【摘 要】
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目前估计多维测验能力参数的方法很多,本研究对几种多维能力估计方法(NCCTT、MCMC算法、NCMIRT、NCH、NCMIRTa和NCHa)进行了探索,旨在找到估计相对准确且简单快捷的方法.
【机 构】
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北京师范大学 北京师范大学心理学院后主楼1312室 100875
【出 处】
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中国心理学会成立90周年纪念大会暨第十四届全国心理学学术会议
论文部分内容阅读
目前估计多维测验能力参数的方法很多,本研究对几种多维能力估计方法(NCCTT、MCMC算法、NCMIRT、NCH、NCMIRTa和NCHa)进行了探索,旨在找到估计相对准确且简单快捷的方法.研究采用蒙特卡洛模拟设计,考查在不同测验长度、样本量、测验结构和维度间相关情境下,各种估计方法的优劣.结果表明：1)MCMC算法的估计准确性最高、误差最小,其次是NCHa,但NCHa比MCMC简单快捷很多：2)不同方法在不同样本量时的估计没有差异；且测验越长,估计越准确、误差越小；3)在不同测验结构下各种方法的估计趋势不一致,项目内多维结构中方法间的差异大于项目间多维结构；4)对于项目内多维结构,维度间相关越大,各种方法对能力的估计准确性越高,当维度间相关达0.8时,不同方法的估计准确性和误差基本相等.而对于项目间多维结构,不同方法间的差异随维度间相关的增大而增大,当维度间相关较大时,简单方法估计较差.研究者比较了不同方法的优劣,为应用者在多维能力估计方法的选择上提供了参考.
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