多维项目反应理论等级反应模型

基于因子分析和单维项目反应理论的多维项目反应理论是测量理论的新发展方向之一。但是, 多维项目反应理论仍处于不成熟的发展阶段, 多数研究也只是以二级评分为主。本文首先介绍了逻辑斯蒂形式的多维等级反应模型, 并以二维等级反应模型为例, 分析了模型的数学函数图像及其性质。然后, 推导出了多维等级反应模型的项目信息函数, 并结合实例进行了讨论。进一步地, 本文阐述了使用联合极大似然估计和马尔科夫链蒙特卡洛方法估计多维等级反应模型参数的思想。最后, 指出了一些有待研究的问题。     

群体水平IRT模型及其应用——兼与IRT的比较

传统上,群体评估都是以个体的评估结果的平均值为基础进行的。而群体水平IRT理论则可以避开对个体的评估,直接实现对群体的评估,它具有许多传统方法难以企及的优点。本文将群体水平IRT模型应用于2007年某省高考英语阅读理解的410所学校的能力评估,评估结果发现：410所学校的英语阅读理解能力几乎都在[-1,1]区间内,没有能力极高或极低的学校。对这些学校而言,测验中所有项目的难度较易,区分度适中。所有的评估结果与IRT模型的评估结果在 的水平上相关显著,表明GIRT模型在实践中是可以选择的一种群体评估方法。     

使用似然比D2统计量的题目属性定义方法

题目属性的定义是实施认知诊断评价的关键步骤, 通过有丰富经验的领域专家对题目的属性进行定义是当前的主要方法, 然而该方法受到许多主观经验因素的影响。寻找客观的题目属性定义或验证方法可以为主观定义过程提供策略支持或对结果进行改进, 因此已经引起研究者们的关注。本研究构建了一种简单高效的题目属性定义方法, 研究使用似然比D2统计量从作答数据中估计题目属性的方法, 实现属性掌握模式、题目参数和题目属性向量的联合估计。模拟研究结果表明, 使用似然比D2统计量可以有效地识别题目的属性向量, 该方法一方面可以实现新编制题目属性向量的在线估计, 另一方面可以验证已经定义的题目属性向量的准确性。     

不同认知结构被试的测验设计模式

正如不同的病症需要使用不同的医疗技术方法来诊断一样, 不同的认知结构也需要设计对应的测验模式来进行诊断, 从而保证测验具有高质量的诊断评估效果。但传统测验形式未考虑不同认知结构的针对性诊断测验需求, 导致“千人一卷”在测验效率上有所不足; 认知诊断计算机化自适应测验虽可针对不同认知结构的被试施测不同的项目, 然而支持自适应过程的题库却没有针对不同认知结构被试设计对应的项目, 导致题库使用效率较低。要解决上述问题的关键在于, 探索如何针对不同认知结构设计相对应的测验模式。本研究采用Monte Carlo模拟, 对六种属性层级关系下, 不同认知结构的测验设计模式进行探讨。实验结果表明(1)同一属性层级关系下, 不同认知结构的最佳测验设计模式不同; (2)依据不同认知结构的最佳测验设计模式构建的题库具有更高的使用效率。测验编制者可以根据实验结果针对不同认知结构优化对应的测验设计模式, 并用于指导题库建设。     

Item–trait association, scale multidimensionality, and differential item functioning identification in personality assessment

This report documents relationships between differential item functioning (DIF) identification and: (1) item–trait association, and (2) scale multidimensionality in personality assessment. Applying [Zumbo, B. D. (1999). A handbook on the theory and methods of differential item functioning (DIF): Logistic regression modeling as a unitary framework for binary and Likert-type (ordinal) item scores. Ottawa, ON: Directorate of Human Resources Research and Evaluation, Department of National Defense.] logistic regression model, DIF effect size is found to become increasingly inflated as investigated item associations with trait scores decrease. Similar patterns were noted for the influence of scale multidimensionality on DIF identification. Individuals who investigate DIF in personality assessment applications are provided with estimates regarding the impact of the magnitude of item and trait association and scale multidimensionality on DIF occurrence and effect size. The results emphasize the importance of excluding investigated items in focal trait identification prior to conducting DIF analyses and reporting item and scale psychometric properties in DIF reports.     

Selection of Variables in Cluster Analysis: An Empirical Comparison of Eight Procedures

Eight different variable selection techniques for model-based and non-model-based clustering are evaluated across a wide range of cluster structures. It is shown that several methods have difficulties when non-informative variables (i.e., random noise) are included in the model. Furthermore, the distribution of the random noise greatly impacts the performance of nearly all of the variable selection procedures. Overall, a variable selection technique based on a variance-to-range weighting procedure coupled with the largest decreases in within-cluster sums of squares error performed the best. On the other hand, variable selection methods used in conjunction with finite mixture models performed the worst.     

多维项目反应理论：参数估计及其在心理测验中的应用

本研究介绍并引进了现代测量理论中的前沿技术—— 多维项目反应理论, 采用MCMC算法实现了其参数估计; 并将MIRT应用于瑞文高级推理测验, 以探讨MIRT在心理测验中的具体应用。研究结果表明：(1)本研究自主编制的MIRT参数估计程序基本可行, 其估计的精度与国外研究结论相当甚至更好。(2)在测验维度和样本容量两因素完全随机实验设计下(2×3), 随着被试和题目样本容量的增加, MIRT参数估计的精度越高且估计的稳定性越强; 但随着测验维度的增加, MIRT参数估计精度和稳定性均随之降低。(3)MIRT对心理测验的分析比UIRT能提供更为精确和细致的信息。它对心理测验的编制、开发及评价具有重要的指导和参考价值, 值得引进及借鉴。     

印尼留学生汉语主动句被动句命题表征项目顺序

采用句子-图形验证任务初步探讨了不同汉语水平的印尼留学生理解汉语主动句、被动句所形成的命题表征中的项目顺序特点。结果表明,初级汉语水平印尼留学生理解汉语主动句、被动句后所建构的命题表征中项目顺序均为“受事→施事”;中级汉语水平印尼留学生理解汉语主动句所形成的命题表征项目顺序为“施事→受事”,而其理解汉语被动句所形成的命题表征项目顺序为“受事→施事”。母语主动句、被动句的理解特点影响印尼留学生汉语主动句、被动句命题表征项目顺序;这种影响作用与其汉语水平有一定的关系。     

检验项目功能差异的两类方法-CFA和IRT的比较

目前在验证性因素分析(CFA)和项目反应理论(IRT)两个领域,都有一些检验方法来识别项目功能差异(DIF)。该文主要针对单维的多级计分项目,分别介绍CFA和IRT检测DIF的方法,并进行二者的比较。