本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的認(rèn)知診斷模型項(xiàng)目功能差異檢驗(yàn)方法——基于觀察信息矩陣的Wald統(tǒng)計(jì)量，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：Hou,de la Torre和Nandakumar(2014)提出可以使用Wald統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)DIF,但其結(jié)果的一類錯(cuò)誤率存在過度膨脹的問題。本研究中提出了一個(gè)使用觀察信息矩陣進(jìn)行計(jì)算的改進(jìn)后的Wald統(tǒng)計(jì)量。結(jié)果表明:(1)使用觀察信息矩陣計(jì)算的這一改進(jìn)后的Wald統(tǒng)計(jì)量在DIF檢驗(yàn)中具有良好的一類錯(cuò)誤控制率,尤其是在項(xiàng)目具有較高區(qū)分能力的時(shí)候,解決了以往研究中一類錯(cuò)誤率過度膨脹的問題。(2)隨著樣本量的增加以及DIF量的增大,使用觀察信息矩陣計(jì)算Wald統(tǒng)計(jì)量的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力也在增加。
【作者單位】： 北京師范大學(xué)發(fā)展心理研究所;中國(guó)基礎(chǔ)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)協(xié)同創(chuàng)新中心;泰山學(xué)院教師教育學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： Wald統(tǒng)計(jì)量 項(xiàng)目功能差異 認(rèn)知診斷模型 觀察信息矩陣 經(jīng)驗(yàn)交叉相乘信息矩陣
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(31371047) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(SKZZX2013028)
【分類號(hào)】：B842.1
【正文快照】： 1引言認(rèn)知診斷模型可以提供關(guān)于受測(cè)者知識(shí)或技能掌握程度的細(xì)粒度的、多維診斷性反饋信息,因此,引起了學(xué)生、教師、心理測(cè)量學(xué)家以及認(rèn)知心理學(xué)家等的關(guān)注(Greeno,1980;LeightonGierl,2007),是當(dāng)前心理測(cè)量領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。迄今為止,研究者提出了許多認(rèn)知診斷模型,這些

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  本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的認(rèn)知診斷模型項(xiàng)目功能差異檢驗(yàn)方法——基于觀察信息矩陣的Wald統(tǒng)計(jì)量，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：497783