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Updated: May 10, 2025
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Published on: November 9, 2018
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强制选择评估的一般诊断建模框架
Pablo Nájera1, Rodrigo S Kreitchmann2, Scarlett Escudero3
1Department of Psychology, UNINPSI, Universidad Pontificia Comillas, Madrid, Spain.
概括
本研究引入了一种新的G-DINA模型,用于使用强制选择 (FC) 评估的诊断分类建模 (DCM). 与现有的FC-DCM相比,G-DINA模型在分类非认知特征方面提供了更高的准确性.
科学领域:
- 心理测量 心理测量 心理测量
- 教育心理学教育心理学
- 心理评估 心理评估
背景情况:
- 诊断分类模型 (DCM) 用于评估优势和弱点.
- DCM越来越多地应用于非认知特征,面临诸如响应偏差等挑战.
- 强制选择 (FC) 项目格式被调整为DCM (FC-DCM) 以减轻偏差,但有局限性.
研究的目的:
- 在DCM中引入FC评估的一般诊断框架.
- 调整G-DINA模型以适应FC反应,并评估其性能.
- 为在非认知特征评估中使用FC格式提供实际建议.
主要方法:
- 开发了一种适应G-DINA模型来处理FC响应.
- 进行了模拟,将G-DINA模型与FC-DCM进行比较.
- 使用真实FC评估数据集来证明模型的合适性.
主要成果:
- G-DINA模型展示了准确的分类,参数估计和属性相关性.
- G-DINA模型的表现优于FC-DCM,特别是在不同项目歧视的场景中.
- G-DINA模型显示,在真实FC评估示例中,该模型更适合.
结论:
- 适应的G-DINA模型为FC评估的诊断分类建模提供了一个强大的框架.
- 这种方法通过更有效地解决响应偏差,提高了对非认知特征的评估.
- 这些发现支持使用G-DINA模型来提高基于FC的非认知评估的诊断准确性.
