(1四川师范大学教育科学学院; 2四川师范大学教师教育与心理学院, 成都 610068) (3北京师范大学协同创新中心, 北京 100875)
收稿日期:2017-06-09出版日期:2018-02-15发布日期:2017-12-26通讯作者:辛涛, E-mail: xintao@bnu.edu.cn基金资助:国家自然科学基金青年项目：多维计算机化自适应测验选题策略的研究与应用(31400897); 多维项目反应理论的改进及应用(11201313)。Full-information item bifactor analysis: Model, parameter estimation and application
MAO Xiuzhen1; XIA Menglian2; XIN Tao3(1 School of Educational Science, Sichuan Normal University; 2 School of Teacher Education and Psychology, Sichuan Normal University, Chengdu 610068, China) (3 Collaborative Innovation center, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)
Received:2017-06-09Online:2018-02-15Published:2017-12-26Contact:XIN Tao, E-mail: xintao@bnu.edu.cn Supported by:摘要/Abstract
摘要： 全信息项目双因子分析作为一种重要的统计方法, 使得双因子模型在近20年得到重新认识和广泛应用。首先详细介绍了全信息项目双因子分析方法的概念、特征、模型基础以及参数估计中体现的维度缩减思想, 然后例举全信息项目双因子分析在分析测验结构、分数解释和计算机化自适应测验中的应用。全信息项目双因子分析中双因子模型符合大量心理、教育与医学测验的结构特征, 其维度缩减方法能显著降低计算量, 因而具有广阔的应用前景。结合当前研究现状对全信息项目双因子分析的相关研究, 如：参数估计、模型特征、拟合检验、量表连接、项目功能差异及其在计算机化自适应测验中的应用提出一些思考和建议。
参考文献
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