【摘 要】
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多分属性比传统的二分属性提供更多更详细的诊断反馈信息,符合对知识技能的多水平要求,具有较好的应用前景。本文首先介绍了多分属性和多分Q矩阵的概念;之后重参数化了3个分
【机 构】
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北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心,浙江师范大学心理系
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多分属性比传统的二分属性提供更多更详细的诊断反馈信息,符合对知识技能的多水平要求,具有较好的应用前景。本文首先介绍了多分属性和多分Q矩阵的概念;之后重参数化了3个分别满足连接、分离和补偿缩合规则的多分属性诊断分类模型并研究了其判准率影响因素,结果发现它们的判准率（1）均随多分属性数量的增加而降低,建议实际使用中不宜高于5个;（2）均随多分属性的最高水平数增加而降低,建议实际使用中不宜高于4水平;（3）均随多分属性间统计相关性增加而增加,但影响不大;（4）受多分属性层级结构的影响较大;（4）受被试量影响不大
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