分类: 其他 >> 综合 提交时间: 2023-10-09 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 心理学研究中, 不恰当的模型参数估计框架或收敛准则严重影响模型参数点估计的可靠性, 进而影响到研究结论的可靠性。本研究提出了基于MLE-EM的CDM模型参数估计新框架, 以及新收敛判断方法。通过模拟研究与实证数据分析的方式, 探索了新参数估计框架和新收敛判断方法的表现, 并与已有模型参数估计框架及收敛判断方法进行了比较。结果显示, 新的模型参数估计框架及收敛准则的表现优于已有的模型参数估计框架及收敛准则, 能有效提高模型参数点估计的可靠性。
分类: 心理学 >> 心理测量 分类: 心理学 >> 心理统计 提交时间: 2023-05-11
摘要: 心理学研究中,不恰当的模型参数估计框架或收敛准则严重影响模型参数点估计的可靠性,进而影响到研究结论的可靠性。本研究提出了基于MLE-EM的CDM模型参数估计新框架,以及新收敛判断方法。通过模拟研究与实证数据分析的方式,探索了新参数估计框架和新收敛判断方法的表现,并与已有模型参数估计框架及收敛判断方法进行了比较。结果显示,新的模型参数估计框架及收敛准则的表现优于已有的模型参数估计框架及收敛准则,能有效提高模型参数点估计的可靠性。
分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要: Q矩阵是CDM的核心元素之一, 反映了测验的内部结构和内容设计, 通常由领域专家根据经验进行主观界定, 因此需要对可能存在的错误进行修正。本研究提出了一种新的Q矩阵修正方法——基于完整经验交叉相乘信息矩阵的Wald-XPD方法。采用Monte Carlo模拟检验了新方法的表现, 并与同类方法进行了比较。研究表明:新开发的Wald-XPD方法在Q矩阵恢复率、保留正确标定属性的比例以及修正错误标定属性的比例这3个主要指标上均有较好的表现, 且整体上优于其他方法, 尤其是在修正错误标定的属性方面。通过实证数据展示了Wald-XPD方法在Q矩阵修正中的良好表现。总之, 本研究为Q矩阵修正提供了有效的方法。
分类: 心理学 >> 心理统计 分类: 心理学 >> 心理测量 提交时间: 2022-07-15
摘要: Q矩阵是CDM的核心元素之一,反映了测验的内部结构和内容设计,通常由领域专家根据经验进行主观界定,因此需要对可能存在的错误进行修正。本研究提出了一种新的Q矩阵修正方法基于完整经验交叉相乘信息矩阵的Wald-XPD方法。采用Monte Carlo模拟检验了新方法的表现,并与同类方法进行了比较。研究表明:新开发的Wald-XPD方法在Q矩阵恢复率、保留正确标定属性的比例以及修正错误标定属性的比例这三个主要指标上均有较好的表现,且整体上优于其他方法,尤其是在修正错误标定的属性方面。通过实证数据展示了Wald-XPD方法在Q矩阵修正中的良好表现。总之,本研究为Q矩阵修正提供了有效的方法。
分类: 心理学 >> 心理统计 提交时间: 2022-01-26
摘要: 认知诊断模型的标准误(Standard Error, SE; 或方差协方差矩阵)与置信区间(Confidence Interval, CI)在模型参数估计不确定性的度量、项目功能差异检验、项目水平上的模型比较、Q矩阵检验以及探索属性层级关系等领域有重要的理论与实践价值。本研究提出了两种新的SE和CI计算方法:并行参数化自助法和并行非参数化自助法。模拟研究发现:模型完全正确设定时,在高质量及中等质量项目条件下,这两种方法在计算模型参数的SE和CI时均有好的表现;模型参数存在冗余时,在高质量及中等质量项目条件下,对于大部分允许存在的模型参数而言,其SE和CI有好的表现。通过实证数据展示了新方法的价值及计算效率提升效果。