認(rèn)知診斷項(xiàng)目功能差異檢驗(yàn)的新方法：廣義多層線性模型的應(yīng)用.pdf

1、本研究將HGLM用于認(rèn)知診斷模型DIF分析，研究分為兩部分，第一部分先對(duì)該模型如何在認(rèn)知診斷中進(jìn)行 DIF檢驗(yàn)進(jìn)行了探索，建立了運(yùn)用該方法的理論框架；第二部分為該方法的性能研究，將其與目前在認(rèn)知診斷中使用的MH、Wald方法進(jìn)行了比較，研究采用了5個(gè)自變量，包括匹配變量、樣本容量、DIF類型、DIF大小、DIF試題比例，比較的檢驗(yàn)指標(biāo)主要為一類誤差和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴總體而言，HGLM方法在認(rèn)知診斷的KS匹配

2、時(shí)有最優(yōu)的效果，從統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力來(lái)看，HGLM方法表現(xiàn)優(yōu)于MH，略差于Wald方法，從一類誤差來(lái)看， HGLM方法表現(xiàn)優(yōu)于Wald，差于MH方法。⑵HGLM方法的一類誤差在使用總分和能力值匹配時(shí)存在膨脹的情況，但相對(duì)Wald來(lái)說(shuō)表現(xiàn)更好，在使用認(rèn)知診斷的KS匹配時(shí)則不存在一類誤差膨脹。⑶HGLM方法在非一致性DIF情況下明顯比一致性DIF更好的控制一類誤差。⑷三種方法都在檢驗(yàn)非一致性 DIF時(shí)出現(xiàn)了較大的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力下降，MH方法下降的最多。

3、⑸對(duì)于一類誤差和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力，都存在DIF大小是最主要的影響因素，其次是樣本容量，最后是DIF試題比例。HGLM方法具有的優(yōu)勢(shì)包括不基于模型、可以同時(shí)對(duì)多個(gè)題目進(jìn)行 DIF檢測(cè)、可以適用于多層級(jí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、可以對(duì)多個(gè)組別之間的DIF進(jìn)行檢測(cè)。而該方法的缺點(diǎn)主要在于使用起來(lái)比較復(fù)雜、估計(jì)參數(shù)時(shí)間較長(zhǎng)，因此，如果需要在認(rèn)知診斷的情境中做DIF檢驗(yàn)，并且使用KS作為匹配變量、或者存在多層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、需要對(duì)多組群體進(jìn)行DIF檢測(cè)時(shí)，該方法較為適用。