【摘 要】
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项目反应理论（Item response theory,IRT）是现代心理计量学的柱石。在IRT的应用中,往往先验性假设被试的潜在特质分布为正态分布（表示为,Gaussian IRT）。但是,许多应用情景下,正态分布假设并不成立,不合理的潜变量分布假设会严重影响被试潜在特质水平估计结果,也会导致项目参数估计不准确等严重错误。因此,研究者提出多种估计潜变量分布的IRT模型。以往研究一般使用潜变量正态
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项目反应理论（Item response theory,IRT）是现代心理计量学的柱石。在IRT的应用中,往往先验性假设被试的潜在特质分布为正态分布（表示为,Gaussian IRT）。但是,许多应用情景下,正态分布假设并不成立,不合理的潜变量分布假设会严重影响被试潜在特质水平估计结果,也会导致项目参数估计不准确等严重错误。因此,研究者提出多种估计潜变量分布的IRT模型。以往研究一般使用潜变量正态分布假设的IRT估计蒙特利尔认知评估量表（Montreal Cognitive Assessment,MoCA）的项目参数及被试参数。本研究重点探讨估计潜变量分布的IRT模型对MoCA数据的分析情况。研究一的主要目的是验证mirt软件包中估计潜变量分布IRT函数的可用性,以及探究正态分布假设的IRT模型和估计潜变量分布的IRT模型对正态或非正态潜在特质生成作答数据的拟合情况。结果表明:（1）参数返真性结果较好;（2）对正态分布潜在特质生成作答数据拟合最好的是Gaussian模型,对非正态分布潜在特质生成作答数据拟合最好的模型是DC-IRT（k=4）。研究二的主要目的在于探讨估计潜变量分布IRT模型在MoCA数据应用中的模型比较及项目参数估计问题。结果显示:（1）根据估计潜变量IRT模型间的相对拟合优度值,发现估计潜变量分布的IRT模型整体拟合优度比Gaussian模型好,拟合最好的模型为DC-IRT（k=8）。（2）根据DC-IRT（k=8）模型估计获得的项目参数值结果,发现绝大多数量表项目具有良好的难度与区分度参数。研究三的主要目的是探讨估计潜变量分布IRT模型在MoCA数据分析中的被试能力估计问题。结果发现:（1）相对拟合最优的DC-IRT（k=8）模型的被试能力估计值同其他DC-IRT模型估计结果存在差异。（2）DC-IRT（k=8）模型的被试能力估计值同Gaussian模型潜在特质估计值结果存在差异。综合而言,推荐使用DC-IRT（k=8）模型估计MoCA数据的项目参数及被试能力参数。
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