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基于展开型项目的项目和被试位置的非参数估计

Nonparametric Estimation of Item and Respondent Locations from Unfolding-type Items.

作者信息

Johnson Matthew S

机构信息

Baruch College, City University of New York, USA.

Department of Statistics & CIS, Baruch College, City University of New York, New York, NY, 10010, USA.

出版信息

Psychometrika. 2006 Jun;71(2):257-279. doi: 10.1007/s11336-003-1098-9. Epub 2017 Feb 11.

DOI:10.1007/s11336-003-1098-9
PMID:28197952
Abstract

Unlike their monotone counterparts, nonparametric unfolding response models, which assume the item response function is unimodal, have seen little attention in the psychometric literature. This paper studies the nonparametric behavior of unfolding models by building on the work of Post (1992). The paper provides rigorous justification for a class of nonparametric estimators of respondents' latent attitudes by proving that the estimators consistently rank order the respondents. The paper also suggests an algorithm for the rank ordering of items along the attitudes scale. Finally, the methods are evaluated using simulated data.

摘要

与单调的同类模型不同,非参数展开反应模型假定项目反应函数是单峰的,但在心理测量学文献中很少受到关注。本文以波斯特(1992年)的研究为基础,研究展开模型的非参数行为。本文通过证明估计量能一致地对受访者进行排序,为一类受访者潜在态度的非参数估计量提供了严格的论证。本文还提出了一种沿态度量表对项目进行排序的算法。最后,使用模拟数据对这些方法进行了评估。

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