拉丁美洲和西班牙儿童学习和记忆测试 (TAMV-I) 的规范性数据:一个项目响应理论和线性混合模型方法
Eliana María Fuentes Mendoza1,2, Laiene Olabarrieta-Landa1,3, Alberto Rodríguez-Lorenzana1
1Department of Health Science, Public University of Navarre, Pamplona, Spain.
PloS one
|February 18, 2026
概括
这项研究使用先进的统计方法为西班牙语儿童开发了新的,准确的学习和记忆规范. 这些改进的标准提高了儿科评估的临床有效性.
科学领域:
- 心理测量 心理测量 心理测量
- 神经心理学 神经心理学
- 发展心理学 发展心理学
背景情况:
- 在西班牙语人口中,儿科学习和记忆测试的规范性数据有限.
- 现有的方法经常使用单变量方法,忽视项目属性和依赖性.
研究的目的:
- 使用物件响应理论 (IRT) 评估TAMV-I的项目参数.
- 通过使用线性混合模型 (LMM) 来生成与共变量调整的规范数据.
- 测试假设,即2参数物流 (2PL) 模型优于拉什模型,以及人口因素影响测试性能.
主要方法:
- 对TAMV-I的项目参数是使用1,2-PL模型来确定的.
- 线性混合模型 (LMM) 分析了社会人口统计学变量 (年龄,性别,教育,国家) 和它们的相互作用.
- 规范性数据是根据参与者的能力生成的.
主要成果:
- 1,2-PL模型被用来计算项目参数.
- LMM揭示了关键变量的显著相互作用,表明人口统计学对测试绩效的影响.
- 该研究成功地将IRT和LMM集成为标准生成.
结论:
- 这项研究为TAMV-I.提供了跨国,共变量调整的标准.
- 整合IRT和LMM提高了儿科神经心理评估的精度和临床有效性.
- 这些发现解决了对西班牙语儿童缺乏可靠的规范性数据的问题.
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