概化理论缺失数据方差分量估计

发布时间：2017-12-02 07:30

  本文关键词：概化理论缺失数据方差分量估计

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【摘要】：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。
【作者单位】： 华南师范大学心理学院心理应用研究中心;暨南大学管理学院;华南师范大学教育科学学院;
【基金】：全国教育科学“十二五”规划教育部重点课题(GFA111009) 2014年国家自然科学基金面上项目(31470050) 国家社会科学基金“十二五”规划教育学一般课题(BHA130053) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(12YJC190016) 广东省教育科学“十二五”规划2011年度研究项目(2011TJK161) 广东省高等院校学科建设专项资金项目育苗工程(人文社科)(2012WYM_0108) 广州市教育科学十二五规划2012年度面上一般课题(12A019)
【分类号】：B841
【正文快照】： 1引言对于考试评分的分析,大多数研究者采用经典测量理论(Classical Test Theory,CTT)。CTT采用标准化技术,一次仅能考虑一个影响因素,误差项也仅有一项,不能指出是哪些因素导致了误差的出现以及各种误差占总误差的百分比。概化理论(Generalizability Theory,GT)是现代心理与

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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1 彭军还;陶本藻;黄s

本文编号：1244121