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两类特殊IRT模型的参数估计问题

金凤  
【摘要】:近些年来,心理与教育测量越来越引起人们的关注。项目反应理论(IRT)为指导心理与教育测量的研究及实践提供了强大的理论与技术支持,它具有经典测量理论无法比拟的优势,这种理论再结合计算机技术的使用,为测验的发展提供了一个广阔而光明的前景。IRT的数学模型有很多,像Rasch模型,正态卵形模型,逻辑斯蒂模型和GPCM模型等等。本文以两参数逻辑斯蒂模型为例,模拟研究能力参数在均匀分布的等距分组、正态分布的等距分组及等概率分组三种分组方式下,项目特征曲线拟合的优良性问题。本文还将序约束引入IRT,对Rasch模型,一方面,考虑了项目难度参数在简单半序约束下的极大似然估计问题,当被试能力水平相同时,可以由PAVA算法得到序约束下的极大似然估计,一般情况,证明了序约束下的极大似然估计的存在性。另一方面,考虑了难度参数满足简单半序约束时,如何确定参数结构的问题,通过模拟说明ORIC准则的适用性。


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