类别(Category)判断的模糊集模型和多级估量法

本文提出了类别判断的模糊集模型。它的基本含义是: 1.在心理连续量上,类别的划分是模糊的。 2.在每一个类别上,都有不同的符合程度。它的数学形式是:■ 其次,在该模型的基础上,产生了一种新的类别量表——“多级估量法”。同时,给出了两种变式和一种“多次切割排序法。” 最后,多级估量法测量喜爱度的结果表明,提供的信息要比传统的类别量表提供的更多,对心理状态和心理过程的描述更完整更细致。     

研究视错觉的新途径——用多级估量法测量视错觉的尝试

本研究尝试用新近发展出的一种称为多级估量的方法测量了视错觉。测量结果和经典的心理物理法(调整法)的测量结果明显相关。对一般的完形所作的比较判断,两种方法测得的数据,均随机分布在0的上下。 此种多级估量法,揭示了错觉是个模糊现象。在获得的数据基础上,作者给出了一种定义错觉强度的公式: 这里,A_0=∑μ_0(x_(?)),x_(?)=错觉强度的类别代表量(+2,+1,0,-1,-2),x_0=完形中比较线段和标准线段的比值。 此外,本研究还揭示了经典的垂直-水平错觉的一个新事实:错觉强度随着比较线段与标准线段比值的改变而发生变化。并且,每一个不同比值的完形,都引出了一个错觉的可能性分布。     

模糊数学方法确定美感类别判断模式初探

本实验拍摄了成人的头像照片,运用类别判断的模糊集模型和多级估量法对美感的心理判断作了初步的系统分析,探讨了其数学模式,并将实验结果与传统的量表法作了比较。结果表明:1.美感的心理判断符合综合评判的关系式Bj=(?)[Ai·Rji]或Bj=(?)[Ai∧Rji];2.多级估量法对心理状态和过程的描述更完整和细致;3.眼区在美感判断中占主要因素,脸型因素次之,鼻部因素再次.     

多级估量法在大学生职业价值观研究中的应用

用模糊数学中的多级估量法对532名大学生的职业价值观进行调查研究,结论如下(1)当代大学生的职业价值观呈现出多元化的特点,在多元化的职业价值体系中,"充分发挥能力"、创造性"、"收入"处于前三位,"地位、名声"、"成长为领导者"、"冒险",处于后三位.(2)用多级估量法不但可以得到用排序法得到的信息,而且可以得到用排序法得不到的更加细致的信息.(3)就整体而言,大学生的职业价值观不因其所在的学校、所学的专业科类、是否临近毕业、性别等因素的不同而不同.就部分而言,上述四大因素都对大学生的某些职业价值项目有一定的影响.     

程度函数及其可靠性

通过实验及理论分析,验证并给出了：１．程度函数ａ的可靠性θ的取值范围为：１／ｍ≤θ≤１／ｍ∑ｂｋｙｊｐ。θ值的大小与可靠性呈反向变化：ａ的可靠性大,θ值小,ａ的可靠性小θ值大,一般情况下的θ值,为θ的上界与下界之和的一半;２．采用集值统计模型和一般统计模型处理多级估量法多人次结果,所得到的程度函数平均数几乎相等,而且相关系数高达０．９７７．非常显著．分组数据计算、单一数据计算或全部数据统一计算的程度函数ａ及可靠性θ值也都相等．３．一般统计模型处理多级估量法多人次结果所得到的标准差σ,只反映各被试的程度函数之间的变异,与程度函数可靠性无关（相关系数０．００２４,非常不显著）．如果个人结果中按公式θ＝１／ｍ∑ｅｊ再计算可靠性θ值,然后再求其平均数及标准差,还可进一步了解可靠性θ值的变异情况．     

面孔相似性判断中各部件的权重分配

采用多级估量法,通过分析不同隶属度的部件样例组合成的面孔样例对原型的隶属度,考察耳朵、脸型、眼睛和嘴巴等部件在面孔相似性判断中的作用。结果发现,面孔相似性判断中,人们对不同面孔部件赋予的权重并不相同,对脸型和嘴巴赋予的权重较大,而对耳朵和眼睛赋予的权重较小。表明,面孔各部件在面孔相似性判断中的作用不同,相对于耳朵和眼睛,脸型和嘴巴的作用更大;面孔内部特征和外部特征的划分方法并不一定适合于面孔相似性判断。     

关于5143名四至九岁儿童的兴趣爱好的调查研究

本研究采用多级估量法,对十三省一市的5143名四至九岁儿童的兴趣爱好进行了调查,结果发现,儿童对14个项目的爱好存在着年龄差异,但是未达到显著的程度.该年龄阶段的儿童兴趣未明显分化,但是已经从直接兴趣向间接兴趣过渡.不同地区的五、六岁儿童的兴趣爱好有着共同的特征,在音乐游戏、学乐器、模仿性游戏等单项上差异十分明显。     

面孔部件相似性判断研究

用Morph变形方法构建家族相似性面孔部件样例,采用多级估量法探讨分类活动中面孔部件相似性判断问题。结果发现,部件样例对部件原型的隶属度及部件样例对整体原型中对应部件的隶属度与部件样例变形百分比间是3次函数关系;耳朵、脸型、眼睛等部件样例对整体原型中对应部件的隶属度小于其对部件原型的隶属度,嘴巴样例对整体原型中嘴巴部件的隶属度高于其对部件原型的隶属度。表明面孔部件物理相似性与心理相似性间是3次函数关系;整体原型中其他部件降低了耳朵、脸型、眼睛等部件样例对整体原型中对应部件的隶属度,而提高了嘴巴样例对整体原     

基于类别水平的多级计分认知诊断Q矩阵修正：相对拟合统计量视角

多级计分认知诊断模型的开发对认知诊断的发展具有重要作用, 但对于多级计分模型下的Q矩阵修正还有待研究。本研究尝试对多级计分认知诊断Q矩阵修正进行研究, 并聚焦更具诊断价值的基于项目类别水平的Q矩阵修正。将相对拟合统计量应用于多级计分认知诊断Q矩阵修正, 并与已有方法Stepwise方法( Ma & de la Torre, 2019)进行比较。研究表明：BIC方法对多级计分认知诊断模型的Q矩阵修正具有较高的模式判准率和属性判准率, 其对Q矩阵的恢复率也高于Stepwise方法, BIC方法修正后的Q矩阵与数据更加拟合; 在复杂模型中, 相对拟合指标BIC比AIC和-2LL表现更好, 在实践中, 使用者可以选择BIC法进行测验Q矩阵修正; Q矩阵修正效果受到被试人数的影响, 增加被试人数可以提高Q矩阵修正的正确率。总之, 本研究为多级计分认知诊断Q矩阵修正提供了重要的方法支持。     

基于项目节点的多级评分模型的统一

多级评分项目由于可以提供更多关于被试的信息而被广泛的使用。本文首先通过引用一个多级评分的数学试题, 给出了项目节点这一概念。假设被试在项目节点上的正确反应概率为二参数逻辑斯蒂模型之下, 本文通过分析三种不同类型的多级评分项目, 得出了三个评分模型, 其中一个和等级反应模型在形式上是一样的。鉴于我国目前考试测量所使用的多级评分项目的形式, 可以运用本文所述的项目节点的方法将项目评分模型统一提出。     

肯定性“重要度“语义量词的多级估量模糊集模型建立及其应用

在人员选拔和心理素质评价研究中,需要通过被研究者在特定的问题、事件或情境上所作出的评价,来了解他们的心理活动特点。为了确保评价的可靠性,在量表设定上多采用自然语言的回答方式,如是或否,或极重要、很重要、较重要、稍重要等.等级性自然语言可表征人们评价事物的心理量,称语义量词.但这些语义量词不是一个数值,而是一个边界不确定的数量范围,难以作数量化分析,一直是心理测量方法学研究的重要课题。马谋超提出的模糊评判的“多级估量法”［‘l为等级性自然语言的数量化研究提供了重要的理论依据。优秀军事指挥员心理选拔与…     

噪声烦恼类别之间的临界值测定

本文采用一种称为多级估量的新型类别量表,经验地揭示了噪声烦恼度的可能(possibility)性质,并且给出了对应于一个烦恼类别过渡到下一个烦恼类别的刺激临界值的定义。据此得到“较安静”与“闹”,“闹”与“很闹”,“很闹”与“极闹”两两间的临界值分别为53、63和82分贝。最后还探讨了烦恼度与噪声之间的心理物理函数关系。     

多级评分的认知诊断计算机化适应测验

本文在0-1评分的CD-CAT基础上, 拓展出了适合多级评分CD-CAT (psCD-CAT)的认知诊断模型及选题策略, 为实现多级评分CD-CAT提供了方法支持。Monte Carlo模拟实验结果表明：本文拓展的多级评分CD-CAT具有较理想的属性诊断正确率及测验效率和题库安全性, 可以用于多级评分数据的CD-CAT; 模拟实验还表明, 整体来看PS-PWKL和PS-HKL两种选题策略具有较高属性判准率、题库安全性和高测验效率, 且均优于PS-KL选题策略。总之, 本研究对于进一步拓展CD-CAT在实践中的应用提供了认知诊断模型与选题策略等。     

认知诊断框架下多级评分题目的DIF检测方法及其应用

本文对多级计分认知诊断测验的DIF概念进行了界定,并通过模拟实验以及实证研究对四种常见的多级计分DIF检验方法的适用性进行理论以及实践性的探索。研究结果表明：四种方法均能对多级计分认知诊断中的DIF进行有效的检验,且各方法的表现受模型的影响不大;相较于以总分为匹配变量,以KS为匹配变量时更利于DIF的检测;以KS为匹配变量的LDFA方法以及以KS为匹配变量的曼特尔检验方法在检测DIF题目时有着最高的检验力。     

对刑事案件“私了”现象的透析

刑事案件中未经司法程序而私下了结的现象屡见不鲜,它往往给社会带来难以估量的后果。“私了案件”的日益增多向我们提出了一个令人深思的问题：是依法治国,还是以情代法,以“私”结案？在社会主义法制日趋完善的今天,为什么还会出现屡禁不止的“私了”现象呢？笔者通...     

基于过程数据的问题解决能力测量及数据分析方法

问题解决能力是指在没有明显解决方法的情况下个体从事认知加工以理解和解决问题情境的能力。对问题解决能力的测量需要借助相对更复杂、更真实、具有可交互性的问题情境来诱导问题解决行为的呈现。使用虚拟测评抓取问题解决的过程数据并分析其中所蕴含的潜在信息是当前心理计量学中测量问题解决能力的新趋势。首先, 回顾问题解决能力测量方式的发展：从纸笔测验到虚拟测评。然后, 总结对比两类过程数据的分析方法：统计建模法和数据挖掘法。最后, 从非认知因素的影响、多模态数据的利用、问题解决能力发展的测量、其他高阶思维能力的测量和问题解决能力概念及结构的界定五个方面展望未来可能的研究方向。     

项目反应理论框架下多级评分项目的信息函数

目的是给出多级评分项目的信息函数计算公式,同时通过几个实例讨论了多级评分项目信息函数在实践中的应用。主要取得了如下成果：（1）首先通过一个例子给出了测验项目的样本空间;（2）以二参数逻辑斯蒂模型为基础,讨论了几种多级评分项目的概率函数,并在此基础上给出了多级评分项目的信息函数计算公式;（3）通过几个实例讨论了多级评分项目信息函数在实践中的应用     

LP方法及其与三种常用DIF检测方法的比较

本研究基于项目反应理论,提出了一种检验力高且犯Ⅰ类错误率小的检测DIF的新方法：LP法（Likelihood Procedure）,且以2PLM下对题目进行DIF检验为例介绍此法。本文通过与MH方法、Lord卡方检验法和Raju面积测量法三种常用的检验DIF的方法比较研究LP法的有效性,同时探讨样本容量、测验长度、目标组和参照组能力分布的差异、DIF值大小等相关因素对LP法有效性可能产生的影响。通过模拟研究,得到以下结论：(1)LP法比MH法及Lord卡方法更灵敏且更稳健;(2) LP法比Raju面积测量法更合理;(3)LP法的检验力随着被试样本容量或DIF值的增大而增大;（4）当参照组与目标组的能力无差异时,LP法在各种条件下的检验力比参照组与目标组的能力有差异时的检验力高;（5）LP法对一致性DIF和非一致性DIF都有良好的检验力,且LP法对一致性DIF的检验力比对非一致性DIF的检验力高。LP法可以简便的扩展并运用到多维度、多级评分项目上。     

新尝试“假设法脑出血测量”与常用方法的对比

介绍一种CT脑血肿体积测量的新方法——假设法。制作水模进行CT扫描,分别用CT脑出血测量之假设法与多田公式法、CT定量法对其测量,比较结果的准确性。该方法较多田公式法、CT定量法更便捷准确。此假设法,计算简单、快速、准确,比多田公式法、CT定量法更具优势。     

项目反应理论框架下的新等值方法——对数对比等值法

项目反应理论有一些以除法形式给出的多级评分模型,若采用Haebara等值法、Stocking_Lord等值法或对称相对熵等值法进行测验等值,都因其对初值有较高要求而可能导致失败。针对这一类模型,我们给出了一种新的等值方法——对数对比等值法。这种方法收敛快,对迭代初值要求低,所得结果精度较高,可以为其他等值方法提供良好的初值。研究表明,对数对比等值法还改进和推广了0-1评分的两参数Logistic模型的Logit变换等值法