当前在工业组织领域内主流的人格测验是以Likert格式(单一陈述)呈现,这种格式以其简单而且可以获得丰富的个人信息而得到广泛应用,但是在这种单一陈述的呈现方式中,受测者容易产生多种反应偏差,如默认反应,光环效应等。迫选测验作为一种处理反应偏差的方式被提出,在迫选测验中被试必须在同时呈现的两个或多个项目之间做出选择,因为不能选择所有的项目,所以这种呈现方式可以克服单一陈述格式中的反应偏差,但是迫选测验传统的计分方式得到的是自比数据,这种数据限制研究者了对分数的解释、分析以及进行个体分数之间的比较。为克服迫选测验传统计分方法收集的数据的缺点,研究者结合IRT’技术的进展,开发出了几个用来描述被试选择与潜在的心理特质之间关系的IRT模型,如多重单维偏好配对模型(MUPP)、Thurstone IRT模型等,各个模型之间又有着一定的联系和区别。本文依据模型建构过程对当前主要的用于迫选数据的IRT模型进行分类:(1)项目呈现方式,(2)项目与所测心理特质之间关系的项目反应过程,(3)确定选择的决定过程。从这些角度考虑迫选IRT模型之间的区别和联系,以期对迫选数据IRT模型有更加清晰的认识,帮助其他研究者对其合理应用,促进模型的发展。结果发现不同的迫选数据IRT模型在本质上其实是有相似的地方。