここでｉ=１，２，．．．，ｎはテスト観察可能な特性番号を示し、前記第四パラメータはαで表示され、前記第五パラメータはθで表示される方法。
【請求項８６】
請求項８５の方法において：
明瞭さが次の方程式で求められる、
Ｓｉｊ＝（πｉ*）ｘ（ｒｉ１*）１−αｊ１ｘ（ｒｉ２*）１−αｊ２ｘ．．．ｘ（ｒｉｍ*）１−αｊｍ
ここで前記第一パラメータはr*ｉｋで示され、前記第二パラメータはπｉ*で示され、前記第四パラメータはパラメータベクトルα=（αｊｉ,．．．，αｊｍ）で示され、さらにここでｊ=１，２，．．．，Ｎは項目番号を表し、またｋ=１，．．．，ｍは観察可能な特性番号ｉに関連した潜在特徴の潜在特徴番号を表す方法。
【請求項８７】
請求項８６の方法において：
πｉ*＝Ππｉｋ（ｋに対する積）且つ
ｒ*ｉｋ＝ｒｉｋ／πｉｋである方法。
【請求項８８】
請求項８４の方法において、前記ベイズモデルは階層ベイズモデルである。
【請求項８９】
請求項８４の方法において、前記事前分布はベータ分布である。
【請求項９０】
請求項８９の方法において、前記ベータ分布に対する前記ハイパーパラメータの区間が（０，１）である。
【請求項９１】
請求項８４の方法において、前記事前分布は均等分布である。
【請求項９２】
請求項９１の方法において、前記均等分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０．５，２）である。
【請求項９３】
第請求項８４の方法において、前記第四パラメータの前記事前分布は多変量正規事前分布である。
【請求項９４】
請求項９３の方法において、前記多変量正規事前分布に対する前記ハイパーパラメータの区間は（０，１）で均等に指定されている。
【請求項９５】
請求項８４の方法であって、さらに：
前記推定事後確率分布が第一基準を満たす場合は、観察可能な各特性に対し、前記観察可能な特性が効果的に関連した潜在特徴の存在を表すことを確認する方法。
【請求項９６】
請求項９５の方法において、前記第一基準はおよそ０．６５に一致する値または超過する値を持つ。
【請求項９７】
請求項８４の方法であって、さらに：
前記潜在特徴に関連する観察可能な各特性の前記推定事後確率分布が第二基準を満たす場合は、観察可能な各特性に対し、前記対象の調査が効果的にその潜在特徴の存在をテストすることを確認する方法。
【請求項９８】
請求項９７の方法において、前記第二基準はおよそ０．６５に一致する値または超過する値を持つ。