期刊文章

避免增长估计中总分的偏差:基于irt的纵向调查响应评分方法的检验

2020年10月

发表在:

心理的方法。提前在线出版。https://doi.org/10.1037/met0000367

由:梅根Kuhfeld，詹姆斯Soland


摘要

我们对人类如何发展、学习、行为和互动的了解，很大一部分都是基于调查数据。研究者使用纵向成长模型来了解中小学生在心理和社会情绪学习建构上的发展。在这些设计,学生通常被要求在多个学年完成一套一致的自我报告调查项目，他们的成长是基于总和分数或基于项目反应理论(IRT)方法生成的量表分数来衡量的。尽管有大量关于基于irt的大规模教育评估的规模和关联指导，以促进对考生成长的估计，但在心理和社会-情感建构的规模方面，这些专业知识很少被用到。通过一系列模拟和实证研究，我们在单一队列重复测量设计中使用和得分和多种IRT方法获得得分，并使用每组得分比较从纵向增长模型中恢复的增长估计。结果表明，与使用和分数和其他IRT方法的模型相比，使用来自解释增长模型中随时间变化的潜在变量协方差的多维IRT方法的分数可以更好地恢复增长参数。

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本文发表于NWEA之外。全文可以在上面的链接中找到。

主题:经济增长模型，测量及扩展，社会性学习

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