潜在ランク理論
LRTでは、分析の目的に応じ、任意の潜在ランク(段階)数を設定することができる。ランク数が多ければ、集団をより細かく分析することができるが、潜在ランク(段階)ごとの差が不明瞭になるという特徴がある。LRTで得られる情報として、項目参照プロファイル、テスト参照プロファイル、ランク・メンバーシップ・プロファイル、ランク・メンバーシップ分布などがある。
潜在ランク理論(せんざいランクりろん)、略称LRT (Latent Rank Theory) 、又は潜在ランク分析は、評価項目群への応答に基づいて、評価項目の特性を測定し、被験者の特性(認識能力、物理的能力、技術、知識、態度、人格特徴等)を段階的・順序的に評価する試験理論(英語版)である。また、学力を潜在ランク理論を用いて、段階的に評価する方法を、ニューラルテスト理論(NTT:Neural Test Theory)という。潜在ランク理論は、2007年のInternational Meeting of Psychometric Sociteで荘島宏二郎により発表された。
LRTでは、素点を用いて評価するCTT(古典的テスト理論)やIRT(項目反応理論)とは違い、被験者の特性を段階的に評価しているのが特徴である。学力などの被験者の特性を測定する試験・調査では、必然的に誤差が混入するため、測定値の差が実際の能力の差と一致しなく、解像度が高くないと考えられる。一方で、被験者や調査を分析する側は、その違いを過大に評価してしまう。
そこで、尺度を段階的にすることで、測定値の差に実質的な意味を持たせ、被験者や調査の分析者に有意な情報をフィードバックすることができる。
LRTではIRT同様、評価項目の特性を測定することができるため、評価項目の適切さを吟味することができる。また、異なる被調査者が、異なる日時・場所で、異なる設問の調査を受けても結果を比較可能な尺度を構成できる。