期刊文章

避免增长估计中总和得分的偏差:对基于irt的纵向调查反应评分方法的检验

2020年10月

发表在:

心理的方法。推进在线出版。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、行为和互动的大部分了解都是基于调查数据。研究人员使用纵向成长模型来了解小学和初中学生的心理和社会情感学习结构的发展。在这些设计中，学生通常会在多个学年接受一组一致的自我报告调查项目，而成长是基于总和分数或基于项目反应理论(IRT)方法产生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量表和关联指南，以促进对考生成长的估计，但这些专业知识很少用于心理和社会情感结构的量表。通过一系列模拟和实证研究，我们使用和分数以及多种IRT方法在单队列重复测量设计中产生分数，并比较使用每组分数从纵向增长模型中恢复的增长估计。结果表明，相对于使用和得分和其他IRT方法的模型，使用多维IRT方法的分数可以更好地恢复生长参数，这些方法可以解释生长模型中随时间变化的潜在变量协方差。

查看更多

浏览杂志

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，测量和缩放，社会性学习

相关的话题