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目的：项目反应理论下的测验信度（以下简称IRT信度），能够评价潜在特质估计的可靠性、稳定性，是测验分数精度和稳定性的宏观指标。本文旨在探讨在不同模型-数据资料拟合条件下，选择何种方法对IRT信度进行估计。方法：本研究以模型-数据资料拟合度以及信度估计方法为自变量，研究其对于估计准确度的主效应及交互效应，能够为不同模型-数据资料拟合度水平下IRT信度估计方法的选择提供参考。本研究采用R软件及其指令包编写计算机模拟程序，采用3*5的两因素混合实验设计，其中模型-数据资料拟合度为被试间变量（“高度拟合”、“中度拟合”和“低度拟合”三种水平模拟数据），IRT信度估计方法为被试内变量（总体信度、边际信度、理论信度、经验信度、Nicewander信度三种水平），以信度估计值的绝对偏差(信度估计值与信度真值之差)为因变量IRT信度估计值偏差的指标。结果：不同IRT信度估计方法对IRT信度影响显著，估计偏差最小的是边际信度，估计偏差最大的是Nicewander信度；不同模型-数据资料拟合度差异，模型-数据资料拟合度越低，IRT信度估计偏差越大；信度估计方法与模型-数据资料拟合度交互效应显著，边际信度的估计绝对偏差最不易受到模型-数据资料拟合度影响，表现得最为稳定，经验信度稍次；在“高度拟合”水平下，总体信度估计偏差最小；在“中度拟合”和“低度拟合”水平下，边际信度估计偏差最小；Nicewander信度在模型-数据资料拟合度的各水平均是估计偏差最大的。结论：需要根据模型-数据资料拟合度选择适当的IRT信度估计方法。在拟合度较为理想时，用总体信度是最优选择；拟合度一般，边际信度是最佳选择；更差的拟合条件下边际信度依然是最佳选择。而当无法预知拟合度的时候，边际信度首选，其次就是经验信度。