2013年2月7日,星期四

日记警报:Web of Knowledge警报-PSYCHOMETRIKA

对于我的类固醇读者
标题:
纪念日,道格拉斯·卡罗尔(J. Douglas Carroll)1939-2011

作者:
WJ 海瑟

资源:
* PSYCHOMETRIKA *,78(1):5-13; 2013年1月

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*页数:14-36(文章)
*查看完整记录: http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=CCC&DestLinkType=FullRecord;KeyUT=CCC:000313455200002
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标题:
多分量潜在特征诊断模型

作者:
SE,Emretson;杨小东

资源:
* PSYCHOMETRIKA *,78(1):14-36; 2013年1月

抽象:
本文提出了一个非补偿性的潜在性状模型,
用于诊断的多组分潜在性状模型(MLTM-D)
诊断。在MLTM-D中,组件和组件之间的层次关系
指定属性以允许在两个位置进行诊断
水平。 MLTM-D是多组分潜在性状的概括
模型(MLTM; Whitely in Psychometrika,45:479-494,1980; Embretson in
Psychometrika,49:175-186,1984)适用于广泛的措施
特质,例如成就测验,其中组件结构有所不同
项目之间。描述了模型识别的条件,并
边际最大似然估计器与
仿真数据演示参数恢复。为了说明如何
MLTM-D可用于诊断,适用于大规模测试
介绍了数学成就。 MLTM-D的优势
诊断是它可能更适用于大规模评估
比潜在类模型具有更多的异构项目。

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*页数:37-58(文章)
*查看完整记录: http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=CCC&DestLinkType=FullRecord;KeyUT=CCC:000313455200003
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标题:
来自各种测试设计的响应数据的维分析过程

作者:
张建民

资源:
* PSYCHOMETRIKA *,78(1):37-58; 2013年1月

抽象:
在一些流行的测试设计中(包括计算机自适应测试)
和多阶段测试),则许多项目对都不会进行管理
应试者,这可能会导致一些复杂的过程
维度分析。在本文中,修改后的DETECT索引是
为了执行响应数据的维度分析而提出
从这样的设计。本文证明了在一定条件下
条件,修改后的DETECT可以成功找到
基于维度的项目划分。此外,修改后
DETECT索引分解为两部分,可以用作
响应数据时,DETECT过程的结果可靠性
被认为是多维的。仿真研究表明
修改后的DETECT可以成功恢复模型的尺寸结构
合理规格下的响应数据。最后,修改
DETECT程序应用于两阶段测试的真实响应数据
演示如何利用这些指标并解释其价值
在维度分析中。

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*页数:59-82(文章)
*查看完整记录: http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=CCC&DestLinkType=FullRecord;KeyUT=CCC:000313455200004
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标题:
不带子组的测量不变性检验:经典方法的推广

作者:
EC默克尔; Zeileis,A

资源:
* PSYCHOMETRIKA *,78(1):59-82; 2013年1月

抽象:
测量不变性的问题通常出现在因子分析中
上下文,以及评估方法,包括似然比检验,
拉格朗日乘数检验和Wald检验。这些测试都需要
预先定义组的数量,组成员以及
违反模型参数。在本文中,我们研究测量测试
基于案例的个案导数的随机过程的不变性
似然函数。这些测试可以看作是对
拉格朗日乘数检验,它们在以下方面特别有用:(i)
识别违反测量不变性的个人亚组
沿着没有预定阈值的连续辅助变量,
(ii)确定受测量影响的特定参数
不变性违规。测试在以下内容中进行了介绍和说明
细节,包括应用于刻板印象威胁的研究和
模拟测试在受控条件下的能力。

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*页数:83-97(文章)
*查看完整记录: http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=CCC&DestLinkType=FullRecord;KeyUT=CCC:000313455200005
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标题:
使用顺序约束的统计推断测试清单单调性

作者:
Tijmstra,J; DJ黑森;范德海登,PGM;西耶茨玛,K

资源:
* PSYCHOMETRIKA *,78(1):83-97; 2013年1月

抽象:
大多数二分式项目反应模型都有潜在的假设
单调性,表示正响应的可能性
项是潜在变量的非递减函数,旨在
被测量。潜在单调性无法直接评估,但可以
表示在各种观察到的分数中表现出单调性,例如
作为分数,单个项目得分,在某些情况下为总得分
得分。在这项研究中,我们表明可以证明明显的单调性
通过顺序受限的统计推断框架。我们
提出使用此框架确定是否
明显的单调性应拒绝特定项目。这个
方法提供了似然比检验,可以将p值设为
通过仿真近似。仿真研究表明
评估I型错误率和测试能力,以及程序
适用于经验数据。

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*页数:98-115(文章)
*查看完整记录: http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=CCC&DestLinkType=FullRecord;KeyUT=CCC:000313455200006
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标题:
项目反应理论模型中人参数的最优和最精确置信区间

作者:
多布勒,A; Doebler,P;霍林,H

资源:
* PSYCHOMETRIKA *,78(1):98-115; 2013年1月

抽象:
计算项目响应置信区间的常用方法
理论模型是假设标准化最大似然
人员参数theta的估计量是正态分布的。
但是,这种近似通常不足以表示中短期
测试长度。结果,覆盖率低于
在许多情况下具有一定的重要性;因此,
相应的间隔不再是根据
实际定义。在目前的工作中,置信区间为
通过利用置信度之间的关系更精确地定义
间隔和假设检验。置信区间的两种方法
探索关于标准的最佳构造
小巧且与标准方法保持一致。

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*页数:116-133(文章)
*查看完整记录: http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=CCC&DestLinkType=FullRecord;KeyUT=CCC:000313455200007
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标题:
我们应该如何评估Rasch型模型的拟合度?在分类数据分析中近似拟合优度统计的功效

作者:
可能deu-Olivares,A;蒙塔诺

资源:
* PSYCHOMETRIKA *,78(1):116-133; 2013年1月

抽象:
我们调查R(1),R(2)(Glass
于Psychometrika 53:525-546,1988)和M(2)(Maydeu-Olivares& Joe in
J.上午统计副会长100:1009-1020,2005,Psychometrika 71:713-732,2006)
评估一参数逻辑模型(1PL)的总体拟合度
通过(边际)最大似然(ML)估算。 R(1)和R(2)分别是
专为针对Rasch模型的特定假设而设计,
而M(2)是通用检验统计量。我们报告渐近线
一些有趣的违反模型假设的电价
(不同的项目歧视,猜测的存在,以及
多维)以及正确的经验拒绝率
指定的模型和一些错误指定的模型。所有三个统计数据均为
被发现比Pearson的X(2)更强大
三参数逻辑选择(2PL和3PL),反对
多维1PL模型。结果表明没有明确的
使用专为以下目的而设计的拟合优度统计数据的优势
拉施型模型在边际ML估计为时测试这些模型
用过的。

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*页数:134-153(文章)
*查看完整记录: http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=CCC&DestLinkType=FullRecord;KeyUT=CCC:000313455200008
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标题:
具有分类指标的无约束潜变量模型的EM算法的全局收敛性

作者:
魏斯曼

资源:
* PSYCHOMETRIKA *,78(1):134-153; 2013年1月

抽象:
期望最大化(EM)算法收敛到全局
无约束潜伏的边际对数似然函数的最优
提出了带有分类指标的变量模型。足够
EM算法的全局收敛的条件
在信息理论的背景下通过
将EM算法解释为交替最小化
两个凸集之间的Kullback-Leibler散度。结果表明
这些条件由无约束的潜在类模型满足,
产生最优约束,更高约束的模型将针对该最优约束
可以比较。

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*页数:154-184(文章)
*查看完整记录: http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=CCC&DestLinkType=FullRecord;KeyUT=CCC:000313455200009
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标题:
缺少数据的中介分析方法

作者:
张志勇王丽娟

资源:
* PSYCHOMETRIKA *,78(1):154-184; 2013年1月

抽象:
尽管调解模型和数据缺失都有广泛的应用
技术,对缺少数据的中介分析的正式讨论是
仍然很少。我们介绍并比较了四种处理方法
中介分析中缺少数据,包括按列表删除,逐对删除
删除,多重插补(MI)和两阶段最大似然
(TS-ML)方法。开发R软件包bmem来实现这四个
结构中缺少数据的中介分析方法
方程建模框架,并使用两个实际示例
说明了这四种方法的应用。四种方法是
在MCAR,MAR和MNAR缺失数据机制下进行了评估和比较
通过模拟研究。 MI和TS-ML对于MCAR和
MAR数据,无论是否包含辅助变量以及
具有辅助变量的AV-MNAR数据。虽然按列表删除和
成对删除具有低功耗和较大的参数估计偏差
许多研究过的条件,它们可能会为
探索缺失的机制。

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*页数:185-187(书评)
*查看完整记录: http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=CCC&DestLinkType=FullRecord;KeyUT=CCC:000313455200010
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标题:
用于测试等值化,缩放和链接的统计模型

作者:
威伯格

资源:
* PSYCHOMETRIKA *,78(1):185-187; 2013年1月

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