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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。 相似文献
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项目反应模型的应用问题研究 总被引:6,自引:0,他引:6
以高等学校入学考试的考生实测数据,研究项目反应理论中数学模型的应用、数学模型的拟合性统计检验,并研究了模型与样本容量、模型参数估计与样本容量的关系,得到一些有意义的结论。 相似文献
3.
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。 相似文献
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