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标准化估计对模型的解释和效应大小的比较有重要作用。虽然潜变量交互效应的恰当标准化估计公式已经面世超过10年, 国内外都在使用和引用, 但至今未见到关于不同估计方法得到的恰当标准化估计的系统比较。通过模拟实验, 比较了乘积指标法、潜调节结构方程(LMS)、无先验信息和有先验信息的贝叶斯法的潜变量交互效应标准化估计在不同条件下的表现。结果发现, 在正态条件下, LMS和有信息贝叶斯法表现较好; 而在非正态条件下, 乘积指标法比较稳健, 但需要较大的样本(不小于500), 小样本且外生潜变量之间相关很低时可使用无信息贝叶斯法。 相似文献
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探究带宽选择方法、样本量、题目数量、等值设计、数据模拟方式对项目反应理论观察分数核等值的影响。通过两种数据模拟方式,获得研究数据,并计算局部与全域评价指标。研究发现,在随机组设计中,带宽选择方法表现相似;考生样本量和题目数量影响甚微。在非等组设计中,惩罚法与Silverman经验准则表现优异;增加题目量可降低百分相对误差和随机误差;增加样本量导致百分相对误差变大,随机误差减小。数据模拟方式可影响等值评价。未来应重点关注等值系统评估。 相似文献
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针对双目标CD-CAT,将六种项目区分度(鉴别力D、一般区分度GDI、优势比OR、2PL的区分度a、属性区分度ADI、认知诊断区分度CDI)分别与IPA方法结合,得到新的选题策略。模拟研究比较了它们的表现,还考察了区分度分层在控制项目曝光的表现。结果发现:新方法都能明显提高知识状态的判准率和能力估计精度;分层选题均能很好地提高题库利用率。总体上,OR加权能显著提高测量精度;OR分层选题在保证测量精度条件下显著提高项目曝光均匀性。 相似文献
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The influence of item order on intentional response distortion in the assessment of high potentials: Assessing pilot applicants
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Lale Khorramdel Klaus D. Kubinger Alexander Uitz 《International journal of psychology》2014,49(2):131-139
An experiment was conducted to investigate the effects of item order and questionnaire content on faking good or intentional response distortion. It was hypothesized that intentional response distortion would either increase towards the end of a long questionnaire, as learning effects might make it easier to adjust responses to a faking good schema, or decrease because applicants' will to distort responses is reduced if the questionnaire lasts long enough. Furthermore, it was hypothesized that certain types of questionnaire content are especially vulnerable to response distortion. Eighty‐four pre‐selected pilot applicants filled out a questionnaire consisting of 516 items including items from the NEO five factor inventory (NEO FFI), NEO personality inventory revised (NEO PI‐R) and business‐focused inventory of personality (BIP). The positions of the items were varied within the applicant sample to test if responses are affected by item order, and applicants' response behaviour was additionally compared to that of volunteers. Applicants reported significantly higher mean scores than volunteers, and results provide some evidence of decreased faking tendencies towards the end of the questionnaire. Furthermore, it could be demonstrated that lower variances or standard deviations in combination with appropriate (often higher) mean scores can serve as an indicator for faking tendencies in group comparisons, even if effects are not significant. 相似文献
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Collecting samples is a challenging task for face recognition, especially for some real-world applications such as law enhancement and ID card identification, where there is usually single sample per person (SSPS) used to train a face recognition system. To extract discriminative features from the small size samples, in this paper we propose virtual samples via bidirectional feature selection with global and local structure preservation (VS-BFS-GL) to augment the number of training samples. In VS-BFS-GL, bidirectional feature selection is developed, which introduces L2,1 norm to explore the face variations from both horizontal and vertical directions. Further, to include more variations in the virtual images, the global structure information and sample-specified local structure information of the SSPP training set are considered. By integrating bidirectional feature selection, global and local structure, the limited training samples are fully utilized and more knowledge are mined. To further improve the effectiveness of VS-BFS-GL, an auxiliary database containing different face variations can be used to explore the local structure information. We extensively evaluated the proposed approach on AR and FERET database. The promising recognition results demonstrate that VS-BFS-GL is robust to expression, pose and partial occlusion variations in the faces. 相似文献