正文开始前，想和大家说个小故事。
Rose在泰坦尼克号上遇到了Jack，一见倾心迫不及待地将Jack带给自己的七大姑八大姨的面前。七大姑八大姨默默不语，心里却都迅速地给了Jack一个分数，那么问题来了——Jack的才华横溢是否能够通过这些分数而真实的反映出来，亲戚们又是依据什么标准来给Jack打分的呢，他们对待Jack与其他公子哥的标准是否一致？
聪明的你这时候一定会抢答：Kendall’sW系数。
没错，肯德基系数，哦不，肯德尔系数的确可以很好的算出评分者间的一致性。
但是如果要一一解答刚才提出的这些问题，就不得不祭出一把亮剑——多面Rasch模型！
这究竟是啥！以前没听过啊！
那么，我想问问你（小编装逼的时候到了）
CTT与IRT的差别少年你是否还记得？
他俩之间的差别说来话长…..（此处省略吐沫星子三万点）
那我们就长话短说，多面Rasch模型是IRT在实际中运用的重要领域，尤其在多考官评分的数据中，它可以准确地估计出一组多考官数据的多个侧面是怎样的情况，如考官、考生、考题、试题维度等等。举个例子，面试评价的过程中，多个考官对每个考生进行多个题目以及多个特质上的考核，这些均对最终得分有影响，多面Rasch模型塑造了一把衡量这些侧面的标准尺。
那么，我们需要用什么软件来实现这个模型的运行呢？
SPSS肯定是不行的啦，所以今天我们给大家介绍的是一款新的装逼利器——Facets统计软件！
它的图标就是下面这样没错啦！
当然也有MINI版的！
打开之后，他是这个样子滴！
讲真的，这个界面分分钟带你回到二十年前！
好啦好啦，言归正传，这个软件读取的数据结构是什么样子的呢？又需要什么形式的语言命令呢？
举个例子~
在上图的这批数据中，我们可以看到共有3个侧面，侧面3是评分者，共有2个水平；侧面2是项目，共有2个水平，即英语与数学；侧面1是被评分者（学生），共有1-13共13个水平.
上图就是Facets运行需要的数据结构啦，第一列是学生（label1），第二列是考官（label3），第三列是item的数量（label2），其后紧跟着的是每个学生在No.1orNo.2考官面前所获得相应分数。
这些都完成之后，再配上相应的语句并定义相应的模型，Facets就可以了开始跑啦！对了，你可能还需要一台好点的电脑，否则就会像小编一样跑了20多个小时还没跑出来结果=_=…..
它跑起来的时候就是这样没错啦~~
这期的简单操作就介绍到这里啦，下一期将为大家介绍如何读取Facets软件的结果以及进行相应的解释~~~敬请期待哟
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