En algunas formas en que están a la derecha, CFA y el IRT son cortados de la misma tela. Pero que de muchas maneras que son bastante diferentes. CFA, o más apropiadamente elemento CFA, es una adaptación de las ecuaciones estructurales/covarianza marco de modelado para dar cuenta de un tipo específico de covariación entre las preguntas de las categorías. IRT es más directamente sobre el modelado de la variable categórica relaciones sin el uso de sólo primer y segundo orden de la información en las variables (es la información completa, por lo que los requisitos generalmente no son tan estrictos).
Elemento CFA tiene varios beneficios en que cae dentro de la SEM marco, y por lo tanto tiene amplia aplicación para multivariante de los sistemas de relaciones con otras variables. IRT, por otro lado, se centra principalmente en la prueba en sí, a pesar de las covariables pueden ser incluidos covariación en la prueba directamente (por ejemplo, vea los temas sobre explicativo IRT). También he encontrado que el elemento de modelado de relaciones son mucho más general en el IRT marco en el que los no-monotónica, no paramétrico, o simplemente elemento personalizado modelos de respuesta son más fáciles de sobrellevar.
Ambos marcos tienen sus pros y sus contras, pero en general el CFA es más flexible cuando el nivel de modelado de abstracción se centra en la relación en un sistema de variables, mientras que la IRT es generalmente preferido si la prueba en sí (y los elementos de la misma) va a ser el foco de interés.
