基于矩阵抽样的多维测验似真值估计的影响因素研究

发布时间：2020-03-20 17:29

【摘要】：在大型教育测验中,似真值被广泛使用。本研究旨在探讨多维测验下矩阵抽样设计似真值估计,即作答比与缺失数据插补法对似真值估计的影响和作答比与维度相关度对似真值估计的影响。研究通过模拟1000个被试作答的矩阵数据,对缺失数据进行处理后产生似真值。研究中包括3个控制变量:总题目数(每个维度60个二分项目,2个维度,共120题)、项目难度(-3,3)、考生能力(-3,3)(Wu,2015)。研究都采用不完全矩阵平衡抽样设计(BIB)和单参数模型。对似真值估计的均值和标准差的比较标准:平均绝对偏差ABS(精确性)和偏差均方根RMSD(稳健性)。研究一中,自变量为缺失数据插补法(预测均值匹配插补法、平均数插补和不进行缺失处理)和作答比(20%、40%和50%)。结果表明,pmm法(预测均值匹配法)对总体均值和标准差的估计具有更好的稳健性、一致性和精确性。另外,当作答比在20%~40%,且更加接近40%时,其对总体均值和标准差的精确性和稳健性更好。研究二中,自变量为维度间相关度(0.25、0.50和0.75)和作答比(20%、40%和50%)。结果表明,在估计测验的总体均值及其估计精确性与估计稳健性时,在维度相关度较低时,使用较低的作答比比较好;相关度较高时,使用较大的作答比比较好。在估计测验的标准差及其估计精确性与估计稳健性时,无论作答比如何,相关度为0.75时的抽样设计相对更好。目前研究仅采用BIB设计,未来可比较不同的抽样设计方法;另外,研究中相关程度仅采用三个,进一步研究可以考虑多种相关情况。
【学位授予单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：B841

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本文编号：2591944