自陈量表式测验应用irt的可行性

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1、心理学报2005,37(2):275~279ActaPsychologicaSinica自陈量表式测验应用IRT的可行性郭庆科陈英敏孟庆茂(辽宁师范大学心理学系,大连116029)(山东师范大学心理学系,济南250014)(北京师范大学心理学院,北京100875)摘要对采用5级评分Likert式测题的情感能力量表的分析表明,各分量表项目都有较好的模型-数据拟合性,而且显示了参数估计的不变性,及与CTT参数的关联性。这些都表明Likert量表应用IRT模型的假设条件得到了满足,即IRT应用是可行的。研究还表明IRT能对测量精度进行更精确的估计。关键词项目反

2、应理论,等级反应模型,Likert量表,模型-数据拟合。分类号B8411问题的提出2研究方法IRT(ItemResponseTheory)有很多CTT没有的2.1测量工具优点,如在每一能力水平都给出能力估计的误差,使本研究的测量工具为北京师范大学心理测量研测验结果解释时更有弹性;能得到项目参数的无偏究所郭庆科和孟庆茂主持编制的情感能力量表。测估计;对被试能力的估计独立于测验题目;可得到能验通过冲动控制、共感能力、坚持性、人际亲密、社交力估计的等距量表,有利于测验结果的解释和进一能力、情绪调节、情绪稳定、责任感、自信9个维度测[1]步的研究等。IRT在人格

3、测验中的应用已有了一量情感与社会能力。研究表明测验与自评和他评的[2,3]些成功的先例。我国对IRT的研究则主要在认情感能力有显著相关,重点学校大学生的得分显著知测验领域,因此对自陈量表中IRT应用的可行性高于非重点大学。各分量表的α系数在0.69~研究就显得非常必要。本研究拟以采用Likert量表0.86之间,全量表的α系数高于0.90。这些证据表测题形式的情感能力量表(EmotionalCompetence明测验有较好的信度和效度,因此本研究的结论能Scale)为例探讨IRT应用的可行性。推广到其他同类测验。等级反应模型(GradedResponse

4、Model,GRM)2.2被试是常用的多级IRT模型,适用于反应间有等级关系山东师范大学2000、2001级大学生308人,其的多种测验资料,如Likert量表式资料(如1分代表中理科157人,文科151人,男143人,女165人;泰非常反对,2分表示比较反对,3分表示无所谓,4分安学院2001、2002级大学生309人,文科155人,理表示比较赞同,5分表示非常赞同),等级评定式资科154人,男168人,女141人;莱芜市三中高一、高料等。本研究采用的是其同质性模型,即同一项目二学生258人,男128人,女130人,泰安市十四中每个等级对被试能力的区分

5、度相同。多级评分模型高一、高二学生306人,男155人,女151人。合计可采用MULTILOG软件进行参数估计。1181人,男587人,女594人。表1各分量表用因素方法抽取的第一和第二特征根分量表冲动控制共感坚持性人际亲密社交能力情绪调节情绪稳定责任感自信特征根14.4782.9044.7243.6515.7703.5363.6832.8604.181特征根21.4321.2131.2391.3201.4271.1351.2051.2051.357比例3.1272.3943.8132.7664.0433.1153.0562.3733.081收稿日期:2

6、003-10-26通讯作者:郭庆科:E2mail:guo_q_k@sohu.com,电话:0411-84259276275©1995-2005TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.276心理学报37卷二特征根,但比值都没有达到5:1的标准。不过3结果IRT的单维性判断一直没有统一标准,很多研究发3.1单维性检验现在单维性假设被轻微违背的情况下IRT仍具有足因素分析是检验测验单维性的常用方法。表1够的稳健性。进一步分析发现各分量表的项目在第列出了情感能力量表各分量表运用主轴因素法一因素上都

7、有较高的载荷(见表2)。因此能否应用(PAF)抽取的特征根大于1的前两个因素。IRT尚需通过其他方面的研究进一步验证。可以看出各分量表的第一特征根都明显大于第表2各分量表项目在第一公因素上的载荷项目序号冲动控制共感坚持性人际亲密社交能力情绪调节情绪稳定责任感自信10.3480.3110.5910.4650.6620.6320.3610.4200.56920.5830.4470.4130.4640.5410.5450.4000.5210.50230.5080.6360.4510.5980.4530.5560.5460.3610.39040.6280.339

8、0.4570.5730.6560.4810.6460.4920.50950.35

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