在IRT分析中，难度参数(Difficulty Parameter，𝛿)、位置参数(Category Parameter，𝛿_𝑘)，步骤参数(Step Parameter，𝜏_𝑘)、阈值(Thurstonian Threshold，γ)是四个容易混淆的参数值，因为在不同的情形下，研究者们会选择采用它们中的一个或多个来作为项目难度值(Item Difficulty)，本文将对比这些参数的异同。

在使用分部评分模型(Partial Credit Model，PCM)进行分析时，对0，1，2计分的题目来说，关系如下图：

在使用专业软件进行分析后，根据上图的结果反馈通常如下：

步骤参数1 (𝜏₁) 会用Step1 表示，步骤参数2 (𝜏₂) 会用Step2 表示。

有些软件对0，1，2计分的题目仅反馈Step1，因为，Step1 = – Step2。

对0，1，2，3计分的题目仅反馈Step1和Step2，因为，Step1 + Step2 = – Step3。

位置参数1 (𝛿₁) 通常用Cat1 表示，位置参数2 (𝛿₂) 会用Cat2 表示，题目的难度参数 (𝛿) 会用Item_D 表示，Item_D为0分概率曲线与2分概率曲线的交点值。

对0，1，2计分的题目来说：Cat1 = Item_D + Step1，   Cat2 = Item_D + Step2。

下图为一个0，1，2，3，4计分题目的累积概率曲线图，

对于0，1，2，3，4计分的题目来说，分析结果有4个步骤参数 (𝜏_𝑘)，其中，

Step1 + Step2 + Step3 = – Step4；

有4个位置参数值 (𝛿_k) ，其中，Cat4 = Item_D + Step4

题目难度(Item_D)为0分概率曲线与4分概率曲线的交点值。

依照上图，0，1，2，3，4计分的题目还有4个阈值（Thurstonian Threshold，γ），其中，γ₁ = -0.68，意思是，考生的能力为-0.68时，作答该题有50%的概率可以得到1分…，γ₄ = 0.72的意思是，考生能力为0.72时，作答该题有50%的概率可以得到4分(即满分)。

对于0，1计分的题目来说，

阈值(γ, 又thresh1) = 难度参数(𝛿, 又Item_D) = 位置参数(𝛿_𝑘, 又Cat1)，

步骤参数(𝜏, 又step) = 0。

综上所述，当对0，1计分的题目进行分析时，研究者们认识统一，即将测试者得到1分的概率正好达到0.5时的能力值作为该题目的难度值。

然而，对于多级计分的题目(Polytomous item)来说，有些研究者偏向将0分概率曲线与4分概率曲线的交点值作为题目的难度值，并将位置参数(𝛿_𝑘)作为各个评分类别的难度值；另一些研究者则将题目满分的阈值(γ)作为题目难度值，将各个评分类别的阈值(γ)作为各个评分类别的难度值。

必须要注意的是：各个评分类别的概率曲线会随着项目(item)和样本(person)的变化而变化，而基于不稳定的概率曲线的交点与距离确定的位置参数(𝛿_𝑘)值和步骤参数(𝜏_𝑘)值同样也是不稳定的。基于此，使用瑟斯顿阈值(Thurstonian Thresholds)作为项目难度会是更好的选择。