浅论四参数logistic模型研究进展及其评析

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1、浅论四参数Logistic模型研究进展及其评析　　　　　　1四参数Logistic模型的测量涵义及其研究进展　　1.1测验中的猜测现象和睡眠现象以及四参数Logistic模型　　在测验时,低能力被试凭猜测或者其它原因答对了高难度试题的现象,叫做猜测现象(guessingphenomenon)。此外在测验中还存在高能力被试答错容易试题的现象,MPI-2时,发现了一些试题存在着睡眠现象的作答情况。简小珠,戴海崎,彭春妹(2007)在分析测验时也发现了一些试题同时存在着猜测现象和睡眠现象,或单独存在猜测现象和睡眠现象。或许有研究者会提出疑问:试题存在睡眠现象,是不是试题质量存在

2、问题?已有研究已经分析了测验中存在睡眠现象的试题,发现这些试题的测量性能都良好,认为睡眠现象与试题是否存在质量问题之间没有必然的联系。另外从题型的角度来看,如果测验中一些填空题,试题难度较大,高能力被试未必能全部答对,那么存在试题作答概率的上渐近线(即睡眠现象);而对于低能力被试来说则很难答对,猜测度就有可能为0,这时可以用三参数模型γ型(含a,b,γ参数)来反映。如果将此填空题改为选择题的形式,低能力被试群体就可能存在猜测现象,那么就同时存在睡眠现象和猜测现象,这时可以使用四参数模型来反映。　　1.2四参数模型的研究进展　　在过去IRT研究中,四参数模型有关的研究相对较少

3、。关于四参数模型在实际测验中的应用价值存在着两种的观点,即不提倡使用和建议使用四参数模型。下面按研究文献发表的时间顺序论述。　　McDonald最早提出四参数模型,建议用γ参数反映高能被试答错容易试题的现象。Barton和Lord的研究中,在三参数模型的基础上增加γ参数后,对比分析在三参数模型与四参数模型下的测验极大似然估计值变化情况,以及被试能力估计值的整体变化情况。Barton和Lord通过分析,得出三个论据:1)在三参数模型增加γ参数后,测验极大似然估计值没有显著增加;2)被试能力估计值在整体上没有显著的变化;3)四参数模型增加了计算的复杂性,参数估计费时,因而认为使

4、用四参数模型在实践中的应用意义不大,不提倡使用四参数模型。　　在Barton和Lord之后的近二十年里,关于四参数模型的研究论文几乎没有,四参数模型只在一些教材中被提及。Hambleton和Sinathan提及了四参数模型,认为四参数模型在测验分析中没有实际价值。漆书青,戴海崎的编著中也提及了四参数模型。而在IRT经典著作中,比如Embretson和REIse、Baker、漆书青,戴海崎和丁树良等著作,都没有提及四参数模型。在此期间的BILOG、MULTILOG、LOGIST等软件都没有四参数模型程序模块。　　直至最近几年,研究者逐步开始关注四参数模型和测验中的睡眠现象。2

5、003年,Reise和MPI-2时,发现了一些试题存在着上渐进线(即睡眠现象),认为睡眠现象也是试题的一个属性,建议可以使用四参数模型来拟合测验数据。在论文的结尾部分,Reise和Waller认为在四参数模型能较好兼容下渐近线不是0,和上渐进性不是1的作答情况,因而可能成为未来研究的热点方向之一。2004年,Hessen在论述测量模型时,以四参数模型为基础,认为三、两、单参数模型是四参数模型的一个特例。在随后的研究中,Hessen把四参数模型改写成一个非参数模型的形式,对非参数IRT模型的一些数学性质等进行了探讨,并应用于项目功能差异分析。　　2005年,戴海崎和简小珠提出

6、使用四参数模型,以纠正被试答错容易试题时能力估计偏低的问题。2007年,简小珠,戴海崎,彭春妹设计了一个纸笔测验和中等能力被试作答情况,得出在单、两参数模型下存在着第一、第二未契合现象(被试能力高估和低估现象);在四参数模型下则可以有效纠正第一、第二未契合现象。2009年,Rulison和Loken使用CAT模拟的方法,在四参数模型下,在测试开始阶段额外增加两道中等难度的试题并让被试答错,高能力被试的最后能力估计值能顺利到达模拟初值,没有受到答错容易试题的影响。通过一系列的CAT模拟分析,Rulison和Loken认为使用四参数模型可以纠正被试在CAT测验开始时答错容易试题

7、时造成的能力低估现象。　　2对四参数Logistic模型的两种观点的评析　　2.1对四参数模型的两种观点的比较编辑。　综合以上对四参数模型的研究,主要有两种观点:1)不提倡使用的观点,以Barton和Lord为代表;2)建议使用的观点,以REise和SE指标),分析高能力被试答错容易试题后能力估计值的变化情况。　　为什么分析全部被试与单独分析高能力被试的能力估计值,会有不同的结果?文章根据已有的研究,从c、γ参数对被试能力估计值的影响的角度来分析。　　　　由简小珠(2006)的论文中表格9可知,当被试答对试题时,