【摘 要】
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概化理论又称为方差分量模型,其方差分量估计受限于抽样,不同的抽样样本估计的方差分量可能不一样。为了降低估计的误差,应该重视考察方差分量的变异量(如置信区间)。Bootstr
【机 构】
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华南师范大学心理应用研究中心,广州大学教育学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目(12YJC190016);全国教育科学“十二五”规划教育部重点课题(GFA111009);广东省教育科学“十二五”规划2011年度研究项目(2011TJK161);广州卓越教育项目
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概化理论又称为方差分量模型,其方差分量估计受限于抽样,不同的抽样样本估计的方差分量可能不一样。为了降低估计的误差,应该重视考察方差分量的变异量(如置信区间)。Bootstrap方法是一种有放回的再抽样方法,可用于估计概化理论的方差分量置信区间。文章采用蒙特卡洛模拟技术,比较Bootstrap的PC和BCa方法估计概化理论方差分量置信区间的性能。结果发现:(1)与未校正的方法相比,校正的Bootstrap的PC和BCa方法估计概化理论的方差分量置信区间更为可靠;(2)校正的Bootstrap的BCa方法估计概化理论的方差分量置信区间,要优于校正的Bootstrap的PC方法。
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