본 연구에서는 DINA 모형 추정이 가능한 알고리듬인 MCMC와 MMLE/EM을 사용하여 피험자 능력 추정의 정확성 측면에서 그 결과를 비교하고자 하였다. 모의실험 연구를 통하여 각 피험자의 진(true) 숙달여부를 알고 있는 상황 하에서 자료를 생성하고, 이에 대한 분석을 통하여 숙달여부 추정의 정확성 즉 분류정확성을 확인할 수 있었다. 모의실험 요인으로는 검사길이 및 인지요소들 간 상관계수의 크기 등을 고려하였다. MCMC를 사용하여 DINA 모형을 추정할 수 있는 WinBUGS 프로그램의 경우, 연구자에 의한 자유로운 프로그램 작성 및 도출 결과의 선택이 가능하기 때문에, 개별 피험자의 각 인지요소별 숙달확률 및 숙달여부에 관한 추정치를 모두 구할 수 있었다. 하지만 MMLE/EM을 통하여 모수를 추정하는 Ox 프로그램은 DINA 모형을 다룸에 있어서 추정 결과로서 각 인지요소의 숙달여부만 제공하는 것으로 나타났다. 연구 결과, 피험자의 인지 능력을 평가하기 위하여 능력 관련 추정치를 제공하고자 할 때, 숙달확률보다는 숙달여부를 사용하는 것이 보다 타당한 선택임을 확인할 수 있었다. 또한 숙달여부 복원과 관련하여, MCMC에 의한 능력모수 추정 결과보다 MMLE/EM이 보다 안정적이고 정확한 결과를 산출하는 것으로 나타났다. 또한 많은 모의실험 조건에서 검사길이가 증가하면 분류정확성이 높아지는 경향이 있었다. 마지막으로, 모든 인지요소의 숙달여부 즉 전체 숙달 패턴이 정확하게 복원되는지를 살펴보는 경우 인지요소 간의 상관이 높을수록 분류정확성이 높아짐을 확인할 수 있었지만, 인지요소 간 상관 정도와 개별 인지요소 숙달여부의 분류정확성 간에는 뚜렷한 연관성이 없는 것으로 나타났다.
이 연구는 DINA 모형 추정이 가능한 알고리듬인 MCMC와 MMLE/EM을 사용해 피험자 능력 추정의 정확성 측면에서 그 결과를 비교하고자 했다. 연구 결과, 피험자의 인지 능력을 평가하기 위해 능력 관련 추정치를 제공하고자 할 때, 숙달확률보다는 숙달여부를 사용하는 것이 보다 타당한 선택임을 확인할 수 있었다.