改进3PL模型参数估计的MCMC算法

摘要：

本文首先用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)算法和EM算法进行IRT模型参数估计模拟实验,并探讨了两种算法的参数估计精度,然后在分析三参数Logistic(3PL)模型参数估计精度的基础上改进模型并对其进行参数估计.结果表明,MCMC算法估计IRT模型的参数精度均优于EM算法,并且MCMC算法在估计3PL模型参数方面具有更明显的优势;在样本量较小的情况下,MCMC算法能较好地估计3PL模型参数.估计精度略低于2PL模型;3PL模型的项目参数确定性低是参数估计精度略低于2PL模型的主要原因;采用改进模型可以提高项目参数的确定性,进而得到更优的参数估计精度.

关键词：马尔科夫链蒙特卡洛、双参数Logistic模型、三参数Logistic模型、确定性

所属期刊栏目：33

分类号：B84(心理学)

资助基金：国家社会科学基金;江苏省教育科学规划课题十一五

在线出版日期：2011-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1212-1215