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蔡、李

Lord-Wingersky算法2.0版，用于分层项目因子模型，应用于测试评分、标度校准和模型拟合测试。 （英语） Zbl 1322.62331号

心理测量学 80，第2期，535-559（2015）.
总结：F.M.主和M.S.温格斯基《IRT真实分数与等分观察核心等值的比较》，《应用心理学测量》第8卷第4期，第453-461页（1984年；doi:10.1177/014662168400800409)]用于创建基于总得分的可能性和后验概率的递归算法在一维项目反应理论（IRT）应用中有着良好的业绩记录。扩展递归算法以处理多维性相对简单，特别是对于固定求积，因为递归可以定义在由求积点的直积形成的网格上。然而，计算负担的增加在维数上仍然是指数级的，这使得递归算法的实现对于真正的高维模型来说很麻烦。本文提出了一种针对Lord-Wingersky递归的降维方法。该方法可以利用层次项目因子模型（例如，双因子模型、testlet模型或双层模型）所隐含的限制，使得Lord-Wingersky递归算法的一个版本可以在大大减少的求积点集上运行。例如，在双因子模型中，积分维数始终等于2，而与因子的数量无关。新算法不仅提供了一种有效的机制来生成针对残差依赖性进行适当调整的IRT评分转换表的总评分，而且在测试评分、链接和模型拟合检查中也带来了新的应用。通过仿真和实证例子说明了这些新的应用。

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MSC公司：

第62页，共15页 统计学在心理学中的应用
62H25个 因子分析和主成分；对应分析

关键词：

多维项目反应理论;双因子模型;题组;链接;比例尺对齐;测试等值;光纤质量测试;总分

软件：

柔性MIRT;IRTPRO公司;温格斯基勋爵;EQSIRT公司
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\textit{L.Cai}，《心理测量学》80，第2期，535--559（2015；Zbl 1322.62331）
全文： 内政部

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