【摘 要】
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测验维度是数据背后的潜在能力或者构念的个数以及他们之间的关系.维度评估是一个既有统计学意义又有本质意义的探索项目与潜在变量(特质)的关系,以及项目与维度之间的关系的过程.统计上的意义是确定维度的个数,本质上的意义是确定维度之间、以及项目与维度之间的关系.通过检验测验的维度,研究者就可以将统计结果与本质意义结合起来,达到更好的解释被试与题目的相互作用的目的.对多维测验的维度结构的评估方法有很多,以往
【机 构】
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北京师范大学心理学院,北京,100875
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测验维度是数据背后的潜在能力或者构念的个数以及他们之间的关系.维度评估是一个既有统计学意义又有本质意义的探索项目与潜在变量(特质)的关系,以及项目与维度之间的关系的过程.统计上的意义是确定维度的个数,本质上的意义是确定维度之间、以及项目与维度之间的关系.通过检验测验的维度,研究者就可以将统计结果与本质意义结合起来,达到更好的解释被试与题目的相互作用的目的.对多维测验的维度结构的评估方法有很多,以往研究发现它们各有优缺点,适用条件也不尽相同,但是没有哪一种方法是具有绝对优势的,都需要在特定条件下才具有优势.本研究旨在探索使用二级计分数据时,较短的测验长度、较小样本量、不同维度个数及维度相关情境下,因素分析(FA)框架下、多维项目反应理论(MIRT)框架下和DETECT三种维度评估方法的准确性和稳定性.本研究分为模拟研究和实证研究两部分.模拟研究采用Monte Carlo研究方法,根据已知的区分度和难度参数,生成被试反应矩阵.研究中的自变量除了3种评估方法外,另外还设有4个影响因素,分别为：(1)测验长度：每个维度5个题目、10个题目；(2)样本量：100、200、500；(3)维度个数：2维、4维、8维；(4)维度间相关：0、0.2、0.5、0.8.评价指标为：(1)正确判定维度个数的比例；(2)正确划分题目维度的能力.模拟研究结果(1)题目较多、样本量越大、维度个数较少、维度间中等相关时,三种方法的表现均较好；(2)对于小样本、短测验的多维测验,尽量保证维度个数较少、维度间呈中等相关时使用现有维度判别的方法；(3)对于小样本、短测验的多维测验,基于MIRT 框架下的维度判别方法表现较好.实证数据为某次基本认知能力测验,全卷共55题,四个维度,分别为：数字计算与推理(15题)、类比推理(10题)、逻辑推理(10题)、空间想象与图形推理(20题).为与模拟研究条件对应,分别从中选取相当题量和维度,最终组成12种条件的数据.评价指标与模拟研究相同.实证数据结果：(1)三种评价方法在各种条件下判断维度个数的正确率均较低；(2)三种方法在2维度,每维度10题时,正确划分维度的能力较高；(3)总体来看,Noharm的正确分类率要高于Mplus.
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