【摘 要】
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采使用模拟研究方法比较了以往研究中提出的基于观察信息矩阵、三明治矩阵的Wald(分别表示为WObs、WSw)、似然比(Likelihood Ratio)统计量以及新提出的基于经验交叉相乘信息
【机 构】
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曲阜师范大学中国教育大数据研究院; 曲阜师范大学教育学院; 泰山学院教师教育学院;
【基金项目】
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山东省社会科学基金项目(18CJYJ16)的资助
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采使用模拟研究方法比较了以往研究中提出的基于观察信息矩阵、三明治矩阵的Wald(分别表示为WObs、WSw)、似然比(Likelihood Ratio)统计量以及新提出的基于经验交叉相乘信息矩阵的Wald统计量(WXPD)在模型——数据失拟条件下进行项目水平上模型比较时的表现。结果显示:(1) WSw的一类错误控制率有很强的健壮性。(2) N> 500时,WXPD在Q矩阵错误设定的大多数条件下的表现优于WSw。结论:模型——数据拟合良好时可以使用WSw进行项目水平上的模型比较,当模型与数据失拟时WXPD可能是更好的选择。
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