心理和教育评估领域的认知诊断评估是当代测量理论快速发展的重要领域。认知诊断评估的主要目的是测量被试者具体的知识状态和加工技能,便于提供被试者的认知强项与弱项的相关信息。认知诊断模型（CDMS）,以一维项目反应模型的替代方法,近年来受到越来越多的关注。CDMS被用于识别掌握或多个属性或技能解决问题所需的领域。CDMS得到更广泛的使用,研究人员和从业者需要了解这些模型的基本性质。在目前已有文献中,目前常用的模型一般涉及失误参数s_j、猜测参数g_j和能力参数λ_0k、λ_1k,但是一般直接给定能力参数,只估计失误参数和猜测参数,并没有同时估计λ_0k、λ_1k。但我们知道实际当中λ_0k,λ_1k参数往往是未知的,为解决这个问题,本文就此建立了一个能够同时估计s_j,g_j,λ_0k,λ_1k参数的易于处理和解释的认知诊断模型,多策略DINA（MS-DINA）模型,使用MS-DINA模型来对被试者的项目认知属性模式进行了透彻地分析。属性联合分布是一般性的可以用来模拟MS-DINA模型,本文重点讨论MS-DINA模型及其参数的估计。采用有效的EM估计算法,来仿真样本大小和测试长度对MS-DINA模型拟合的影响,估计出MS-DINA模型的参数,我们给出了算法估计过程,并且给出了相应的模拟,模拟显示我们的估计具有良好的统计性质。