【摘 要】
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相对于参数化的方法，本研究根据题目测量模式关系开发出ICC指标，并提出基于理想得分的ICC指标法进行Q矩阵估计。MonteCarlo模拟研究与实证研究发现（1）基于理想得分ICC指标法估计Q矩阵具有很好的效果，当属性个数越少、基础题个数越多，估计效果越好。（2）相对于以往方法—D。统计量的方法，ICC—IR法效果更好，并且是一种非参数化的方法，计算简单快捷。（3）实证数据分析表明，ICC-IR法估计的Q矩阵在模型拟合度上也优于D2统计量方法。
【机 构】
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江西师范大学心理健康教育研究中心,江西师范大学心理学院,南昌330022
【基金项目】
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本研究得到国家自然科学基金（31660278,31760288,31300876,31100756）、江西省高等院校教学改革研究课题（JXJG-15-2-26）、江西省高校人文社科项目（XL1507,XL1508）、江西省社会科学规划项目（17JY12）、江西省教育厅人文社科重点项目（JD17077）和武汉市卫计委支撑课题（WG16C08）的资助.
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相对于参数化的方法，本研究根据题目测量模式关系开发出ICC指标，并提出基于理想得分的ICC指标法进行Q矩阵估计。MonteCarlo模拟研究与实证研究发现（1）基于理想得分ICC指标法估计Q矩阵具有很好的效果，当属性个数越少、基础题个数越多，估计效果越好。（2）相对于以往方法—D。统计量的方法，ICC—IR法效果更好，并且是一种非参数化的方法，计算简单快捷。（3）实证数据分析表明，ICC-IR法估计的Q矩阵在模型拟合度上也优于D2统计量方法。
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