项目反应理论（IRT）的核心内容是如何估计项目参数和被试参数.经常被用来进行参数估计的方法有N-R算法、E-M算法等等.复杂模型的出现使得这些算法的应用受到一定的限制，而MCMC算法的出现为此提供了一种新的选择.　　 国内外的学者诸如Albert，J.H.、Patz，R.J.&Junker，B.W.、Kim，J.S.&Bolt，D.M.、涂东波等对MCMC算法的相关知识以及如何使用都给与了详细说明.尽管此算法已经被广泛应用，但是它的缺点，如过分依赖参数的先验分布、算法的实现需要过长的运行时间等，仍然是存在的.解决上述问题是本文的主要目的.　　 本文首先简要的回顾了IRT参数估计的常用方法及MCMC算法的产生背景，对MCMC算法中用到的相关知识予以简要介绍.其次，对MCMC算法的基本思想、常用的MCMC算法及其相关过程和算法在IRT参数估计中的操作过程进行详细说明.然后，针对该算法目前存在的一些问题，提出相应的改进建议，分别运用传统的和改进型的MCMC算法进行模拟数据分析和比较，结果显示新的方法表现更好.最后总结新方法的优点所在，并指出下一步的研究方向.