对数线性模型在CTT等值中的应用-应用心理学专业论文.docxVIP

I I 摘 要 在测量研究中测量同一特质时，如果采用的测验形式不同，那么所得的原始 分数不能直接比较，而通过等值能实现不同测验分数的比较。但是在等值过程中 避免不了产生随机误差，国外有研究表明等值前对测验分数进行平滑处理，能够 减少等值误差。为了验证平滑作用在等值中对等值误差所产生的作用，本文采用 对数线性模型对等值前的分数进行平滑处理，然后比较平滑处理前后的随机误 差。 本文将对数线性模型用于不同测验分数的等值中平滑，一方面是由于对数线 性模型效率高；另一方面是由于对数线性模型与测验分数的频数更拟合，且对数 线性模型能灵活处理多种分布的测验分数。本文首先采用对数线性模型对测验分 数进行等值前平滑处理，之后使用频数估计等百分位等值和链等百分位等值两种 方法计算等值误差，并将平滑前后误差进行比较。 本文中研究的假设是： 1、将模拟的完整分数的分布进行平滑，使用频数估计法和链等值法分别计算 平滑前、后的分数分布的等值误差，平滑后的等值误差小于平滑前的等值误差； 2、将模拟分数中缺失高、中、低分数段的分布分别进行平滑，分别使用两种 等百分位等值方法计算平滑前、后的分数分布的等值误差，平滑后的等值误差小 于平滑前的等值误差； 3、对实际测验数据进行平滑，分别使用两种等百分位等值方法计算平滑前、 后的分数分布的等值误差，平滑后的等值误差小于平滑前的等值误差； 本文对这些假设展开研究，得出在各种假设前提下，无论是使用频数估计等 百分位等值还是链等百分位等值方法，平滑后的等值误差都比平滑前的小；并且 大多数情况下，在平滑后使用频数估计等百分位等值法比使用链等百分位等值法 得到的等值误差小。 关键词：等值；平滑；频数估计法；链等值法；对数线性模型 II II Abstract When measuring the same trait in measurement research, if the tests are different the raw scores can’t be compared directly, while equating can put the comparison into effect. However random errors are unavoidable during the process of equating. Some researches imply that smoothing tests scores before equating reduced the equating error. In order to prove the function of smoothing on the equating error, this research used log-linear model to smooth the scores before equating and compare the random errors of before-smoothing and after-smoothing. This research uses the log-linear model to smooth the scores of different tests, on one hand the log-linear model is efficient; on the other hand the log-linear model is fitting with the frequency of the test scores. The log-linear model is flexible to deal with the wide range of the test scores. The article used the log-linear model to smooth the tests scores before equating and then calculates the equating error by using the frequency percentile equivalents and the chain equivalent methods, and compares the equivalent errors before and after smoothing the scores. The hypothesis of this paper as follows: Smooth the complete simulative scores and then calculate the equating errors before smoothing