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抑郁症测评工具在评估抑郁水平和严重程度方面,是一个重要的补充手段,高质量的测评工具不仅能够作为测评抑郁程度的工具,更能为抑郁筛查、临床评估提供参考信息。当前的抑郁测评工具大多都是以经典测量理论（CTT）为指导编制的,在经典测量理论下,问卷只能给出一个总分,并不能提供更多的信息;除此之外,如果需要测量多个方面,为了保证测量结果的稳定性,还有可能使得问卷题量增加,从而加重被试的做题负担。随着测量技术的革新,多维项目反应理论（MIRT）逐渐发展,为抑郁症测评工具的开发提供了一个新的思路,在MIRT下,测量工具能够测量多个维度或方面,同时,因为题目的难度参数和被试的能力参数在同一量尺上,还可以开发计算机自适应测验,从而减轻被试的做题负担。本研究的目的是基于双因子模型开发适用于抑郁评估的计算机自适应测验（CAT）。本文开展了两项研究:研究一基于单维视角的双因子CAT（BICAT）和多维视角的双因子CAT（MBICAT）分别开发出新的方法,通过蒙特卡洛模拟验证本文开发的新方法的合理性与科学性,并与传统的方法进行比较,从而为开发基于Bifactor-model的抑郁症CAT提供新的技术依据;研究二在研究一的基础上建构一个可以用于进行抑郁症评估的CAT测评系统,并通过实测数据验证基于Bifactor-model的抑郁症CAT在实际应用中的效果。结果表明:（1）MBICAT下方法整体的精度高于BICAT,但是在BICAT方法中加入多维估计,能够使BICAT的估计精度增加;（2）尽管在MBICAT方法下,整体的精度较高,但是施测的题量也普遍多于BICAT,为了控制题目的数量可以通过对已经满足精度标准的维度进行约束和控制,在对满足精度的维度进行控制之后,题长有所减少,但是精度并没有过多的损失;（3）在BICAT中,在将所有维度施测结束后,采用多维估计的方式重新估计所有维度的特质水平,结果的精度与MBICAT方法非常接近。在考虑到运算时间时,可以考虑采用重新多维估计的BICAT作为基于Bifactor-model CAT开发的方法。（4）抑郁症题库大小为157题的情况,通过基于Bifactor-model的抑郁症CAT,能够减少被试的做题负担,被试的平均长为29.4题,相当于节省了80.89%的题量。（5）以SDS、CES-D以及PHQ-9作为效标时,结果表明基于Bifactor-model的抑郁症CAT具有良好的效标关联性效度。（6）根据ROC曲线的分析,采用,（?）BICAT-D,G=0作为划分抑郁与非抑郁的临界值时,能够保证敏感性和特异性都达到理想的标准。（7）基于Bifactor-model的抑郁症CAT不仅能够报告被试的抑郁水平,还能够给出被试在各个特殊维度的严重程度,从而有助于把同样抑郁水平的被试区分开。