發(fā)布時間：2022-05-08 21:20

　　項目反應理論（Item Response Theory,IRT）的提出,彌補了經(jīng)典測量理論（Classical Test Theory,CTT）的種種缺點。參數(shù)估計是項目反應理論研究的核心問題之一,項目反應理論的發(fā)展很大程度上得益于參數(shù)估計方法的發(fā)展。但是在心理測量實踐中,常常會遇到作答矩陣中出現(xiàn)缺失值的情況,給參數(shù)估計帶來了困擾,這時需要我們采取一些補救措施來盡可能減少缺失數(shù)據(jù)對參數(shù)估計結果的影響。本文引入了機器學習領域的兩種分類方法CART分類樹和Logistic回歸,將它們同記零分法（IN）、個人均值插補（PM）、隨機插補（RI）和全息極大似然估計（FIML）進行比較,探究了不同被試數(shù)量、不同缺失題目數(shù)量、不同缺失機制、不同缺失比例下,各種缺失數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理方法對雙參數(shù)邏輯斯蒂克模型參數(shù)估計返真性的影響,并使用實踐數(shù)據(jù)對各種方法進行了比較研究。實驗結果表明,本文引入的兩種新方法和全息極大似然表現(xiàn)接近,具有較高的預測精度和較好的穩(wěn)定性。 

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
引言
1 文獻綜述
    1.1 項目反應理論綜述
        1.1.1 經(jīng)典測量理論的局限性
        1.1.2 項目反應理論概述
        1.1.3 項目反應理論參數(shù)估計方法
    1.2 缺失數(shù)據(jù)綜述
        1.2.1 缺失機制
        1.2.2 缺失數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)處理方法
        1.2.3 多重插補
        1.2.4 全息極大似然估計和EM算法
    1.3 前人研究
2 本文用到的兩種新方法
    2.1 CART分類樹
        2.1.1 CART分類樹的生成
        2.1.2 CART分類樹的剪枝
        2.1.3 使用CART分類樹進行插補
    2.2 二項Logistic回歸
        2.2.1 二項Logistic回歸模型
        2.2.2 使用Logistic回歸進行插補
3 模擬研究與實例研究
    3.1 研究一:不同被試數(shù)量、缺失機制、缺失比例下的參數(shù)估計精度
        3.1.1 研究目的
        3.1.2 研究設計
        3.1.3 研究結果
    3.2 研究二:不同目標題數(shù)量、缺失機制、缺失比例下的參數(shù)估計精度
        3.2.1 研究目的
        3.2.2 研究設計
        3.2.3 研究結果
    3.3 研究三:實踐數(shù)據(jù)研究
        3.3.1 研究目的
        3.3.2 研究設計
        3.3.3 研究結果
4 總結
    4.1 結果與討論
    4.2 展望與不足
參考文獻
附錄 A:研究一的模擬項目參數(shù)
附錄 B:研究二的模擬項目參數(shù)
附錄 C:研究三的項目參數(shù)
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]2PLM下缺失數(shù)據(jù)處理方法及其比較[J]. 汪文義,宋麗紅,羅芬,丁樹良.  心理科學. 2016(06)
[2]缺失數(shù)據(jù)的結構方程建模:全息極大似然估計時輔助變量的作用[J]. 王孟成,鄧俏文.  心理學報. 2016(11)
[3]關于數(shù)據(jù)缺失機制的檢驗方法探討[J]. 孫婕,金勇進,戴明鋒.  數(shù)學的實踐與認識. 2013(12)
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[5]2PL模型的EM缺失數(shù)據(jù)處理方法研究[J]. 張淑梅,辛濤,曾莉,孫佳楠.  應用概率統(tǒng)計. 2011(03)
[6]缺失數(shù)據(jù)處理方法的比較[J]. 龐新生.  統(tǒng)計與決策. 2010(24)
[7]2PL模型的兩種馬爾可夫蒙特卡洛缺失數(shù)據(jù)處理方法比較[J]. 曾莉,辛濤,張淑梅.  心理學報. 2009(03)

碩士論文
[1]數(shù)據(jù)缺失機制及其檢驗[D]. 孫曉松.蘇州大學 2007



本文編號：3652392