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随着人们对测验反馈结果精细化的需求逐渐提高，具有诊断分类功能的测量方法逐渐受到人们的关注.在诊断分类模型闪耀着光芒的同时，另一类能够在连续量尺上提供精细反馈的多维IRT模型似乎受到了些许冷落.为探究多维IRT模型潜在的诊断分类功能，本文以补偿模型为视角，首先分别介绍了属于多维IRT模型的多维双参数logistic模型(M2PLM)和属于诊断分类模型的线性logistic模型(LLM)；之后为使两者具有可比性，可对M2PLM引入验证性矩阵(Q矩阵)来界定题目与维度之间的关系，进而得到验证性M2PLM(C-M2PLM)，并通过把潜在特质按切点划分为跨界属性，以期使C-M2PLM展现出其本应具有的诊断分类功能，根据理论阐述和预研究结果选择Logistic量尺上的0(对应Logit量尺上的0.5)作为切点；然后，通过模拟研究对比探究C-M2PLM和LLM的诊断分类功能，结果表明C-M2PLM可用于分析诊断测验数据，且诊断分类功能与直接使用LLM一样好，大多数实验条件下的判准率差异在1％左右；最后，以两则实证数据为例来说明C-M2PLM在实际诊断测验分析中的可行性，并对比了C-M2PLM、LLM和DINA模型的模型数据拟合度，结果表明C-M2PLM的AIC、BIC指标值要更小.