【摘 要】
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数据缺失在测验中经常发生,认知诊断评估也不例外,数据缺失会导致诊断结果的偏差.首先,通过模拟研究在多种实验条件下比较了常用的缺失数据处理方法.结果表明:(1)缺失数据导致估计精确性下降,随着人数与题目数量减少、缺失率增大、题目质量降低,所有方法的PCCR均下降,Bias绝对值和RMSE均上升.(2)估计题目参数时,EM法表现最好,其次是MI,FIML和ZR法表现不稳定.(3)估计被试知识状态时,EM和FIML表现最好,MI和ZR表现不稳定.其次,在PISA2015实证数据中进一步探索了不同方法的表现.综合
【机 构】
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西南大学心理学部;西南大学心理学部;中国基础教育质量监测协同创新中心西南大学分中心, 重庆 400715;北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心, 北京 100088
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数据缺失在测验中经常发生,认知诊断评估也不例外,数据缺失会导致诊断结果的偏差.首先,通过模拟研究在多种实验条件下比较了常用的缺失数据处理方法.结果表明:(1)缺失数据导致估计精确性下降,随着人数与题目数量减少、缺失率增大、题目质量降低,所有方法的PCCR均下降,Bias绝对值和RMSE均上升.(2)估计题目参数时,EM法表现最好,其次是MI,FIML和ZR法表现不稳定.(3)估计被试知识状态时,EM和FIML表现最好,MI和ZR表现不稳定.其次,在PISA2015实证数据中进一步探索了不同方法的表现.综合模拟和实证研究结果,推荐选用EM或FIML法进行缺失数据处理.
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