认知诊断项目功能差异检验的新方法：广义多层线性模型的应用

发布时间：2017-07-03 08:11

  本文关键词：认知诊断项目功能差异检验的新方法：广义多层线性模型的应用

  更多相关文章： DIF HGLM Wald MH 一类误差 统计检验力

【摘要】：本研究尝试将HGLM用于认知诊断模型DIF分析,研究分为两部分,第一部分先对该模型如何在认知诊断中进行DIF检验进行了探索,建立了运用该方法的理论框架;第二部分为该方法的性能研究,将其与目前在认知诊断中使用的MH、Wald方法进行了比较,研究采用了5个自变量,包括匹配变量、样本容量、DIF类型、DIF大小、DIF试题比例,比较的检验指标主要为一类误差和统计检验力。研究的结果表明:1、总体而言,HGLM方法在认知诊断的KS匹配时有最优的效果,从统计检验力来看,HGLM方法表现优于MH,略差于Wald方法,从一类误差来看,HGLM方法表现优于Wald,差于MH方法。2、HGLM方法的一类误差在使用总分和能力值匹配时存在膨胀的情况,但相对Wald来说表现更好,在使用认知诊断的KS匹配时则不存在一类误差膨胀。3、HGLM方法在非一致性DIF情况下明显比一致性DIF更好的控制一类误差。4、三种方法都在检验非一致性DIF时出现了较大的统计检验力下降,MH方法下降的最多。5、对于一类误差和统计检验力,都存在DIF大小是最主要的影响因素,其次是样本容量,最后是DIF试题比例。HGLM方法具有的优势包括不基于模型、可以同时对多个题目进行DIF检测、可以适用于多层级的数据结构、可以对多个组别之间的DIF进行检测。而该方法的缺点主要在于使用起来比较复杂、估计参数时间较长,因此,如果需要在认知诊断的情境中做DIF检验,并且使用KS作为匹配变量、或者存在多层数据结构、需要对多组群体进行DIF检测时,该方法较为适用。
【关键词】：DIF HGLM Wald MH 一类误差 统计检验力
【学位授予单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：B842.1
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 引言7-9
• 1.1 DIF研究背景7
• 1.2 认知诊断应用背景7-9
• 2 研究综述9-15
• 2.1 认知诊断概述9
• 2.2 目前认知诊断模型中DIF的检测模型及表现形式9-11
• 2.2.1 DINA模型简介9-10
• 2.2.2 DINA模型下的DIF表现形式10-11
• 2.3 认知诊断情境下的DIF检测方法11-13
• 2.3.1 MH方法11-12
• 2.3.2 基于DINA模型开发的Wald法12-13
• 2.4 现有认知诊断DIF检测方法的表现13-14
• 2.5 广义多层线性模型在DIF检测中的以往应用14-15
• 3 研究问题提出15-18
• 3.1 问题提出15
• 3.2 研究意义及目的15-16
• 3.2.1 认知诊断框架下研究DIF的理论意义15-16
• 3.2.2 认知诊断的DIF研究的实践意义16
• 3.3 HGLM在认知诊断的DIF检测中的优势16-17
• 3.4 研究目标17-18
• 3.4.1 研究目标17-18
• 4 实验研究18-27
• 4.1 研究一：认知诊断DIF分析新方法的开发：HGLM的应用18-20
• 4.1.1 HGLM适用于认知诊断框架的理论尝试18-20
• 4.2 研究二：HGLM与传统方法在认知诊断DIF检测中的比较20-25
• 4.2.1 研究设计20-22
• 4.2.2 被试模拟22
• 4.2.3 题目参数22-23
• 4.2.4 DIF类型和大小的模拟23-25
• 4.2.5 被试作答生成25
• 4.3 本研究DIF检测过程25-26
• 4.4 评定方法的指标26-27
• 5 结果与分析27-39
• 5.1 一类误差比较27-32
• 5.1.1 一致性DIF条件下一类误差比较27-29
• 5.1.2 非一致性DIF条件下一类误差比较29-32
• 5.2 统计检验力比较32-37
• 5.2.1 检测一致性DIF时统计检验力比较32-34
• 5.2.2 非一致性DIF条件下统计检验力比较34-37
• 5.3 三种方法的综合比较37-39
• 6 结论与建议39-41
• 6.1 研究结论39-40
• 6.2 研究建议40-41
• 参考文献41-43
• 致谢43-44
• 在读期间公开发表论文（著）及科研情况44

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本文编号：512887