测验等值的主要目的是使得作答不同测验或题本的受测者所获得的成绩是可以比较的。由于许多测验是高利害的,测验等值也就尤为重要,因而也是测验实践领域重要的研究领域之一。　　 测验等值一般要求两个测验具有相同的测量结构、相同的信度以及等值函数的对称性等要求。但是在以往的等值中,测验结构相等的证明并没有得到有效的解决,这给测验等值的滥用提供了可能。此外,等值常用的设计是锚题-非等组设计,其等值方法的精度主要依靠锚题的性质。若锚题质量无法得到保证,或者锚题无法收集,则测验等值也就遇到了困难。　　 规则空间模型作为在项目反应理论(IRT)和统计分类基础上建立起来的认知诊断模型,其核心Q矩阵理论为解决测验等值中所遇到的两个问题提供了解决的方案。一方面,通过Q矩阵可以导出表示测量结构的A矩阵,为证明两个测验结构相等提供了形式化的表达；另一方面,通过Q矩阵获得的作答测验的理想受测者也为无锚题的测验等值提供了可能。　　 本研究采用模拟数据和实证数据相结合的方法,比较了通过规则空间模型生成共同组的两种等值方法(MS和同时估计方法)与传统锚题-非等组设计下的五种等值方法(MS、MM、Heabara、Stocking&Lord和同时估计方法)。并将测验结构和受测者的作答失误/猜测率也纳入自变量,用Bootstrap方法考察其多次等值的稳定性,得到的结果如下:　　 共同组设计下的CGMS方法较其他等值方法在不同条件下均具有最好的等值稳定性,而共同组设计下的同时估计方法较其他等值方法并未有较好的稳定性；随着受测者作答失误率的上升,各种等值方法的等值稳定性均有所下降；不同测验结构下等值的稳定性不同,表现为收敛型和直线型最优,而发散型和无结构型较差。