期刊文章

避免增长估计中总分数的偏差：基于IRT的纵向调查结果评分方法的检验

2020年10月

发表于：

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

由:梅根·库菲尔德,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是基于调查数据。研究人员使用纵向成长模型来了解中小学学生在心理和社会情感学习结构上的发展。在这些设计中，学生通常在多个学年内接受一组一致的自我报告调查项目，并根据项目反应理论（IRT）方法得出的总分或量表分数测量成长。尽管有大量关于衡量和联系基于IRT的大规模教育评估的指南，以促进对考生成长的评估，但在心理和社会情感结构的衡量方面，这些专业知识很少发挥作用。通过一系列模拟和实证研究，我们使用总和分数和多重IRT方法在单一队列重复测量设计中得出分数，并使用每组分数比较纵向增长模型的增长估计恢复情况。结果表明，与使用总和分数和其他IRT方法的模型相比，使用多维IRT方法（该方法考虑了增长模型中随时间变化的潜在变量协方差）的分数可以更好地恢复增长参数。

查看更多

访问《华尔街日报》

本文在NWEA外发表。全文可在上面的链接中找到。

话题：生长模型,测量及扩展,社会情感学习

相关的话题