关于心理测量二三事||课堂笔记

一、现代测量理论

1经典测量理论（Classical Test Theory，CTT）

该理论假设观测分数 X 是由真分数 T 及随机测量误差 E 所组成，即 X= T+ E；误差 E 的平均数等于 0；误差 E 与真分数 T 间的相关为 0。

CTT的局限性在于分数解释依赖于原测验；不同测验的分数无法对比，例如去年高考与今年高考的分数无法比较。

2项目反应理论（item response theory，IRT）

（1）潜在特质：项目反应理论的基础是“潜在特质理论”，假设被试有一种“潜在特质”，这种潜在特质可以在量表上找到确切的位置，并可以根据被试的潜在特质水平预测被试的行为。

（2）项目特征曲线（Item Characteristic Curve，ICC）：反映的是“成功解答某一特定考试项目的可能性”和“被测者能力”的关系。

3项目反应模型（R软件制作）

（1）单参数模型

随着能力（q）上升，解题正确率p（q）上升，二者关系非线性。

单参数模型只有难度b，即题目正确概率为0.5时（区分度最大的点）对应的能力值。在图中，试题2难度最大，试题3难度最小。

（2）双参数逻辑斯蒂模型

A为区分度，两个具有能力差的人，在题目中回答正确率差距越大，区分能力越好。通俗理解，曲线越陡峭，区分能力越好。

当A为0时，为单参数模型（单参数模型默认a=1）。

（3）三参数模型

C为猜测度，因而在题项中有c1下限。同样，当c为0时，为两参数模型。虽然三参数模型理论上更贴合现实（总有人会因为猜测得分），但是由于模型复杂而更难拟合。在现实中，更多的使用二参模型。

二、其他

1热点：EFA平行分析。

“依据与初始矩阵相同大小的随机数据矩阵来判断要提取的特征值。若基于真实数据的某个特征值大于一组随机数据矩阵相应的平均特征值，那么该主成分可以保留。这种方法称作平行分析。”

（来源：如何用R语言进行探索性因子分析(EFA) - Anakin Skywalker的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/37440281）

2信息量：对不肯定性的消除，样本容量增大，抽样分布标准误会缩小。

3项目功能差异：来自不同族群能力相同的被试，在试题上答对的概率不同，即项目功能差异（dif）。

4多维度量表中，如果分量表的相关性较低，可单独采用某分量表进行施测（如大五人格）。多量表用于同一个研究需要进行共同方法偏差检验。

5计算研究所需的样本量可以用软件“GPOWER”。

笔记来源：西南大学心理学部心理学研究方法（郭磊）