【摘 要】
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项目反应理论(IRT)在教育、心理测量中占有重要的位置,其将抽象特征转化为可测量、可比较的潜在变量,伴随着理论的发展,相应的参数估计方法也在飞速发展。在贝叶斯理论框架下,马尔可夫蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo;MCMC)方法因其在处理复杂的IRT模型上展现出的卓越效果,引起广大测量学家的关注。本文将最大耦合思想的无偏M-H算法应用于等级反应模型(graded respo
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项目反应理论(IRT)在教育、心理测量中占有重要的位置,其将抽象特征转化为可测量、可比较的潜在变量,伴随着理论的发展,相应的参数估计方法也在飞速发展。在贝叶斯理论框架下,马尔可夫蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo;MCMC)方法因其在处理复杂的IRT模型上展现出的卓越效果,引起广大测量学家的关注。本文将最大耦合思想的无偏M-H算法应用于等级反应模型(graded response model;GRM)的参数估计中,并通过与传统M-H算法的比较来探究其性能。在模拟研究中,考虑不同项目个数,等级个数,被试人数,预烧值以及迭代数对估计精度和效率的影响,结果表明随着预烧值与迭代次数的增加估计越来越精确,效率越来越高。最后以SAT数据为例,说明无偏M-H算法在真实数据分析中的可操作性和有效性。
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