EQUATE(Baker,1993)是針對 Stocking & Lord(1983)特徵曲線法的執行軟體，
可用來計算出目標群定錨試題參數轉換至基準群量尺的轉換係數，並藉此獲得目 標群其他試題及受試者能力參數轉換至基準群量尺後的值。
第三節 研究步驟
本研究兩個主要的研究步驟，同時估計法等化步驟和分開估計法等化步驟，
分別說明如下：
一、依據各題本設計，分派試題參數。三種題本題數搭配四種定錨試題配置，共 有12 種題本設計。每ㄧ種設計有四個不同版本，因此共有 48 份題本。每一份題 本中，屬於定錨試題得試題參數置於最前面，屬於個別題本專有試題的參數置於 定錨試題之後，將所有試題參數按題本獨立存成一個資料檔。
二、以MATLAB 模擬產生受試者能力值。模擬次數 50 次，每一群受試者能力值 獨立存成一個資料檔。
三、根據步驟二中的受試者能力值搭配步驟一中的題本試題參數，在試題反應理 論三參數模式下，以MATLAB 模擬產生受試者的作答反應組型。
四、完成上述步驟後，分別開始進行同時估計法與分開估計法等化步驟。
(一)同時估計法進行步驟
1.以 MATLAB 將 6 種同時估計情境下受試者群體作答反應組型編製為 BILOG-MG 執行時所需資料檔格式，如圖 3-4 所示。
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2. 執行 BILOG-MG 等化程式，同時估計所有參數。執行完成後，BILOG-MG 會分別產生受試者能力與試題參數的估計值。此時，基準群受試者的能力估計值
5. 重複步驟 1 至步驟 5，直到各種研究情境的 50 筆資料集完成估計後，最 後再計算50 筆能力值以及試題參數均方根誤差之平均。
(二)分開估計法進行步驟
1.利用 MATLAB 將 6 種分開估計情境下受試者群體作答反應組型編製為 BILOG-MG 執行時所需資料檔格式。
2. 執行 BILOG-MG 程式，分別估計基準群與目標群的參數。執行完成後，
BILOG-MG 會分別產生兩群的受試者能力值與試題參數估計值的報表檔，此時，
基準群受試者的能力估計值分佈為N(0,1)。
3. 利用 MATLAB 將 BILOG-MG 程式所完成的受試者能力值與試題參數估 計值報表檔資料讀取出來，並分別存成資料檔。
4. 執行 EQUATE 程式，計算出基準群與目標群定錨試題間的轉換係數，利 用此轉換係數將目標群的試題參數與能力值轉換至基準群量尺上，並存成資料 檔。
5. 利用 MATLAB 程式，將步驟 3 中以 BILOG-MG 估計後的基準群能力值 與步驟4 中經 EQUATE 連結後的目標群等化後能力值合併為一資料檔。
6. 計算估計誤差，即能力真值與等化後能力估計值(即步驟 5)的均方根誤差。
7. 利用 MATLAB 將步驟 3 中以 BILOG-MG 估計後的基準群試題參數值與 步驟 4 中經 EQUATE 連結後的目標群等化後非定錨試題的試題參數合併為一資 料檔。
8. 計算試題參數的估計精準度，即試題鑑別度參數、難度參數真值與等化後 估計值(即步驟 7)的均方根誤差。
9. 重複步驟 1 至步驟 8，直到各種研究情境的 50 筆資料集完成估計後，最 後再計算50 筆能力值以及試題參數均方根誤差之平均。