你问得太大了。。是否可以贴一下图或者数据之类的呢。。。具体问题具体分析。。。

IRT理论采用信息函数（包括测验信息函数、项目信息函数、分数信息函数。其中，测验信息函数量是各项目信息量之和）来说明这一问题。项目信息函数是将反映项目特征的难度、区分度和猜测参数合而为一，它反映各个项目对不同能力水平被试所能提供信息的多少，信息量大，测量标准误差小。而分数信息函数I（θ，Y）则表示对于能力为θ的被试得分为Y时所得到的信息量，它反映了测量的精确度。信息量越大，测量的标准误差越小。

试题信息量函数表示就是在某一特质水平上估计值的估计标准误的倒数，信息量越大表示估计误差就越小。试卷的信息函数是试题信息函数的叠加。图中横坐标表示潜在的特质水平分数（被试的能力），纵坐标表示的信息量的数值。试题整卷的信息量，绝对值小于15，说明较差。
项目特征曲线是指被试在试题上正确作答概率对潜在特质分数的回归曲线，潜在特质分数越大正确作答概率也就越大。在图中曲线就是项目特征曲线，虚线表示实际数据拟合曲线，在图的左上角表示的是拟合指数。
横坐标表潜在的特质水平分数（被试的能力），纵坐标表示正确作答的概率。
通常情况下，拟合指数在0.7-1.3之间，则说明测验的拟合较好。

请问你这个图是用什么软件做出来的