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Bootstrap区间估计在认知诊断模型误设中的应用

汪文义  朱黎君  叶宝娟  方小婷  
【摘要】:本研究提出综合考虑模型拟合指标与信度指标用于模型选择或评价模型误设,在五因素(3×3×2×2×2)实验设计条件下,比较Bootstrap区间估计的属性分类一致性信度平均数与标准误和常用的拟合统计量-2LL、AIC、BIC对正确模型的选择率。结果表明:-2LL在题目数量多的情况下表现较好,而AIC、BIC在被试量较大的情况下表现较好,在不同的研究条件下,-2LL、AIC、BIC的模型选择率很不稳定,而用Bootstrap法估计的属性分类一致性信度平均数和标准误在不同研究条件的模型选择率较稳定,总体表现较好。

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