非正态分布下概化理论方差分量变异量估计

方差分量估计是概化理论的必用技术,但受限于抽样,需要对其变异量进行探讨。采用Monte Carlo数据模拟技术,探讨非正态数据分布对四种方法估计概化理论方差分量变异量的影响。结果表明：（1）不同非正态数据分布下,各种估计方法的“性能”表现出差异性;（2）数据分布对方差分量变异量估计有影响,适合于非正态分布数据的方差分量变异量估计方法不一定适合于正态分布数据。     

校正的Bootstrap方法对概化理论方差分量及其变异量估计的改善

Bootstrap方法是一种有放回的再抽样方法, 可用于概化理论的方差分量及其变异量估计。用Monte Carlo技术模拟四种分布数据, 分别是正态分布、二项分布、多项分布和偏态分布数据。基于p×i设计, 探讨校正的Bootstrap方法相对于未校正的Bootstrap方法, 是否改善了概化理论估计四种模拟分布数据的方差分量及其变异量。结果表明：跨越四种分布数据, 从整体到局部, 不论是“点估计”还是“变异量”估计, 校正的Bootstrap方法都要优于未校正的Bootstrap方法, 校正的Bootstrap方法改善了概化理论方差分量及其变异量估计。     

概化理论G研究方差分量及其变异量估计影响因素

概化理论是关于行为测量可靠性的统计理论。G研究是进行概化理论分析的关键步骤,其主要目的是进行方差分量及其变异量估计。总结了影响概化理论G研究方差分量及其变异量估计的多种因素,包括估计方法、数据分布、研究设计、样本容量、模型效应和数据形态等,并指出了相关研究存在的六方面不足,如缺乏估计方法的综合比较、较少考察非正态分布数据、较少考虑不平衡或缺失数据等。     

概化理论方差分量及其变异量估计:跨分布的模拟研究

为考察概化理论中方差分量及其变异量估计的准确性,采用模拟研究的方法,探究Traditional法、Jackknife法、Bootstrap法和MCMC法在p×i×h和p×(i:h)2种双侧面设计和正态、二项、多项、偏态分布4种数据类型下的表现。结果显示:(1)4种方法均能准确估计方差分量;(2)估计方差分量的标准误时,若数据正态分布,Traditional法最优,非正态分布时Bootstrap法最优;(3)估计方差分量的90%置信区间时,Bootstrap法在不同分布的数据下表现稳定,但容易受到侧面水平数的影响。综合来说,若数据呈正态分布,建议选用Traditional法;若数据呈非正态分布,建议选用Bootstrap法。     

概化理论缺失数据方差分量估计

各种心理调查、心理实验中, 数据的缺失随处可见。由于数据缺失, 给概化理论分析非平衡数据的方差分量带来一系列问题。基于概化理论框架下, 运用Matlab 7.0软件, 自编程序模拟产生随机双面交叉设计p×i×r缺失数据, 比较和探讨公式法、REML法、拆分法和MCMC法在估计各个方差分量上的性能优劣。结果表明：(1) MCMC方法估计随机双面交叉设计p×i×r缺失数据方差分量, 较其它3种方法表现出更强的优势; (2) 题目和评分者是缺失数据方差分量估计重要的影响因素。     

概化理论方差分量估计的跨分布分析

方差分量估计是进行概化理论分析的关键。采用MonteCarlo模拟技术,探讨心理与教育测量数据分布对概化理论各种方法估计方差分量的影响。数据分布包括正态、二项和多项分布,估计方法包括Traditional、Jackknife、Bootstrap和MCMC方法。结果表明:(1)Traditional方法估计正态分布和多项分布数据的方差分量相对较好,估计二项分布数据需要校正,Jackknife方法准确地估计了三种分布数据的方差分量,校正的Bootstrap方法和有先验信息的MCMC方法(MCMCinf)估计三种分布数据的方差分量结果较好;(2)心理与教育测量数据分布对四种方法估计概化理论方差分量有影响,数据分布制约着各种方差分量估计方法性能的发挥,需要加以区分地使用。     

概化理论不同评分方案缺失数据方差分量估计

包含评分者侧面的测验通常不符合任意一种概化理论设计,因此从概化理论的角度来看这类测验下的数据应属于缺失数据,而决定缺失结构的就是测验的评分方案。用R软件模拟出三种评分方案下的数据,并比较传统法、评价法和拆分法在各评分方案下的估计效果,结果表明：（1）传统法估计准确性较差;（2）评分者一致性较高时,适宜用评价法进行估计;（3）拆分法的估计结果最准确,仅在固定评分者评分方案下需注意评分者与考生数量之比,该比值小于等于0.0047 时估计结果较为准确。     

概化理论不同评分方案缺失数据方差分量估计

包含评分者侧面的测验通常不符合任意一种概化理论设计,因此从概化理论的角度来看这类测验下的数据应属于缺失数据,而决定缺失结构的就是测验的评分方案。用R软件模拟出三种评分方案下的数据,并比较传统法、评价法和拆分法在各评分方案下的估计效果,结果表明：（1）传统法估计准确性较差;（2）评分者一致性较高时,适宜用评价法进行估计;（3）拆分法的估计结果最准确,仅在固定评分者评分方案下需注意评分者与考生数量之比,该比值小于等于0.0047 时估计结果较为准确。     

不同参数分布形态下GIRM方法和传统GT方法的对比研究

GIRM(Generalizability in Item Response Modeling)是一种将概化理论GT和项目反应理论IRT相结合后计算概化理论中方差分量的一种方法.当GIRM方法下θp和βi的抽样分布与GIRM方法中的MCMC先验分布一致时,GIRM方法对方差分量估计具有较高的准确性.为了进一步检验GIRM方法对IRT参数分布形态的敏感性,研究在将MCMC先验分布固定的情况下,探讨不同IRT参数分布形态下GIRM方法的适用性,并将所得结果与传统GT方法相比较.结果表明:(1)在各种参数分布形态下,采用GIRM方法估计IRT模型的参数是可行的;(2)GIRM方法在被试能力参数为标准正态分布时对σ2(p)估计的准确性高于传统GT方法,但在均匀分布和偏态分布下略差于传统GT方法;(3) GIRM方法在题目难度参数为偏态分布情况下对σ2(i)的估计准确性显著差于传统GT方法;(4)两种方法对于σ2(pie)估计的准确性在任何参数分布形态下都大致相当,优劣并无统一规律.     

概化理论中的模型选择、数据解释和指标比较——评刘远我等的两篇论文

对刘远我等在1998年《心理学报》和1999年《心理科学》上发表的两篇慨化理论(GT)的应用研究论文．提出了对GT的一些主要问题的不同理解。这些问题包括模型选择、方差分量解释、一致性指标比较等。     

考试评分缺失数据的概化理论分析

考试评分缺失数据较为常见,如何有效利用现有数据进行统计分析是个关键性问题。在考试评分中,题目与评分者对试卷得分的影响不容忽视。根据概化理论原理,按考试评分规则推导出含有缺失数据双侧面交叉设计（p×i×r）方差分量估计公式,用Matlab7.0软件模拟多组缺失数据,验证此公式的有效性。结果发现：（1）推导出的公式较为可靠,估计缺失数据的方差分量偏差相对较小,即便数据缺失率达到50％以上,公式仍能对方差分量进行较为准确地估计;（2）题目数量对概化理论缺失数据方差分量的估计影响最大,评分者次之,当题目和评价者数量分别为6和5时,公式能够趋于稳定地估计;（3）学生数量对各方差分量的估计影响较小,无论是小规模考试还是大规模考试,概化理论估计缺失数据的多个方差分量结果相差不大。     

中介效应的三类区间估计方法

由于中介效应ab的估计量通常不是正态分布, 因此需用不对称置信区间进行中介效应分析。详述了三类获得不对称置信区间的方法, 包括乘积分布法(M法和经验M法)、Bootstrap方法(偏差校正和未校正的非参数百分位Bootstrap方法、偏差校正和未校正的参数百分位残差Bootstrap方法)和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法。比较了三类方法在单层(简单和多重)和多层中介效应分析中的表现, 发现三类方法的表现相近, 与乘积分布法相比, 偏差校正的百分位Bootstrap方法表现较好, 但有先验信息的MCMC方法能更有效降低均方误。最后对中介效应不对称置信区间研究的拓展方向做了展望。     

中介效应的点估计和区间估计:乘积分布法、非参数Bootstrap和MCMC法

针对中介效应ab的抽样分布往往不是正态分布的问题,学者近年提出了三类无需对ab的抽样分布进行任何限制且适用于中、小样本的方法,包括乘积分布法、非参数Bootstrap和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法.采用模拟技术比较了三类方法在中介效应分析中的表现.结果发现:1)有先验信息的MCMC方法的ab点估计最准确;2)有先验信息的MCMC方法的统计功效最高,但付出了低估第Ⅰ类错误率的代价,偏差校正的非参数百分位Bootstrap方法的统计功效其次,但付出了高估第Ⅰ类错误率的代价;3)有先验信息的MCMC方法的中介效应区间估计最准确.结果表明,当有先验信息时,推荐使用有先验信息的MCMC方法;当先验信息不可得时,推荐使用偏差校正的非参数百分位Bootstrap方法.