Цель исследования. При обработке результатов тестирования часто используется модель Раша. Однако при использовании этой модели и метода максимального правдоподобия (ММП), оценки уровней подготовленности респондентов зависят только от числа правильно выполненных заданий теста и не зависят от трудности выполненных заданий. Цель исследования – анализ влияния трудностей заданий на уровни подготовленности респондентов на основе взвешенного метода максимального правдоподобия (ВММП). Для получения весовых коэффициентов ВММП в работе используются первичные баллы заданий. Материалы и методы. Анализ влияния трудностей заданий на уровни подготовленности респондентов проведен при использовании дихотомической таблицы, полученной при тестировании знаний 19 респондентов по курсу основ электроники. Использовались индикаторные переменные 16 тестовых заданий. Для заданий рассчитывались первичные баллы, определяющие их трудности. Весовые коэффициенты используемого ВММП зависят от первичных баллов заданий и от коэффициента влияния K. При K = 0 ВМПП превращается в МПП. С увеличением K от 0 до 2 весовые коэффициенты увеличиваются и появляется возможность подробного анализа влияния трудностей заданий на уровни подготовленности респондентов. Для расчета параметров модели Раша на основе ВММП используются программы (М-файлы) для среды MATLAB и программа Ministep (Winsteps). Результаты. Использование ВММП с весовыми коэффициентами, полученными на основе первичных баллов трудностей заданий, позволяет дополнительно дифференцировать уровни подготовленности респондентов в классической дихотомической модели Раша. Результаты анализа, проведенного с использованием данных теста по электронике, показывают, что при прочих равных условиях новые уровни подготовленности увеличиваются, если респонденты выполняют трудные задания и, наоборот, уровни подготовленности респондентов уменьшаются, если респонденты выполняют легкие задания. При этом уровни трудностей самих заданий практически не изменяются. Как правило, чем больше коэффициент влияния K, тем больше отличается оценка подготовленностей респондентов, полученная на основе ВММП от оценки на основе ММП. Однако имеются респонденты, уровень подготовленности которых не изменяется или изменяется незначительно при увеличении коэффициента K от 0 до 2. Для теста по электронике при малом коэффициенте K ≤ 1 исходный порядок расположения респондентов по уровням подготовленности, рассчитанных на основе ММП, сохраняется. При увеличенном коэффициенте влияния K ≥ 1,5 новые уровни подготовленности, рассчитанные с помощью ВММП, обуславливают изменение порядка распределения респондентов по уровням подготовленности. Расчеты, проведенные на основе полученных формул с помощью пакета MATLAB, подтверждаются данными полученными с помощью программы Winsteps. Отличия без учета экстремальных респондентов не превышают 0,01 логит при максимальном значении коэффициента K, равном 2. Заключение. На основе взвешенного метода максимального правдоподобия предложена методика учета трудностей заданий на уровни подготовленности респондентов в дихотомической модели Раша при использовании первичных баллов заданий. Результаты анализа, проведенного с использованием данных теста по электронике, показывают, что в этом случае получим дифференцированные уровни подготовленности респондентов набравших одинаковые баллы по сравнению с оценками метода максимального правдоподобия. Заметим, что результаты, полученные с помощью ВМПП при использовании данных теста по электронике, не противоречат данным, полученным на основе классической дихотомической модели Раша и МПП. Результаты, полученные на основе ВММП, позволяют уточнить уровни подготовленности респондентов, полученные на основе ММП.