（一）研究目的
本研究采用多侧面Rasch模型，对28位评分员在运用《量表》进行托幼机构教育质量评价中的评分员偏差进行了分析，一来为培训评分员、修订项目、提高测评的科学性提供佐证；二来为使用项目反应理论（IRT）探讨托幼机构教育质量评价的测量学属性（psychometric property）拓展思路。
（二）概念框架
经典Rasch模型考虑被评价对象和评价项目两个变量对测评结果的影响。[29]多侧面Rasch模型[30]认为除这两个影响因素外，还受评分员等测评情景变量的影响。多侧面Rasch模型将这些影响因素或变量称为测量侧面。多侧面Rasch模型的一般表达式为：
Pnijk是受评者n在项目i上被评委j评定为k等的概率；
Bn是受评者n的能力参数（n=1，2，…，N）；
Di是项目i的难度参数（i=1，2，…，L）；
Cj是评委j的宽严程度（j=1，2，…，J）；
Fk是分部评分模型（Partial Credit Model）中被试得分从k-1到k的等级难度，每个项目均有K级评分（k=1，2，…，K）。
多侧面Rasch模型提供每个测量侧面的参数估计值，估计标准误和fit值等。fit值用于描述实际测评值与模型估计值差异的统计量。具体而言，fit统计量包括infit和outfit，它们的计算公式分别为：
Z2ni表示受评者n在项目i上的标准化残差的平方；Wni为权重，其大小为项目i的方差；infit考虑了项目方差，受极端值影响小；fit值范围为（0，+∞）。如果多名评分员对受评者测评结果相差很大或是过于一致性，fit值都会呈现这种差异。实际测评时，不同评分员对同一受评者的评价意见不可能完全一致，总是会有一定的差异。MFRM认为只要这个差异在某个正常范围内即可。实际工作中，fit值具体采用哪个取值范围通常根据测评目的和需要来确定。