與DINA模型形式上非常接近的一個模型是NIDA模型（the noisy inputs，deterministic “and” gate model，Maris，1999；Junker & Sijtsma，2001）。
一、模型定義
NIDA模型的項目反應函數為：
其中，Xij表示被試i在項目j上的作答得分，可以取0或1，0表示錯誤作答，1表示正確作答。qjk表示項目是否測量了屬性k，取值1表示是，取值0表示否。αik表示被試i是否掌握了屬性k，掌握了取值為1，否則取值為0。ηijk可以取0或1，表示被試i作答項目j時的結果表現是否與被試在屬性k上的掌握情況一致。sk表示被試i掌握了項目j需要的屬性k但在作答該項目時應用錯誤的概率；gk表示被試i未掌握項目j需要的屬性k但卻在作答該項目時正確應用的概率。
另外，不管αik的取值如何，隻要項目j未測量屬性k，那麽，式（6-17）恒成立：
被試在項目上的觀察作答結果受到被試應用項目所測屬性的概率的影響，表述如下：
二、模型的特性
從以上關於NIDA模型的定義可以知道，該模型的參數類型與DINA模型相近，隻是NIDA模型將參數定義在屬性水平上，而DINA模型的參數是定義在項目水平上的。
NIDA模型同樣屬於隨機非補償模型。被試答對或答錯某個項目並非隻由被試是否掌握題目屬性決定，即被試掌握了題目所考察的所有屬性並不能保證一定會答對該題，而未掌握題目所考察的所有屬性不一定就會答錯該題。同時，被試不能通過某個或某些屬性的優勢來彌補在某個或某些屬性掌握水平上的不足，屬性之間不存在補償效應。
另外，與DINA模型一樣，NIDA模型應該滿足1-sk＞gk的條件，此條件稱為項目反應函數單調性（monotonicity）條件。失誤參數和猜測參數值均不能過大，如果sk和gk值過大，可能說明屬性矩陣界定不準確，或者被試使用了其他的解題策略，或者模型不擬合數據資料等。