認(rèn)知診斷中模型-資料的測(cè)驗(yàn)擬合檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量研究.pdf

1、隨著心理測(cè)量學(xué)和認(rèn)知心理學(xué)的發(fā)展，認(rèn)知診斷模型受到越來(lái)越多的重視，傳統(tǒng)的測(cè)驗(yàn)理論只能從宏觀上分析被試的能力，而認(rèn)知診斷理論則探索到被試能力的微觀方面，關(guān)注宏觀能力背后的具體屬性（或技能）及其結(jié)構(gòu)。但認(rèn)知診斷模型的優(yōu)勢(shì)必須基于所采用的模型與實(shí)際數(shù)據(jù)資料擬合較好的情況，如此做出的推論才會(huì)有效，而當(dāng)所采用認(rèn)知診斷模型與資料不擬合或選擇了錯(cuò)誤的模型,則會(huì)導(dǎo)致如參數(shù)估計(jì)、測(cè)驗(yàn)等值及項(xiàng)目功能差異分析等具有較大誤差，給實(shí)際工作帶來(lái)不良影響。因此，在使

2、用認(rèn)知診斷模型分析時(shí)，應(yīng)首先充分考察及檢驗(yàn)所選模型與實(shí)際數(shù)據(jù)是否相擬合。
　　認(rèn)知診斷領(lǐng)域中常用模型-資料擬合檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量包括項(xiàng)目擬合檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和測(cè)驗(yàn)擬合檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。項(xiàng)目擬合檢驗(yàn)是在項(xiàng)目水平上評(píng)估模型與實(shí)際資料是否相吻合,可用于篩選測(cè)驗(yàn)中的個(gè)別項(xiàng)目，一般是絕對(duì)擬合檢驗(yàn)；而測(cè)驗(yàn)擬合檢驗(yàn)則是在測(cè)驗(yàn)整體水平上評(píng)估選用的模型與實(shí)際資料是否相吻合，一般是相對(duì)擬合檢驗(yàn)。雖然項(xiàng)目擬合統(tǒng)計(jì)量可以指導(dǎo)測(cè)驗(yàn)項(xiàng)目的選擇，但現(xiàn)實(shí)情況中研究者往往不知道用哪種

3、模型去擬合資料,此時(shí)若用項(xiàng)目擬合統(tǒng)計(jì)量盲目地檢驗(yàn)測(cè)驗(yàn)中所有項(xiàng)目的擬合就不太合理。此外,項(xiàng)目擬合統(tǒng)計(jì)量一般是絕對(duì)擬合統(tǒng)計(jì)量,而評(píng)價(jià)模型絕對(duì)擬合存在一定困難,因此研究者常常只評(píng)價(jià)模型相對(duì)擬合；并且，當(dāng)有幾個(gè)模型都能擬合資料時(shí),相對(duì)擬合統(tǒng)計(jì)量可以幫助選擇更合適的模型。
　　認(rèn)知診斷模型-資料擬合檢驗(yàn)是心理、教育測(cè)量領(lǐng)域的重要主題,也是測(cè)驗(yàn)分析過程中較易忽視的環(huán)節(jié)，目前鮮有此類公開發(fā)表的文章。研究認(rèn)知診斷領(lǐng)域的模型-資料測(cè)驗(yàn)擬合統(tǒng)計(jì)量，主

4、要是為了研究各統(tǒng)計(jì)量的有效性和靈敏度，可從兩方面著手，一是檢驗(yàn)各統(tǒng)計(jì)量是否能選擇最適合資料的模型，二是檢驗(yàn)各統(tǒng)計(jì)量是否能選擇最適合資料的Q矩陣。目前認(rèn)知診斷領(lǐng)域常用測(cè)驗(yàn)擬合統(tǒng)計(jì)量包括-2LL、AIC、AICc、BIC及DIC4，本文擬在比較不同的樣本量、題量、屬性數(shù)下各統(tǒng)計(jì)量對(duì)正確模型的選擇率，以及比較各統(tǒng)計(jì)量在Q陣選擇上的靈敏度，并且拓展項(xiàng)目反應(yīng)理論中表現(xiàn)較好的CVLL法，檢驗(yàn)其在認(rèn)知診斷領(lǐng)域的有效性和靈敏度。最后用Tatsuoka分

5、數(shù)減法數(shù)據(jù)和ECPE（examination for the certificate of proficiency in English）數(shù)據(jù)說明各統(tǒng)計(jì)量在實(shí)證數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。研究表明，認(rèn)知診斷中AIC、BIC比AICc表現(xiàn)更好，CVLL在CD領(lǐng)域表現(xiàn)良好，較其它統(tǒng)計(jì)量更優(yōu)，當(dāng)樣本量小題量大時(shí)AICc、BIC相較復(fù)雜模型傾向于選擇簡(jiǎn)潔模型，當(dāng)屬性數(shù)過多時(shí)，各統(tǒng)計(jì)量選擇正確模型的概率大幅下降，只有CVLL表現(xiàn)較好，在R-RUM中，各統(tǒng)計(jì)量選