【摘 要】
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马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)是项目反应理论中处理缺失数据的一种典型方法。文章通过模拟研究比较了在不同被试人数,项目数,缺失比例下两种MCMC方法(M-Hwithin Gibbs和DA-TGibbs)
【机 构】
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北京师范大学数学科学学院,北京师范大学心理学院
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马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)是项目反应理论中处理缺失数据的一种典型方法。文章通过模拟研究比较了在不同被试人数,项目数,缺失比例下两种MCMC方法(M-Hwithin Gibbs和DA-TGibbs)参数估计的精确性,并结合了实证研究。研究结果表明,两种方法是有差异的,项目参数估计均受被试人数影响很大,受缺失比例影响相对更小。在样本较大缺失比例较小时,M-Hwithin Gibbs参数估计的均方误差(RMSE)相对略小,随着样本数的减少或缺失比例的增加,DA-TGibbs方法逐渐优于M-Hwithin Gibbs方法。
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