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基于Bayes估计和Rasch模型拟合的考试缺失数据分析

周巾裕  
【摘要】:研究以贵州省黔南州某高中2000名高三学生英语测试的9道单项选择题结果为原始数据,运用Matlab和Winsteps软件对数据进行随机缺失Bayes估计处理和Rasch模型拟合。得出结论:第一,本研究使用Gibbs抽样对英语测试数据中的缺失数据进行处理比用一般均值替代法处理的缺失值对照组更接近原始数据真实的参数估计结果,证明了缺失数据合理处理的有效性和必要性。第二,本研究通过处理不可忽略的缺失数据能更真实反应英语测试试题的特性,证明了合理处理缺失数据的合理性与科学性。第三,本研究所选取的英语测试单项题目各个统计指标均符合心理测量学标准,题目设置相对合理,确实测量的是被试的英语水平这一特质。


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