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81.
α系数与测验的同质性 总被引:1,自引:0,他引:1
本文从α系数与同质性测验、平行测验和基本τ-等价测验间的关系及三种测验间的关系入手,分析了α系数作为测验同质性信度估计的局限性;根据Jreskog给出的信度定义(α系数),讨论了λ系数与α一致性信度、Guttman 下限之间的关系,说明了在测验同质的前提下,λ系数在估计测验内部一致性时与α系数相比的优点.同时用模拟数据的方法就不同情景下测验的结构维度与α系数、Guttman λ2下限和λ系数之间的关系进行了探讨. 相似文献
82.
目前,事件相关电位(ERP)技术在态度研究领域中所取得的成果可总结为:(1)在情感评价上,与情境一致的刺激相比,不一致的刺激诱发了一个更大的ERP,并且ERP波幅会因一致性程度的差异而变化;(2)评价性和非评价性分类加工所诱发的ERP在头部分布上存在差异,同样,评价性分类加工中积极和消极刺激所诱发的ERP也存在差异;(3)ERP对外显的和内隐的评价性分类加工的检验都反应敏感.在此基础上,文章对当前研究中所存在的问题及其对策进行了分析和探讨. 相似文献
83.
检测项目功能差异(DIF)是认知诊断测验中很重要的问题。首先将逻辑斯蒂克回归法(LR)引入认知诊断测验DIF检测, 然后将LR法与MH法和Wald检验法的DIF检验效果进行比较。在比较中同时考察了匹配变量、DIF种类、DIF大小和受测者人数的影响。结果表明:(1) LR法在认知诊断测验DIF检测中, 检验力较高, 一类错误率较低。(2) LR法在检测认知诊断测验的DIF时, 不受认知诊断方法的影响。(3) LR法可以有效区分一致性DIF和非一致性DIF, 并有较高检验力和较低一类错误率。(4)采用知识状态作为匹配变量, 能够得到较理想的检验力和一类错误率。(5) DIF越大, 受测者人数越多, 统计检验力越高, 但一类错误率不受影响。 相似文献
84.
本研究以自编情绪DRM词表为实验材料, 用音乐诱发正常大学生被试正性、负性和中性心境, 探讨在被试处于某种心境下时是否产生心境一致性错误记忆现象、预警能否减少心境一致性错误记忆的发生。结果表明, 正性关键诱饵在正性心境下的错误再认率显著高于中性和负性心境, 负性关键诱饵在负性心境下的错误再认率显著高于中性和正性心境, 说明正常被试也会产生心境一致性错误记忆; 预警和无预警条件下被试对关键诱饵和心境一致性关键诱饵的错误再认率无显著差异, 说明外显的预警提示并不能消除部分由无意识产生的错误记忆和心境一致性错误记忆。研究结果支持记忆的扩散激活理论和情感的联想网络理论。 相似文献
85.
采用儿童移情和亲社会反应量表,由母亲(n=86)和老师(n=8)分别对86名3-5岁儿童进行评价,并记录实验情境中儿童的亲社会反应,考察母评和师评间的一致性,以及两种评价对儿童亲社会反应的预测性。结果发现:(1)母评得分高于师评,两种评价只在男孩中存在中等程度正相关;(2)只有师评能预测男孩的亲社会反应,两种评价对女孩的亲社会反应都有预测作用。结果提示评价者间的差异反映了不同评价者在儿童亲社会行为关注点上的特点。 相似文献
86.
87.
摘 要 本研究将经典情绪启动范式和学习-再认范式相结合,探讨学习时启动与目标的情绪一致性对目标再认的影响。在记忆编码阶段,以情绪面孔图片为启动刺激、一般情绪图片为目标刺激,要求被试对目标图片的效价进行判断;在提取阶段向被试呈现一般情绪图片,要求被试判断是否在前一阶段见过。结果表明,编码阶段的加工背景对记忆提取产生了显著影响。一致启动促进了认知加工与记忆编码,提高了再认正确率。ERP结果也表明,在目标刺激呈现后300-500ms,编码时的情绪一致性对再认阶段消极目标诱发的ERP产生了显著影响。 相似文献
88.
内隐绩效模型对绩效评估一致性的效应分析 总被引:1,自引:1,他引:0
本文在以往研究基础上,对评估者的内隐绩效模型进行了理论分析和实证研究。通过对上级、一级评估者的内隐绩效模型和对下级绩效评估的比较研究发现,上下级主估者的内隐绩效模型存在差异,并对绩效评估的一致性有重要的影响作用。本文还对内隐绩效模型的形成进行了探讨。 相似文献
89.
采用义符启动范式,考察不同加工深度任务中家族大小和类别一致性对义符语义激活的影响。结果发现:在词汇判断中,家族大小影响义符的语义激活,大家族义符的语义不容易激活,小家族义符的语义容易激活。在语义相关判断中,类别一致性影响义符的语义激活,类别一致性高的义符的语义容易激活,并且在错误率上,这一影响受义符的家族大小调节。义符类别一致性影响义符家族效应的作用方向:当类别一致性低时,出现抑制的家族效应;当类别一致性高时,家族效应无影响或表现为促进作用。 相似文献
90.
属性不等权重的多级评分属性层级方法 总被引:1,自引:1,他引:0
本文给出基于属性不等权重的等级反应模型(Grade Response Model, GRM)的属性层级方法(Attribute Hierarchy Method, AHM), 简记为属性不等权重的GRM-AHM。在属性层级结构下, 本文利用贝叶斯网与最小二乘两种方法, 提出了被试掌握属性的条件概率与属性权重的计算方法, 发现并解决了属性在不同的项目内权重有可能不相等的问题。本研究进一步将认知诊断推广到多级评分的情形。试验证明, 属性不等权重的GRM-AHM具有较高的判准率。 相似文献