估计顺序因子分析和项目响应理论模型:全面和有限信息技术的比较
1College of Business Administration, Kwangwoon University.
边际最大概率 (MML) 在因子分析和项目响应理论模型中表现优于其他方法,特别是在使用数据集智能排除非融合解决方案时. 非正常分布需要仔细考虑,才能进行准确的模型比较.
科学领域:
- 心理测量 心理测量 心理测量
- 统计建模 统计建模
背景情况:
- 因子分析和物品响应理论 (IRT) 在概念上是相似的,但使用不同的估计技术.
- 顺序因子分析中的有限信息技术和IRT中的全信息技术具有相互矛盾的性能数据.
- 最佳使用有限信息技术和非正常分布的影响仍然不清楚.
研究的目的:
- 在各种非正常分布下比较因子分析和IRT中的估计技术.
- 评估在统计模型中处理非融合解决方案的不同方法.
- 为心理学研究中应用这些模型提供指导.
主要方法:
- 一个全面的蒙特卡洛模拟研究.
- 包括多种不同非正常分布 (例如,倾斜的,曲的).
- 对非融合解决方案的案例智能与数据集智能排除的比较.
主要成果:
- 在使用数据集智能排除时,在大多数条件下,边际最大概率 (MML) 显示出优异的性能.
- 案例明智的排除不公平地惩罚了像MML这样的高合技术.
- 非正常分布,超出了简单的斜率和曲率,产生了意想不到的结果,具有挑战性的概括.
结论:
- 建议对数据集进行明智的排除,以更公平地比较估计技术.
- MML是一种可靠的因子分析和IRT估计方法,特别是在数据集智能排除的情况下.
- 研究人员在不同类型的非正常分布中对发现进行概括时应谨慎.
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